Le raisonnement juridique algorithmique

Publié le 21/08/2020 - mis à jour le 24/08/2020 à 10H03

La justice du XXIe siècle tend à se convertir aux pratiques numériques, nées de l’intelligence artificielle. Ces nouvelles pratiques peuvent, dans certains cas, améliorer le travail du juge. Il est nécessaire, en effet, de ne pas confondre justice prédictive et raisonnement juridique algorithmique.

Le raisonnement algorithmique1 permet l’aide à la décision pour les juges. Il est vrai, ainsi que l’avait souligné Loïc Cadiet que ce type de process « ouvre des perspectives d’étude de l’activité des juridictions jusqu’alors inexistantes »2. L’analyse statistique de la jurisprudence, faite dans sa totalité, permettra sans nul doute de croiser leur contenu et de mettre en exergue les principales tendances qui la traversent. Cette analyse des corrélations statistiques permettra au juge de mieux connaître les facteurs matériels qui guident ses décisions. Les analyses statistiques peuvent, dans certains cas, permettre de contrôler la bonne application des règles de droit.

Par exemple, s’agissant des contrats de travail rompus abusivement, l’article L. 1235-3 du Code du travail prévoit que l’indemnisation du salarié licencié soit indexée sur son ancienneté. La chose se vérifie aisément dans la jurisprudence actuelle3. Toutefois, le principe est le même en matière de prestation compensatoire suivant le divorce qui, selon l’article 271 du Code civil, doit être proportionnel à la durée du mariage, mais l’analyse de la jurisprudence montre une pratique inverse4. Il est évident que l’analyse statistique permettra d’améliorer la connaissance de la manière de travailler des juges et de tendre, peut-être, à une certaine harmonisation dans l’application des règles. Le juge qui travaille souvent seul pourra donc avoir une idée de ce que ses pairs font en pareil cas5. Cela viserait naturellement à mettre fin à l’aléa judiciaire et à alléger le travail du juge6. Cette procédure répond bien au besoin de prévisibilité dans l’application de la norme. Elle permet de rendre les rapports sociaux prévisibles7 et, par-là, d’accroître la sécurité juridique8.

Si l’on s’en tient à ses promesses d’une justice augmentée venant aider le juge dans sa tâche, la justice digitale présente bien des points positifs. Il faut bien comprendre que le recours aux algorithmes n’est pas forcément synonyme de justice prédictive… En effet, il ne faut pas les présenter de façon normative ; ils ne dictent pas la solution du litige. Ils se contentent de donner une description intelligente des données pertinentes tirées de la jurisprudence. Ce type de raisonnement permet seulement de donner matière à une argumentation9.

Le numérique opère un bouleversement profond des pratiques sociales et la justice s’en trouve également affectée. Il ne faut pas oublier que le recours aux algorithmes peut être complémentaire dans le travail du juge, sans se substituer à lui…

Notes de bas de pages

  • 1.
    L’intelligence artificielle, sur laquelle il repose, peut être définie comme « la science qui consiste à faire faire aux machines ce que l’homme ferait moyennant une certaine intelligence ». Cnil, « Comment permettre à l’Homme de garder la main », Rapport sur les enjeux éthiques des algorithmes et de l’intelligence artificielle, 15 déc. 2017, p. 16. Les algorithmes, qui y sont très liés, sont un « ensemble de règles qui définit précisément une séquence d’opérations de sorte que chaque règle soit effective et définie et que la séquence se termine dans un temps fini ». Stone H., Introduction to Computer Organization and Data Structures, 1972, McGraw-Hill Book Compagny. Les algorithmes d’apprentissage, dits machine learning ou apprentissage automatique, regroupent des méthodes qui permettent de trouver des relations pertinentes et compréhensibles par l’homme au sein d’un jeu de données qui décrit un ensemble d’observations. Il s’agit, dans l’analyse sérielle, des équations, des règles, des regroupements (clusters), des structures de données (graphes). Cette méthode permet la création de processus décisionnel ; le processus de décision est construit automatiquement, à partir des données et non plus à partir des règles créées explicitement par l’homme. Hand D., Manila H. et Smyth P., « Principles of data mining », Drug safety 2007, vol. 30, issue 7, p. 621- 622 ; Langley P., « Applications of machine learning and rule induction », Communications of the ACM, vol. 38, issue 11, p. 54.
  • 2.
    Cadiet L. (dir.), « L’open data des décisions de justice », Rapport au ministre de la Justice, nov. 2017, p. 23.
  • 3.
    Garapon A. et Lassegue J., La justice digitale, 2018, PUF, p. 350, § 228 et § 229.
  • 4.
    Dupre J. et Levy Vehel J., L’intelligence artificielle au service de la valorisation du patrimoine jurisprudentiel, 2017, Dalloz IP/IT, n° 10, p. 502.
  • 5.
    Prevost J.B., « Justice prédictive et dommage corporel : perspectives critiques », Gaz. Pal. 30 janv. 2018, n° 312b3, p. 43.
  • 6.
    Dondero B., « Justice prédictive : la fin de l’aléa judiciaire ? », D. 2017, p. 535. ; Garapon A., « Les enjeux de la justice prédictive », JCP G 2017, 48.
  • 7.
    Garapon A., « Les enjeux de la justice prédictive », JCP G 2017, p. 48.
  • 8.
    Muzny P., « Quelques considérations en faveur d’une meilleure prévisibilité de la loi », D. 2006, p. 2214.
  • 9.
    Rouvière F., « Le raisonnement par algorithmes : le fantasme du juge-robot », RTD civ. 2018, p. 530 : « L’une des fonctions des catégories juridiques est justement de pouvoir se repérer au sein des textes et plus encore de les interpréter. Un algorithme au service de telles tâches représente un progrès plus qu’une menace. Il pourrait nous inciter à recentrer le juriste sur sa tâche essentielle : poser le problème juridique et l’argumenter. Les bases de données et les codes annotés ont soulagé la mémoire du juriste ; ils n’ont pas fait régresser son art sauf pour ceux qui n’en avaient pas. L’usage d’algorithmes dans le raisonnement juridique appelle la même remarque. Tant que l’argumentation et le débat seront au centre de la pratique du droit, aucun algorithme ne pourra représenter une menace sauf pour ceux qui n’ont jamais argumenté ».

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Référence : LPA 21 Août. 2020, n° 153z6, p.7

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