Comment fonctionne la recherche de jurisprudence avec l'IA

Quand vous posez une question à Galahad — “Quels facteurs le tribunal considère-t-il pour fixer la pension alimentaire pour enfants ?” — il ne fait pas une recherche par mots-clés. Il comprend le sens de la question et retrouve les passages les plus pertinents dans une base de milliers de décisions judiciaires québécoises.

Voici comment ça fonctionne, sans jargon inutile.

Étape 1 : transformer le texte en nombres

Tout commence par ce qu’on appelle un embedding — une représentation mathématique du sens d’un texte. Votre question est convertie en un vecteur de nombres qui capture sa signification.

Chaque décision judiciaire indexée a également été convertie en vecteurs au moment de l’indexation. Deux textes qui parlent du même sujet auront des vecteurs proches l’un de l’autre — même si les mots exacts sont différents.

C’est ce qui permet à l’IA de retrouver des décisions pertinentes même quand vous n’utilisez pas exactement les mêmes termes que le juge.

Étape 2 : la recherche vectorielle

Galahad cherche dans la base de données les passages dont le vecteur est le plus proche de celui de votre question. Cette recherche est quasi instantanée, même sur des milliers de documents, grâce à une structure de données spécialisée.

Le résultat : une liste de passages candidats, classés par similarité sémantique avec votre question.

Étape 3 : le reclassement

La similarité vectorielle n’est pas parfaite. Un passage peut être proche sémantiquement sans être vraiment utile pour répondre à la question.

C’est pourquoi Galahad applique une deuxième étape de reclassement : un modèle spécialisé évalue chaque passage candidat en le comparant directement à votre question, et retient les meilleurs.

Étape 4 : la génération de la réponse

Les passages retenus sont transmis à un modèle de langage qui rédige une réponse cohérente — en citant les sources utilisées. Vous voyez exactement sur quelles décisions la réponse s’appuie, avec les références.

Ce que ça change en pratique

La différence avec une recherche par mots-clés classique : vous n’avez pas besoin de deviner les bons termes. Vous posez la question comme vous la poseriez à un collègue, et l’outil retrouve les décisions pertinentes — y compris celles qui utilisent une terminologie différente de la vôtre.

Les sources sont toujours citées. Vous pouvez vérifier, approfondir, et construire votre argument sur une base solide.