Projeto de Inteligência do TJDFT é finalista em prêmio nacional de inovação
O Toth, projeto de Inteligência Artificial do TJDFT, é um dos finalistas do Prêmio Judiciário Exponencial 2021, que tem como objetivo premiar as iniciativas de inovação tecnológica ou de processos voltados para o provimento de informações e serviços para a sociedade ou externos à instituição. A edição deste ano contou com 117 inscrições de todo o país.
Finalista na categoria “Inovação Tecnológica”, o Toth é uma ferramenta de Inteligência Artificial aplicada ao cadastro de novos processos no PJe que auxilia o usuário interno do sistema na recomendação de possíveis classes e assuntos para os processos judiciais. Quando o advogado ou advogada autua um processo, o Toth analisa a petição inicial e indica à serventia a classe e o assunto em que se enquadra.
O projeto do TJDFT tem como um dos seus principais objetivos promover agilidade ao usuário interno do sistema PJe. Assim, garante-se mais celeridade na análise dos processos e a prestação jurisdicional ganha em qualidade.
Além disso, o Toth atende recomendações do Conselho Nacional de Justiça sobre o desenvolvimento de micro serviços e conversação entre sistemas. Assim como promove acesso à Justiça, por meio de produtos que empregam a Inteligência Artificial – Programa Justiça 4.0. Destaque-se que a ferramenta segue as ações do Projeto da Plataforma Digital do Poder Judiciário, com possibilidade de ampliar o grau de automação do PJe e o uso da Inteligência Artificial no sistema de justiça brasileiro.
TOTH NO TJDFT
O Toth começou a ser utilizado como projeto piloto em março de 2021 na 1ª Vara Cível, de Família, Órfãos e Sucessões de Santa Maria. Sua receptividade foi grande por parte dos usuários, como atestou o diretor de secretaria Guilherme Cabral. “A experiência tem sido muitíssimo interessante. Acredito que é mais uma ferramenta importantíssima na adequação processual e no âmbito estatístico, para o TJDFT, em particular, e para a Justiça em geral”.
Dois meses depois, em maio do mesmo ano, outras oito novas varas passaram a integrar o piloto e seus resultados têm sido bastante animadores, com taxas de acerto das recomendações das classes entre 72% e 100%, e dos assuntos variando entre 66% e 98%.
Como o projeto ainda está em processo de expansão, há uma tendência de melhora na precisão de suas recomendações, uma vez que o mecanismo de aprendizado da ferramenta é autoalimentado à medida que mais e mais petições iniciais são analisadas e novas recomendações são realizadas.