Semaine de l’arbitrage de Paris («PAW») a présenté de multiples discussions sur l’importance croissante de l’intelligence artificielle («IA») dans les procédures d’arbitrage, un sujet très débattu. Les problèmes recherchent comme l’adoption lente dans l’utilisation des professionnels du droit de l’IA, le risque éthique et juridique impliqué dans l’utilisation de l’IA et la recherche d’une utilisation de l’IA d’équilibre et l’évitement nécessaire de ces risques ont continué comme sujets chauds. Cet article traite des points clés de ces discussions à «l’IA dans l’arbitrage: moins de discussion, plus de technologie»Hébergé par TrialView et 39 Essex Chamgers, et« Masterring Ai: Bold Horizons to Real World Impact,»Hébergé par Ashurst LLP et TrialView.
AI dans le monde réel
Stephen Dowling SC (TrialView) a hébergé une table ronde: «Mastering AI: Bold Horizons to Real World Impact»Sur l’impact réel de l’IA dans les procédures d’arbitrage. Les conférenciers invités étaient Nick Ellison (Kroll), Myfanwy Wood (Ashurst LLP), Louise Reilly SC (Kellerhals Cararard), Philippa Charles (Vingt Essex) et Jennifer Kirbyà l’arbitre international. Le panel, composé de professionnels du droit occupant divers rôles, a offert une discussion parfois intéressante, utile et même controversée sur l’utilisation de l’IA dans leurs capacités respectives, notamment en tant qu’arbitres, Barrraster, conseillers experts et avocats.
À titre de départ, le panel a noté la capacité croissante de l’IA à digérer et à comprendre un grand volume de documents. L’avancement des modèles de grande langue dans le sens des milliers de pages de documents d’une manière adaptée aux besoins d’un praticien est en augmentation. Un exemple est l’utilisation de l’IA pour donner un sens à un grand volume d’informations. L’utilisation future de l’IA dans la rédaction des déclarations des témoins, le potentiel d’éliminer les incohérences dans ces déclarations et la recherche juridique à l’échelle mondiale ce qui a souligné. Sécurité de l’information grâce aux moyens de tokenisation ce qui a discuté. Actuellement, l’examen des documents et les recherches de mots clés sont quelques-unes des utilisations générales de l’IA. La recherche de concepts est une utilisation plus sophistiquée de l’IA.
Les avantages de l’IA, en particulier le potentiel des économies de coûts, ne passeront pas inaperçus par les clients et il a été noté que les praticiens devront apprendre à utiliser l’IA pour faciliter la réduction des coûts plus tôt que tard.
Actuellement, les arbitres utilisent l’IA pour créer des horaires de documents et de chronologies. Bien qu’il puisse être utilisé pour expliquer les concepts difficiles en termes simples ou agir comme une aide à la préparation d’une première ébauche d’une chronologie, à l’utilisation par l’arbitre de l’IA pour comprendre le concept ou la dépendance là-bas pour un compte rendu précis des faits était difficile. Problèmes de thèse, a-t-il été dit, d’être préconisé par les représentants du parti. Il a été suggéré de l’arbitre pour être transparent non seulement quelle IA est utilisée, mais donc dans quelle mesure l’IA est utilisée dans un but particulier. En raison du risque de biais impliqué dans l’IA, il semble raisonnable que les parties souhaitent se demander si un arbitre peut ou ne peut pas utiliser une IA particulière. En tant que recherche, il a été suggéré que l’utilisation de l’Ai oght pour être discutée de manière transparente au début de la procédure. L’utilisation de plates-formes d’IA qui ne fournissent pas de mesures pour protéger la confidentialité ce qui est une préoccupation.
La discussion a ensuite examiné la publication des directives récentes et de la Commission législative. La loi UE AI Classifie les systèmes d’IA destinés à être utilisés par des organismes alternatifs de règlement des différends à des fins de recherche, d’interprétation des faits et de la loi, et en appliquant la loi à un ensemble de faits concret, à haut risque. Les directives SVAMC N’imposez aucun en soi Obligation de disposer de l’utilisation de l’IA, mais reconnaît que la disposition de l’utilisation de la recherche peut être appropriée dans certaines circonstances. Les directives CIARB Indiquent que la divulgation de l’utilisation d’un outil d’IA peut être demandé dans la mesure où elle est utilisée peut avoir un impact sur les preuves et l’issue de l’arbitrage, ou impliquer autrement une délégation d’un Douty express envers les arbitres ou toute autre partie. Ainsi, l’obligation de divulguer l’utilisation d’un outil d’IA est loin d’être un problème établi. La transparence relative à son utilisation, en particulier de la partie de l’arbitre, semble être primordiale.
Utilisation pratique de l’IA
Cette session «AI en arbitrage: moins de discussion, plus de technologie”Inclus les conférenciers invités Lindy Patterson KC (39 Essex Chambers), Hannah Fry (39 Chambres d’Essex) et Gillian Forsyth (Eversheds Sutherland). La discussion était centrée sur l’utilité de l’IA en cas de stratégie. Les sujets ont couvert la capacité d’utiliser efficacement l’IA dans les procédures d’arbitrage pour rationaliser l’organisation des données, améliorer la préparation des preuves et renforcer le plaidoyer.
