La preuve par document technologique

Un résumé en anglais est également disponible.

Le document technologique original dans le droit de la preuve au Québec

L’adoption de la Loi concernant le cadre juridique des technologies de l’information en 2001 a permis de mettre en place un cadre juridique favorisant l’intégration des technologies de l’information dans le droit. Plus particulièrement en droit de la preuve, cela a conféré au document technologique la qualité d’élément de preuve. Dans ce contexte il a été nécessaire d’adapter certains articles du Code civil du Québec et du même fait certaines règles dont la règle de la meilleure preuve, telle que prévue à l’article 2860 C.c.Q.. Cette règle s’appuyait jusqu’à présent sur la notion d’original, notion propre au support papier dont il a fallu trouver un équivalent pour le document technologique. C’est ce qu’a fait la Loi en prévoyant à son article 12 les caractéristiques de l’original technologique. Nous nous penchons sur cette notion en regardant quelles sont ses origines et ses justifications, puis nous avons analysé l’article 12 de la Loi qui traite de l’original sous forme technologique. Enfin nous nous sommes interrogé sur la place des reproductions dans le contexte technologique et nous avons vu que celles-ci ont pris de plus en plus d’importance à côté du document original, au fur et à mesure du perfectionnement des moyens de reproduction.

La règle de la meilleure preuve à l'aune de la distinction copie-transfert

La Loi concernant le cadre juridique des technologies de l’information a engendré deux modes alternatifs de reproduction des documents, qui seront présentés dans le présent travail, à savoir la copie et le transfert. Une telle évolution a soulevé de nouvelles problématiques, parmi lesquelles l’application de la règle de la meilleure preuve : il s’agit notamment de déterminer dans quelles conditions une copie ou un document résultant d’un transfert pourront « légalement tenir lieu » de l’original. D’une part, nous examinerons successivement les exigences d’intégrité et de certification pour qu’une copie d’un document technologique soit admissible à titre de meilleure preuve. D’autre part, nous porterons notre attention sur l’admissibilité en preuve d’un document résultant d’un transfert et l’obligation de documentation qui résulte des différences inhérentes entre le support papier et le support technologique.

La preuve par métadonnées

L’entrée en vigueur de la Loi concernant le cadre juridique des technologies de l’information (ci-après la Loi), est la concrétisation de la prise en compte par le droit, de la preuve technologique. La notion de document technologique est à la fois centrale dans la Loi et dans le Code civil du Québec. Il s’est parfaitement intégré aux divers moyens de preuve du Code civil. Nous allons nous intéresser à cette notion qu’est le document technologique, mais davantage à ses éléments structurants, les métadonnées. Nous allons nous pencher sur la notion, ses origines et ses domaines de prédilection, faisant d’elles, un objet a priori essentiellement technologique, avant de les envisager dans un contexte de preuve. Nous allons voir quel potentiel probatoire les métadonnées représentent, à l’appui d’un document technologique. Enfin, nous nous interrogerons sur leur rôle probatoire autour des notions de copie-transfert et des obligations posées par la Loi, afin que ces deux modes de reproduction des document, puissent légalement tenir lieu du document original, soit la certification et la documentation.

K-tree : large scale document clustering

We introduce K-tree in an information retrieval context. It is an efficient approximation of the k-means clustering algorithm. Unlike k-means it forms a hierarchy of clusters. It has been extended to address issues with sparse representations. We compare performance and quality to CLUTO using document collections. The K-tree has a low time complexity that is suitable for large document collections. This tree structure allows for efficient disk based implementations where space requirements exceed that of main memory.

Document clustering with K-tree

This paper describes the approach taken to the XML Mining track at INEX 2008 by a group at the Queensland University of Technology. We introduce the K-tree clustering algorithm in an Information Retrieval context by adapting it for document clustering. Many large scale problems exist in document clustering. K-tree scales well with large inputs due to its low complexity. It offers promising results both in terms of efficiency and quality. Document classification was completed using Support Vector Machines.