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Soutenance de thèse de Gildas Tagny Ngompe

Le 24 janvier 2020, IMT Mines Alès a délivré le diplôme de doctorat à Gildas TAGNY NGOMPE, qui a soutenu sa thèse intitulée Méthodes D'Analyse Sémantique De Corpus De Décisions Jurisprudentielles. Cette thèse était encadrée par Stéphane MUSSARD et Jacky MONTMAIN.

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Résumé de la thèse

Une jurisprudence est un corpus de décisions judiciaires représentant la manière dont sont interprétées les lois pour résoudre un contentieux. Elle est indispensable pour les juristes qui l'analysent pour comprendre et anticiper la prise de décision des juges. Son analyse exhaustive est difficile manuellement du fait de son immense volume et de la nature non-structurée des documents. L'estimation du risque judiciaire par des particuliers est ainsi impossible car ils sont en outre confrontés à la complexité du système et du langage judiciaire. L'automatisation de l'analyse des décisions permet de retrouver exhaustivement des connaissances pertinentes pour structurer la jurisprudence à des fins d'analyses descriptives et prédictives. Afin de rendre la compréhension d'une jurisprudence exhaustive et plus accessible, cette thèse aborde l'automatisation de tâches importantes pour l'analyse métier des décisions judiciaires. En premier, est étudiée l'application de modèles probabilistes d'étiquetage de séquences pour la détection des sections qui structurent les décisions de justice, d'entités juridiques, et de citations de lois. Ensuite, l'identification des demandes des parties est étudiée. L'approche proposée pour la reconnaissance des quanta demandés et accordés exploite la proximité entre les sommes d'argent et des termes-clés appris automatiquement. Nous montrons par ailleurs que le sens du résultat des juges est identifiable soit à partir de termes-clés prédéfinis soit par une classification des décisions. Enfin, pour une catégorie donnée de demandes, les situations ou circonstances factuelles où sont formulées ces demandes sont découvertes par regroupement non supervisé des décisions. A cet effet, une méthode d'apprentissage d'une distance de similarité est proposée et comparée à des distances établies. Cette thèse discute des résultats expérimentaux obtenus sur des données réelles annotées manuellement. Le mémoire propose pour finir une démonstration d'applications à l'analyse descriptive d'un grand corpus de décisions judiciaires françaises.