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Varia autour de Justice digitale

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Samuel Benisty

Justice digitale et les risques de la « justice prédictive »

Basile Darmois

Texte intégral

  • 1 A. Garapon, JLassègue, Justice digitale, Paris, PUF, 2018.
  • 2 En réalité, une prémisse est bien présente dans la majorité de ces discours. Elle est la suivante (...)
  • 3 A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 13.
  • 4 Ibid., p. 41-45.
  • 5 A. Mattelart, « Société de la connaissance, société de l’information, société de contrôle », Cult (...)
  • 6 « Par rapport à l’écriture, toute activité requérant la médiation informatique devient vite opaqu (...)
  • 7 Ibid., p. 72-81.
  • 8 Un logiciel est un « ensemble de programmes, procédés et règles […] relatifs au fonctionnement d’ (...)
  • 9 Dans la troisième partie de leur ouvrage, Antoine Garapon et Jean Lassègue proposent des pistes d (...)

1Pour celles et ceux qui ne l’auraient pas lu, Justice digitale1 est un ouvrage remarquablement dense. Il faut dire que la tâche à laquelle Antoine Garapon et Jean Lassègue se sont attelés est d’une importance considérable : décrire ce qui, sous l’influence des technologies informatiques, apparaît comme une mutation profonde du droit. L’ouvrage peut être découpé en trois parties. Dans une première partie, Antoine Garapon et Jean Lassègue font ce qu’il est assez rare de constater dans les nombreux discours portant sur l’influence qu’ont les technologies informatiques sur nos sociétés2. Les deux auteurs y dévoilent, en effet, les prémisses à partir desquelles ceux-ci entendent décrire cette influence. Alors que l’écriture numérique serait en passe de remplacer petit à petit l’écriture alphabétique, il se serait produit une « révolution graphique »3. Là où l’écriture alphabétique introduit une médiation entre le sujet humain et son environnement, médiation fondée sur une interprétation humaine des expressions syntaxiques formées au moyen des caractères alphabétiques, l’écriture numérique formalise graphiquement cette médiation par le biais de caractères insusceptibles, sans intervention d’une machine informatique, d’interprétation par l’être humain4. Si l’interprétation des caractères alphabétiques, du fait des individus et des groupes, est susceptible de produire des variations de sens et doit être considérée comme un des facteurs de développement des cultures5, l’interprétation des caractères de l’écriture numérique va être, par interposition de la machine informatique, sémantiquement impénétrable6. Aussi, s’il fallait penser que les technologies informatiques ont provoqué une « révolution graphique », ce n’est pas parce que ces technologies modifient le réel. Ce serait plutôt parce que ces technologies, par généralisation de leur usage, réduisent le réel à ce qui est « calculable »7, c’est-à‑dire à ce qui, une fois mis sous forme de données numériques, va pouvoir faire l’objet d’un traitement informatique par le biais des logiciels et de leurs algorithmes8. Confrontées à une description sémantiquement concurrente et absolutiste du réel, toutes les disciplines, les arts et les sciences qui, ayant jusqu’ici misé sur l’écriture alphabétique et l’interprétation de ses expressions, ont fourni à l’humanité certains de ses matériaux pour comprendre sa condition et son environnement, s’en trouvent bouleversés dans leurs fondements. Indubitablement, le droit et la justice n’échappent pas à ce phénomène et connaissent bon nombre de bouleversements. C’est à une cartographie de l’ensemble de ces bouleversements qu’Antoine Garapon et Jean Lassègue s’attèlent dans la seconde partie de leur ouvrage9.

  • 10 À l’heure actuelle, la révolution graphique est en grande partie celle de la numérisation des pro (...)
  • 11 Th. Coustet, « La réalité derrière le fantasme de la justice robot », Dalloz Actualité, 15 avril (...)
  • 12 B. Dondero, « Justice prédictive : la fin de l’aléa judiciaire ? », D., 2017, p. 532, § 2.
  • 13 S. Castillo-Wyszogrodzka, « La motivation des décisions de justice : perspective comparatiste », (...)
  • 14 Ch. Hugon, « De la fascination de la règle à la justice prédictive », Études en l’honneur du prof (...)
  • 15 F. Nef, « Ontologie des normes et logique déontique », Cahiers de philosophie de l’université de (...)
  • 16 Cela a amené un auteur à écrire qu’« aujourd’hui, l’idée n’est plus d’écrire des règles de raison (...)
  • 17 D. Cardon, À quoi rêvent les algorithmes : nos vies à l’heure des big data, Paris, Seuil, 2015, p (...)
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  • 19 Bien que l’auteur de ces lignes se souvienne, alors stagiaire en cabinet d’avocats, d’avoir effec (...)
  • 20 YMeneceur, art. cit., § 8.
  • 21 Des sites humoristiques, comme Spurious Correlations, s’évertuent à démontrer qu’il est aisé, ave (...)
  • 22 « […] [les logiciels de « justice prédictive »] […] ne peuvent pas discriminer entre les raisonne (...)
  • 23 « En France, depuis quelques années, l’expression “justice prédictive” revient dans toutes les ét (...)

2Parmi les nombreuses mutations que le droit et la justice connaissent du fait de la « révolution graphique »10, il en est une, largement commentée, voulant que la justice puisse devenir un jour « prédictive ». Issue des discours promotionnels11, la notion de « justice prédictive » mérite quelques éclaircissements. Elle a été définie en toute simplicité par un auteur, mais fort pertinemment, comme renvoyant à l’ensemble des « instruments qui, se fondant sur une analyse de la jurisprudence existante, permettent de prédire ce que sera la jurisprudence future, c’est-à‑dire d’identifier quelle solution sera donnée à un litige X par un juge Y, soit au vu des données du litige X, soit par une analyse des écritures des parties »12. Faisant concurrence au syllogisme juridique qui veut que la solution apportée à un cas d’espèce soit déduite des règles qui lui sont applicables, la « justice prédictive » délivre ses « prédictions » à partir d’une induction, plus précisément à partir de l’observation d’une solution répétée dans une série de décisions de justice ayant été rendues par le passé à propos d’affaires similaires ou proches. On pourrait alors considérer que la « justice prédictive », bien que s’affranchissant du syllogisme d’usage dans les tribunaux des ordres juridiques de tradition civiliste13, n’en utilise pas moins un mode d’inférence authentiquement juridique en ce qu’il peut être rapproché des raisonnements que mettent en œuvre les juristes dans les systèmes fondés sur la règle du précédent14. Mais la « justice prédictive » ne s’inscrit aucunement dans le sillage des expériences qui, de Leibniz à Kelsen, et s’étant poursuivies jusqu’à aujourd’hui15, ont cherché à formaliser, par le biais des logiques formelles et des mathématiques, un système de preuve de la validité du raisonnement juridique. La « justice prédictive » doit bien plutôt être considérée comme s’écartant de toute forme de raisonnement qu’un être humain, qu’il soit juriste ou non, pourrait mettre en application16. D’une part, étant à la « prédiction » des décisions de justice ce qu’est le traitement des big data au comportementalisme radical des plus grandes plateformes du web17, les logiciels de « justice prédictive » se proposent d’agir sur des volumes de données n’ayant jamais été jusqu’ici collectés18. De fait, la « justice prédictive » a recours à des machines informatiques dont les capacités de stockage et de traitement dépassent largement la mémoire et les aptitudes cognitives de n’importe quel individu. D’autre part – et cela, ni les juristes civilistes ni les juristes de Common Law n’ont jamais cherché à le mettre en pratique19 –, les logiciels de « justice prédictive » substituent à un système de validité fondé sur l’application des règles de droit un système de validité fondé sur l’observation de corrélations entre occurrences de variables au sein de bases de données de jurisprudence20. En tout état de cause, de telles corrélations n’apparaissent en mesure de fournir, lorsqu’elles ne se révèlent pas fallacieuses21 ou erronées22, qu’une information de nature probabilitaire. Aussi, si les juristes ne pouvaient auparavant en bénéficier, cette information ne peut en aucun cas, et ne le pourrait pas en l’état actuel de l’art, être considérée comme « prédictive » en tant qu’elle permettrait d’annoncer la survenance de l’événement futur qu’est le prononcé d’une décision de justice23.

  • 24 L. Cadiet, art. cit., p. 140. D’autres auteurs choisissent de la nommer « justice quantitative » (...)
  • 25 F. Rouvière, « La justice prédictive, version moderne de la boule de cristal », RTD civ., 2017, p (...)
  • 26 « Les perspectives ouvertes par la justice “prédictive” pourraient en outre apporter une assistan (...)

3Sans aucun doute le point de départ de toute réflexion requiert-il de renommer ce que l’on entend par « justice prédictive ». À cette fin, les appellations de « justice prévisible, probable, voire actuarielle »24 pourraient s’avérer plus adéquates. Cependant, s’il devait y avoir consensus, le monde ayant su se passer jusqu’ici des logiciels de « justice prédictive », celui-ci devrait porter sur leur fonction, car ces objets auront, en définitive, « seulement la place qu’on [leur] accorde »25. En délivrant aux magistrats, lorsque ceux-ci sont sur le point de rendre une décision de justice, et aux avocats, lorsque ceux-ci sont amenés à conseiller leurs clients, des informations qu’ils ne peuvent obtenir autrement, les logiciels de « justice prédictive » ont pour fonction l’aide à la prise de décision26. Aussi le terme de « justice assistée par ordinateur » (JAO) pourrait-il s’avérer plus pertinent.

  • 27 « Si elle suscite des interrogations légitimes, la justice prédictive laisse entrevoir des perspe (...)
  • 28 « Lorsque, sur un tronçon de route donné, un radar contrôle le respect des limites de vitesse, un (...)
  • 29 N. Fricero, « Open data. Collecte, diffusion et exploitation des décisions de justice : quelles l (...)
  • 30 A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 238-242. Ils en identifient en réalité cinq, mais le risque (...)

4Si les logiciels de JAO promettent certains bienfaits, en tant qu’ils pourraient accroître la prévisibilité du processus de justice27, accélérer ce processus28 et favoriser la conciliation29, ils ne sont pas exempts de défauts. En concentrant leurs réflexions sur la condition du juge, Antoine Garapon et Jean Lassègue ont identifié quatre risques qu’un usage des logiciels de JAO pourrait engendrer30. Il s’agira, dans un premier temps, de présenter ces risques (I). Mais l’intérêt d’une telle étude ne pourrait résider dans le seul commentaire des thèses d’Antoine Garapon et de Jean Lassègue. Le secteur de la fourniture de services de JAO en est encore à ses balbutiements, aussi bien techniquement qu’économiquement. C’est pourquoi il s’agira, dans un second temps, d’évaluer concrètement ces risques au regard des perspectives d’évolution du secteur des services de JAO (II).

I. Les quatre risques induits par un usage des logiciels de justice assistée par ordinateur (JAO)

5En s’affranchissant de l’ordre retenu par Antoine Garapon et Jean Lassègue, il sera traité successivement du risque de « rabattement de l’expérience » (A), du risque de « raréfaction des jugements » (B) et du risque de « renforcement des tendances majoritaires » (C). Mais la réalisation de ces trois risques nous semble dépendre de celle du quatrième risque identifié par les deux auteurs : un risque de « performativité » (D).

A. Un risque de « rabattement de l’expérience »

6Il y aurait donc, tout d’abord, un risque de « rabattement de l’expérience »31, ou un risque voulant que les compétences informatiques viennent atrophier, voire remplacer les compétences juridiques. Il serait attendu des professionnels du droit que ceux-ci ajoutent à leurs compétences traditionnelles de nouvelles compétences leur permettant de maîtriser les logiciels de JAO32. Il y aurait ici atrophie si les secondes en venaient à prendre, dans l’idée que se font les juristes de leur expertise, une importance excessive au détriment des premières. Mais, dès lors qu’acquérir de nouvelles compétences informatiques, au moins au regard de la contrainte qu’est la transmission transgénérationnelle des savoir-faire33, s’avère un objectif plus que délicat à atteindre, l’administration du service public de la justice, ou certains cabinets d’auxiliaires de justice, pourraient choisir la voie de la spécialisation des tâches en faisant cohabiter magistrats, avocats et autres personnels judiciaires avec ces nouveaux spécialistes de l’intelligence artificielle (IA) que sont les « data-scientists »34. Ici, le phénomène de « rabattement de l’expérience » se traduirait par un remplacement si, dans l’état d’esprit des administrateurs du service public de la justice et des dirigeants de cabinets d’avocats, la valeur de l’activité des professionnels du droit, en comparaison de celle de leurs collègues data-scientists, s’avérait moindre ou nulle. Mais, pour l’heure, à prendre les fournisseurs de logiciels de JAO au mot, la coexistence entre compétences anciennes et compétences nouvelles ne peut être que pacifique en ce que les logiciels de JAO n’ont pour fonction que d’aider les professionnels du droit dans leurs prises de décision.

  • 35 Fondé en 2000, le site Doctissimo fournit en libre accès de nombreux articles rédigés pour certai (...)

7Cependant, alors que le « rabattement de l’expérience » résulte toujours d’une croyance collective selon laquelle la valeur d’une expertise est plus élevée que la valeur d’une autre, on peut légitimement redouter le jour où les logiciels de JAO seront directement mis à disposition des justiciables. Le justiciable, qui accéderait à certaines informations juridiques sans l’intermédiaire d’un auxiliaire de justice, obtiendrait, certes, d’utiles renseignements pour décider de la suite à donner à un différend, mais serait bien incapable, la plupart du temps, de comprendre en quoi l’application des règles de droit lui donne raison. Il y aurait là une sorte d’effet « Doctissimo »35. Le phénomène de « rabattement de l’expérience » se manifesterait dans le moindre crédit qu’accorderaient les justiciables, qui ne jureraient plus que par la seule information que leur délivrent leurs interfaces informatiques, à l’expertise des professionnels du droit. Si du moins on y est attaché, les justiciables pourraient s’en trouver éloignés d’une saine connaissance du droit. L’adage « nul n’est censé ignorer la loi » deviendrait « nul n’est censé ignorer la décision de justice ayant le plus de probabilité d’être rendue », et les sujets de droit, en ce que ceux-ci, plutôt que de calquer leurs comportements sur les prescriptions des règles de droit, agiraient en tenant compte de prévisions statistiques contentieuses, entretiendraient un tout autre rapport au droit. Presque paradoxalement, alors que les logiciels de JAO promettent un désengorgement des tribunaux, c’est en voulant réduire le contentieux dont ont à traiter les tribunaux que l’on pourrait encourager une tendance à ce que les rapports de droit ne soient plus envisagés que sous l’angle d’un contentieux, certes virtuel, mais d’un contentieux tout de même.

B. Un risque de « raréfaction des jugements »

  • 36 A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 238.
  • 37 B. Barraud, art. cit., § 16.
  • 38 « […] le recours aux algorithmes rend incertain l’avenir des voies de recours. Celles-ci semblero (...)

8Le second risque identifié par Jean Lassègue et Antoine Garapon est celui d’une « raréfaction des jugements »36, ou de ce que par un excès de confiance accordée aux prévisions statistiques délivrées par les JAO, la saisine des tribunaux se fasse plus rare. Si les justiciables et leurs conseils, pour décider de la saisine d’un tribunal, vont sans aucun doute tenir compte de la prévision statistique voulant qu’une décision de justice favorable leur soit rendue, on peut croire que des prévisions statistiques défavorables les persuadent, à l’inverse, de ne pas emprunter la voie judiciaire37. Le même déterminisme comportemental laisse craindre un sous-emploi des voies de recours38.

  • 39 Ainsi, l’établissement d’une prévision fiable suppose l’analyse d’« une quantité significative de (...)

9Il y a là l’expression d’une contradiction interne au fonctionnement des logiciels de JAO. D’un côté, en délivrant une information permettant aux plaideurs de préférer la voie de la conciliation ou d’éviter de se lancer dans des causes « perdues d’avance », les logiciels de JAO promettent un désengorgement des tribunaux. Mais de l’autre, la fiabilité des prévisions délivrées par les logiciels de JAO requiert, dès lors que celle-ci repose sur la richesse des bases de données de jurisprudence que leurs algorithmes vont inspecter, que des décisions de justice continuent d’être rendues en nombre39.

