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Compétition sur les Large Language Models (LLMs) pour le droit OHADA

Helping Cameroon
220 000 XAF
Challenge completed over 1 year ago
Generative AI
Natural Language Processing
Questioning and Answering
59 joined
10 active
Starti
Apr 07, 24
Closei
May 31, 24
Reveali
May 10, 24
About

Ce jeu de données a été fourni par Maathis. Maathis est une entreprise innovante de legaltech qui développe des solutions d'intelligence juridique adaptées aux besoins spécifiques des professionnels du droit en Afrique. Maathis met à disposition des utilisateurs, qu'ils soient individus ou professionnels, des bases de données juridiques contenant des millions d'éléments de données juridiques provenant de plusieurs pays africains. Ces bases de données sont complétées par des modèles d'intelligence artificielle, continuellement entraînés sur le corpus de haute qualité de Maathis, pour fournir des solutions pertinentes aux problèmes rencontrés par les professionnels en termes d'efficacité, et aux problèmes rencontrés par les particuliers en termes de littératie juridique.

Le jeu de données inclut :

  • Une collection des Actes Uniformes et des réglementations de l'OHADA.
  • Des résumés de jurisprudence et des cas de la CCJA (Cour Commune de Justice et d'Arbitrage).

Comment les questions sont-elles généralement formulées dans le domaine juridique ?

Dans le domaine juridique, une question est habituellement posée par une personne qui n'a aucune connaissance, une connaissance limitée ou non spécialisée du droit concerné. De plus, le droit régit tous les aspects de nos vies, de notre naissance à notre mort, donc les questions peuvent concerner n'importe quel domaine du droit. Les questions susceptibles de se poser dans des secteurs d'activité à fort potentiel de conflit, comme le commerce, ont donc généralement ces caractéristiques :

  • Formulées dans un langage quotidien et/ou non juridique ou semi-juridique
  • Ne comprennent pas de références ou de textes juridiques applicables
  • Sont très souvent éloignées du problème juridique
  • Constituent un mélange très variable de faits juridiques, de vues, d'opinions, d'émotions, de sensations, de considérations, de projections, et souvent de conjectures
  • Sont posées en termes de qui a raison, qui a tort, une logique binaire

Qu'est-ce qu'une bonne question :

Une bonne question juridique est donc une question :

  • De préférence formulée en termes juridiques
  • Dont les faits constitutifs ont fait l'objet d'une qualification ou d'une requalification
  • Qui pose un fait spécifique ou un problème juridique
  • Qui inclut uniquement les faits essentiels et déterminants
  • Où les parties prenantes et leurs rôles sont bien identifiés

Une bonne réponse est :

  • Formulée en termes juridiques
  • Dont les faits ont été qualifiés
  • Dont le problème factuel a été traduit en un problème juridique
  • Qui suit une logique de raisonnement syllogistique
  • Qui donne une solution concrète au problème juridique
  • Qui prend en compte tous les textes juridiques susceptibles de s'appliquer
  • Une réponse avec des sources précises lorsque nécessaire
  • Assez explicite

Une mauvaise réponse est :

  • L'opposé d'une bonne en fait ;
  • Une réponse sans références alors qu'une référence existe
  • Des réponses vagues
  • Des revendications inexistantes

L'objectif principal de ce défi est d'utiliser les capacités des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) pour améliorer la compréhension et l'accessibilité des documents juridiques de l'OHADA. Les participants devraient se concentrer sur le développement d'une métrique innovante pour évaluer le risque, l'ambiguïté et la gouvernance dans ces documents. Le concours vise à démêler la complexité des textes juridiques de l'OHADA et à les rendre plus compréhensibles non seulement pour les professionnels du droit, mais aussi pour les leaders d'entreprise et la population générale dans les pays membres.

