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Turbo Law développe une plateforme d’intelligence artificielle pour analyser les dossiers judiciaires

Turbo Law propose une plateforme destinée aux cabinets d’avocats et aux compagnies d’assurance dans les affaires de défense. Elle rassemble les documents d’un dossier et analyse les liens entre eux en attribuant les résultats à leurs sources. L’entreprise a levé 3,8 millions de dollars lors d’un tour de financement d’amorçage mené par Revo Capital et affirme que sa plateforme compte plus de 2 500 affaires actives.

2026-10-02
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certi.news
Turbo Law développe une plateforme d’intelligence artificielle pour analyser les dossiers judiciaires

La société Turbo Law développe une plateforme d’intelligence artificielle destinée aux équipes juridiques qui traitent des dossiers judiciaires volumineux et complexes. Elle rassemble les documents et les données de l’affaire dans un espace de travail unique et révèle les liens entre les parties, les experts, les moyens de défense et les dates. L’entreprise, fondée en 2025 par Jay Sarmaz et Özgür Bora Gevrek, cible les cabinets d’avocats intervenant dans les affaires de défense ainsi que les compagnies d’assurance.

Analyse du dossier avec attribution des résultats à leurs sources

La plateforme s’appuie sur un système appelé Fact Graph pour relier les éléments d’une affaire, au lieu de se limiter à rechercher séparément dans les documents. Turbo Law affiche également le document sur lequel repose chaque information ou résultat, ce qui permet aux avocats d’examiner les productions de l’intelligence artificielle et de les vérifier avant de les utiliser dans leur travail juridique.

L’entreprise a d’abord mis davantage l’accent sur les affaires médicales, avant d’élargir son champ à différents domaines des affaires de défense. Outre l’analyse des documents, la plateforme fournit des outils pour élaborer la stratégie de l’affaire, effectuer des recherches juridiques, préparer des documents et gérer les règlements, ainsi qu’un assistant d’intelligence artificielle continu que l’équipe chargée de l’affaire peut utiliser tout au long de ses différentes étapes.

Une plateforme qui ne dépend pas d’un seul modèle

Turbo Law affirme que son architecture est indépendante d’un modèle d’intelligence artificielle particulier et qu’elle choisit, pour chaque tâche, le modèle qui atteint efficacement les critères de qualité requis. Les options peuvent inclure des modèles open source ainsi que des services tels que ChatGPT, Claude et Gemini. Le produit a été développé, testé et amélioré pendant environ un an en collaboration avec des entités qui l’utilisent en tant que partenaires de conception.

Indicateurs d’utilisation et financement

Selon les données communiquées par l’entreprise, la plateforme compte plus de 2 500 affaires actives, contre 1 800 affaires lorsque l’entreprise a annoncé son tour d’amorçage en juin. Turbo Law affirme également que ses clients ont obtenu une réduction de 60 % des heures non facturables par affaire, ainsi qu’une diminution de 10 % des réductions appliquées aux honoraires écrits.

L’entreprise adopte un modèle d’abonnement fondé sur le nombre d’utilisateurs, avec des frais modestes d’extraction des informations lors du premier traitement du document. À ce jour, Turbo Law a levé 3,8 millions de dollars en financement d’amorçage, sous la direction de Revo Capital, avec la participation de Treeo VC, BridgeX Ventures et Alchemist Accelerator, ainsi que de Gokul Rajaram et de plusieurs dirigeants de sociétés technologiques américaines et spécialistes du secteur juridique.

Qu’est-ce qui distingue cette approche ?

La différence mise en avant par Turbo Law réside dans le fait de faire du dossier judiciaire l’unité d’analyse fondamentale et de relier les résultats à leurs sources, plutôt que de proposer un assistant général d’intelligence artificielle. L’entreprise se positionne face à des plateformes plus larges comme Harvey et Legora, ainsi qu’à des logiciels juridiques tels que CoCounsel, Lexis Protege et Disco.

Concrètement, cette approche peut être utile aux équipes qui doivent examiner de grandes quantités de preuves tout en conservant la possibilité de réaliser un audit. Toutefois, les chiffres relatifs au gain de temps et à la réduction des remises proviennent de l’entreprise elle-même, et l’article ne fournit pas de détails indépendants sur leur méthode de mesure, ni sur les taux d’erreur et les limites juridiques liées à l’utilisation des productions de la plateforme ; ces aspects nécessitent donc encore une vérification supplémentaire avant d’évaluer plus largement l’impact du produit.

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