C. Un risque de « renforcement des tendances majoritaires »

  • 40 A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 238.

10Il est ensuite un risque de renforcement des « tendances majoritaires »40. Comme vu précédemment, le logiciel de JAO, pour élaborer sa prévision, tient compte de régularités observées dans une masse des décisions rendues par le passé à propos d’affaires similaires ou proches. Inévitablement, cette prévision repose, au moment du calcul algorithmique, sur des tendances, sinon majoritaires, du moins dominantes d’un point de vue quantitatif. Le phénomène de « renforcement des tendances majoritaires » veut qu’une décision rendue conformément à cette tendance ne vienne que renforcer cette tendance pour le calcul de prévisions futures. Petit à petit, les prévisions délivrées à propos d’un même type d’affaires tendraient à l’uniformité.

  • 41 Des standards tels que « raisonnable », « diligent », « abusif », etc.
  • 42 A. Garapon, J. Lassègue, loc. cit.

11Si le risque de « renforcement des tendances majoritaires » s’envisage dès que le juge doit, dans le cadre de certains contentieux, procéder à l’interprétation de standards41, Jean Lassègue et Antoine Garapon prennent l’exemple éclairant de la détermination du montant des indemnisations42. Dès lors que le logiciel de JAO propose une indemnisation, celle-ci s’impose comme un référentiel, et la détermination des montants d’indemnisation, dans le cadre d’affaires d’un même type, opérerait, moyennant quelques ajustements, dans une fourchette qui finirait avec le temps par s’imposer comme une règle.

12Or, une affaire peut toujours présenter une spécificité inédite. Ce caractère inédit s’entend du fait que cette spécificité n’apparaît pas dans les décisions incorporées à la base de données inspectée par le logiciel de JAO, et donc qu’elle n’a jamais fait l’objet d’une mise en valeur par le biais d’un traitement algorithmique. Or, cette spécificité pourrait commander au juge de fixer, en application des règles de droit, un montant d’indemnisation très inférieur ou, au contraire, tout à fait supérieur à la somme de référence proposée. La question est alors la suivante : le juge se pliera-t-il à la suggestion de montant d’indemnisation calculé par le logiciel de JAO, suggestion dont la force persuasive repose sur la répétition du résultat d’un calcul complexe effectué plusieurs fois sur une même base de données, ou choisira-t-il de s’affranchir de cette suggestion, en faisant confiance à son expertise et à sa propre intuition, pour attacher à cette situation inédite des conséquences juridiques nouvelles ?

D. Un risque de « performativité »

  • 43 Ibid., p. 239.
  • 44 Ibid.
  • 45 « Le risque que présentent les nouvelles infrastructures de calcul est d’architecturer les choix (...)

13Il existe enfin un « risque de performativité »43, voulant que les prévisions délivrées par les logiciels de JAO en viennent à posséder, avec le temps, une valeur normative, et plus précisément une valeur normative « secondaire » en tant que ces prévisions « se [substitueraient] à la règle de droit elle-même »44. On ne pourrait guère s’en offusquer si la normativité secondaire des suggestions algorithmiques délivrées par ces logiciels s’alignait parfaitement sur la normativité primaire des règles de droit. Mais tel n’est pas toujours le cas, et il est possible que le juriste, en ne faisant pas preuve d’indépendance intellectuelle vis-à-vis des prévisions délivrées par les logiciels de JAO, en vienne à s’écarter de la solution juridiquement exacte. La réalisation du risque de « performativité » tient donc à la psychologie du juriste. C’est pourquoi on peut considérer que du risque de « performativité » dépend la réalisation des trois risques venant d’être jusqu’ici évoqués. Car le juge peut, tout d’abord, diminuer le risque de « renforcement des tendances majoritaires » en s’écartant, chaque fois que la règle de droit l’impose, de la suggestion délivrée par le logiciel de JAO. S’agissant, ensuite, du risque de « raréfaction des jugements », les auxiliaires de justice, en continuant d’anticiper le résultat d’une application des règles de droit à la situation de leurs clients, pourront décider d’aller au contentieux si la prévision délivrée par un logiciel de JAO leur semblait fallacieuse, erronée, ou encore si le revirement contre la tendance dégagée par l’algorithme leur semblait envisageable ainsi que souhaitable. Enfin, dès lors que le risque de « rabattement de l’expérience » se manifeste par un affaissement du crédit accordé à l’expertise des professionnels du droit, il va de soi que toute mise en valeur du raisonnement juridique est susceptible de l’endiguer. En somme, le risque de « performativité » veut que, par excès de confiance envers les logiciels de JAO, les juristes cessent d’effectuer ce que leur impose leur fonction. Plus que jamais, ceux-ci doivent « apprendre à ne pas désapprendre »45 afin, en passant au crible de leur expertise les suggestions délivrées par les logiciels de JAO, d’écarter les prévisions fallacieuses ou erronées, mais aussi de faire « vivre » le droit, ou en tout cas de ne pas l’enchâsser dans des tendances résultant de jurisprudences rendues par le passé. À l’inverse, si la normativité des prévisions algorithmiques délivrées dépend essentiellement du crédit qui leur est accordé, le risque de « performativité » pourrait s’avérer chimérique si les utilisateurs des logiciels de JAO continuaient de les concevoir comme de simples outils d’aide à la prise de décision.

  • 46 B. Lamon, « La profession d’avocat et la justice prédictive : un bel outil pour le développement (...)
  • 47 Un auteur l’a remarquablement résumé : « La jurisprudence n’est pas un système clos. Autrement di (...)
  • 48 Une récente étude sociologique comparative a dévoilé ce qui, dans le ressort de trois tribunaux c (...)
  • 49 L’analyse psychologique et sociologique des décisions de justice a permis de lever le voile sur u (...)

14Aussi pourrait-on se ranger aux arguments avançant qu’il est un peu prématuré de considérer que ces outils vont, en infantilisant les juristes, amenuiser le raisonnement judiciaire, et qu’au contraire il faudrait laisser sa chance à la technique46. Mais le risque de « performativité » pourrait s’avérer plus sournois que l’on ne le pense. Il a été vu que les logiciels de JAO reposent sur un mode de raisonnement absolument distinct de celui que les juristes ont pour habitude de manier. Cependant, c’est ici faire la comparaison entre un raisonnement inductif, raisonnement fondé sur l’établissement de corrélations au sein de bases de données, avec ce qui demeure le modèle pur du raisonnement juridique, à savoir le syllogisme. Or, la pureté de ce modèle cède dès qu’est envisagée sa mise en œuvre sur un plan pratique. Ce n’est pas que le syllogisme ne s’impose plus comme cadre de référence du raisonnement juridique ni comme un modèle de rigueur analytique vers lequel doivent tendre les juristes, mais la prise de décisions juridiques a toujours dépendu de facteurs externes au syllogisme, c’est-à‑dire essentiellement des biais psychologiques et cognitifs du décideur ainsi que des circonstances dans lesquelles celui-ci rend sa décision47. La difficulté est que les algorithmes des logiciels de JAO capturent, dans leurs prévisions, l’influence qu’exercent ces facteurs sur le prononcé des décisions. En prenant les décisions de justice pour seul matériau de leur analyse, les logiciels de JAO en viennent à admettre le traitement de tous les facteurs extrajuridiques, qu’ils soient individuels, collectifs et institutionnels, qui entourent l’événement qu’est le prononcé d’une décision de justice. Or, si la mesure statistique de l’influence de ces facteurs peut s’avérer utile, en particulier pour la sociologie judiciaire48, on doit en redouter les effets au sein d’outils dont la fonction vise à prévoir et non à décrire49. Que penser de la réaction du juge qui se verrait délivrer, par un algorithme tenant compte de l’identité des magistrats à l’origine des décisions analysées, une prévision mettant en avant les décisions que lui-même a rendues par le passé, ou les solutions que tous ses collègues, sauf lui, ont retenues ? Opterait-il pour le conformisme à l’égard de ses collègues, pour une constance dans sa jurisprudence ? Ou bien choisirait-il, par extravagance, de s’affranchir de ces tendances ?

  • 50 B. Deffains, « L’impact économique des legaltechs sur le marché du droit », Enjeux numériques, no(...)
  • 51 Un des pères fondateurs de la cybernétique écrivait ceci : « Aussi la théorie et la pratique de l (...)
  • 52 « La justice prédictive fait effondrer le mythe d’une loi impartiale et aveugle, de juges “bouche (...)

15Les critiques avancées par Antoine Garapon et Jean Lassègue sont essentiellement d’ordre normatif en tant qu’elles tendent à alerter quant à certains bouleversements ontologiques que la justice pourrait connaître du fait d’un usage généralisé et immodéré des logiciels de JAO. Il s’agit, tout d’abord, de la justice prise en tant que service public. L’expertise des tiers départiteurs que sont les magistrats à qui, en tant que fonctionnaires, les pouvoirs publics ont délégué la fonction de trancher les litiges, pourrait bien un jour être concurrencée par les prévisions délivrées par des logiciels conçus par des acteurs qui, pour leur grande majorité, s’avèrent être des sociétés commerciales50. Il s’agit, ensuite, de la justice prise en tant que principe directeur du droit. Dès lors que la généralité est le meilleur allié de la neutralité mais aussi l’instrument permettant de prendre au sérieux la diversité et la complexité des situations de fait, il y va tout d’abord de la crédibilité accordée à l’exercice de qualification voulant que des affaires doivent toujours être considérées, du point de vue de leur inscription dans l’actualité, comme des espèces singulières. Mais il y va également de l’application isomorphe des règles de droit dès lors que des affaires, par leur entrée dans le champ d’application des mêmes règles, doivent recevoir un même traitement juridique. En effet, cette égalité de traitement pourrait être remise en cause si un crédit excessif était accordé à des procédés algorithmiques, lesquels, rappelons-le, ne prennent pour objet de leurs analyses que la somme des décisions de justice ayant été rendues par le passé à propos d’affaires similaires ou proches51. Il s’agit, enfin, de la justice prise en tant que symbole. Il se pourrait que les juges, en contemplant, supposément, un miroir fidèle de leur personnalité, en viennent d’eux-mêmes à ôter le bandeau qu’ils ont sur les yeux lorsqu’ils remplissent leur office52.

  • 53 E. Jeuland, « Justice numérique, justice inique ? », Les Cahiers de la justice, 2019, p. 193.

16Mais, alors qu’un auteur a pertinemment rappelé que « bien maîtrisée et pensée, cette évolution ne devrait pas conduire, en elle-même, à une justice inique, pas plus que la forme écrite [du droit] n’a conduit en son temps à l’iniquité »53, l’analyse critique d’Antoine Garapon et de Jean Lassègue doit être évaluée au regard des différents scénarios d’évolution que pourrait connaître le secteur des services de JAO.

II. Les perspectives d’évolution et de réglementation du secteur des services de JAO

  • 54 Th. Coustet, « La réalité derrière le fantasme de la justice robot », art. cit.
  • 55 CEPEJ, Charte éthique européenne d’utilisation de l’intelligence artificielle dans les systèmes j (...)
  • 56 Ibid., p. 68-70.
  • 57 Ibid., p. 70-71.
  • 58 Ainsi, l’éditeur LexisNexis fournit un service de JAO, JurisData Analytics, implémentant un procé (...)
  • 59 P. Januel, « Les réticences du milieu judiciaire aux legaltechs », Dalloz Actualité, 23 juillet 2 (...)
  • 60 Durant le mois de juin 2018, plusieurs greffes de tribunaux se virent réclamer la communication d (...)
  • 61 A.-AHyde, « Vers une cyberéthique de la justice “prédictive” », Dalloz IP/IT, 2019, p. 324. L’a (...)

17Le développement du secteur des services de JAO est encore balbutiant. C’est que, tout d’abord, des débats continuent d’entourer la détermination des principes techniques qui, gouvernant le fonctionnement des logiciels de JAO, permettraient d’en garantir l’intégrité. Alors que certaines expérimentations menées au sein des juridictions ne semblent pas avoir donné satisfaction54, que certains usages assignés à ces logiciels paraissent devoir faire l’objet d’« extrêmes réserves »55, quand d’autres usages nécessiteraient de « fortes précautions méthodologiques »56 ou des « travaux scientifiques complémentaires »57, la commercialisation de logiciels de JAO auprès des cabinets d’auxiliaires de justice a d’ores et déjà cours. Aussi, les balbutiements évoqués renvoient, en fait, à l’émergence d’un marché de services dont le périmètre des prestations reste encore à définir. Si certains acteurs privés traditionnels tentent, sans attendre, de pénétrer ce marché58, le développement des services de JAO est à ce jour essentiellement mené par de nouveaux acteurs, les legaltech, dont l’activité consiste à tirer avantage des technologies informatiques pour fournir tout type de services juridiques59, et dont les pratiques s’avèrent, pour certains d’entre eux, largement subversives60. Alors que les pouvoirs publics ont, dans un premier temps, cherché à stimuler l’éclosion du marché des services de JAO, l’adoption d’une réglementation, visant à encadrer les pratiques ayant cours sur ce marché, s’avère désormais impérieuse61. Cependant, si encadrer, par la norme, l’activité des prestataires de services de JAO s’impose, les pouvoirs publics, dès lors que le service public de la justice requiert qu’un accès effectif au droit et aux tribunaux soit garanti, pourraient se faire plus interventionnistes. Plusieurs raisons militent pour que la puissance publique reprenne pleinement la mainmise sur certains aspects des prestations de services de JAO. Il y va tout d’abord d’une attitude de précaution devant être adoptée envers des outils qui, pour la plupart, présentent un caractère encore expérimental. Mais il y va surtout de l’influence qu’exercent les logiciels de JAO sur l’information et la diffusion du savoir juridique.

  • 62 Si l’unité de sens du droit est essentielle pour que les juges puissent continuer de rendre des d (...)

18Bien avant d’être, de l’avis de certains de leurs concepteurs, des instruments de prédiction, bien avant d’être, plus raisonnablement, des instruments de prévision, les logiciels de JAO sont, aux côtés de multiples autres outils que sont les manuels de droit, les codes, les recueils de jurisprudence, les revues juridiques, les bases de données et les moteurs de recherche exploités par les éditeurs traditionnels, des sources d’information. À ce titre, ils sont, comme tous ces outils, des instruments d’aide à la prise de décision. Or, eu égard à l’autorité que les suggestions délivrées par les logiciels de JAO pourraient revêtir du fait de leur normativité secondaire, les pouvoirs publics seraient inspirés de veiller à ce que la démultiplication de ces sources d’information, que laisse présager, en l’état, une mise en concurrence incontrôlée, n’aboutisse à ce que l’édifice des connaissances juridiques perde une cohérence pourtant essentielle au bon fonctionnement de la justice62. S’il est attendu du juriste que celui-ci résorbe le risque de « performativité » en faisant valoir son indépendance intellectuelle vis-à-vis des prévisions délivrées par les logiciels de JAO, la solidité de son savoir-faire, solidité reposant de toute évidence sur l’unité de sens de l’édifice juridique, serait anéantie dans un environnement informationnel étant devenu, par démultiplication incontrôlée des voies d’accès vers l’information jurisprudentielle, chaotique. Aussi, les pouvoirs publics doivent veiller à ce que la concurrence entre prestataires de services de JAO et la commercialité de leurs prestations, qui supplantent pour le moment ce qui aurait pu être un état de collaboration scientifique entre parties prenantes, ne conduisent à ce qu’une prestation de services pour certains ne se transforme en une désinformation de tous. L’unicité ou la multiplicité des voies d’accès vers l’information, la recherche d’un seuil de cohérence sémantique entre prévisions délivrées par des logiciels concurrents, l’élaboration de normes d’interopérabilité ou encore l’ouverture des bases de données de jurisprudence sont autant de questions stratégiques dont les pouvoirs publics doivent s’emparer.

  • 63 A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 31.

