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Projeto de IA do Judiciário · dado do CNJ (Sinapses)CNJ · Sinapses● Ideacao concepcao
Projeto Horus
Tribunal Regional Eleitoral de Minas Gerais (TREMG)
O Horus é uma plataforma institucional de inteligência artificial generativa do TRE-MG que integra, em uma única interface conversacional, dois componentes complementares: ADIA —…
Conformidade e risco
- Classificação de risco
- Ainda nao avaliado
- 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
- O uso de IA generativa por servidores é hoje um fato consumado em qualquer órgão público, e ocorre majoritariamente por meio de ferramentas gratuitas de uso pessoal, fora de qualquer controle institucional. Esse cenário produz três riscos simultâneos: Risco de dados: informações do Tribunal podem ser inseridas em serviços cujos termos de tratamento e retenção o órgão não controla nem conhece; Risco de conformidade: não há registro, auditabilidade ou possibilidade de prestação de contas sobre esse uso, em desacordo com o regime da Resolução CNJ nº 615/2025 e com a LGPD; Risco de desigualdade e ineficiência: o acesso à tecnologia fica condicionado à iniciativa e ao custo individual do servidor, sem ganho institucional acumulado. Proibir o uso não elimina o risco — apenas o torna invisível. A resposta eficaz é oferecer a alternativa institucional melhor e governada. O Horus converte um uso disperso e não auditável em um serviço institucional controlado de Inteligência Artificial.
- Objetivos
- Outro
- Tarefas de IA
- Busca semantica · Sumarizacao de textos documentos · Analise exploratoria de dados · Jurimetria analise de dados · Previsao de resultados riscos · Outra · Automacao atividades meio administrativas
- Público-alvo
- Magistrados · Servidores do tribunal · Equipe de TI interno
- Foco de atuação
- Grupo 1 atividades meio
Situação e linha do tempo
- Situação
- Ideacao concepcao
- Concepção
- equipe_tecnica_interna
- Início
- 01/04/2027
- Ano de início
- 2.027
- Usado por outros tribunais
- nao
Desenvolvimento e parcerias
- Forma de desenvolvimento
- desenvolvido_internamente
- Papel da universidade
- nao_houve_participacao
Tecnologia
- Modelo principal — tipo
- llm
- Usa RAG
- nao
- Multi-LLM
- sim
- Forma de execução
- hibrido
- Linguagens
- Python · Outra
- Frameworks
- Hugging face · Langchain · Outro
Dados e LGPD
- Categorias de dados
- Dados pessoais comuns · Dados pessoais sensiveis · Dados administrativos · Outro
- Base legal (LGPD)
- cumprimento_obrigacao_legal
- RIPD
- nao
- Usa data lake
- nao
Avaliação e transparência
- Documentação disponível
- Nao possui documentacao formal · Em desenvolvimento
- 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
- 01KY5HS6PH3XPWAWKNTPC3W4T3
- Cadastrado em
- 2026-07-22T18:35:35.000000Z
- Atualizado em
- 2026-07-22T18:35:35.000000Z
- Consultado no CNJ em
- 2026-11-04T14:21:24.550Z