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Projeto de IA do Judiciário · dado do CNJ (Sinapses)CNJ · Sinapses● Em desenvolvimento
AnonimizAI
Tribunal Regional Eleitoral de Minas Gerais (TREMG)
O Anonimizador de Documentos do TRE-MG é uma solução de software e Inteligência Artificial desenvolvida para automatizar a identificação e ocultação (redaction) de dados pessoais,…
Conformidade e risco
- Classificação de risco
- Baixo risco
- Aderência ao PDPJ-Br
- sim_totalmente_aderente
- Propriedade da solução
- propriedade_do_orgao
Classificação informada pelo próprio tribunal ao CNJ. O BBSIA não avaliou este projeto.
Problema e objetivo
- Problema que motivou
- A divulgação de atos processuais é um dever constitucional do Poder Judiciário, mas a presença não tratada de dados pessoais (como CPFs, dados de saúde, endereços e nomes) expõe cidadãos a riscos de fraudes, discriminação e violações de privacidade. A triagem manual de milhares de páginas de autos processuais é lenta, custosa e propenso a falhas humanas. O Anonimizador do TRE-MG justifica-se por automatizar esse processo com o estado da arte em Inteligência Artificial, utilizando o modelo BERT especializado no domínio jurídico brasileiro (LeNER-Br), suporte a OCR para documentos digitalizados e validação algorítmica rigorosa de documentos. Operando 100% on-premise na infraestrutura do Tribunal, a solução garante a soberania e a segurança da informação, oferecendo aos servidores uma ferramenta célere, segura e auditável para assegurar o cumprimento da LGPD e das diretrizes do CNJ sem comprometer a publicidade dos atos institucionais.
- Objetivos
- Outro
- Tarefas de IA
- Automação de atividades-meio/administrativas · Outra
- Público-alvo
- Magistrados · Servidores do tribunal · Equipe de TI (interno)
- Foco de atuação
- Apoio direto à atividade jurisdicional
Situação e linha do tempo
- Situação
- Em desenvolvimento
- Concepção
- equipe_tecnica_interna
- Início
- 06/04/2026
- Ano de início
- 2.026
- Usado por outros tribunais
- nao
Desenvolvimento e parcerias
- Forma de desenvolvimento
- desenvolvido_internamente
- Papel da universidade
- nao_houve_participacao
Tecnologia
- Modelo principal — tipo
- outro
- Modelo principal — nome
- BERT-large fine-tuned no corpus LeNER-Br
- Usa RAG
- nao
- Multi-LLM
- nao
- Forma de execução
- on_premise
- Linguagens
- Python
- Frameworks
- Hugging Face · Outro
Dados e LGPD
- Categorias de dados
- Dados pessoais comuns · Dados pessoais sensiveis · Dados sigilosos segredo justica · Textos pecas processuais
- Base legal (LGPD)
- cumprimento_obrigacao_legal
- RIPD
- nao
- Usa data lake
- nao
Avaliação e transparência
- Documentação disponível
- Documentacao tecnica
- Código acessível para auditoria
- sim_totalmente_acessivel
- Relatórios de desempenho
- nao_ha_relatorios
- Capacitação de usuários
- nao_se_aplica
- Possui indicadores
- nao_ha_indicadores
Proveniência
- Identificador no Sinapses
- 01KY2X795R8SHYK2C790SWQMS8
- Cadastrado em
- 2026-07-21T17:57:47.000000Z
- Atualizado em
- 2026-07-21T17:57:47.000000Z
- Consultado no CNJ em
- 2026-09-18T19:01:36.249Z