19Antoine Garapon et Jean Lassègue décomposent, dans leur ouvrage, la révolution graphique en trois temps distincts : la numérisation, le traitement des données numériques par un logiciel et la mise en corrélation de ces données63. Ce trio peut utilement servir de point de départ pour dessiner, à grands traits, un futur souhaitable pour le secteur des services de JAO, à savoir un futur dans lequel les pouvoirs publics auraient repris la main sur le développement de ces outils, ainsi qu’apprécier, le plus concrètement possible, où se situent les causes profondes de réalisation des risques identifiés par Antoine Garapon et Jean Lassègue, et en particulier du risque de « performativité ». Cependant, l’établissement de corrélations statistiques étant une partie du processus d’analyse algorithmique (son aboutissement si l’on y voit l’étape par laquelle le logiciel de JAO délivre, en dernier lieu, une information de nature probabilitaire à son utilisateur), la tripartition d’Antoine Garapon et de Jean Lassègue gagne à être réduite, sans préjudice pour l’analyse juridique, à deux opérations. Il sera question tout d’abord, renvoyant à l’opération de « numérisation », de l’élaboration de la base de données de jurisprudence (A), pour aborder ensuite, renvoyant à l’opération de « traitement », l’analyse algorithmique de cette base de données (B).

A. L’élaboration de la base de données de jurisprudence

  • 64 « Toute personne a droit à ce que sa cause soit entendue équitablement […]. Le jugement doit être (...)
  • 65 Ceci est vrai au moins depuis 1996 (décret no 96-481 du 31 mai 1996 relatif au service public des (...)
  • 66 Il est ici fait référence aux recueils de jurisprudence, publiés dans les colonnes de revues juri (...)
  • 67 Bien que la notion d’« ouverture » prenne un sens particulier en informatique, renvoyant à l’inte (...)
  • 68 Bien qu’un auteur considère que le mouvement d’ouverture des décisions de justice prend des origi (...)

20Les logiciels de JAO, afin d’établir des prévisions fiables, optimales et pouvant couvrir l’ensemble de la matière judiciaire, nécessitent d’inspecter une base de données répertoriant, idéalement, toutes les décisions rendues par les juridictions de droit commun, par les juridictions à compétence spéciale, par les juridictions couvrant, par leurs ressorts territoriaux respectifs, toute l’étendue de la carte judiciaire, par les tribunaux de premier degré, par les cours de second degré et par la Cour de cassation. Élaborer une telle base de données, si l’on prétend à l’exhaustivité, n’est pas une tâche aisée. Et pourtant, c’est bien la création d’une telle base dont rêvent les fournisseurs de services de JAO. Cette aspiration à ce que soit élaborée un jour une base de données jurisprudentielles exhaustive rencontre, au moins partiellement, l’intérêt qu’ont les pouvoirs publics de mettre à disposition du public à titre gratuit les décisions de justice. Dès lors que la publicité des jugements est un droit fondamental64, que ce droit doit être effectivement garanti, l’État a depuis longtemps constitué certaines bases de données jurisprudentielles dont il a procédé, via Internet pour certaines, à leur mise à disposition du public à titre gratuit65. En venant s’ajouter aux dispositifs traditionnels de diffusion et de mise en valeur du fonds jurisprudentiel66, ces bases de données, en facilitant l’accès, grâce aux réseaux de communication électronique, aux décisions de justice, contribuent à renforcer la légitimité de la source du droit qu’est la jurisprudence. Cependant, ces initiatives n’ont jamais concerné l’ensemble des décisions de justice rendues par les juridictions de l’ordre judiciaire. Mais avec l’« ouverture »67 (open data) des décisions de justice, les choses pourraient bien avoir changé68.

  • 69 Loi no 2016-1321 du 7 octobre 2016 pour une République numérique, art. 21. L’article 21 vient d’e (...)
  • 70 Loi no 2019-222, préc., art. 33.
  • 71 COJ, art. L. 111-13.
  • 72 Ainsi, en matière civile, le principe, sous réserve d’exceptions tenant à l’état et à la capacité (...)
  • 73 En matière civile, « les tiers sont en droit de se faire délivrer copie des jugements prononcés p (...)
  • 74 Décret no 2002-1064 du 7 août 2002 relatif au service public de la diffusion du droit par l’Inter (...)
  • 75 « Le service de documentation et d’études tient une base de données rassemblant les décisions et (...)
  • 76 « Les décisions des juridictions du fond versées dans Jurinet sont celles qui ont été sélectionné (...)
  • 77 http://www.inpi.fr/fr/base-jurisprudence.
  • 78 En droit des technologies de l’information et de la communication, l’éditeur Expertises met à dis (...)
  • 79 B. Mathis, « Rapport Cadiet : une vision frileuse de l’open data des décisions de justice », JCP (...)
  • 80 L’open data des décisions de justice, préc., p. 63-65.

21Adopté le 7 octobre 2016, l’article 21 de la loi pour une République numérique69 dispose, dans sa version actuellement en vigueur70, que « sans préjudice des dispositions particulières qui régissent l’accès aux décisions de justice et leur publicité, les décisions rendues par les juridictions judiciaires sont mises à la disposition du public à titre gratuit sous forme électronique »71. Si ne sont concernées par la mise à disposition du public que les décisions répondant aux conditions de publicité des jugements72, c’est-à-dire les décisions dont des copies peuvent être communiquées à des tiers73, on peut considérer, du moment que cette restriction tombe sous le sens, que la base de données jurisprudentielles exhaustive, juridiquement, existe. Seulement, dès lors qu’aucun nouveau moyen n’a été mis à profit pour venir s’ajouter aux dispositifs préexistants à l’adoption de la loi pour la République numérique, l’élaboration matérielle de cette base est encore loin d’être achevée. Parmi les dispositifs anciens, on trouve bien évidemment le site Légifrance, créé par décret en 200274, et dont l’une des missions est d’offrir, à titre gratuit, un accès en ligne à la base de données Jurinet qui, entretenue sous l’égide de la Cour de cassation, répertorie « les décisions et avis de la Cour de cassation […] ainsi que les décisions présentant un intérêt particulier rendues par les autres juridictions de l’ordre judiciaire »75. Dès lors que la notion d’« intérêt particulier » s’apprécie, dans un cadre techniquement et bureaucratiquement contraint, de manière restrictive76, il faut aller chercher d’autres dispositifs pour tenter de compléter ce qui pourrait devenir une base de données de jurisprudence exhaustive. On trouve alors, toujours entretenue sous l’égide des pouvoirs publics, la base de données de l’Institut national de la propriété intellectuelle (INPI) répertoriant les décisions rendues en matière de brevets (depuis 1823), de marques (depuis 1907), de dessins et de modèles (1994), et d’opposition de marques françaises (2004)77. Mais le compte est encore loin d’y être, et il faudrait se tourner vers certaines initiatives qui, bien que privées, mettent à disposition du public à titre gratuit un certain nombre de décisions rendues dans des matières spécifiques78. Malgré cela, l’exhaustivité reste hors d’atteinte, et les pouvoirs publics vont sans doute devoir mettre en œuvre des moyens nouveaux pour réaliser in extenso l’objectif d’open data des décisions de justice. S’il pourrait être créé de nouvelles bases de données venant s’ajouter aux anciennes79, il semble qu’il soit préférable, pour des raisons tenant aux avantages que présente la centralisation des tâches, que la Cour de cassation, via les dispositifs de stockage et de diffusion que sont Jurinet et Légifrance, continue d’alimenter progressivement le fonds jurisprudentiel dont elle a la charge de sorte à le mener, petit à petit, à l’exhaustivité80.

  • 81 Il y va en particulier de leur droit à « obtenir du responsable du traitement l’effacement, dans (...)
  • 82 « La question se pose du sort des décisions qui couvrent un secret (secret médical, secret profes (...)
  • 83 Chacun a pu consulter des copies de décisions dans lesquelles apparaissaient, plutôt que l’identi (...)
  • 84 Il s’agit essentiellement des « nom et prénoms des personnes physiques mentionnées dans la décisi (...)
  • 85 Ainsi, en matière pénale, l’adoption du décret du 29 juin 2020 a conduit à la codification de la (...)
  • 86 « La mise à la disposition du public des décisions de justice mentionnées aux articles 1er et 4 e (...)

22D’autant qu’offrir un accès public et gratuit à une base de données incorporant un nombre important de décisions de justice n’est pas un acte quelconque. Un des enjeux entourant la mise à disposition du public de telles bases a toujours porté sur la maîtrise de certaines données dont la publication, alors qu’elles figurent dans le corps du texte des décisions incorporées à la base, engendre un risque juridique. Il s’agit, d’une part, du risque que crée la publication de données permettant l’identification de personnes juridiques. Ce risque concerne, tout d’abord, les personnels judiciaires qui, du fait de leur exposition publique, pourraient s’en trouver perturbés dans la conduite du processus de justice. Il concerne, ensuite, les personnels judiciaires comme les parties et leurs conseils, tous exposés à de possibles atteintes à leur vie privée ainsi que, pour les personnes physiques uniquement, à des violations du droit de la protection des données à caractère personnel81. Il s’agit, d’autre part, du risque qu’engendre la publication de données qui, sans permettre l’identification de personnes juridiques déterminées, s’avèrent néanmoins sensibles82. C’est pourquoi, de sorte à prévenir de la réalisation de ces risques, le gestionnaire de la base de données peut, d’un côté, procéder à la « pseudonymisation »83 des données pouvant conduire à l’identification de personnes juridiques déterminées84 et, de l’autre, « occulter » d’autres types de données dont il souhaite ménager la diffusion85. S’il s’agit de s’assurer que toute décision de justice, une fois numérisée et intégrée à la base de données, répond à l’ensemble de ces exigences, les pouvoirs publics, du fait de la tutelle que l’administration centrale du service public de la justice exerce sur l’ensemble du réseau des juridictions françaises, apparaissent les plus indiqués pour prendre en charge la collecte des décisions ainsi que la gestion et la diffusion de la base de données jurisprudentielles86.

  • 87 On y trouve également les éditeurs juridiques traditionnels qui, pour les besoins de leurs presta (...)
  • 88 CPP, art. 70.
  • 89 Cette situation est-elle tolérable ? Tout dépend d’abord si, eu égard à l’objectif d’intérêt géné (...)

23Pendant que les pouvoirs publics s’efforcent de mettre à disposition du public gratuitement l’ensemble des décisions de justice rendues par les juridictions de l’ordre judiciaire, des opérateurs privés vivent de la fourniture, en complément d’une prestation principale, d’un accès marchand à des bases de données jurisprudentielles. On y trouve les fournisseurs de services de JAO qui, pour les besoins de la prestation de service de prévision qu’ils fournissent à leurs clients, exploitent leurs propres bases de données d’inspection87. La question est la suivante : quelles données jurisprudentielles, qui ne figurent pas sur la base de données d’accès public et gratuit, sont incorporées à ces bases d’accès marchand qu’exploitent les fournisseurs de services de JAO ? En usant de leur droit à se voir communiquer par les greffes des tribunaux des copies des décisions, les fournisseurs de service de JAO sont en mesure d’exploiter deux types de données jurisprudentielles que la Cour de cassation ne met pas à disposition du public. D’une part, ces acteurs vont pouvoir intégrer à leur base d’inspection n’importe quelle décision de justice pourvu que celle-ci réponde aux conditions de publicité des jugements, ou à condition que ceux-ci aient obtenu l’autorisation du ministère public aux fins de se faire communiquer, en certaines matières sensibles, des décisions rendues en matière pénale88. De fait, cela concerne un nombre bien plus important de décisions que le nombre de décisions que contient la base de données Jurinet89. D’autre part, alors que la pratique de la communication aux tiers des décisions de justice a longtemps été celle, dans la quasi-totalité des matières contentieuses, d’une copie « intègre », les fournisseurs de services de JAO semblent avoir été en mesure de collecter des copies de décisions sur lesquelles presque aucune donnée n’avait été pseudonymisée ou occultée.

  • 90 H. Épineuse, A. Garapon, « Les défis d’une justice à l’ère numérique de “stade 3” », Enjeux numér (...)
  • 91 A.-AHyde, « Vers une cyberéthique de la justice “prédictive” », art. cit. Cette contribution du (...)
  • 92 COJ, art. R. 111-11, al. 3 et 4. Dans la partie législative du Code de l’organisation judiciaire, (...)
  • 93 L’open data des décisions de justice, préc., p. 56.
  • 94 Loi no 2019-222 du 23 mars 2019 de programmation 2018-2022 et de réforme pour la justice, art. 33
  • 95 COJ, art. L. 111-14, al. 1er. Au soutien de cette règle, le décret du 29 juin 2020 a modifié la r (...)
  • 96 La réforme a des chances d’être jugée inconventionnelle en ce que la Cour européenne des droits d (...)
  • 97 Comme les créanciers d’un époux marié sous un régime communautaire pourraient être désireux d’obt (...)

24Dans ce contexte, il a principalement été question de résoudre la difficulté suivante. Les fournisseurs de services de JAO qui se soustraient, lorsqu’ils obtiennent des greffes la communication de copies intègres de décisions de justice, aux mesures de pseudonymisation et d’occultation que le gestionnaire de la base de données jurisprudentielles en accès public et gratuit a pu prendre, apparaissent en mesure d’exploiter des données dont les pouvoirs publics souhaitent pourtant exclure l’analyse algorithmique. Face à cette situation de désordre, la réaction des pouvoirs publics a été de chercher à saper le droit qu’ont les fournisseurs de services de JAO de se voir communiquer des copies de décisions de justice. Cette approche aurait pu reposer sur la dissuasion économique. Antoine Garapon a d’ailleurs suggéré que l’État valorise économiquement l’accès au fonds jurisprudentiel national90. Concrètement, cela supposerait des fournisseurs de services de JAO que ceux-ci voient le montant des redevances qu’ils versent aux greffes, à l’occasion de la communication d’une copie de décision, être substantiellement relevé91. Mais telle n’a pas été l’approche retenue. On sait tout d’abord, depuis l’entrée en vigueur de la loi pour une République numérique, que le régime de pseudonymisation et d’occultation relatif au contenu des décisions de justice incorporées à la base de données mise à disposition du public a été renforcé et, depuis l’entrée en vigueur du décret du 29 juin 2020, que ce régime et celui s’appliquant au texte des copies délivrées aux tiers ont été alignés92. Aussi, une copie d’une décision ne peut pas contenir plus d’informations que la reproduction de cette même décision sur le site Légifrance. Seulement, toutes les décisions, même celles ayant pu faire l’objet d’une communication à des tiers, n’ont pas nécessairement été encore incorporées à Légifrance. Et ainsi, on peut estimer, alors qu’« aucune disposition n’interdit explicitement à certains tiers de solliciter de grands volumes de décisions […], [que] cet accès direct à des séries de décisions non pseudonymisées, en matière judiciaire […], pourrait être employé comme un moyen de contourner les mesures de protection mises en place dans le cadre de la diffusion en ligne au public des décisions »93. C’est pourquoi, dans la loi sur la programmation de la justice94, le législateur a assorti la règle de communicabilité des décisions de justice d’une exception lorsque les demandes émanant de tiers apparaissent « abusives, en particulier par leur nombre ou par leur caractère répétitif ou systématique »95. Cette mesure est loin d’être insensée en ce qu’elle pourrait tarir à la source bon nombre de pratiques de collecte de masse des copies de décisions de justice, et pourrait proscrire, partant, certaines analyses algorithmiques indésirables des décisions de justice. Cependant, vouloir contrôler de la sorte la motivation des demandes de communication de copies des décisions pourrait porter atteinte au principe de publicité des jugements96. Il faut comprendre qu’il n’y a pas d’un côté les fournisseurs de JAO dont l’intérêt à se voir communiquer massivement des copies de décisions est jugé abusif, et de l’autre quelques catégories de tiers à l’instance qui pourraient être légitimes à solliciter la communication d’une copie intègre de décision97. Il y a également le public, et spécialement tous les contre-pouvoirs structurant une société démocratique, qui ont intérêt, pour que la justice ne soit pas rendue sous le sceau du secret, à ce que des copies de décisions de justice sur lesquelles figure l’identité des magistrats ainsi que celle des parties à l’instance leur soient rendues accessibles. Sans doute peut-on envisager certains aménagements à cette règle. Mais le principe de publicité de la justice demeure un droit fondamental, et chercher à bloquer l’accès des fournisseurs de services de JAO au fonds jurisprudentiel des greffes ne saurait être un motif légitime permettant d’en justifier la fragilisation. D’autant que ce type de mesure pourrait s’avérer parfaitement inefficace. La donnée numérique étant extrêmement volatile et propice à l’échange, il y a fort à parier, alors que certaines legaltech ne se sont pas jusqu’ici montrées sensibles aux considérations éthiques, qu’un unique contrôle à la source soit contourné par tous les biais imaginables permettant de récupérer des copies de décisions sans s’adresser aux greffes des tribunaux.

