L’été dernier, John Quinn, fondateur de Quinn Emanuel, a animé un podcast avec un ancien avocat de Biglaw devenu entrepreneur en technologie juridique, Dan Rabinowitz. Ils ont expliqué comment le nouveau logiciel basé sur l’IA de Dan, Pre/Dicta, prédit correctement les résultats des requêtes en rejet dans 85 % des cas, en utilisant des points de données accessibles au public et un numéro de dossier. Avance rapide jusqu’en mai de cette année, lorsqu’il a été annoncé que Quinn Emanuel « intégrerait la suite d’outils d’analyse prédictive de Pre/Dicta dans son flux de travail contentieux » à l’échelle de l’entreprise. Il est difficile d’imaginer une approbation plus retentissante de la valeur d’un nouvel outil logiciel pour le marché juridique que son adoption par l’un des cabinets d’avocats les plus rentables du pays. J’étais curieux d’en savoir plus sur les capacités de Pre/Dicta, c’est pourquoi je suis très heureux de partager avec ce public une interview écrite que j’ai eu la chance de mener avec Dan sur son entreprise et sa vision.
Tout d’abord, quelques informations sur Dan et Pre/Dicta. Avant de fonder Pre/Dicta, Dan a exercé en tant qu’associé au sein des groupes Cour suprême et appel et Litiges délictuels de masse de Sidley Austin LLP. Plus tard, il a été avocat plaidant pour le ministère américain de la Justice et avocat général d’une société de science des données basée à Washington, DC, ainsi qu’avocat général associé, responsable de la protection de la vie privée et directeur de l’analyse des fraudes pour WellPoint Military Care.
La nouvelle entreprise de Dan, Pre/Dicta, utilise l’IA et l’apprentissage automatique pour prévoir les résultats et les délais des procédures de requête critiques dans les poursuites civiles. Il s’agit de la seule IA prédictive disponible dans le commerce pour les litiges, marquant un pas majeur entre les agrégations de données de base disponibles via d’autres plateformes d’analyse et les projections de Pre/Dicta, spécifiques au cas en question et réalisées à l’aide de méthodologies algorithmiques adoptées depuis longtemps par d’autres industries.
Selon Dan, l’évaluation de Pre/Dicta se concentre sur l’aspect le plus influent de l’affaire : le juge. Bien que l’application du code civil à une affaire donnée doive être purement objective, des praticiens avertis reconnaissent depuis longtemps que des juges d’horizons différents parviendront à des conclusions nettement différentes sur la même question, même lorsque l’application de la loi est identique. Pre/Dicta utilise la science des données et l’IA pour quantifier ces différences et projeter leur impact sur les combinaisons actives. Le modèle d’IA a catégorisé et classé les décisions de l’ensemble du système judiciaire fédéral, convertissant sa charge de travail historique en milliards de points de données et plus de 100 sextillions de permutations qui constituent ensuite la base de modèles d’apprentissage automatique extrêmement puissants capables d’identifier les modèles de conséquences dans les données. . Le résultat : une précision prédictive de 85 % pour les motions visant à rejeter les résultats, des prévisions très précises pour quatre autres motions et des délais précis.
Passons maintenant à l’entretien. Comme d’habitude, j’ai ajouté ci-dessous quelques brefs commentaires à la réponse de Dan, mais j’ai par ailleurs présenté sa réponse à ma première question telle qu’il l’a fournie.
Gaston Kroub : Qu’est-ce qui rend Pre/Dicta utile aux entreprises et aux justiciables dans un environnement contentieux où l’analytique joue un rôle de plus en plus important ?
Dan Rabinowitz : Les données sur les litiges font de plus en plus partie intégrante de la pratique du droit. De nombreux outils existants sur le marché aujourd’hui sont particulièrement utiles pour des tâches telles que la recherche jurisprudentielle et la rédaction de brèves. Pre/Dicta ne cherche pas à remplacer ces outils ni à contester leur nécessité dans l’écosystème de l’analyse juridique. Notre technologie prédictive occupe un créneau autrement non abordé. Prenons par exemple le partenaire AmLaw100 dont le dossier est confié à un juge avec lequel il n’a aucune expérience. Il est courant qu’ils contactent leur groupe de pratique et leur demandent si un partenaire a plaidé devant ce juge en particulier ou, s’ils sont préoccupés par une certaine motion, ils peuvent utiliser un autre outil d’analyse pour évaluer le taux d’octroi moyen du juge dans leur dossier. . Les deux méthodes sont fondamentalement limitées par le manque d’informations objectives et spécifiques, ni l’une ni l’autre ne tiennent compte des particularités de l’action instantanée, et toutes deux introduisent inévitablement des hypothèses et des statistiques erronées, conduisant à des résultats erronés. Pre/Dicta change tout cela en codifiant le système judiciaire en points de données statistiquement significatifs qui peuvent être utilisés pour une évaluation objective de l’impact d’un juge sur une affaire. Armés de renseignements fiables sur le juge, les cabinets d’avocats sont en mesure de conseiller leurs clients avec plus de confiance, d’adopter une approche plus stratégique et calculée de la pratique des requêtes, d’augmenter leur effet de levier en matière de règlement, de sélectionner des lieux plus favorables et de présenter de nouvelles affaires plus efficacement.
GK : En tant que personne dont la pratique de conseil auprès des investisseurs et des bailleurs de fonds en litige repose sur un handicap précis des affaires en cours, il n’est pas difficile de voir la proposition de valeur qu’offre Pre/Dicta. De même, l’exemple de Dan sur la manière dont les avocats plaidants en exercice peuvent bénéficier des fonctionnalités de Pre/Dicta suggère que son service sera attrayant pour les cabinets de contentieux de toutes tailles. Nous avons tous entendu parler du pouvoir de l’IA pour transformer la façon dont nous menons notre vie professionnelle et personnelle. Pre/Dicta a déjà commencé à tenir cette promesse de manière robuste.
La semaine prochaine, nous conclurons notre entretien avec Dan, en nous concentrant sur ce que pourrait être la proposition de valeur de Pre/Dicta pour les marchés du financement des litiges et de l’assurance des risques contingents, ainsi que sur la manière dont le logiciel pourrait évoluer au fil du temps.
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Gaston Kroub vit à Brooklyn et est l’un des associés fondateurs de Kroub, Silbersher & Kolmykov PLLC, une boutique de litiges en matière de propriété intellectuelle, et de Markman Advisors LLC, un cabinet de conseil leader sur les questions de brevets pour la communauté des investisseurs. La pratique de Gaston se concentre sur les litiges en matière de propriété intellectuelle et les conseils connexes, avec une forte concentration sur les questions de brevets. Vous pouvez le joindre à gkroub@kskiplaw.com ou le suivre sur Twitter : @gkroub.
