La découverte électronique, ou e-discovery, est le processus de localisation et de production de documents et de données électroniques à utiliser dans le cadre d’un litige civil ou d’une procédure pénale. Cela implique la collecte de données à partir de diverses sources telles que les ordinateurs, les tablettes, les téléphones cellulaires et le stockage en nuage, puis la préservation, l’examen et la production des documents.
L’utilisation de la découverte électronique dans les litiges présente plusieurs avantages. Elle peut réduire les coûts associés à la découverte traditionnelle sur papier en éliminant la nécessité d’engager des experts en recherche de documents et en réduisant le temps nécessaire pour trouver les documents pertinents. La découverte électronique rend également le processus plus efficace, car les documents peuvent être rapidement localisés, examinés et produits.
Dans le processus de découverte électronique, les données peuvent être collectées à partir d’une variété de sources, y compris les ordinateurs, les ordinateurs portables, les tablettes, les téléphones cellulaires, les comptes de messagerie, le stockage en nuage et les comptes de médias sociaux. Ces données peuvent inclure des documents textuels, des feuilles de calcul, des bases de données, des courriels, des images et des fichiers audio et vidéo.
Une fois les données collectées, elles doivent être préservées pour s’assurer qu’elles ne sont pas altérées ou détruites. Cela implique la création d’une copie sécurisée des données, appelée « image médico-légale », qui peut être utilisée pour le processus d’examen et de production.
Le processus de découverte électronique nécessite l’utilisation de logiciels spécialisés connus sous le nom de plateformes de découverte électronique. Ces plateformes peuvent être utilisées pour rechercher et filtrer les données pertinentes, ainsi que pour organiser et examiner les documents.
Une fois les données collectées et préservées, elles doivent être examinées pour déterminer quels documents sont pertinents pour l’affaire. Ce processus peut être effectué manuellement ou à l’aide d’un logiciel, tel que le codage prédictif, qui utilise des algorithmes pour hiérarchiser les documents.
Une fois les documents identifiés, ils doivent être produits dans un format utilisable au tribunal. Cela peut impliquer la conversion des documents en PDF ou dans d’autres formats, ainsi que la rédaction d’informations confidentielles.
L’utilisation de l’e-discovery dans les litiges a des implications de grande portée. Elle peut réduire considérablement les coûts associés à la découverte traditionnelle sur papier et améliorer l’efficacité du processus. Cependant, l’utilisation de l’e-discovery soulève également des problèmes de confidentialité, car elle implique la collecte de données sensibles auprès des individus et des organisations.
Il existe quatre principaux types d’eDiscovery :
1. La collecte de données : Il s’agit du processus d’identification et de collecte des données électroniques pertinentes pour examen et analyse.
2. Le traitement des données : Cette étape consiste à convertir les données collectées dans un format qui peut être facilement examiné et analysé.
3. l’examen des données : C’est le processus d’examen des données traitées pour identifier les informations pertinentes.
4. l’analyse des données : Cette étape consiste à analyser les données examinées pour identifier les modèles, les tendances et les relations.
L’eDiscovery, également connu sous le nom de découverte électronique ou découverte numérique, est le processus d’identification, de collecte et de production d’informations stockées électroniquement (ESI) en réponse à une demande de production dans une procédure judiciaire. Le processus d’eDiscovery commence généralement par l’identification des sources de données pertinentes, suivie de la collecte des données de ces sources. Une fois les données collectées, elles sont traitées et examinées pour vérifier leur pertinence et leur conformité à la demande légale. Enfin, les données sont produites à la partie requérante.
L’eDiscovery est le processus d’identification, de préservation et d’analyse des informations stockées électroniquement (ESI) à l’appui des procédures judiciaires. Les ESI peuvent comprendre des courriels, des messages texte, des messages sur les médias sociaux, des documents et d’autres données numériques. Dans le contexte de la criminalistique numérique, l’eDiscovery peut se référer au processus d’identification et d’extraction des données pertinentes de l’ordinateur d’un suspect ou d’un autre dispositif numérique.
Il existe trois types de découverte : la découverte axée sur les données, la découverte axée sur les hypothèses et la découverte fortuite.
La découverte axée sur les données est un type de découverte où les données sont utilisées pour générer des hypothèses ou pour tester des hypothèses existantes. Ce type de découverte est souvent utilisé dans des domaines tels que la médecine, où les données des essais cliniques peuvent être utilisées pour générer de nouvelles hypothèses ou pour tester des hypothèses existantes.
La découverte guidée par les hypothèses est un type de découverte où les hypothèses sont d’abord générées, puis les données sont utilisées pour les tester. Ce type de découverte est souvent utilisé dans des domaines tels que l’astrophysique, où les hypothèses sur la nature de l’univers sont d’abord générées, puis les données des télescopes sont utilisées pour les tester.
La découverte sérendipité est un type de découverte qui ne repose ni sur des données ni sur des hypothèses. Ce type de découverte se produit souvent lorsque quelqu’un cherche une chose et trouve quelque chose d’entièrement différent. Un exemple de ce type de découverte est la découverte de la pénicilline, qui a été trouvée alors que les scientifiques tentaient de trouver un moyen de traiter les infections à staphylocoques.
Les découvertes peuvent être classées de plusieurs façons, mais les cinq types les plus courants sont les suivants : 1. La découverte dirigée : le chercheur a une hypothèse ou une question de recherche spécifique à l’esprit et utilise l’analyse des données pour tester cette hypothèse. 2. La découverte exploratoire : le chercheur n’a pas d’hypothèse spécifique en tête, mais essaie plutôt de trouver des modèles ou des relations intéressantes dans les données. 3. 3. découverte fortuite : le chercheur tombe par hasard sur un modèle ou une relation intéressante dans les données, alors qu’il ne l’avait pas explicitement recherché. 4. la découverte négative : le chercheur infirme une hypothèse ou constate qu’un modèle ou une relation dans les données n’est pas aussi fort qu’il le pensait. 5. la découverte confirmative : le chercheur utilise l’analyse des données pour confirmer une hypothèse ou un modèle qu’il avait précédemment observé.