Note : Cet article n'est qu'une des 60+ sections de notre rapport complet intitul茅 : The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year. Veuillez t茅l茅charger le rapport complet pour consulter les citations.
Surveillance automatis茅e des violations de marques
Actuellement, la surveillance des violations de marques peut s'av茅rer co没teuse et inefficace. Nous avons entendu des t茅moignages d'organisations d茅pensant 30 000 dollars par marque et par an pour cette surveillance, sans pour autant d茅tecter quoi que ce soit. En r茅alit茅, 6 脿 8 violations avaient 茅t茅 initialement rep茅r茅es par des membres du personnel, qui avaient ensuite pris les mesures n茅cessaires.
Nous avons parl茅 avec un cabinet Magic Circle qui a souhait茅 rester anonyme et qui nous a d茅clar茅 : "Le mieux, c'est d'avoir votre propre personnel qui vous surveille, car il regarde toujours l脿 o霉 vos clients regardent".
Si l'on pouvait fournir 脿 une IA de surveillance automatis茅e des violations de marques le contexte de 芦 l脿 o霉 vos clients regardent 禄, elle pourrait analyser de vastes volumes de donn茅es en ligne et am茅liorer la d茅tection des violations potentielles sur de multiples plateformes en quasi temps r茅el, avec une plus grande rapidit茅 et pr茅cision.
Ces syst猫mes devraient 锚tre capables de :
鈥� Analyser les similitudes visuelles entre les marques
鈥� Analyser les similitudes textuelles entre les marques
鈥� Assurer une surveillance sur les plateformes de commerce en ligne
鈥� Assurer une surveillance sur les r茅seaux sociaux
鈥� Prioriser les cas 脿 haut risque pour une allocation efficace des ressources
Les m茅thodes traditionnelles devront faire face 脿 une remise en question lorsque les outils Legal AI d茅di茅s 脿 la surveillance des violations de marques atteindront leur maturit茅 et deviendront rentables.
