Pourquoi les données provenant d'une source unique ne résistent pas aux litiges.
Lorsqu'on pense aux preuves numériques, on imagine souvent un simple extrait de données propre, extrait d'un téléphone ou d'un compte cloud. Mais la réalité est la suivante : les données d'une seule source résistent rarement à un examen approfondi. Dans les litiges à enjeux élevés, la vérité est complexe, et la véritable valeur réside dans la capacité à reconstituer plusieurs couches de données.
Par conséquent, l'analyse d'une grande variété d'enregistrements numériques : données d'appareils mobiles, journaux de messagerie et d'e-mails, plateformes CRM comme Salesforce, enregistrements d'accès par badge, données de localisation, etc. s'avère nécessaire. Prises séparément, chaque source de données offre une vision restreinte. Mais, correctement alignées, elles peuvent révéler des tendances difficiles à contester et, tout aussi important, difficiles à falsifier.
Le pouvoir de la complétude.
La superposition de plusieurs sources de données permet finalement d'obtenir une image plus complète. En construisant cette image complète, nous pouvons comparer plusieurs flux de données pour révéler à la fois des corrélations et des contradictions. Il ne s'agit pas de prendre les gens en flagrant délit de mensonge. Il s'agit d'empiler et de comparer les activités de différents systèmes pour se rapprocher de ce qui se passe. c'est réellement arrivéCela comprend la validation des enregistrements cohérents et le signalement des incohérences qui pourraient autrement passer inaperçues.
Au final, les gens ne sont pas des narrateurs fiables, mais les données ne mentent pas, n'inventent pas et ne se trompent pas. Les gens le font, et ce n'est pas une accusation. C'est une réalité. Les gens ne mentent pas forcément volontairement, du moins pas toujours, et se tromper ? Les humains le font souvent.
ÉTUDE DE CAS : Le CRM a dit une chose. Les données en ont dit une autre.
Dans une affaire récente, l'avocat adverse a présenté des journaux Salesforce pour étayer l'affirmation d'un client selon laquelle il voyageait activement et rencontrait des prospects pendant une période litigieuse. Sa position reposait sur un rapport vierge faisant état de dizaines de réunions enregistrées dans plusieurs États.
En comparant ces données CRM aux relevés de téléphonie mobile, nous avons constaté un constat bien différent. Les données de localisation indiquaient que la personne n'avait pas quitté sa ville natale depuis des semaines. Aucun reçu d'hôtel. Aucune confirmation de vol. Aucun passage de badge dans d'autres régions. Rien dans les données ne permettait de penser que ces rencontres avaient eu lieu en personne, ni même qu'elles avaient eu lieu.
Lorsque nous avons présenté la chronologie corrélée – établie à partir de Salesforce, des journaux de localisation téléphonique et des métadonnées de communications internes –, il est apparu clairement que les enregistrements étaient incohérents. Résultat ? Le tribunal a écarté les journaux Salesforce comme preuve fiable. Cela a complètement modifié la stratégie de l'affaire.
Ce ne sont pas les données qui comptent, mais l'écart.
Aucun système n'enregistre les informations de la même manière. Les horodatages sont souvent basés sur des fuseaux horaires différents. Les noms d'utilisateur varient selon les plateformes. Les appareils peuvent enregistrer la même activité sous différents types d'événements. Notre mission consiste à nettoyer, normaliser et structurer toutes ces données pour en faire une chronologie cohérente.
Ce processus d'alignement n'est pas très glamour, mais il est essentiel. Il nous permet d'effectuer des comparaisons fiables. Un badge a-t-il été utilisé au moment même où une réunion Teams était enregistrée ? L'utilisateur était-il réellement présent dans le bâtiment lorsqu'il a prétendu être connecté à distance ? Ce genre de questions ne trouve de réponse que si les données sont traitées correctement.
La technologie aide. L'expertise le confirme.
Nous utilisons une combinaison de Python, de SQL et d'outils internes pour créer ces chronologies. Cependant, la technologie seule ne suffit pas. Le contexte est important. Lorsqu'il s'agit d'ensembles de données volumineux, les scripts automatisés peuvent mettre en évidence des anomalies, mais leur interprétation requiert un jugement expert. C'est là qu'interviennent les consultants.
Nous ne cherchons pas à submerger qui que ce soit avec un jargon technique. Nous construisons des récits compréhensibles par les avocats, les juges et les jurys. L'objectif est toujours la clarté : Que s’est-il passé, quand et qu’est-ce qui appuie cette conclusion.
Une source est une affirmation. Plusieurs sources racontent une histoire.
La prochaine fois que quelqu'un vous dira : « Nous avons extrait les relevés téléphoniques », demandez-lui ce qu'il a extrait d'autre. Car sans corrélation ni vérification croisée, un ensemble de données ne représente qu'une perspective parmi d'autres. Les arguments solides reposent sur des sources multiples qui se confirment, se contredisent ou s'affine mutuellement.
C’est la norme à laquelle nous nous conformons et la norme à laquelle nous pensons que l’analyse des litiges devrait se conformer.
Vous souhaitez en savoir plus sur l'importance de disposer de plusieurs ensembles de données ? Découvrez un épisode récent de notre podcast, iDS Talks. Vous pouvez écouter ici.
iDS fournit des solutions de données consultatives aux entreprises et aux cabinets d'avocats du monde entier, leur donnant un avantage décisif, tant dans la salle d'audience qu'en dehors. Les experts en la matière et les stratèges de données d'iDS se spécialisent dans la recherche de solutions à des problèmes de données complexes, garantissant que les données peuvent être exploitées comme un atout et non comme un handicap. Pour en savoir plus, visitez idsinc.com.