L'équipe DU a participé aux cinq tâches du concours COLIEE 2026, en utilisant des systèmes à poids ouverts pour la récupération de dossiers juridiques, l'entailment, la récupération de lois et la prédiction des jugements. L'équipe a obtenu la première place parmi 33 soumissions dans la tâche 4 (entailment des lois) avec un ensemble inter-architectures de neuf modèles atteignant 96,3 % de précision.
- Tâche 4 : Un ensemble inter-architectures de neuf modèles de trois familles a atteint 96,3 % de précision, se classant premier parmi 33 soumissions.
- Tâche pilote : Un système multi-vues combinant cinq modèles au niveau des allégations et affinant les verdicts avec des caractéristiques dérivées des allégations a obtenu une précision TP de 73,1 % et un F1 RE de 68,2 %.
- Tâche 2 : Le passage de prompts à sélection unique à des prompts à sélection multiple a fait passer le F1 de 0,343 à 0,555, dépassant la meilleure soumission officielle.
- Tâche 3 : Le remplacement du modèle d'entailment par Qwen3-235B et l'utilisation d'un prompt de raisonnement juridique structuré ont augmenté la précision de 79,3 % à 91,5 %.
- Tâche 1 : Un système d'apprentissage au classement combinant la récupération lexicale et sémantique avec 34 caractéristiques structurelles a atteint un F1 = 0,314.
Les résultats démontrent que le traitement de l'information juridique bénéficie de différents biais inductifs selon les tâches, l'ensemblage inter-architectures, le réordonnancement basé sur les caractéristiques et l'amorçage augmenté par la récupération s'étant révélés efficaces dans des contextes spécifiques.