Créer un modèle de codage prédictif (prévisualisation)Create a predictive coding model (preview)

La première étape de l’utilisation des fonctionnalités d’apprentissage automatique du codage prédictif dans Advanced eDiscovery consiste à créer un modèle de codage prédictif.The first step in using the machine learning capabilities of predictive coding in Advanced eDiscovery is to create a predictive coding model. Après avoir créé un modèle, vous pouvez l’entraîner à identifier le contenu pertinent et non pertinent dans un jeu à réviser.After you create a model, you can train it identify the relevant and non-relevant content in a review set.

Pour passer en revue le flux de travail de codage prédictif, voir En savoir plus sur le codage prédictif dans Advanced eDiscoveryTo review the predictive coding workflow, see Learn about predictive coding in Advanced eDiscovery

Avant de créer un modèleBefore you create a model

  • Un ensemble de révision doit comprendre au moins 2 000 éléments pour créer un modèle de codage prédictif.There must be a minimum of 2,000 items in a review set to create a predictive coding model.

  • Veillez à valider toutes les collections dans le jeu à réviser avant de créer un modèle.Be sure to commit all collections to the review set before you create a model. Les éléments ajoutés à un jeu à réviser après la création du modèle ne seront pas traitées et un score de prédiction généré par le modèle ne sera pas attribué.Items added to a review set after the model is created will not be processed and assigned a prediction score that generated by the model.

  • Tout élément du jeu à réviser qui ne contient pas de texte ne sera pas traitée par le modèle ou n’aura pas de score de prédiction.Any item in the review set that doesn't contain text would will not be processed by the model or assigned a prediction score. Les éléments avec du texte seront inclus dans le jeu de contrôles ou dans un groupe de formation.Items with text will be included in the control set or a training set.

Créer un modèleCreate a model

  1. Dans le centre Microsoft 365 conformité, ouvrez un Advanced eDiscovery, puis sélectionnez l’onglet Ensembles de révision.In the Microsoft 365 compliance center, open an Advanced eDiscovery case and then select the Review sets tab.

  2. Ouvrez un jeu à réviser, puis cliquez sur Analyse Gérer le > codage prédictif (prévisualisation).Open a review set and then click Analytics > Manage predictive coding (preview).

    Cliquez sur le menu déroulant Analyser dans le jeu à réviser pour aller à la page Codage prédictif

  3. Dans la page Modèles de codage prédictif (prévisualisation), cliquez sur Nouveau modèle.On the Predictive coding models (preview) page, click New model.

  4. Dans la page volante, tapez un nom pour le modèle et une description facultative.On the flyout page, type a name for the model and an optional description.

  5. Si vous le souhaitez, vous pouvez configurer des paramètres avancés (en cliquant sur Options avancées sur la page volante) liés au niveau de confiance et à la marge d’erreur.Optionally, you can configure advanced settings (by clicking Advanced options on the flyout page) related to the confidence level and margin of error. Ces paramètres affectent le nombre d’éléments inclus dans le jeu de contrôles.These settings affect the number of items included in the control set. Le jeu de contrôles est utilisé pendant le processus de formation pour évaluer les scores de prédiction que le modèle affecte aux éléments avec l’étiquetage que vous effectuez pendant les séries de formation.The control set is used during the training process to evaluate the prediction scores that the model assigns to items with the labeling that you perform during the training rounds. Si votre organisation a des recommandations sur le niveau de confiance et la marge d’erreur pour la révision des documents, spécifiez-les dans les zones appropriées.If your organization has guidelines about confidence level and margin of error for document review, specify them in the appropriate boxes. Dans le cas contraire, utilisez les paramètres par défaut.Otherwise, use the default settings.

  6. Cliquez sur Enregistrer pour créer le modèle.Click Save to create the model.

    La préparation de votre modèle prendra quelques minutes.It will take a couple minutes for the system to prepare your model. Une fois prêt, vous pouvez effectuer la première série de formations.After it's ready, you can perform the first round of training.

Que se passe-t-il après la création d’un modèle ?What happens after you create a model

Après avoir créé un modèle, les éléments suivants se produisent en arrière-plan lors de la création et de la préparation du modèle :After you create a model, the following things occur in the background during the creation and preparation of the model:

  • Le système calcule le nombre d’éléments du jeu de contrôles.The system calculates the number of items for the control set. Cette taille est basée sur le nombre d’éléments du jeu à réviser et sur les paramètres du niveau de confiance et de la marge d’erreur.This size is based on the number of items in the review set and the settings for the confidence level and the margin of error. Les éléments du jeu de contrôles sont sélectionnés de manière aléatoire et désignés en tant qu’éléments de jeu de contrôles.Items for the control set are randomly selected and designated as control set items. Le système inclut 10 éléments du jeu de contrôles de la première série de formation.The system includes 10 items from the control set in the first round of training.

  • Le système sélectionne de manière aléatoire 40 éléments dans le jeu à réviser à inclure dans l’ensemble de formation pour la première série de formations.The system randomly selects 40 items from the review set to be included in the training set for the first round of training. Par conséquent, la première série de formations inclut 50 éléments pour l’étiquetage : 40 éléments de l’ensemble de formations et 10 éléments de l’ensemble de contrôles.Therefore, the first round of training includes 50 items for labeling: 40 items from the training set and 10 items from the control set.

Prochaines étapesNext steps

Après avoir créé un modèle pour un groupe de révision, l’étape suivante consiste à effectuer des séries de formation pour « enseigner » le modèle afin d’identifier le contenu pertinent pour votre examen.After you create a model for a review set, the next step is performing training rounds to "teach" the model to identify content that is relevant to your investigation. Pour plus d’informations, voir Formation d’un modèle de codage prédictif.For more information, see Train a predictive coding model.