Introduction
Dans cette série de blogs, nous explorons les promesses et les pièges des outils d’IA dans le contexte de l’assurance, offrant des conseils pratiques aux avocats et aux professionnels pour tirer parti de ces technologies sans se brûler.
Le Contexte Juridique
Pour ceux qui pratiquent le droit de l’assurance, la situation est familière : faire face à un terme indéfini dans une police, jongler entre trois dictionnaires qui interprètent chacun le mot de manière légèrement différente, et se demander si le terme signifie ce que l’on pense ou ce que l’avocat adverse insiste.
Le Cas Snell v. United Specialty Insurance Co.
Dans l’affaire Snell, la dispute portait sur la couverture d’assurance. L’assureur avait limité la couverture à des opérations spécifiées, ici le “paysagisme”. Snell, une entreprise de paysagisme, avait creusé un trou, construit un mur de soutènement et installé un trampoline. Un enfant a été blessé sur le trampoline, entraînant une poursuite contre Snell, qui a ensuite soumis une demande de couverture à son assureur. L’assureur a refusé la couverture, arguant que la blessure ne provenait pas du “paysagisme” tel que stipulé dans la police.
La Contribution du Juge Newsom
Le juge Kevin Newsom a apporté une contribution intéressante en utilisant un modèle de langage à grande échelle (LLM) comme ChatGPT pour aider à déterminer le sens ordinaire du langage de la police. Ce faisant, il a proposé un cadre judiciaire précoce pour l’utilisation de ces outils dans le domaine juridique.
Pourquoi les LLM méritent une place à la table
Le juge Newsom a mis en avant plusieurs points clés concernant l’utilisation des LLMs :
- Formation sur le langage courant : Les LLMs sont formés sur d’énormes quantités de langage du monde réel, capturant ainsi l’usage quotidien des mots.
- Compréhension du contexte : Contrairement aux dictionnaires, les LLMs peuvent évaluer la fonction d’un mot dans un contexte particulier.
- Accessibilité et coût : Les requêtes LLM coûtent peu ou rien, rendant leurs insights accessibles à tous les avocats.
- Transparence accrue : Les requêtes LLM peuvent être entièrement divulguées, contrairement aux définitions de dictionnaire souvent obscures.
- Avantages sur d’autres méthodes : Les LLMs offrent une approche pratique et moins sujette aux biais par rapport aux sondages publics ou à la linguistique de corpus.
Risques à Considérer
Malgré ces avantages, le juge Newsom a également identifié plusieurs risques associés à l’utilisation des LLMs :
- Hallucinations : Les LLMs peuvent parfois générer des informations plausibles mais fabriquées.
- Sous-représentation : Certaines communautés peuvent être sous-représentées dans les données d’entraînement.
- Manipulation stratégique : Les requêtes peuvent être manipulées pour obtenir des résultats favorables.
Implications pour les Avocats d’Assurance
Bien que l’opinion du juge Newsom ne soit pas contraignante, elle signale un changement potentiel dans la façon dont les avocats interagissent avec les LLMs. Les avocats d’assurance devraient se préparer à engager cette preuve, comprendre comment formuler des prompts efficaces et savoir quand contester ou corroborer les résultats d’un LLM avec des sources traditionnelles.
Conclusion
Le juge Newsom a conclu en affirmant que l’IA est là pour rester et qu’il est temps pour la communauté juridique de déterminer comment utiliser les LLMs de manière productive et responsable. Bien que de nombreuses questions demeurent sur l’utilisation des LLMs, leur potentiel est indéniable.