25S’il est dangereux, et sans doute illusoire, de vouloir empêcher les fournisseurs de services de JAO d’obtenir massivement des copies intègres de décisions de justice, agir sur le traitement algorithmique lui-même ne souffrira pas des mêmes incongruités.

B. L’analyse algorithmique des bases de données de jurisprudence

  • 98 Ainsi que l’explique en ces termes un auteur, la complexité des algorithmes « résulte moins du co (...)
  • 99 Un algorithme reflète toujours les biais éditoriaux de son concepteur. Cette absence de neutralit (...)

26L’algorithme d’un logiciel de JAO va réaliser, sur une base de données de jurisprudence, une suite d’opérations de calcul pour parvenir in fine au résultat qu’est la délivrance d’une prévision concernant le prononcé d’une décision de justice. Déterminant la nature des opérations de calcul ainsi que le contenu de la prévision délivrée à l’utilisateur, la fixation des catégories de variables sur lesquelles l’algorithme va effectuer ses calculs et la préconfiguration des critères à partir desquels vont être établies des corrélations entre occurrences de variables, en particulier la corrélation finale permettant de délivrer une prévision à l’utilisateur, relèvent du plus pur paramétrage du logiciel de JAO. À ces actes de paramétrages primitifs s’en ajoutent d’autres ayant vocation à dessiner la structure de l’opération algorithmique dans son ensemble. Il en est ainsi de la fixation de l’ordre dans lequel les différentes catégories de variables vont faire l’objet de calculs, ceci revenant à déterminer le degré d’importance que revêt chaque critère dans l’établissement de la prévision finale98. Tous ensemble, ces actes de paramétrage reflètent les choix, pour certains techniques, pour d’autres éditoriaux, effectués par le fournisseur de logiciel de JAO99.

  • 100 F. G’Sell, « L’automatisation des décisions de justice, jusqu’où ? », Enjeux numériques, no 3, An (...)
  • 101 Loi no 2019-222 du 23 mars 2019, préc., art. 33.
  • 102 COJ, art. L. 111-13, al. 3.
  • 103 C. pén., art. 226-16 et s.
  • 104 L’open data des décisions de justice, préc., § 20. C’est pourquoi un principe de non-discriminati (...)
  • 105 FDrey, « Notation des avocats, algorithmes et open data des décisions de justice : les liaisons (...)
  • 106 Cette réglementation pourrait s’inspirer de certains des principes dégagés par le Conseil de l’Eu (...)
  • 107 Si les pouvoirs publics ont été capables de définir un algorithme-cadre pour le fonctionnement du (...)

27Lorsqu’ils entendent prohiber certains procédés d’analyse algorithmique des données jurisprudentielles, en particulier les procédés dont les résultats sont susceptibles de perturber le cours normal du processus judiciaire, les pouvoirs publics ne font pas autre chose que désavouer certains de ces choix éditoriaux. Comme vu précédemment, certains prestataires de services de JAO, en ayant une conception toute particulière de l’office du juge, ambitionnent de fournir des prévisions intégrant, à l’excès, certains biais extérieurs au raisonnement judiciaire. Quant à la prise en considération, dans le calcul algorithmique, de l’identité des magistrats ayant rendu les décisions incorporées à la base, ainsi que, dans une moindre mesure, celle des parties et de leurs conseils, celle-ci laisse craindre qu’un déterminisme comportemental bride les magistrats dans l’exercice de leur office100. Assez classiquement, il pourrait être fixé certains interdits dont la violation engagerait la responsabilité de l’auteur du traitement. Ainsi, dans la loi sur la programmation de la justice101, le législateur a enrichi l’article L. 111-13 du Code de l’organisation judiciaire d’un alinéa disposant que « les données d’identité des magistrats et des membres du greffe ne peuvent faire l’objet d’une réutilisation ayant pour objet ou pour effet d’évaluer, d’analyser, de comparer ou de prédire leurs pratiques professionnelles réelles ou supposées »102, tout en précisant que la violation de cet interdit est passible de poursuites au titre des infractions de la section 5, chapitre VI, titre II, livre II du Code pénal, « des atteintes aux droits de la personne résultant des fichiers ou des traitements informatiques »103. Ainsi, une variété d’analyse algorithmique des données jurisprudentielles, celle prenant pour objet l’activité des juges et des personnels de greffe, est prohibée en droit français sous peine d’engager sa responsabilité pénale. Sans doute, cette interdiction pourrait être étendue à d’autres catégories de données jurisprudentielles, comme l’identité des parties, de sorte à prévenir l’établissement discriminatoire de profils types de demandeurs et de défendeurs104, ou comme l’identité des avocats, de façon à prévenir l’émergence de logiciels-comparateurs évaluant leurs taux de succès respectifs devant les tribunaux105. Mais, en plus de prohiber le traitement de ces catégories de données, une politique résolue visant à contraindre les logiciels de JAO à la délivrance de prévisions insusceptibles de perturber, par leur puissance suggestive, le cours de la justice se doit également d’inclure une réglementation de l’opération algorithmique elle-même106. À cette fin, il ne serait ni absurde ni inopportun que le législateur développe un algorithme interopérable qui, s’il servait de référence contraignante, façonnerait un cadre dont les fournisseurs de services de JAO seraient forcés de tenir compte107. L’avantage pourrait être d’exclure certains types de calcul, d’en privilégier d’autres et de s’assurer d’un contrôle minimal mais effectif sur le fonctionnement technique d’outils dont auraient ensuite à se servir les juges et les auxiliaires de justice. Seulement, dès lors que le calcul algorithmique du prononcé des décisions de justice est une technique encore expérimentale, on peut croire que les pouvoirs publics ne s’aventureront pas, à la différence de prestataires en situation de concurrence commerciale et de compétition pour l’innovation, à intervenir dans un domaine encore insuffisamment investigué d’un point de vue scientifique.

  • 108 Pour parler du système voulant que le concepteur d’un logiciel puisse ou bien conserver secrète t (...)
  • 109 En particulier de la part de la population étudiante (Th. Douville, « Parcoursup à l’épreuve de l (...)
  • 110 N. Aletras, D. Tsarapatsanis, D. Preotiuc-Pietro, V. Lampos, « Predicting judicial decisions of t (...)
  • 111 S. M. Ferrié, « Les algorithmes à l’épreuve du droit au procès équitable », Procédures, no 4, 201 (...)
  • 112 « La promotion d’un principe d’“obligation de vigilance” pourrait être une façon d’aborder ce déf (...)

28Dans un contexte essentiellement gouverné par l’initiative privée marchande, contexte expliquant que la plupart des logiciels de JAO fassent l’objet de protections par des systèmes dits « propriétaires »108, la problématique de résorption du risque de performativité resurgit en ce que le maintien de logiciels dans un état de « fermeture » empêche leurs utilisateurs, mais également le public, d’avoir accès aux informations qui en décrivent le fonctionnement. Si la revendication d’une transparence des calculs algorithmiques traverse aujourd’hui la société109, il serait plus que justifié, dans un domaine aussi sensible que celui de la justice, d’exiger des fournisseurs de services de JAO que ceux-ci « ouvrent » leurs logiciels. Lorsque des chercheurs élaborent un modèle de prévision statistique des décisions rendues par la CEDH en ce qui concerne la violation des articles 3, 6 et 8 de la convention, modèle dont la fiabilité est évaluée par ces mêmes chercheurs à 79 %, ceux-ci décrivent, dans son entier, les modalités de fonctionnement de leur algorithme d’analyse110. Il va de soi que ces chercheurs, animés avant tout par le souci de participer au progrès de la connaissance et de la compréhension du droit, s’astreignent à rendre publiques ces informations de sorte que leurs prémisses théoriques, le taux de fiabilité de leur modèle, ainsi que la structure de leur modèle, puissent faire l’objet de commentaires et de critiques. Il ne semble pas, concernant les fournisseurs de services de JAO, qu’il doive en être autrement111. Dès lors que leurs logiciels sont, à les en croire, des outils d’aide à la prise de décision, il est indispensable, pour que le juge conserve une marge d’interprétation des prévisions qui lui sont délivrées, qu’il ait connaissance du taux de fiabilité et des critères d’analyse de l’algorithme de JAO. Consacrer une obligation de transparence des calculs algorithmiques s’avère donc indispensable pour contenir le risque de performativité. D’autant que lorsque l’on ouvre la « boîte noire » des algorithmes concernés112, il apparaît que les divers procédés de calcul algorithmique du prononcé des décisions sont plus ou moins fiables.

  • 113 J. Lévy Véhel, « Présentation du fonctionnement d’outils numériques existants d’analyse mathémati (...)

29Il y aurait, tout d’abord, une méthode purement « statistique » consistant à « décrire, après filtrage par mots ou expressions clés, les statistiques de base (souvent réduites à la simple moyenne ou, dans le meilleur des cas, à des quantiles) des décisions correspondantes aux mots-clés choisis »113. En ne classant pas les données jurisprudentielles autrement qu’à travers les mots-clés que l’utilisateur a saisis dans sa requête, cette méthode ne tient compte, pour l’établissement de ses corrélations, que de correspondances entre expressions linguistiques figurant dans les mots-clés de requête et dans le texte des décisions inspectées. C’est pourquoi il peut être dit de cette méthode, en ce qu’elle n’établit aucune hiérarchie de valeur entre catégories d’expression linguistique, qu’elle s’avère la plus sujette à l’établissement de corrélations fallacieuses et erronées. Par ailleurs, celle-ci fournit des informations qui, à supposer qu’elles soient fiables, ne sont pas si différentes, eu égard à leur nature, des informations auxquelles permet d’accéder un moteur de recherche. Seule la délivrance d’une prévision statistique constitue une valeur ajoutée par rapport à l’indexation que réalise un moteur de recherche. Mais il s’agit d’une valeur ajoutée bien faible si l’utilisateur souhaitait se figurer quel pourrait être le raisonnement analytique d’un juge.

  • 114 Ibid., p. 13-14.
  • 115 « […] après avoir choisi un domaine bien circonscrit (par exemple la concurrence déloyale, les li (...)
  • 116 Ibid.
  • 117 Ibid. Il apparaît difficile de donner une définition de l’apprentissage automatique (machine lear (...)
  • 118 S. Migayron, art. cit.
  • 119 L.-M. Augagneur, « D’où jugez-vous ? Un paradoxe entre justice prédictive et réforme de la motiva (...)
  • 120 C. Villani et al., op. cit., p. 140.
  • 121 Y. Meneceur, art. cit., § 14.
  • 122 L.-M. Augagneur, art. cit.
  • 123 A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 240-242.

30C’est pourquoi il y aurait une méthode plus raffinée, œuvrant par « modélisation » et consistant, par association de « nombres à des situations de droit ou de fait, soit directement (données chiffrées dans la décision), soit indirectement »114, à établir une liste de mots-clés de requête correspondant le plus fidèlement possible aux catégories juridiques115, à analyser « quelques centaines à quelques dizaines de milliers de décisions […] à la lumière »116 de ces catégories, puis à s’appuyer sur un modèle d’analyse, en ayant recours à « l’intelligence artificielle, et plus précisément [aux] méthodes récentes d’apprentissage automatique, pour reproduire le plus fidèlement possible les décisions prises par les magistrats »117. Suivant cette méthode, le domaine des opérations du calcul algorithmique, qui imite le plus fidèlement possible celui des catégories juridiques, l’apprentissage par réitération de ces opérations, qui reflète l’expertise qu’un juge ne cesse de cultiver au cours de sa carrière, et la hiérarchie de ces opérations de calcul, qui reproduit au mieux les différentes étapes du syllogisme judiciaire, offrent de solides garanties de validité. Cependant, la méthode souffre de deux limites, l’une surmontable, l’autre insurmontable. En effet, les techniques d’apprentissage par la machine (machine learning), dès lors qu’il apparaît impossible de reconstituer, pour certains calculs, l’arbre logique des décisions qu’a prises un logiciel auto-apprenant, ont pour inconvénient de rendre délicate l’explication a posteriori de certains de leurs résultats118. Or, l’inexplicabilité des décisions de justice étant de toute évidence intolérable, il pourrait exister une contradiction entre la démarche algorithmique, pouvant s’avérer opaque, et la condition du juge, sommé de plus en plus de « convaincre »119. Il semble toutefois qu’une politique active de recherche pourrait à terme résoudre ces problématiques d’inexplicabilité des résultats délivrés par les algorithmes auto-apprenants120. Mais ce serait oublier une seconde limite dont souffre l’approche par modélisation, quant à elle indépassable, voulant que « les algorithmes, quelle que soit leur sophistication actuelle, demeurent nécessairement réduits aux interactions opérées dans la phase d’apprentissage et, partant, aux données dont ils ont été préalablement nourris »121. Aussi élaborés soient-ils, les algorithmes des logiciels de JAO fondent leurs prévisions sur l’analyse de décisions de justice rendues par le passé à propos d’affaires similaires ou proches. Alors que les logiciels de JAO doivent annoncer la survenance de l’événement futur qu’est le prononcé d’une décision de justice, certains futurs possibles, ceux dont la survenance s’annonce inédite en ce qu’elle ne peut être rattachée au passé jurisprudentiel, leur échapperont toujours. Cette limite indépassable explique que les logiciels de JAO, par essence réfractaires à « la singularité comme à l’évolution »122, ne peuvent délivrer que des prévisions conservatrices. A contrario, les logiciels de JAO ne pourront jamais suggérer au juge qu’il rende une décision, qui n’en serait pas moins valide juridiquement, par laquelle celui-ci opérerait un revirement de jurisprudence. Si Antoine Garapon et Jean Lassègue y ont décelé un risque de « pétrification du temps »123, la réalisation de ce risque dépend encore une fois de l’autorité que prêtent aux logiciels de JAO leurs utilisateurs.

31De deux choses l’une. Ou bien les logiciels de JAO délivrent aux juges des prévisions d’une autorité limitée, comme lorsque ces logiciels implémentent des procédés de traitement du « langage naturel », et il y aurait lieu d’accorder à ces outils le crédit, en tenant compte de la possible faiblesse de leurs prévisions, et la place, en les subordonnant à l’expertise des juristes, qu’ils méritent. Ou bien ces logiciels sont susceptibles de délivrer des prévisions faisant autorité, comme lorsque ces logiciels implémentent l’approche dite par « modélisation », et il y aurait lieu, alors, de prendre au sérieux la possibilité qu’ils soient source d’une normativité secondaire.

  • 124 Dans cette perspective, il pourrait être exigé des fournisseurs de services de JAO que ceux-ci ce (...)

32Dans le premier de ces cas de figure, si le juge est conscient des limites des procédés de traitement du « langage naturel », le risque de performativité s’avère quasi nul. Tout au plus faut-il, dès lors qu’un logiciel de JAO n’a pas pour unique fonctionnalité que l’exécution d’opérations de calcul derrière l’écran (back-end), mais s’impose à l’utilisateur, sur l’écran de son terminal, comme une interface vers l’information (front-end), veiller à ce que l’environnement graphique caractérisant ces interfaces soit sincère124.

