Automated document intake for court workflows Automatisation de l’ingestion documentaire pour les flux judiciaires Geautomatiseerde documentinname voor gerechtelijke workflows
Problem: Problème : Probleem: Court teams needed to process growing volumes of multilingual submissions with limited time for manual checks. Les équipes judiciaires devaient traiter un volume croissant de dépôts multilingues avec peu de temps pour les vérifications manuelles. Rechtbankteams moesten een groeiend volume aan meertalige inzendingen verwerken met beperkte tijd voor handmatige controles.
Approach: Approche : Aanpak: Designed an NLP-driven intake pipeline with automated validation, metadata enrichment, and routing rules. Conception d’un pipeline d’ingestion piloté par le NLP avec validation automatique, enrichissement des métadonnées et règles de routage. Ontwerp van een NLP-gestuurde intakepijplijn met automatische validatie, metadata-verrijking en routeringsregels.
Impact: Impact : Impact: Shortened review cycles and improved traceability in the governance process without compromising quality. Réduction des cycles de revue et amélioration de la traçabilité dans la gouvernance sans compromis sur la qualité. Kortere reviewcycli en betere traceerbaarheid in het governanceproces zonder kwaliteitsverlies.
Stack: Stack : Stack: Python, spaCy, SQL, Airflow, Git
Damages quantification for competition cases Quantification des dommages dans les affaires de concurrence Schadebegroting voor mededingingszaken
Problem: Problème : Probleem: Legal teams required defensible damages estimates across multiple client datasets. Les équipes juridiques avaient besoin d’estimations défendables sur plusieurs jeux de données clients. Juridische teams hadden verdedigbare schattingen nodig over meerdere klantdatasets.
Approach: Approche : Aanpak: Built econometric models with transparent assumptions, automated data prep, and reusable reporting templates. Construction de modèles économétriques avec hypothèses transparentes, préparation automatisée des données et modèles de reporting réutilisables. Econometrische modellen gebouwd met transparante aannames, geautomatiseerde datapreparatie en herbruikbare rapportagesjablonen.
Impact: Impact : Impact: Delivered consistent, audit-ready outputs that supported expert reports and decision-making. Livraison de résultats cohérents et prêts pour l’audit, utiles aux rapports d’expertise et à la prise de décision. Consistente, auditklare output geleverd die expertenrapporten en besluitvorming ondersteunt.
Stack: Stack : Stack: R, Python, STATA, SQL
Automation + dashboards for recurring analytics Automatisation et tableaux de bord pour les analyses récurrentes Automatisering en dashboards voor terugkerende analytics
Problem: Problème : Probleem: Analysts were spending significant time refreshing datasets and rebuilding visuals. Les analystes passaient beaucoup de temps à actualiser les jeux de données et à refaire les visuels. Analisten besteedden veel tijd aan het vernieuwen van datasets en het heropbouwen van visuals.
Approach: Approche : Aanpak: Orchestrated data pipelines in Airflow and surfaced metrics through Shiny/Streamlit dashboards. Orchestration de pipelines de données dans Airflow et mise à disposition d’indicateurs via des dashboards Shiny/Streamlit. Datapijplijnen georkestreerd in Airflow en metrics ontsloten via Shiny/Streamlit-dashboards.
Impact: Impact : Impact: Improved turnaround times and made insights accessible to non-technical stakeholders. Délais de production réduits et insights rendus accessibles aux parties prenantes non techniques. Doorlooptijden verbeterd en inzichten toegankelijk gemaakt voor niet-technische stakeholders.
Stack: Stack : Stack: Python, Airflow, R Shiny, Streamlit