Benchmark

Extrait Olivier Ezratty 2017

Juristat (2012, $1,62M) réalise des analytics sur les données publiques sur les brevets et les avis des agents de l’USPTO pour optimiser les stratégies de protec-tion de brevets. C’est une solution dédiée au marché US. Le financement de la startup l’explique en partie. Il est encore limité pour permettre un développement international rapide.

Turbo Patent (2008, $3,45M) produit des reportings sur la qualité et la valeur d’un portefeuille de brevets.

Lex Machina (2009, $10M) fournit une solution de prédiction sur les litiges de propriété intellectuelle. Elle exploite des solutions d’analyse du langage développées à l’Université de Stanford.

Onomatics (2012, $3,5M) propose TrademarkNow qui est focalisé comme son nom l’indique sur les recherches portant sur la protection des marques .

Le français Case Law Analytics est une startup proposant une solution d’analyse des aléas juridiques d’une affaire. Là encore, il doit y avoir beaucoup de NLP au pro-gramme. L’un des cofondateurs est un ancien directeur de recherche de l’INRIA spé-cialisé en modélisation mathématique en économie, finance et droit. La solution ana-lyse la jurisprudence, établit et visualise des modèles probabilistes permettant d’évaluer non seulement l’issue d’une affaire mais également ses éléments quantita-tifs comme les dommages et intérêts. Comme partout dans l’IA, la qualité d’une évaluation dépend de la quantité d’études de cas analysées. Si votre cas est inédit, l’étude de la jurisprudence n’apporte pas grand-chose. La startup qui est portée par l’INRIA est en phase d’amorçage.

Un autre français, Predictice (2016), est aussi positionné sur la justice prédictive. C’est cependant une solution généraliste avec un moteur de recherche de documents juridiques. La startup exploite les données ouvertes de Légifrance (textes de droit) et Jurica (jurisprudence). Au passage, elle est hébergée chez OVH.

Nous avons divers autres systèmes d’interrogation de bases de connaissances comme Ravel Law (2012, $15M), issu de l’école de droit et celle d’informatique de Stanford et acquise par LegalNexis en 2017, Casetext (2013, $20,8m) qui est focalisé sur l’analyse de jurisprudences et Judicata (2012, $7,8m) qui lui aussi s’intéresse à l’analyse de la jurisprudence.

A CaseCruncher is a system that makes legal decision predictions. CaseCrunchers are for organisations looking to remove legal bottlenecks permanently. The final result is a system that reduces time and money spent on a legal problem while matching or outperforming human accuracy. https://www.case-crunch.com/#challenge