  • 125 « Même si en dernière instance c’est le juge qui décide, qui aura le courage de passer outre aux (...)
  • 126 J.-BDuclercq, art. cit.
  • 127 « […] la justice automatisée ou semi-automatisée pourrait ne concerner que les affaires les plus (...)
  • 128 A. Garapon, La raison du moindre État : le néolibéralisme et la justice, Paris, Odile Jacob, 2010 (...)
  • 129 Ibid., p. 70 et s.
  • 130 L.-M. Augagneur, art. cit.

33Dans le second de ces cas de figure, le risque de performativité est en revanche bien réel. En tentant de reproduire les différents aspects et étapes du raisonnement juridique, l’approche par modélisation rend la décision de justice rendue par le juge comparable à la prévision délivrée par l’algorithme de JAO. En effet, de telles prévisions reposent sur des critères, par imitation du syllogisme judiciaire, parfaitement identiques aux critères de validité des décisions de justice. De ce fait, les pouvoirs de décision et d’interprétation du juge vont s’en trouver mis en concurrence avec le pouvoir de prévision de l’algorithme de JAO. Or, dès lors que l’erreur est humaine, il y a tout lieu de croire que le logiciel de JAO, si du moins celui-ci n’intègre aucune erreur de droit dans la suite de ses instructions de calcul, commette moins d’erreurs que le juge. À vouloir comparer, pour ce qui est de leur aptitude à produire des raisonnements formellement valides, la machine à l’être humain, l’automatisme de la première l’emportera toujours sur les capacités cognitives et la subjectivité du second. Cette disparité pose deux séries de difficulté. La première relève de l’exigence de motivation des décisions de justice. En s’en remettant aux prévisions des logiciels de JAO, les juges peuvent avoir la certitude de rendre des décisions de justice formellement valides. Ils doivent néanmoins continuer de motiver leurs décisions en des termes juridiques intelligibles. Or, s’agissant de certaines prévisions, l’exécution, par la machine, de la suite des opérations de calcul, en particulier lorsque cette machine est auto-apprenante, peut s’avérer impossible à reconstituer a posteriori. Cet état de fait pourrait s’avérer problématique au moment où il s’agirait de motiver une décision ayant donné crédit à une telle prévision. Cependant, la formation des juristes à certains rudiments d’informatique, la consécration d’une obligation de transparence des critères du calcul réalisé par les algorithmes de JAO et la conduite d’une recherche active en matière d’explicabilité des raisonnements algorithmiques pourraient éloigner le spectre d’une impénétrabilité des prévisions délivrées par des algorithmes auto-apprenants. Mais il est une seconde difficulté, bien plus problématique, tenant au caractère nécessairement conservateur des prévisions délivrées par les logiciels de JAO, et interrogeant plus précisément la capacité du juge à faire preuve d’indépendance intellectuelle pour se dégager, lorsque les circonstances l’exigent, de ces tendances conservatrices. Dès lors que le conservatisme injustifié de certaines prévisions engage moins que l’erreur commise par l’être humain125, on peut redouter que le juge, en faisant l’expérience de sa « partialité consciente » face à l’« impartialité aveugle » de l’algorithme126, s’abstienne de faire preuve d’indépendance et en vienne à se transformer en une chambre de validation des prévisions qui lui sont délivrées. On pourrait considérer, au regard de l’état de la jurisprudence, que cela n’est guère problématique en ce que la majeure partie des décisions de justice sont des décisions d’application, ou des décisions confirmant une jurisprudence constante. C’est pourquoi il est bien souvent avancé que l’utilité des logiciels de JAO est de faire gagner aux magistrats une partie du temps qu’ils allouent au contentieux des affaires « courantes »127. S’il existe indubitablement des catégories de contentieux pour lesquels des solutions tendent à s’imposer avec le temps, rien ne justifie cependant de préjuger de la solution à donner à une affaire. Tant du point du justiciable, qui est en droit d’attendre que son affaire soit jugée comme une espèce singulière et non comme une tendance dégagée par le calcul algorithmique, que du point de vue du droit, qui se doit d’évoluer au gré des transformations sociales, l’utilisation des logiciels de JAO ne saurait conduire à faire l’économie d’un examen, par le juge, des affaires qui lui sont soumises avant que celui-ci choisisse de se fier à la prévision algorithmique ou, au contraire, de s’en dégager. Paradoxalement, alors qu’une généralisation de l’usage des logiciels de JAO promettrait, en suivant les préceptes d’une « managérialisation » de la justice128, si ce n’est leur réduction, une rationalisation des coûts du procès129, il se pourrait que le service public de la justice doive renforcer, pour ne pas perdre en qualité, les moyens humains dont il dispose. Pour contrer, lorsque les circonstances l’exigent, la puissance suggestive de la machine, ne faudrait-il pas, par exemple, généraliser la collégialité dans les formations de jugement ? Il est en effet plus facile à plusieurs que seul de prendre le risque de s’opposer à la normativité secondaire des algorithmes de JAO. Ne faudrait-il pas, autre exemple, envisager d’introduire, alors que la motivation des décisions de justice semble promise, en droit français, à certaines évolutions130, le mécanisme de l’obiter dictum ? En permettant d’accompagner le prononcé d’une décision de l’expression d’une opinion dissidente, il s’agirait bien évidemment de permettre l’expression d’oppositions aux tendances majoritaires et conservatrices dégagées par les algorithmes de JAO.

  • 131 Ainsi, par exemple, la blockchain, en automatisant, grâce à la technologie des smart contracts, l (...)
  • 132 Et par là, ou bien de créer de faux problèmes, ou bien de délaisser les causes profondes expliqua (...)
  • 133 Ch. Hugon, « De la fascination de la règle à la justice prédictive », art. cit.

34Par son inconsistance notionnelle et technologique, la « justice prédictive », qui n’est qu’un des épiphénomènes de la révolution graphique, n’en est sans doute pas le plus inquiétant131. Symptomatique du « solutionnisme » numérique, doctrine ayant l’effet fâcheux, en postulant que tout problème trouverait une solution dans le recours aux objets informatiques, d’enfermer la définition des problèmes dans les limites des fonctionnalités de ces objets132, la « justice prédictive » pourrait n’être finalement que l’administration maladroite d’une solution technique à une problématique incorrectement formulée. Une autrice a remarquablement démontré que, aux racines des velléités de « justice prédictive », on trouve un besoin de prévisibilité et de sécurité juridique, mais que ce besoin, largement exagéré, masque une difficulté autrement sérieuse à laquelle est confronté le droit : une perte d’intelligibilité due à l’inflation normative133. Or, comme vu précédemment, les logiciels de JAO, en l’état actuel de l’art, ne présentent qu’un bien faible intérêt pour ce qui est d’améliorer notre compréhension du droit. Tout au contraire, ils pourraient en obscurcir l’intelligibilité. Faut-il alors, afin de satisfaire les besoins qu’éprouvent certains sujets de se libérer des contraintes de l’aléa normatif et judiciaire, tolérer l’irruption d’outils présentant, pour tous, une évidente régression ? À propos du rapport tumultueux que l’être humain entretient avec la machine, le philosophe Gilbert Simondon avait, en son temps, écrit ceci de pertinent :

  • 134 G. Simondon, Du mode d’existence des objets techniques [1958], Paris, Aubier, 2012, p. 10-11.

« L’homme qui veut dominer ses semblables suscite la machine androïde. Il abdique alors devant elle et lui délègue son humanité. Il cherche à construire la machine à penser, rêvant de pouvoir construire la machine à vouloir, la machine à vivre, pour rester derrière elle sans angoisse, libéré de tout danger, exempt de tout sentiment de faiblesse, et triomphant médiatement par ce qu’il a inventé. »134

  • 135 Constatant que les objets techniques suscitent moins une « haine du nouveau qu’un refus de la réa (...)
  • 136 Une autrice a démontré que déléguer aux algorithmes des big data n’importe quel type de fonction (...)

35La « justice prédictive » n’est peut-être qu’un mauvais rêve dont l’humanité, au regard des perspectives de développement et de réglementation du secteur des services de JAO, va bientôt se réveiller. Est-ce à dire que les technologies informatiques ne peuvent être d’aucune aide pour les juristes ? Nullement. La définition des fonctions remplies par les objets informatiques est entièrement dépendante de l’exécution des tâches que leurs concepteurs leur ont assignées. Sans doute du fait d’une méprise concernant sa nature et son essence135, le traitement algorithmique de masse ne sert, le plus souvent aujourd’hui, que des objectifs grossiers et brutaux136. Et pourtant, celui-ci ne représente qu’une partie infime des possibilités qu’offre la science informatique. Dans le cadre de leur séminaire « Droit et mathématiques », Antoine Garapon et Jean Lassègue ont invité, le 15 mars 2019, deux intervenants, Marie-Laure Morin et Jean Berbineau, à venir présenter un logiciel, encore en phase expérimentale, développé sous l’égide du ministère de la Justice. Ces travaux témoignent de ce qu’il existe des logiciels qui, par restitution du raisonnement judiciaire plutôt que par anticipation de son résultat, pourraient être, à l’avantage des juristes, de bien meilleurs outils d’aide à la prise de décision que ne le sont, dans leur forme actuelle, les logiciels de JAO.

Notes

1 A. Garapon, JLassègue, Justice digitale, Paris, PUF, 2018.

2 En réalité, une prémisse est bien présente dans la majorité de ces discours. Elle est la suivante : le développement des technologies informatiques étant inéluctable, celui-ci va entraîner bon nombre de bouleversements sociaux, culturels et politiques. Confronté à une irréversibilité et à une inéluctabilité de l’histoire, lorsqu’il ne lui est pas fait le récit de ruptures « disruptives » ou de « révolutions » en tout genre, le commentateur serait impitoyablement contraint, ou bien de pencher vers la « technophobie », ou bien de se confondre dans une « techno-exaltation ». Ainsi, l’excellent rapport « Cadiet », bien qu’avec prudence, fait ce récit : « La perspective de l’automatisation de certaines tâches au détriment de l’humain suscite déjà des inquiétudes en matière d’emploi ; il s’agit là d’une problématique qui n’est pas spécifique aux professions du droit dès lors que les gains de productivité sont obtenus par une substitution du travail par le capital. Sans entrer dans l’analyse des bénéfices et des risques économiques et sociaux de ce processus de transformation, il convient d’acter ici son caractère difficilement éluctable et de souligner l’importance pour les professions du droit de ne pas en subir passivement les effets » (L. Cadiet [rapp. ], L’open data des décisions de justice, mission d’étude et de préfiguration sur l’ouverture au public des décisions de justice, 2017, p. 30). Dévoiler les prémisses de toute réflexion permet de suivre une tierce approche qui, empruntant aux ressources de la critique fonctionnelle pointant les dysfonctionnements et le déclin de l’objet pris en considération, ainsi qu’aux ressources de la critique normative permettant de dire de cet objet qu’il n’est pas légitime au regard de valeurs et de normes qui lui sont extérieures, peut être qualifiée de « techno-critique ». En cela, il faut saluer toute l’honnêteté intellectuelle de la démarche d’Antoine Garapon et de Jean Lassègue.

3 A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 13.

4 Ibid., p. 41-45.

5 A. Mattelart, « Société de la connaissance, société de l’information, société de contrôle », Cultures & Conflits, no 64, 2006, p. 167-183, spéc. § 7.

6 « Par rapport à l’écriture, toute activité requérant la médiation informatique devient vite opaque pour son utilisateur. Personne ne sait ce qui se trame exactement dans les ordinateurs qui traitent de l’information parce que personne ne peut suivre pas à pas le traitement du code binaire et des milliards d’opérations qu’il exige. On peut seulement esquisser le cheminement qui va du signe parlant au signe muet et le cheminement inverse, qui transforme le caractère muet en signe par le biais d’un assembleur. Ce processus de transformation, confié lui-même à des programmes, est totalement opaque et exige une division du travail qui le rend inaccessible à l’intuition d’un individu unique » (A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 43).

7 Ibid., p. 72-81.

8 Un logiciel est un « ensemble de programmes, procédés et règles […] relatifs au fonctionnement d’un ensemble de traitement de données » (http://www.cnrtl.fr/definition/logiciel). Quant à l’algorithme, il « peut être défini comme une suite finie de règles et d’opérations permettant d’obtenir un résultat à partir d’éléments fournis en entrée, cette suite pouvant être l’objet d’un processus automatisé d’exécution et certains algorithmes dits auto-apprenants (machine learning, voire deep learning), voyant leur comportement évoluer dans le temps selon les données fournies » (L. Cadiet, « Retour sur l’open data des décisions de justice… », Études en l’honneur du professeur Marie-Laure Mathieu. Comprendre : des mathématiques au droit, Bruxelles, Bruylant, 2019, p. 138). À la lecture croisée de ces deux définitions, il suffira de comprendre que tous les logiciels fonctionnent au moyen d’algorithmes, mais que tous les algorithmes ne sont pas implémentés au sein de logiciels.

9 Dans la troisième partie de leur ouvrage, Antoine Garapon et Jean Lassègue proposent des pistes de réflexion afin de résister à la révolution graphique ou, tout du moins, l’infléchir dans certains de ses effets les plus pervers (A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 325 et s.).

10 À l’heure actuelle, la révolution graphique est en grande partie celle de la numérisation des procédures. À la suite de l’adoption de la loi sur la programmation et la réforme de la justice (loi no 2019-222 du 23 mars 2019 de programmation 2018-2022 et de réforme pour la justice), et avant elle de la loi de modernisation de la justice (loi no 2016-1547 du 18 novembre 2016 de modernisation de la justice du xxie siècle), de nombreux dispositifs de numérisation du procès ont intégré la procédure pénale (v. J. Pradel, « Réforme de la justice : notre procédure pénale à la recherche d’une efficacité à toute vapeur », JCP G, 2019, no 15, doctr. 406) et la procédure civile (v. C. Bléry, « Loi du 23 mars 2019 de programmation 2018-2022 et de réforme pour la justice : aspects numériques », D., 2019, p. 1069).

11 Th. Coustet, « La réalité derrière le fantasme de la justice robot », Dalloz Actualité, 15 avril 2019.

12 B. Dondero, « Justice prédictive : la fin de l’aléa judiciaire ? », D., 2017, p. 532, § 2.

13 S. Castillo-Wyszogrodzka, « La motivation des décisions de justice : perspective comparatiste », D., 2014, p. 1838.

14 Ch. Hugon, « De la fascination de la règle à la justice prédictive », Études en l’honneur du professeur Marie-Laure Mathieu, op. cit., p. 391.

15 F. Nef, « Ontologie des normes et logique déontique », Cahiers de philosophie de l’université de Caen, no 37, 2001, p. 305-330.

16 Cela a amené un auteur à écrire qu’« aujourd’hui, l’idée n’est plus d’écrire des règles de raisonnement en miroir du raisonnement humain » (Y. Meneceur, « Quel avenir pour la “justice prédictive” ? Enjeux et limites des algorithmes d’anticipation des décisions de justice », JCP G, no 7, 2018, doctr. 190, § 8).

17 D. Cardon, À quoi rêvent les algorithmes : nos vies à l’heure des big data, Paris, Seuil, 2015, p. 66-71.

18 Avec 3 877 819 décisions de justice ayant été mises à disposition du public en 2016 (L. Cadiet, « Retour sur l’open data des décisions de justice… », art. cit., p. 141-142), on est encore loin des volumes de données stockés dans les data centers du web. Mais c’est là un nombre de décisions de justice qui n’a jamais été rendu accessible dans le passé.

19 Bien que l’auteur de ces lignes se souvienne, alors stagiaire en cabinet d’avocats, d’avoir effectué, sur Légifrance, une recherche dont l’un des mots-clés était la dénomination sociale d’un établissement de crédit. Cette recherche visait à établir si les actions intentées contre cet établissement en violation de ses conditions générales de leasing étaient généralement couronnées de succès. Alors que les recherches reposent traditionnellement sur des termes, c’est-à‑dire sur des invariants logiques, tels qu’ici « crédit-bail » et « conditions générales », cette recherche était également enrichie d’authentiques variables, susceptibles d’avoir ou non occurrence, telles que « condamnation » et « dénomination X de l’établissement de crédit en cause ».

