Détection des doublons proches dans eDiscovery (Premium)

Conseil

eDiscovery (préversion) est désormais disponible dans le nouveau portail Microsoft Purview. Pour en savoir plus sur l’utilisation de la nouvelle expérience eDiscovery, consultez En savoir plus sur eDiscovery (préversion).

Prenons l’exemple d’un ensemble de documents à examiner dans lequel un sous-ensemble est basé sur le même modèle et a principalement le même langage réutilisable, avec quelques différences ici et là. Si un réviseur avait pu identifier ce sous-ensemble, examiner l’un d’eux en détail et examiner les différences pour le reste, il n’aurait pas manqué d’informations uniques tout en n’ayant pris qu’une fraction de temps qui lui aurait pris pour lire tous les documents couverts. La détection des quasi-doublons regroupe les documents textuellement similaires afin de renforcer l’efficacité du processus d’examen.

Conseil

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Comment cela fonctionne-t-il ?

Lorsqu’il procède à la détection des quasi-doublons, le système analyse tous les documents contenant du texte. Il les compare ensuite afin de déterminer si leur niveau de similarité est supérieur à un seuil défini. Si c’est le cas, les documents sont regroupés. Une fois tous les documents comparés et regroupés, un document de chaque groupe est désigné comme « pivot ». Lorsque vous procédez par la suite à l’examen des documents, vous pouvez commencer par le pivot avant de vous pencher sur les autres documents du groupe de quasi-doublons, en vous attachant à chaque fois à repérer la différence entre le pivot et l’autre document examiné.