La participation à ce défi offre aux participants une opportunité unique de contribuer de manière significative à l'amélioration de la connaissance juridique, à assurer la conformité et à soutenir la prise de décisions éclairées dans l'un des systèmes juridiques les plus importants d'Afrique. Cette initiative est motivée par la recherche de solutions créatives capables d'analyser et d'expliquer avec précision les complexités des risques juridiques, des incertitudes et des défis de gouvernance pour finalement rendre le cadre juridique plus transparent et accessible à tous les acteurs.

This dataset was provided by Maathis . Maathis is an innovative legal tech company that develops legal intelligence solutions for the specific needs of legal professionals in Africa. Maathis provides users, whether individuals or professionals, with legal databases containing millions of legal data items from several African countries. These databases are supplemented by artificial intelligence models, continuously trained on Maathis' high-quality corpus, to provide relevant solutions to the problems faced by professionals in terms of efficiency, and to the problems faced by private individuals in terms of legal literacy.

The dataset include:

  • A collection of the Uniform Acts and regulations of OHADA.
  • Summaries of case law and cases from the CCJA (Common Court of Justice and Arbitration).
  • Legal documents for training purposes.

How are questions generally formulated in legal field

In the legal field a question is usually asked by a person who has no, limited or non-specialist knowledge of the law concerned. Furthermore, the law governs all aspects of our lives, from our birth to our death, so questions can relate to any area of the law. Questions likely to arise in sectors of activity with high conflict potential, such as business, therefore generally have these characteristics: *

  • - Formulated in everyday and/or non-legal or semi-legal language
  • - Does not include references or applicable legal texts
  • - Is very often far removed from the legal problem
  • - Is a highly variable mixture of legal facts, views, opinions, emotions, sensations, considerations, projections, and often conjectures
  • - Are posed in terms of who is right who is wrong, a binary logic

What is a good question:

A good legal question is therefore a question:

  • - Preferably formulated in legal terms
  • - Whose constituent facts have been the subject of a qualification or requalification
  • - Which poses a specific fact or legal problem
  • - Which only includes the essential and determining facts
  • - Where the stakeholders and their roles are well identified

A good response is :

  • - Formulated in legal terms
  • - Whose facts have been qualified
  • - Whose factual problem has been translated into a legal problem
  • - Which follows a logic of syllogistic reasoning
  • - Which gives a concrete solution to the legal problem
  • - Which takes into account all legal texts likely to apply
  • - A response with accurate sources where necessary
  • - Explicit enough

A bad response is:

The opposite of a good one actually;

  • A response without references when a reference exists
  • Vague responses
  • Unexisting claims

The main objective of this challenge is to utilize the capabilities of Large Language Models (LLMs) to improve the understanding and accessibility of OHADA legal documents. Participants should focus on developing an innovative metric for assessing risk, ambiguity and governance in these documents. The competition aims to untangle the complexity of OHADA legal texts and make them more understandable not only for legal professionals but also for business leaders and the general population in member countries.

Participation in this challenge offers participants a unique opportunity to make a significant contribution to improving legal knowledge, ensuring compliance and supporting informed decision-making in one of Africa's most important legal systems. This initiative is driven by the search for creative solutions that can accurately analyze and explain the intricacies of legal risks, uncertainties and governance challenges to ultimately make the legal framework more transparent and accessible to all stakeholders.

Files
Description
Files
C'est un exemple de ce à quoi votre fichier de soumission devrait ressembler. L'ordre des lignes n'a pas d'importance, mais les noms des "ID" doivent être corrects. Is an example of what your submission file should look like. The order of the rows does not matter, but the names of the "ID" must be correct.
Eval contient des questions et des réponses. C'est le jeu de données que vous utiliserez pour évaluer votre RAG. Eval contains Questions and Answers. This is the dataset that you will use to evaluate your RAG.
Ce sont les fichiers que vous utiliserez pour entraîner votre RAG. These are the files you will use to train your RAG.
Test contient l'identifiant de la question et la question. C'est le jeu de données sur lequel vous appliquerez votre modèle. Test contains the question ID and the question. This is the dataset on which you will apply your model to.