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Projeto de IA do Judiciário · dado do CNJ (Sinapses)CNJ · Sinapses● Em produção/uso regular
DETECTAI-2024
Tribunal Regional Eleitoral de São Paulo (TRE-SP)
A SeAD desenvolveu modelos de inteligência artificial (IA) para identificar alguns problemas que podem ocorrer durante o processo de análise dos registros de candidaturas: • Um mod…
Conformidade e risco
- Classificação de risco
- Baixo risco
- Aderência ao PDPJ-Br
- parcialmente_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
- • Os trâmites do processo podem demorar alguns dias; • O maior problema, verificado pelas pessoas analistas, é a duplicidade das fotos; • Como são muitos processos, uma foto analisada hoje, pode ser esquecida no dia seguinte, passando desapercebida pelas pessoas que estão fazendo a análise; • Há divisão de processos para análise, podendo uma foto analisada por diferentes pessoas e passar desapercebida a duplicidade; • Como em cidades menores, e próximas, uma empresa pode ser responsável pelo preenchimento de processos de vários municípios, causando a duplicação de fotos entre cidades; • Outro grande problema são as fotos fora do padrão, pois podem confundir a(o)s eleitora(e)s no momento do voto; • Além disso, a análise por diferentes pessoas pode levar a adoção de critérios/padrões distintos tanto quanto ao conceito de adorno quanto a tolerância aos conceitos de frontal e busto.
- Objetivos
- Aumentar celeridade processual · Melhorar qualidade das decisões · Automatizar tarefas repetitivas
- Tarefas de IA
- Busca semântica · Sumarização de textos/documentos · Agrupamento por similaridade · Reconhecimento de imagem
- Público-alvo
- Servidores do tribunal · Uso interno exclusivo (gestão)
- Foco de atuação
- Atividades-meio e apoio administrativo
- Etapa do fluxo
- Utilizado no momento da verificação das fotos
Situação e linha do tempo
- Situação
- Em produção/uso regular
- Concepção
- equipe_tecnica_interna
- Início
- 01/08/2024
- Ano de início
- 2.024
- Entrada em produção
- 15/08/2024
- Usado por outros tribunais
- sim
- Quais tribunais usam
- TRE-BA, TRE-MG, TRE-ES
Desenvolvimento e parcerias
- Forma de desenvolvimento
- desenvolvido_internamente
- Papel da universidade
- nao_houve_participacao
Tecnologia
- Modelo principal — tipo
- llm
- Modelo principal — nome
- YOLO, PIL, Pytesseract, Image Deduplicator )
- Usa RAG
- nao
- Multi-LLM
- sim
- Forma de execução
- on_premise
- Linguagens
- Python · Outra
- Frameworks
- TensorFlow · PyTorch · Outro
Dados e LGPD
- Categorias de dados
- Dados pessoais comuns · Imagens
- Base legal (LGPD)
- nao_sei_informar
- RIPD
- nao_sei_informar
- Usa data lake
- nao
Avaliação e transparência
- Documentação disponível
- Documentacao tecnica · Manual do usuario
- Código acessível para auditoria
- sim_parcialmente_acessivel
- Relatórios de desempenho
- nao_ha_relatorios
- Capacitação de usuários
- nao_houve
- Possui indicadores
- sim_sem_periodicidade
Proveniência
- Identificador no Sinapses
- 01M0FZZECZF2ECB728RMHG3NMT
- Cadastrado em
- 2026-08-20T16:27:28.000000Z
- Atualizado em
- 2026-08-20T16:27:28.000000Z
- Consultado no CNJ em
- 2026-09-18T19:01:36.249Z