20 YMeneceur, art. cit., § 8.

21 Des sites humoristiques, comme Spurious Correlations, s’évertuent à démontrer qu’il est aisé, avec les procédés d’analyse algorithmique des masses de données, d’établir des corrélations incongrues comme lorsque, de 2000 à 2009, l’évolution du nombre de divorces dans l’État du Maine a accompagné la courbe de l’évolution de la consommation par tête de margarine (http://www.tylervigen.com/spurious-correlations). Lorsqu’ils ne sont pas le résultat de pratiques délibérées de manipulation de l’information, comme avec le procédé dit du « data-snooping » voulant que ne soient sélectionnées « en amont que des données de manière à ce qu’elles puissent être significatives au regard de grilles d’analyse prédéterminées » (Y. Meneceur, art. cit., § 24), ces corrélations fallacieuses sont le plus souvent le produit de ce qu’il est convenu d’appeler un « biais d’échantillonnage » (H. Krivine, Comprendre sans prévoir, prévoir sans comprendre, Paris, Cassini, 2018, p. 109). Pour l’illustrer, cet auteur prend l’exemple d’études commandées par les armées alliées durant la Seconde Guerre mondiale et visant à optimiser la répartition du blindage des avions. Les données, recueillies sur des avions revenus de mission, révélèrent que les points d’impact étaient nettement moins nombreux près du moteur que sur les autres zones de ces appareils. La corrélation statistique aurait commandé qu’un renforcement du blindage soit effectué sur toutes les parties des avions à l’exception de leur zone moteur. Mais un mathématicien hongrois préconisa l’exact contraire, en relevant que l’on ne disposait pas des données concernant les avions qui n’étaient pas rentrés de mission, et en émettant l’hypothèse, causalement valide, que la zone moteur est la plus sensible de l’appareil (ibid.). Il s’agit d’un même type de circonspection dont doivent faire preuve les juges face aux « prédictions » délivrées par les logiciels de « justice prédictive ». Dès lors que ces « prédictions » sont le résultat d’une analyse d’une série de décisions rendues par le passé à propos d’affaires similaires ou proches, le juge, si une affaire s’avérait véritablement inédite au regard de certaines de ses circonstances de fait, devrait enrichir son raisonnement de ces circonstances et émettre de nouvelles hypothèses pour ne pas subir un possible biais d’échantillonnage.

22 « […] [les logiciels de « justice prédictive »] […] ne peuvent pas discriminer entre les raisonnements juridiquement valides et ceux qui ne le sont pas » (Y. Meneceur, art. cit., § 17).

23 « En France, depuis quelques années, l’expression “justice prédictive” revient dans toutes les études sur le futur de la justice. […] Il devrait être évident pour tout le monde que la justice ne peut ni ne doit être prédite […] » (J. Lévy Véhel, « Présentation du fonctionnement d’outils numériques existants d’analyse mathématique du droit », in L. Godefroy, F. Lebaron, J. Lévy Véhel [dir.], Comment le numérique transforme le droit et la justice vers de nouveaux usages et un bouleversement de la prise de décision : anticiper les évolutions pour les accompagner et les maîtriser, mission de recherche Droit & Justice, 2019, p. 7).

24 L. Cadiet, art. cit., p. 140. D’autres auteurs choisissent de la nommer « justice quantitative » (J. Dupré, J. Lévy Véhel, « L’intelligence artificielle au service de la valorisation du patrimoine jurisprudentiel », Dalloz IP/IT, 2017, p. 500) ou « quantification de l’aléa juridique » (J. Lévy Véhel, « Présentation du fonctionnement d’outils numériques existants d’analyse mathématique du droit », art. cit., p. 7).

25 F. Rouvière, « La justice prédictive, version moderne de la boule de cristal », RTD civ., 2017, p. 527.

26 « Les perspectives ouvertes par la justice “prédictive” pourraient en outre apporter une assistance aux professionnels dans la prise de décisions, voire dans la détermination de stratégies juridiques multidimensionnelles, dans le temps comme dans l’espace. L’activité des praticiens serait alors recentrée vers les activités les plus complexes, impossibles à automatiser, et vers la dimension humaine de leur profession » (L’open data des décisions de justice, préc., p. 30).

27 « Si elle suscite des interrogations légitimes, la justice prédictive laisse entrevoir des perspectives d’évolutions particulièrement attendues. La principale […] réside dans l’effet d’harmonisation qui renforcerait la prévisibilité de la décision de justice et, par voie de conséquence, la sécurité juridique » (E. Buat-Ménard, « La justice dite “prédictive” : prérequis, risques et attentes – l’expérience française », Les Cahiers de la justice, 2019, p. 269).

28 « Lorsque, sur un tronçon de route donné, un radar contrôle le respect des limites de vitesse, une procédure automatisée peut être mise en place afin de condamner au paiement d’une amende le titulaire du véhicule dont la plaque d’immatriculation est “flashée”. Mais la robotisation de la justice pourrait, éventuellement, aller beaucoup plus loin. [Un] enjeu serait de diminuer les frais de fonctionnement de la justice, de générer d’importantes économies de temps et de moyens. Dans un contexte de précarisation et de saturation des tribunaux, cela ne pourrait être que bénéfique. Le recours aux algorithmes permettrait à la justice d’accélérer son cours et de diminuer ses coûts » (B. Barraud, « Avocats et magistrats à l’ère des algorithmes : modernisation ou gadgétisation de la justice ? », Revue pratique de la prospective et l’innovation, no 2, dossier no 11, 2017, § 7).

29 N. Fricero, « Open data. Collecte, diffusion et exploitation des décisions de justice : quelles limites, quels contrôles ? À propos du rapport sur l’open data des décisions de justice », JCP G, no 7, 2018, p. 168.

30 A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 238-242. Ils en identifient en réalité cinq, mais le risque qu’ils conçoivent comme étant celui d’une « pétrification du temps » (ibid., p. 240-242) traverse les quatre autres. Même si, à vouloir sécuriser le futur, la justice prédictive pourrait fixer le présent, c’est le principe des logiciels de JAO, en l’état de l’art, que d’inspecter des bases de données composées de décisions de justice rendues par le passé.

31 Ibid., p. 238-239.

32 Pour les nouvelles générations de juristes, le rapport « Villani » préconise de développer la « formation de spécialistes hybrides, qui maîtrisent des compétences autres en plus des compétences en IA, […] [et la création de] programmes croisés et [de] doubles diplômes […], [pour] notamment les disciplines les plus en tension à l’université ([…], droit…) » (C. Villani et al., Donner un sens à l’intelligence artificielle : pour une stratégie nationale et européenne, 2018, p. 120). Quant aux juristes « déjà » formés, tous n’ont pas une maîtrise du codage comme le juge fédéral Alsup du district nord de Californie (http://www.theverge.com/2017/10/19/16503076/oracle-vs-google-judge-william-alsup-interview-waymo-uber). Faire acquérir à ces professionnels du droit des compétences un savoir-faire ainsi que des connaissances portant sur les objets informatiques n’est pas une entreprise aisée. C’est pourtant ce à quoi Antoine Garapon et Jean Lassègue contribuent en organisant, sous l’égide de l’Institut des hautes études sur la justice (IHEJ), les séminaires « Droit et mathématiques » (https://ihej.org/agenda/seminaire-droit-et-mathematiques).

33 « […] les jeunes huissiers, par exemple, n’ont plus la même dextérité que leurs anciens qui ont commencé à travailler avant l’arrivée de l’informatique ; en revanche, ils sont passés orfèvres dans l’art de remplir prestement les trames sur ordinateur. Et quand celui-ci plante, il vaut mieux savoir le redémarrer plutôt que d’avoir à rechercher les articles du Code… L’envahissement des socio-legal data risque de détrôner l’expérience, la sagesse pratique et l’intuition, qui étaient pourtant centrales encore hier » (A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 238-239). Bien qu’elle ne s’avère pas non plus infondée, cette analyse n’est pas des plus convaincantes. D’une part, si les générations les plus âgées sont sans aucun doute exclues de certains usages de l’informatique (Baromètre du numérique 2017, 17e éd., Paris, Crédoc, 2017, p. 120), il est en revanche délicat de classer le restant de la population en fonction d’usages homogènes manifestant une appartenance à des générations comme la « computer generation », née entre 1975 et 1987, l’« Internet generation », née à partir de 1988 (C. Lobet-Maris, « Âge et usages informatiques », Communications, no 88, « Cultures du numérique », p. 22), ou la génération des « smartphone natives » (« L’essentiel : les 8-14 ans, l’émergence d’une génération de “smartphone natives” », rapp. Hadopi, mai 2017 : CCE, 2017, no 7-8, alerte 53, F. Meuris-Guerrero). Le développement des technologies informatiques n’est pas linéaire. À l’origine, les objets informatiques s’avéraient nettement plus « ouverts » au sens où leurs paramètres de fonctionnement pouvaient être plus aisément accessibles et connus des utilisateurs. Depuis, les fournisseurs de logiciels ont largement opté pour des systèmes partiellement ou totalement fermés. Aussi peut-on légitimement avancer que les nouvelles « générations », si celles-ci ont une meilleure maîtrise des interfaces et une plus grande habitude de leur ergonomie, n’ont pas une meilleure connaissance des principes de fonctionnement des objets informatiques, et en particulier une plus grande maîtrise de la programmation et des problématiques de sécurité informatique. En somme, le développement des objets informatiques ne s’accompagne pas d’une courbe ascendante de maîtrise des compétences et des savoir-faire qui suivrait la courbe des naissances.

34 https://www.lemonde.fr/campus/article/2017/05/12/le-data-scientist-nouvelle-coqueluche-des-recruteurs_5126695_4401467.html. S’il est souvent attendu des juristes que ceux-ci se forment aux technologies informatiques (S. Abiteboul et C. Mathieu, « Enseigner l’informatique aux juristes », Enjeux numériques, no 3, Annales des Mines, 2018, p. 28-31), il est rare en revanche de lire un discours invitant les data-scientists chargés d’analyser des données jurisprudentielles ainsi que les ingénieurs concevant les logiciels de JAO à se former au droit.

35 Fondé en 2000, le site Doctissimo fournit en libre accès de nombreux articles rédigés pour certains par des médecins et pour d’autres par des journalistes, le tout sous la supervision d’un directeur de la publication, lui-même médecin. Le site est également composé d’espaces de discussion sur lesquels peuvent publier les utilisateurs. En ayant mis directement à disposition des patients certaines informations médicales, Doctissimo a permis que ceux-ci accèdent à une meilleure connaissance de leur état de santé, ce qui n’est pas en soi discutable, mais cela a indubitablement contribué à reléguer et à délégitimer, en particulier au sein des espaces de discussion du site, la figure du médecin ainsi que son expertise. En effet, le médecin, au-delà de connaissances, dispose d’une compétence pour ordonner celles-ci et pour établir des liens de cause à effet, choses dont le patient est, dans la plupart des cas, bien incapable de faire.

36 A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 238.

37 B. Barraud, art. cit., § 16.

38 « […] le recours aux algorithmes rend incertain l’avenir des voies de recours. Celles-ci sembleront probablement inutiles dès lors que l’automatisation du procès rendra l’erreur humaine impossible et l’erreur informatique improbable » (J.-BDuclercq, « Les algorithmes en procès », RFDA, 2018, p. 131). Mais on pourrait tout de suite nuancer en ce que ce déterminisme ne doit pas être apprécié que du point de vue d’un seul plaideur. En particulier dans le cadre de différends pouvant donner lieu à des demandes reconventionnelles, il s’agirait de considérer l’information que détient chacune des parties. Si ces parties, en ayant recours au même logiciel de JAO, disposent de la même prévision statistique concernant la résolution de leur différend, alors il est probable que celles-ci préfèrent la voie de la conciliation, même par le biais d’un accord déséquilibré pour l’une d’entre elles, plutôt que de saisir le juge judiciaire. Mais, lorsque chacune de ces parties a souscrit à l’offre d’un service de JAO distinct, que chacune de ces parties s’est vue délivrer une prévision statistique différente, prévision pouvant aller jusqu’à la contradiction si chacune d’entre elles pense par exemple qu’elle a 80 % de chances de remporter le procès, les prévisions des JAO vont ici renforcer le conflit, et donc augmenter les chances qu’un juge soit saisi. Le risque de raréfaction des jugements doit donc être mesuré au regard de l’unicité ou de la multiplicité des sources d’information auxquelles les plaideurs peuvent avoir accès.

39 Ainsi, l’établissement d’une prévision fiable suppose l’analyse d’« une quantité significative de jurisprudence (typiquement de l’ordre de quelques centaines à quelques dizaines de milliers de décisions) » (J. Lévy Véhel, « Présentation du fonctionnement d’outils numériques existants d’analyse mathématique du droit », art. cit., p. 14).

40 A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 238.

41 Des standards tels que « raisonnable », « diligent », « abusif », etc.

42 A. Garapon, J. Lassègue, loc. cit.

43 Ibid., p. 239.

44 Ibid.

45 « Le risque que présentent les nouvelles infrastructures de calcul est d’architecturer les choix en les fermant sur des processus irréversibles […]. Face à ces grands systèmes techniques qui capturent nos habiletés, il est de plus en plus nécessaire d’apprendre à ne pas désapprendre » (D. Cardon, op. cit., p. 102). Cf. CNIL, Comment permettre à l’homme de garder la main ? Les enjeux éthiques des algorithmes et de l’intelligence artificielle, synthèse du débat public animé par la CNIL dans le cadre de la mission de réflexion éthique confiée par la loi pour une République numérique, 2017.

46 B. Lamon, « La profession d’avocat et la justice prédictive : un bel outil pour le développement du droit », D., 2017, p. 808.

47 Un auteur l’a remarquablement résumé : « La jurisprudence n’est pas un système clos. Autrement dit, une décision de justice n’est, et de loin, pas la résultante des seules décisions passées mais d’une pluralité de facteurs plus ou moins bien identifiés : contexte jurisprudentiel, certes, mais aussi normatif, politique, social, professionnel, médiatique, voire affectif, climatique (juge-t-on de la même façon en période orageuse ou de canicule ?), alimentaire (juge-t-on de la même façon le ventre creux ?), familial (juge-t-on de la même façon sous le coup d’une rupture douloureuse ?), culturel, etc. Bref, tout ce qui fait que la justice est et demeurera, du moins l’espère-t-on, une œuvre humaine » (E. Buat-Ménard, art. cit.).

48 Une récente étude sociologique comparative a dévoilé ce qui, dans le ressort de trois tribunaux correctionnels, pouvait constituer les biais judiciaires conditionnant le déclenchement et la conduite des poursuites pénales à l’encontre d’auteurs de propos et de comportements à caractère raciste (A. Hajjat, N. Keyhani, C. Rodrigues, « Infraction raciste [non confirmée] : sociologie du traitement judiciaire des infractions racistes dans trois tribunaux correctionnels », Revue française de science politique, vol. 69, no 3, 2019, p. 407‑438).