Les discussions sur l’utilisation de l’IA dans les procédures d’arbitrage général commencent par une considération du risque impliqué. Cette discussion ce qui ne diffère pas. Cependant, un point clé de cette discussion était que, au moins à des fins actuelles, à utiliser comme un outil de facilitation et non une réponse en soi.
Devenir alphabétisé nécessite une compréhension du fonctionnement des systèmes d’IA. Les éléments constitutifs derrière de grands modèles de langage («LLMS») – utilisés dans la plupart des 50 principaux produits Web d’IA – données, ressources informatiques et algorithmes. Les risques éthiques et juridiques sont impliqués dans chacun de ces aspects. Par exemple, à qui appartenir les données? Les données sont-elles constituées d’informations confidentielles ou sensibles? Y a-t-il des problèmes de droit d’auteur concernant l’utilisation des données? D’autres préoccupations concernent, par exemple, la fuite de données ou le biais de données. Dans le contexte des algorithmes, la question la plus mentionnée serait celle des hallucinations de l’IA. Les risques éthiques et juridiques poursuivent. Quelles ressources les arbitres et les représentants des partis peuvent-ils utiliser pour devenir des lits d’IA?
Profondeur Est l’une des nombreuses ressources à considérer. C’est gratuit. Deeplex vise à suivre la législation actuelle de l’IA, les litiges et les questions émergentes pour fournir une meilleure compréhension du paysage de l’IA pour les professionnels du droit.
Dans cet esprit, la conversation est passée à une démonstration de TrialView. TrialView vise à faciliter la gestion et l’analyse des preuves dans les procédures d’arbitrage. Il ne fait aucun doute sur le fait que les professionnels de l’arbitrage, avec l’avènement de la technologie, trouvent souvent des noyés en preuve. De nos jours, peu de cas contestés semblent être confinés à un seul fichier de preuves d’arc.
La plate-forme de TrialView permet à l’utilisateur de télécharger une vaste gamme de données et de structurer les données de manière méthodique, y compris la portée de téléchargement de plaidoyer, de divulgation, de transcriptions, entre autres. Tout cela est organisé chez un homme chronologique. Il peut ensuite fournir une chronologie résumée des événements, une chronologie détaillée des événements et des résumés de la preuve d’un témoin particulier. Il peut analyser davantage les incohérences des preuves des témoins, rechercher la documentation thématiquement et fournir un résumé d’une question particulière dans une affaire, par exemple, différente des récits des témoins d’un événement particulier, et bien plus encore. Ceci est, bien sûr, très utile lorsqu’il s’agit de milliers de preuves. Des outils, comme TrialView, seront les plus utiles s’ils sont utilisés à partir de la création de la procédure, en particulier dans les procédures d’arbitrage où toutes les preuves sont téléchargées. La capacité de rechercher des documents en plusieurs langues ce qui a discuté.
L’application pratique des programmes de recherche devra être testée au fil du temps. Les préoccupations résultant de l’utilisation du type d’IA qui peuvent fournir des types de résultats de thèse sont, entre autres, la pertinence des résultats et tout biais de la part de l’IA impliquée. Les risques recherchent comme biais peuvent éventuellement être réduits avec, par exemple, l’utilisation de plusieurs LLM pour recouper les résultats d’un IA contre un autre. Les préoccupations liées à la confidentialité des informations stockées sur les systèmes d’IA peuvent être réduites en isolant les cas, en rendant le stockage disponible dans un cloud sécurisé et en veillant à ce que le contenu d’un cas ne soit pas utilisé pour former l’IA. Bien sûr, les systèmes d’IA accessibles au public qui n’ont pas ces attributs doivent être évités.
Remarques finales
Incidentary, il y a eu une session offrant des informations préliminaires sur le Survey International Arbitration de 2025 de l’Université Queen Mary de Londres en partenariat avec White & Case. Dans une session, couverte par un autre article, plusieurs chiffres ont séduit la pertinence de l’IA dans l’arbitrage. La constatation a montré que le temps d’économie est le plus grand conducteur pour une utilisation de l’IA. En parallèle, le principal obstacle à l’utilisation de l’IA semble être le risque d’erreurs et de biais d’IA. Une majorité excessive n’est pas en faveur de l’utilisation de l’IA par les arbitres pour rédiger des récompenses et des décisions. 90% des réponses s’attendent à utiliser l’IA pour la recherche, l’analyse des données et l’examen des documents.
De toute évidence, bien que beaucoup impliqués dans l’arbitrage, en général, soient vivants des avantages de l’IA pour une utilisation dans les procédures d’arbitrage, il semble que celles-ci, peut-être plus circonspect que les autres, soient très lentes à absorber. Pour ceux qui le font, je ne suis pas interprété comme un remplacement des compétences et du jugement de l’utilisateur. Il ne peut que faciliter une gestion des cas efficace et rentable. L’utilisateur reste finalement responsable de sa propre littératie d’IA et du produit de leur travail, et confirmer la précision et la pertinence des résultats est primordial. Comprendre les limites de l’IA peut donc conduire à la fois à une appréciation des risques et des avantages de l’IA.
Cet article fait partie de la couverture de (notre blog d’information) Blog de Semaine d’arbitrage de Paris 2025.