Nouvelle méthode symbolico‑mathématique pour le traitement du langage juridique
Nouvelle méthode symbolico‑mathématique pour le traitement du langage juridique
Les modèles de langage actuels ont révolutionné le traitement des textes juridiques, mais présentent des limites importantes en matière de fiabilité et transparence. Dans le domaine du droit, où chaque argument doit être traçable et justifiable, ces lacunes sont particulièrement problématiques.
Alors j'ai développé une approche radicalement différente : la Théorie Unifiée Contextualisée par Sous‑ensembles (TUC‑S) qui représente chaque mot par des nombres premiers via des groupes sémantiques et permet de réaliser des calculs précis sur le sens juridique.
Le concept : Nombres premiers + Contexte = Analyse juridique fiable
Mon objectif :
- Encoder chaque concept juridique par un nombre premier unique
- Représenter les textes comme des produits de ces nombres
- Utiliser les propriétés mathématiques pour analyser et comparer des textes
- Garantir l'absence totale d'hallucinations, contrairement aux LLMs
Tech utilisée
- Mappage mots → groupes → nombres premiers : chaque mot est associé à des groupes sémantiques
- Masse sémantique : mesure la densité conceptuelle d'un texte
- Vélocité sémantique : suit l'évolution du contexte entre segments de texte
- Mémoire contextuelle dégressive : simule l'oubli progressif des concepts non répétés
- Unification par PGCD : extrait les concepts communs à plusieurs textes
Avantages par rapport aux approches probabilistes
┌───────────────┬───────────────────────┬───────────────────────┐
│ Critère │ LLMs Probabilistes │ TUC-S (Notre méthode) │
├───────────────┼───────────────────────┼───────────────────────┤
│ Transparence │ Boîte noire │ Calculs traçables │
│ Fiabilité │ Risque d'hallucination│ Déterministe │
│ Ressources │ Milliards paramètres │ Opérations sur entiers│
│ Explicabilité │ Limitée │ Pas à pas │
└───────────────┴───────────────────────┴───────────────────────┘
Étude de cas : Procédure de divorce simplifiée
Voici comment la TUC-S encode une procédure de divorce :
-
Concepts juridiques encodés:
- Divorce = 2
- Adultère = 3
- Garde des enfants = 5
- Pension alimentaire = 7
- Partage des biens = 11
-
Représentation mathématique:
- Requête initiale: N₁ = 2×3×5×7×11 = 2310 (masse = 5)
- Réponse du conjoint: N₂ = 2×5×7×11 = 770 (masse = 4) → perte du facteur 3
- Jugement final: N₃ = 770 (même encodage) → vélocité nulle
-
Analyse par PGCD:
- PGCD(N₁,N₂) = 770 révèle les concepts communs (divorce, garde, pension, biens)
- Le facteur 3 (adultère) a été écarté dans la procédure
Pourquoi c'est utile ?
- 🔍 Transparence totale des analyses (suivi pas à pas)
- 🛡️ Fiabilité absolue (aucun processus aléatoire)
- 🚀 Légèreté (simples opérations mathématiques)
- 📊 Traçabilité (factorisation inversible)
Prochaines étapes possibles
- Étendre le lexique mapping à d'autres domaines juridiques
- Développer des patrons rhétoriques formels pour la génération de textes
- Combiner avec des LLMs légers pour la mise en forme textuelle
Conclusion
La TUC-S offre une alternative prometteuse aux approches probabilistes pour le traitement du langage juridique. En combinant la rigueur mathématique avec une modélisation sémantique explicite, elle répond aux exigences spécifiques du domaine juridique en matière d'explicabilité, de fiabilité et de traçabilité.
Si vous aussi vous cherchez des solutions plus fiables pour l'analyse de textes juridiques, cette méthode mérite votre attention !