49 L’analyse psychologique et sociologique des décisions de justice a permis de lever le voile sur un certain nombre de biais permettant de décrire le travail et la condition des juges (J. Goldszlagier, « L’effet d’ancrage ou l’apport de la psychologie cognitive à l’étude de la décision judiciaire », Les Cahiers de la justice, 2015, p. 507 ; A. Philippe, « Vous jurez de n’écouter ni la haine ou la méchanceté… : les biais affectant les décisions de justice », Les Cahiers de la justice, 2015, p. 563). Mais décrire n’est pas la même chose que prévoir. Ainsi qu’ont pu le dénoncer deux auteurs, intégrer de tels biais dans le calcul de prévisions concernant le prononcé des décisions de justice conjugue « un besoin (celui de rendre la réponse judiciaire plus prévisible) et […] quelques idées reçues en découlant (tel que le fait que “l’aléa judiciaire” ne serait le résultat que des biais humains des juges et non d’un effort d’individualisation des décisions) […] » (C. Barbaro, Y. Meneceur, « Intelligence artificielle et mémoire de la justice : le grand malentendu », Les Cahiers de la justice, 2019, p. 277). Avancer que toute décision prise par l’être humain n’est jamais neutre et, en ce qui concerne la jurisprudence, que celle-ci ne peut être absente de biais externes au syllogisme juridique, est une évidence d’une platitude déconcertante. Une saine analyse des décisions de justice se doit d’associer facteurs « internes » et « externes », autrement dit « officiels » et « officieux », et savoir à quel stade de l’analyse chacun de ces facteurs livrent légitimement ses enseignements. Examiner les biais cognitifs et psychologiques de décideurs tels que les juges ne doit servir qu’à mesurer a posteriori l’influence qu’ont certaines idées reçues sur le prononcé des décisions qu’ils rendent. Après tout le juge, par-delà l’exercice de sa fonction, demeure un être humain traversé par des sautes d’humeur et des opinions versatiles. Mais, dans son office, la validité logique et la justesse épistémologique doivent demeurer des principes premiers de référence sauf à ce que chacune de ses décisions puisse être relativisée.

50 B. Deffains, « L’impact économique des legaltechs sur le marché du droit », Enjeux numériques, no 3, Annales des Mines, 2018, spéc. p. 20-22.

51 Un des pères fondateurs de la cybernétique écrivait ceci : « Aussi la théorie et la pratique de la loi entraînent-elles deux séries de problèmes : ceux de son but général et de sa conception de la justice, et ceux de la technique par laquelle ces notions de justice peuvent être appliquées. […] Il devrait exister un corps d’interprétation des autorités particulières consultées. La possibilité de reproduire précède l’équité, sans quoi l’équité ne saurait exister » (N. Wiener, Cybernétique et société : l’usage humain des êtres humains [1950], traduit par P.-Y. Mistoulon, Paris, Seuil, 2014, p. 133-135).

52 « La justice prédictive fait effondrer le mythe d’une loi impartiale et aveugle, de juges “bouches de la loi”, en en révélant les caprices. Le savoir utile pour pratiquer le droit est désormais double : le registre théorique fondamental s’est enrichi d’un autre savoir tout aussi théorique qui porte sur les pratiques. La seule difficulté est que l’un est juridique, l’autre non. Et ce n’est pas celui que l’on croit qui l’emporte » (A. Garapon, « Les enjeux de la justice prédictive », JCP G, no 1-2, 2017, doctr. 31, § 15).

53 E. Jeuland, « Justice numérique, justice inique ? », Les Cahiers de la justice, 2019, p. 193.

54 Th. Coustet, « La réalité derrière le fantasme de la justice robot », art. cit.

55 CEPEJ, Charte éthique européenne d’utilisation de l’intelligence artificielle dans les systèmes judiciaires et leur environnement, 3-4 décembre 2018, Coe, p. 71.

56 Ibid., p. 68-70.

57 Ibid., p. 70-71.

58 Ainsi, l’éditeur LexisNexis fournit un service de JAO, JurisData Analytics, implémentant un procédé d’analyse par modélisation de sa base de données JurisData (http://www.lexisnexis.fr/produits/Lexis360-JurisData-Analytics).

59 P. Januel, « Les réticences du milieu judiciaire aux legaltechs », Dalloz Actualité, 23 juillet 2019.

60 Durant le mois de juin 2018, plusieurs greffes de tribunaux se virent réclamer la communication de très nombreuses copies de décisions à partir d’adresses e-mail « typo-squattées », c’est-à‑dire d’adresses dont l’apparence indique des identités usurpées, en l’occurrence celles de cabinets d’avocats, plutôt que l’identité de l’expéditeur réel, en l’occurrence celle d’une legaltech française (L. Garnerie, « Legaltechs : les professions réglementées mettent en avant leurs avantages concurrentiels », Gaz. Pal., no 25, 2018, p. 5).

61 A.-AHyde, « Vers une cyberéthique de la justice “prédictive” », Dalloz IP/IT, 2019, p. 324. L’adoption d’une telle réglementation pourrait utilement se référer aux cinq principes dégagés par le Conseil de l’Europe dans sa charte éthique relative à l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur des services juridiques : « qualité et sécurité », « transparence, neutralité et intégrité intellectuelle », « maîtrise par l’utilisateur », « respect des droits fondamentaux » et « non-discrimination » (CEPEJ, Charte éthique européenne d’utilisation de l’intelligence artificielle dans les systèmes judiciaires et leur environnement, préc., p. 7-12).

62 Si l’unité de sens du droit est essentielle pour que les juges puissent continuer de rendre des décisions valides en application des règles de droit, il s’agirait de s’assurer que toutes les juridictions disposent d’un accès équivalent aux services de JAO. Sans quoi, si le TGI de Rennes disposait d’un logiciel de JAO fourni par la société Predictice, alors que le TGI de Lille disposait quant à lui d’un logiciel fourni par la société Case Law Analytics, l’uniformité de l’application du droit sur le territoire de la République et l’égalité des sujets de droit devant la loi ne seraient plus assurées. Quant aux justiciables, on peut légitimement redouter le déséquilibre procédural qu’un accès à des services de JAO distincts, et donc à des prévisions possédant nécessairement une valeur probabilitaire inégale, pourrait engendrer.

63 A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 31.

64 « Toute personne a droit à ce que sa cause soit entendue équitablement […]. Le jugement doit être rendu publiquement […] » (Conv. EDH, art. 6-1).

65 Ceci est vrai au moins depuis 1996 (décret no 96-481 du 31 mai 1996 relatif au service public des bases de données juridiques). Mais il était prévu, à l’époque, d’organiser la diffusion en ligne des bases de données de jurisprudence par le biais d’un système de concessions (ibid., art. 7), et non par le biais du site web Légifrance, site administré par la Direction de l’information légale et administrative (DILA) (http://www.dila.premier-ministre.gouv.fr/institution/missions/diffusion-legale).

66 Il est ici fait référence aux recueils de jurisprudence, publiés dans les colonnes de revues juridiques et sur les sites web de leurs éditeurs, et aux bulletins de jurisprudence, édités par la Cour de cassation. Contrairement à l’idée reçue voulant qu’une base de données de jurisprudence unique, entièrement numérisée et exhaustive remplace à l’avenir les bulletins et recueils de jurisprudence, tous ces outils, dès lors qu’ils permettent un accès qualitativement différencié à la source du droit qu’est la jurisprudence, ont vocation à coexister. L’intérêt d’une base de données est d’être inspectée et analysée par un algorithme, qu’il soit celui d’un moteur de recherche ou d’un logiciel de JAO, tandis que l’intérêt des recueils et des bulletins est d’avoir fait l’objet d’une présélection experte dans la perspective, notamment, d’accompagner les décisions de justice de notes et de commentaires. De toute évidence, il s’agit de deux modes d’accès distincts au savoir jurisprudentiel.

67 Bien que la notion d’« ouverture » prenne un sens particulier en informatique, renvoyant à l’interopérabilité entre logiciels, c’est-à‑dire à la capacité qu’ont ces objets et matériels à fonctionner de concert, l’ouverture (open data) renvoie, pour notre propos, à la mise à disposition du public à titre gratuit des décisions de justice, c’est-à‑dire à leur diffusion publique par le biais du medium qu’est le site web Légifrance en l’occurrence. L’open data peut très bien conduire la diffusion de versions lacunaires des décisions de justice. Il n’est pas, par nécessité, un mode d’accès à la jurisprudence visant à la communication de copies inaltérées de ces décisions (B. Cassar, art. cit.).

68 Bien qu’un auteur considère que le mouvement d’ouverture des décisions de justice prend des origines plus lointaines, certaines dans la loi CADA du 17 juillet 1978, d’autres dans la loi informatique et libertés du 6 janvier 1978 (LCadiet, « Retour sur l’open data des décisions de justice… », art. cit., p. 141).

69 Loi no 2016-1321 du 7 octobre 2016 pour une République numérique, art. 21. L’article 21 vient d’emblée préciser qu’un décret en Conseil d’État fixera « pour les décisions de premier ressort, d’appel ou de cassation, les conditions d’application du présent article » (COJ, art. L. 111‑13, al. 5). Ce décret a été adopté le 29 juin 2020 (décret no 2020-797 du 29 juin 2020 relatif à la mise à la disposition du public des décisions des juridictions judiciaires et administratives).

70 Loi no 2019-222, préc., art. 33.

71 COJ, art. L. 111-13.

72 Ainsi, en matière civile, le principe, sous réserve d’exceptions tenant à l’état et à la capacité des personnes, au respect de la vie privée et du secret des affaires (loi no 72‑626 du 5 juillet 1972 instituant un juge de l’exécution et relative à la réforme de la procédure civile, art. 11-2), est celui de la publicité des décisions contentieuses et de l’absence de publicité des décisions gracieuses (CPC, art. 451). En matière pénale, sous réserve des règles pouvant justifier du huis clos de certaines audiences, le principe est toujours celui d’une publicité, que ce soit en matière criminelle (CPP, art. 306), correctionnelle (CPP, art. 400) ou contraventionnelle (CPP, art. 535).

73 En matière civile, « les tiers sont en droit de se faire délivrer copie des jugements prononcés publiquement » (loi no 72-626 du 5 juillet 1972, préc., art. 11-3). En matière pénale, depuis l’entrée en vigueur du décret du 29 juin 2020, les textes distinguent entre les « décisions non définitives, [les] décisions rendues par les juridictions d’instruction ou de l’application des peines et [les] décisions rendues par les juridictions pour mineurs ou après des débats tenus à huis clos » (CPP, art. R. 170), qui sont communiqués aux tiers après autorisation du ministère public, et les « arrêts de la Cour de cassation [et les] décisions des juridictions de jugement du premier ou du second degré, lorsqu’elles sont définitives et ont été rendues publiquement à la suite d’un débat public » (CPP, art. R. 166), qui échappent au régime de l’autorisation préalable.

74 Décret no 2002-1064 du 7 août 2002 relatif au service public de la diffusion du droit par l’Internet, art. 2.

75 « Le service de documentation et d’études tient une base de données rassemblant les décisions et avis de la Cour de cassation et des juridictions ou commissions juridictionnelles placées auprès d’elle, publiés ou non publiés aux bulletins mensuels mentionnés à l’article R. 433-4, ainsi que les décisions présentant un intérêt particulier rendues par les autres juridictions de l’ordre judiciaire. Cette base de données a pour objet de mettre ces décisions à la disposition du public […] ainsi que d’assurer la diffusion de la jurisprudence » (COJ, art. R. 433-3, al. 1er). L’article R. 433-3 du Code de l’organisation impose également à la Cour de cassation d’entretenir une seconde base de données, Jurica, « rassemblant les décisions des premier et second degrés rendues par les juridictions de l’ordre judiciaire » (COJ, art. R. 433-3, al. 2). Si cette base de données n’est pas diffusée en accès public sur le site Légifrance, celle-ci est en revanche accessible aux magistrats et à l’ensemble des fonctionnaires du ministère de la Justice via le Réseau privé virtuel de la justice (RPVJ) (L’open data des décisions de justice, préc., p. 63).

76 « Les décisions des juridictions du fond versées dans Jurinet sont celles qui ont été sélectionnées pour leur intérêt particulier par la Cour de cassation, en lien avec les cours d’appel, en considération de critères d’appréciation de cet intérêt qu’elle a déterminés et qui tiennent compte de la nouveauté de la solution, de la spécificité de la matière ou du particularisme de l’affaire. Un réseau de correspondants locaux de la Cour de cassation permet de mettre en œuvre cette sélection au sein des juridictions. Les décisions sont transmises à la Cour de cassation de deux façons. Si la décision a vocation à remonter par la base Jurica, une option de sélection est disponible, au moment de l’envoi, pour qu’elle alimente également la base Jurinet. Si la décision n’a pas vocation à être intégrée à Jurica, la remontée s’effectue par une opération manuelle. Un formulaire doit alors être rempli sur le site intranet de la Cour de cassation. Le très faible nombre de décisions de première instance collectées est à noter, principalement en raison de l’absence de dispositif technique adapté. » (L’open data des décisions de justice, préc., p. 63)

77 http://www.inpi.fr/fr/base-jurisprudence.

78 En droit des technologies de l’information et de la communication, l’éditeur Expertises met à disposition du public à titre gratuit la base de données Legalis dont certaines des décisions qui y sont incorporées ne sont pas répertoriées sur Légifrance (http://www.legalis.net). Il faut sinon mentionner les très nombreux sites d’information ou blogs sur lesquels leurs éditeurs, le plus souvent des avocats, mettent à disposition du public et à titre gratuit des décisions de justice. Encore une fois, certaines d’entre elles sont susceptibles de ne pas figurer sur Légifrance.

79 B. Mathis, « Rapport Cadiet : une vision frileuse de l’open data des décisions de justice », JCP E, no 7, 2018, p. 1086, § 19.

80 L’open data des décisions de justice, préc., p. 63-65.

81 Il y va en particulier de leur droit à « obtenir du responsable du traitement l’effacement, dans les meilleurs délais, de données à caractère personnel [les] concernant » (Règlement [UE] 2016/679 du Parlement européen et du Conseil du 27 avril 2016 relatif à la protection des personnes physiques à l’égard du traitement des données à caractère personnel et à la libre circulation de ces données [RGPD], art. 17.1.).

82 « La question se pose du sort des décisions qui couvrent un secret (secret médical, secret professionnel, secret des affaires, secret-défense, secret de l’instruction, etc.), qui ne relèvent pas nécessairement de la protection de la vie privée » (L’open data des décisions de justice, préc., p. 100).

83 Chacun a pu consulter des copies de décisions dans lesquelles apparaissaient, plutôt que l’identité d’une partie, « M. X » ou « Mme Y ». La « pseudonymisation » est une opération consistant à altérer les données à caractère personnel figurant dans le corps des décisions. Cependant, eu égard aux possibilités de croiser des données contenues dans le corps de la décision avec d’autres données à caractère personnel incorporées dans des bases externes, l’occultation ou l’altération de données ne devraient pas concerner que les seuls « noms et adresses des personnes physiques concernées » (L’open data des décisions de justice, préc., p. 66). Pour évoquer l’état visant à ce qu’aucune décision de justice ne permette la ré-identification de personnes physiques, il est question de parler d’« anonymisation » des décisions de justice (B. Cassar, « La distinction entre l’open data et l’accès aux décisions de justice », Dalloz Actualité, 19 juillet 2019).

84 Il s’agit essentiellement des « nom et prénoms des personnes physiques mentionnées dans la décision, lorsqu’elles sont parties ou tiers, […] lorsque [leur] divulgation est de nature à porter atteinte à la sécurité ou au respect de la vie privée de ces personnes ou de leur entourage » (COJ, art. L. 111-13, al. 2). Mais le décret du 29 juin 2020 a étendu le domaine des données pouvant faire l’objet d’une telle « occultation » : « Dans le cas où, malgré l’occultation des nom et prénoms prévue par le deuxième alinéa de l’article L. 111-13, la mise à disposition de la décision est de nature à porter atteinte à la sécurité ou au respect de la vie privée des personnes physiques mentionnées au jugement ou de leur entourage, la décision d’occulter tout autre élément d’identification est prise par le président de la formation de jugement ou le magistrat ayant rendu la décision en cause lorsque l’occultation concerne une partie ou un tiers » (COJ, art. R. 111-12).

