Les technologies de collecte et d’analyse de données, toujours plus perfectionnées, aident les entreprises à prévenir les délits commerciaux, à s’en défendre ou à enquêter à leur sujet.
Dans cette série de deux webinaires, le groupe Enquêtes et défense des cols blancs de BLG explore les notions de gestion des risques sur les plans de la conformité, de l’enquête et de la défense.
Résumé de la séance 2
Diffusion originale le 10 novembre 2021.
Animateur : Graeme A. Hamilton, associé et coprésident national, groupe Enquêtes et défense des cols blancs – BLG Toronto
Panélistes :
- Laurie Goldbach, associée et responsable nationale, groupe Litiges et règlement de différends en matière de fiscalité – BLG Calgary
- Kelly Friedman, avocate-conseil et responsable nationale, Impulsion Preuve électronique
Grâce aux outils de collecte et d’organisation de données plus intelligents et plus efficaces, l’analyse des données a changé le cours des enquêtes.
Les panélistes ont abordé ces sujets :
- L’évolution des pratiques d’examen documentaire, qui comprennent maintenant l’analyse des données
- Les organismes gouvernementaux de réglementation qui utilisent des outils similaires
- L’incidence de l’analyse des données pour les avocats et avocates de la défense et les nouvelles attentes à l’égard des personnes visées par une enquête, qui par exemple doivent réagir à un mandat de perquisition ou à une demande de production, de même que les enjeux de secret professionnel
Le webinaire s’est conclu par une brève démonstration d’outils d’analyse des données.
Évolution des pratiques d’examen documentaire
Il y a quelques décennies, mener un examen documentaire était une tâche monumentale qui demandait de recréer une chronologie à partir d’une quantité colossale de boîtes de documents. Au début des années 2000, suivant la démocratisation des courriels et autres documents électroniques, les entreprises ont adapté leurs pratiques. Les examinateurs judiciaires, pour leur part, ont fait appel à l’imagerie de disques durs, de téléphones, de serveurs et d’autres pièces d’équipement électronique. Bien que ce format permettait d’accéder à une plus grande variété de types de données, il offrait peu de souplesse : comme tous les documents étaient en format image, on ne pouvait en extraire les données sous-jacentes.
Au cours des 20 dernières années, les communications électroniques ont connu une croissance exponentielle, puis la pandémie nous a vus nous en remettre à elles encore davantage. Non seulement les données électroniques provenant des courriels, des messages texte et du clavardage par MS Teams, Zoom et autres services de messagerie sont plus abondantes que jamais, mais il est maintenant possible de les collecter à distance, sans besoin d’accéder au matériel sur lequel elles sont stockées.
Pour les traiter efficacement vu leur quantité phénoménale, il faut disposer d’un outil de preuve électronique perfectionné, qui intègre l’intelligence artificielle (IA). À l’heure actuelle, ce type d’outil peut convertir des documents de multiples sources en un même format, qui permet l’analyse et la mise en référence de son contenu.
L’IA permet maintenant d’étendre l’examen documentaire bien au-delà de la recherche de mots-clés en incluant ces fonctionnalités de l’analyse conceptuelle :
- Élargissement du champ lexical – analyse d’un ensemble de données par la recherche de termes similaires sur le plan conceptuel à ceux saisis dans un outil de preuve électronique, et non uniquement de synonymes.
- Mise en grappe – regroupements, par l’outil d’analyse, des documents similaires sur le plan conceptuel contenus dans un ensemble de données, en fonction de constatations initiales.
- Normalisation des noms – combinaison d'alias électroniques personnels et professionnels en une seule dénomination qui rend une personne plus facile à retracer.
- Analyse des communications – représentation visuelle d’échanges entre des personnes, qui peut être modulée pour cerner des sujets ou des moments précis.
Utilisation d’outils d’administration de la preuve électronique par les organismes gouvernementaux de réglementation
En ce moment, l’usage de l’analyse des données varie d’un organisme gouvernemental de réglementation à l’autre. Par exemple, l’Agence du revenu du Canada (ARC) fait appel à l’apprentissage automatique pour mettre au point des méthodes d’analyse prédictive qui permettront de déceler de possibles cas de non-conformité fiscale.
Du point de vue de la vérification de données, ces outils permettent de découvrir de nouveaux schémas. Pour faciliter ses enquêtes, l’ARC met au point de nouveaux modèles de données pour identifier les contribuables à risque élevé, analyser leurs profils sur les réseaux sociaux et automatiser la mise en lien d’individus et d’entreprises. Elle a également annoncé qu’elle utilisera ces outils pour lutter contre l’évasion fiscale à l’étranger.
L’analyse des données a permis à l’ARC de collecter des preuves plus convaincantes pour obtenir rapidement des mandats de perquisition. Bien qu’elle puisse exécuter des mandats de perquisition numériques, elle continue d’effectuer des perquisitions et des saisies sur place. Les avocats et avocates de la défense doivent garder en tête qu’il leur faut alors se pencher immédiatement sur les renseignements confidentiels contenus dans les documents saisis.
Incidence sur les avocats et avocates de la défense et les personnes visées par une enquête
La levée du secret professionnel dans le cadre d’une enquête est l’un des principaux sujets de préoccupation pour les avocats et avocates de la défense. L’augmentation de l’information attribuable aux communications électroniques est source de sérieuses préoccupations pour les tribunaux et les organismes de réglementation canadiens qui doivent prendre en considération des requêtes de levée du secret professionnel. Compte tenu du fort volume de communications, il n’est plus possible d’évaluer de telles requêtes pour chaque communication au moyen des méthodes habituelles.
Afin de maintenir le secret professionnel de communications provenant d’un vaste ensemble de données, les avocats et avocates de la défense peuvent avoir recours aux outils d’analyse. Ils doivent ensuite démontrer à la cour qu’il existe des méthodes permettant convenablement de cerner les communications voulues, par exemple en morcelant l’ensemble de données en sous-ensembles dotés des mêmes caractéristiques les rendant assujetties au secret professionnel et pouvant faire l’objet d’une même requête. Après avoir examiné un échantillon de ces communications, le tribunal peut juger que tous les messages ayant les mêmes propriétés sont également visés par le secret professionnel et peuvent être exclus d’une production.
Il est prudent de s’informer auprès d’un conseiller juridique de la meilleure façon de collecter des communications et des données ou de répondre à un mandat de perquisition ou à une demande de production. Il devra évaluer la portée de la production, les sources de renseignements pertinents ainsi que le bien-fondé des requêtes de protection par le secret professionnel et, pour ces dernières, exécuter les tâches connexes (consigner les renseignements confidentiels dans des dossiers distincts dûment identifiés).
Il devra aussi être présent tout au long de la perquisition sur place et déterminer les conditions d’exécution d’une perquisition virtuelle.