85 Ainsi, en matière pénale, l’adoption du décret du 29 juin 2020 a conduit à la codification de la règle suivante : « Lorsqu’elles sont délivrées à des tiers : 1o Les copies des décisions rendues par les cours d’assises ne mentionnent pas l’identité des jurés ; 2o Les copies des décisions rendues par les tribunaux pour enfants ne mentionnent pas l’identité des assesseurs […] » (CPP, art. R. 169). En matière civile, on peut citer cette règle : « il est justifié, à l’égard des tiers, d’un divorce ou d’une séparation de corps par la seule production d’un extrait de la décision l’ayant prononcé ne comportant que son dispositif » (CPC, art. 1082-1). Alors que ces règles s’appliquent à la communication aux tiers des copies de décisions, le décret du 29 juin 2020 a aligné le régime d’occultation du contenu des décisions incorporées dans la base de données mise à disposition du public sur celui s’appliquant aux copies de décisions que les tiers peuvent se voir communiquées : « Lorsque la loi ou le règlement prévoit que la délivrance d’une copie peut n’être accordée qu’après occultation de tout ou partie des motifs de la décision, celle-ci est mise à la disposition du public dans les mêmes conditions. Lorsque la loi ou le règlement prévoit que seul un extrait de la décision est public ou accessible à toute personne sans autorisation préalable, seul cet extrait est mis à la disposition du public » (COJ, art. R. 111-11, al. 3 et 4).

86 « La mise à la disposition du public des décisions de justice mentionnées aux articles 1er et 4 est réalisée sur un portail Internet placé sous la responsabilité du garde des Sceaux, ministre de la Justice. Sans préjudice de l’alinéa précédent, le Conseil d’État et la Cour de cassation mettent à la disposition du public les décisions de justice mentionnées aux articles L. 10 du Code de justice administrative et L. 111-13 du Code de l’organisation judiciaire, sélectionnées selon les modalités propres à chaque ordre de juridiction sur leur site Internet respectif » (décret no 2020-797, préc., art. 7).

87 On y trouve également les éditeurs juridiques traditionnels qui, pour les besoins de leurs prestations de service de moteur de recherche ou ceux de leur activité d’édition de revues et d’encyclopédies, exploitent une base de données qui leur est propre.

88 CPP, art. 70.

89 Cette situation est-elle tolérable ? Tout dépend d’abord si, eu égard à l’objectif d’intérêt général consistant à rendre le droit accessible et intelligible aux justiciables, la mise à disposition du public à titre gratuit doit concerner l’ensemble des décisions de justice ou ne porter au contraire que sur les décisions qui, à la manière des arrêts de principe de la Cour de cassation, présentent un intérêt pour la connaissance et l’interprétation du droit. Bien que considérer que la qualité advient de la quantité soit largement contestable, le législateur, par la formulation générale de l’alinéa 1er de l’article 21 de la loi pour une République numérique, ne semble établir aucune discrimination au sein de l’ensemble des décisions rendues par les juridictions de l’ordre judiciaire. D’un côté, on ne saurait être certain que le législateur ait voulu mettre à disposition du public, suivant les mêmes modalités d’accès sur le site Légifrance, toutes les décisions de justice, qu’importe leur pertinence. De l’autre, il est certain que le périmètre de l’« intérêt particulier » de l’article R. 433-3 du Code de l’organisation judiciaire est aujourd’hui largement dépassé. Car l’on peut d’ores et déjà observer que la base de données entretenue par la Cour de cassation est alimentée d’un nombre de décisions plus important que ce à quoi ont pu s’habituer les utilisateurs de Légifrance avant l’adoption de la loi pour une République numérique. Rien qu’en 2016, le nombre de décisions collectées et mises en ligne serait passé d’une dizaine de milliers à plus de 3 millions (L. Cadiet, « Retour sur l’open data des décisions de justice… », art. cit., p. 141-142).

90 H. Épineuse, A. Garapon, « Les défis d’une justice à l’ère numérique de “stade 3” », Enjeux numériques, no 3, Annales des Mines, 2018, spéc. p. 18.

91 A.-AHyde, « Vers une cyberéthique de la justice “prédictive” », art. cit. Cette contribution du secteur privé pourrait être utilement allouée au financement du service public de diffusion du droit, notamment en vue de poursuivre la collecte et la numérisation des décisions afin de combler, en nombre, ce qui demeure un écart avec le contenu des bases de données d’accès marchand, ainsi que pour perfectionner, pourquoi pas, le moteur de recherche interne à Légifrance. Cependant, eu égard à l’attitude qui est généralement celle des acteurs appartenant au secteur des services de JAO, on peut craindre que l’émergence d’un marché de « revente » des copies de décisions de justice vienne court-circuiter le monopole étatique dont les greffes ont été investis.

92 COJ, art. R. 111-11, al. 3 et 4. Dans la partie législative du Code de l’organisation judiciaire, depuis l’adoption de la loi pour une République numérique, on trouvait déjà, en ce qui concerne la seule pseudonymisation, cette solution dans les textes relatifs à la base de données mise à disposition du public (COJ, art. L. 111‑13, al. 2) ainsi que dans les textes relatifs au régime de délivrance des copies aux tiers (COJ, art. L. 111-14, al. 2). Avec l’article 5 du décret du 29 juin 2020, le Code de procédure civile a quant à lui été enrichi d’une règle similaire concernant les copies de décisions délivrées aux tiers (CPC, art. 1440-1-1).

93 L’open data des décisions de justice, préc., p. 56.

94 Loi no 2019-222 du 23 mars 2019 de programmation 2018-2022 et de réforme pour la justice, art. 33.

95 COJ, art. L. 111-14, al. 1er. Au soutien de cette règle, le décret du 29 juin 2020 a modifié la rédaction du Code de procédure civile en subordonnant la communication d’une copie de décision au fait que « la décision soit précisément identifiée » (CPC, art. 1440).

96 La réforme a des chances d’être jugée inconventionnelle en ce que la Cour européenne des droits de l’homme a décidé, il y a longtemps déjà, que le principe de publicité de la justice requiert « un libre accès de chacun au texte intégral des jugements » (CEDH, 24 novembre 1997, nos 20602/92 et 21835/93, Szücs c. Autriche et Werner c. Autriche : JCP G, 1998, I, p. 107, obs. F. Sudre). Pour le moment, l’interprétation du standard de la demande « abusive », ou du seuil de demandes à partir duquel on peut parler d’« un nombre important de décisions », ouvre les portes d’un contentieux spécifique (JJourdan-Marques, « Délivrance des décisions de justice et vie privée : quand “ceinture et bretelles” rime avec danger », Dalloz Actualité, 30 mars 2018). Alors que le rapport « Cadiet » préconisait d’instaurer « un recours de nature juridictionnelle devant le président de la juridiction concernée à l’encontre de la décision du directeur de greffe refusant la délivrance de copies à un tiers » (L’open data des décisions de justice, préc., recomm. no 10, p. 57), des voies de recours contre des décisions de refus de communication de copies de décisions ou contre des décisions de pseudonymisation et d’occultation ont été prévues tout autant en matière civile (CPC, art. 1441) qu’en matière pénale (CPP, art. R. 171).

97 Comme les créanciers d’un époux marié sous un régime communautaire pourraient être désireux d’obtenir une copie d’un jugement de divorce sur lequel figurent l’identité de leur débiteur et celle de son conjoint.

98 Ainsi que l’explique en ces termes un auteur, la complexité des algorithmes « résulte moins du contenu que du nombre des instructions et de leur système d’agencement » (J.‑B. Duclercq, art. cit.).

99 Un algorithme reflète toujours les biais éditoriaux de son concepteur. Cette absence de neutralité de l’algorithme a surtout fait l’objet jusqu’ici de commentaires à propos des algorithmes des moteurs de recherche du web (v. E. Goldman, « Search engine bias and the demise of search engine utopianism », Yale J. L. & Tech., no 188, 2006, p. 111-123 ; J. Grimmelmann, « Speech engines », Minn. L. Rev., no 868, 2014, p. 868-952). Il n’en va pas différemment s’agissant des algorithmes de JAO.

100 F. G’Sell, « L’automatisation des décisions de justice, jusqu’où ? », Enjeux numériques, no 3, Annales des Mines, 2018, p. 49-50.

101 Loi no 2019-222 du 23 mars 2019, préc., art. 33.

102 COJ, art. L. 111-13, al. 3.

103 C. pén., art. 226-16 et s.

104 L’open data des décisions de justice, préc., § 20. C’est pourquoi un principe de non-discrimination commande que l’analyse algorithmique des bases de données ne prenne pas pour critères l’origine raciale ou ethnique, les conditions sociales, les opinions politiques, religieuses, l’orientation sexuelle, etc. (CEPEJ, Charte éthique européenne d’utilisation de l’intelligence artificielle dans les systèmes judiciaires et leur environnement, préc., p. 9). C’est du reste une finalité de traitement des données personnelles que la loi informatique et libertés prohibe en droit commun (loi no 78-17 du 6 janvier 1978 relative à l’informatique, aux fichiers et aux libertés, art. 6).

105 FDrey, « Notation des avocats, algorithmes et open data des décisions de justice : les liaisons dangereuses », 27 août 2019. En ligne : http://www.village-justice.com.

106 Cette réglementation pourrait s’inspirer de certains des principes dégagés par le Conseil de l’Europe dans sa charte éthique, et notamment d’un principe « de qualité et de sécurité » (CEPEJ, Charte éthique européenne d’utilisation de l’intelligence artificielle dans les systèmes judiciaires et leur environnement, préc., p. 10), visant à ce que les suggestions délivrées par les logiciels de JAO soient certifiées en vue de s’assurer, notamment, qu’elles n’aient pas fait l’objet d’altérations, d’un principe « de transparence, de neutralité et d’intégrité intellectuelle » (ibid., p. 11), imposant d’ouvrir les bases de données et les procédés algorithmiques d’analyse de ces bases, et d’un principe « de maîtrise par l’utilisateur » (ibid., p. 12), visant à diminuer la normativité secondaire des prévisions délivrées les logiciels de JAO.

107 Si les pouvoirs publics ont été capables de définir un algorithme-cadre pour le fonctionnement du service Parcoursup, algorithme-cadre dont les différents établissements d’enseignement supérieur ont dû tenir compte pour élaborer leur propre algorithme de sélection locale, alors il n’y a aucune raison qu’il en soit différemment s’agissant de la définition d’un algorithme-cadre dont les prestataires de services de JAO devraient tenir compte.

108 Pour parler du système voulant que le concepteur d’un logiciel puisse ou bien conserver secrète toute donnée concernant le fonctionnement de son produit, et ainsi s’arroger, par ses propres efforts, un monopole d’exploitation (propriété de fait), ou bien constituer un droit d’auteur sur son produit, droit de propriété dont l’exclusivité sera juridiquement opposable aux tiers (propriété de droit) (É. Malin, Th. Pénard, Économie du numérique et de l’Internet, Paris, Vuibert, 2010, p. 31-32).

109 En particulier de la part de la population étudiante (Th. Douville, « Parcoursup à l’épreuve de la transparence des algorithmes », Dalloz IP/IT, 2019, p. 390).

110 N. Aletras, D. Tsarapatsanis, D. Preotiuc-Pietro, V. Lampos, « Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights : a natural language processing perspective », PeerJ Computer Science, 24 octobre 2016.

111 S. M. Ferrié, « Les algorithmes à l’épreuve du droit au procès équitable », Procédures, no 4, 2018, étude 4, § 32.

112 « La promotion d’un principe d’“obligation de vigilance” pourrait être une façon d’aborder ce défi en prévoyant la prise en compte par les concepteurs et ceux qui déploient l’intelligence artificielle de cette caractéristique inédite. Par ailleurs, ce principe d’obligation de vigilance viserait aussi à contrebalancer le phénomène de confiance excessive et de déresponsabilisation dont on a vu qu’il était favorisé par le caractère de boîte noire des algorithmes et de l’IA » (CNIL, Comment permettre à l’homme de garder la main ? Les enjeux éthiques des algorithmes et de l’intelligence artificielle, préc., p. 50).

113 J. Lévy Véhel, « Présentation du fonctionnement d’outils numériques existants d’analyse mathématique du droit », art. cit., p. 11-12.

114 Ibid., p. 13-14.

115 « […] après avoir choisi un domaine bien circonscrit (par exemple la concurrence déloyale, les licenciements sans cause réelle et sérieuse ou les sanctions disciplinaires), la première phase, de pure expertise juridique, consiste à faire une liste des principaux critères, notamment textuels et jurisprudentiels, sur lesquels s’appuie le magistrat pour prendre sa décision. Les jugements comportent nombre de ces déterminants, mais pas tous. La plupart sont évidents puisqu’ils reposent sur l’application de la norme, mais certains sont plus factuels » (ibid., p. 14).

116 Ibid.

117 Ibid. Il apparaît difficile de donner une définition de l’apprentissage automatique (machine learning). Si le « rapport Villani » distingue le machine learning des modèles de programmation classiques « logico-déductifs », « c’est-à‑dire [fonctionnant entièrement au moyen de] règles générales, dont on infère [des] conclusions pour le traitement d’un cas particulier » (C. Villani et al., op. cit., p. 141 et s.), un auteur a pu en définir certains paramètres et utilités de la façon suivante : « L’apprentissage consiste, à partir de mesures des erreurs commises par le réseau, à lui faire ajuster ses paramètres […]. L’apprentissage est dit supervisé lorsque les données d’apprentissage de l’IA sont contrôlées et introduites par un humain. Il est non supervisé lorsque l’IA est capable d’analyser de nouvelles données automatiquement, sans intervention nécessaire d’un opérateur humain » (S. Migayron, « Intelligence artificielle : qui sera responsable ? », CCE, no 4, 2018, prat. 7). Il faut donc comprendre que les algorithmes de machine learning évoluent au gré des tâches effectuées et seraient capables de programmer, ou de reprogrammer, par eux-mêmes leur modèle d’analyse. Alors que le raisonnement juridique ne peut être formalisé dans son entier, cette faculté d’apprentissage continuel serait supposée rapprocher l’algorithme de l’esprit du juge. Mais ce développement n’a lieu qu’en « entonnoir », car l’algorithme ne peut s’assigner lui-même des finalités entièrement inédites ou modifier les « règles du jeu ». Un algorithme de jeu de go ou d’échecs n’a jamais décidé, pour ne pas dire n’a jamais « jugé » bon ou utile, de tricher afin de remporter la partie.

118 S. Migayron, art. cit.

119 L.-M. Augagneur, « D’où jugez-vous ? Un paradoxe entre justice prédictive et réforme de la motivation des décisions », JCP G, no 13, 2018, p. 341.

120 C. Villani et al., op. cit., p. 140.

121 Y. Meneceur, art. cit., § 14.

122 L.-M. Augagneur, art. cit.

123 A. Garapon, J. Lassègue, op. cit., p. 240-242.

124 Dans cette perspective, il pourrait être exigé des fournisseurs de services de JAO que ceux-ci cessent de présenter, sur l’interface de leurs logiciels, les outils qu’ils mettent à disposition des juristes comme capables de prédiction, car cela relève de l’impossible, ou comme capables de délivrer des prévisions concernant l’issue d’un procès, alors que les fonctionnalités de ces outils, malgré la production de résultats statistiques et probabilitaires, tiennent plus du moteur de recherche que du logiciel de justice actuarielle.

125 « Même si en dernière instance c’est le juge qui décide, qui aura le courage de passer outre aux recommandations de la machine ? […] Une “erreur” de machine engage moins qu’une erreur humaine » (H. Krivine, op. cit., p. 120).

126 J.-BDuclercq, art. cit.

127 « […] la justice automatisée ou semi-automatisée pourrait ne concerner que les affaires les plus simples ou dont les prétentions sont les moins élevées. L’objectif serait de libérer les magistrats de la justice du quotidien et de leur permettre de se concentrer sur les affaires les plus complexes ou dont les enjeux sont les plus importants » (B. Barraud, art. cit., § 7).

128 A. Garapon, La raison du moindre État : le néolibéralisme et la justice, Paris, Odile Jacob, 2010, p. 45 et s.

129 Ibid., p. 70 et s.

130 L.-M. Augagneur, art. cit.

131 Ainsi, par exemple, la blockchain, en automatisant, grâce à la technologie des smart contracts, l’exécution des obligations portant sur des sommes d’argent, peut s’avérer un instrument efficace de réalisation concrète du droit. Certains auteurs invitent les États à accompagner le développement des blockchains pour que le code des blockchains, plutôt que de faire concurrence au droit de source étatique (Code is law), intègre certaines normes étatiques (Code as law) : « […] les gouvernements du monde entier mettent en œuvre des politiques de lutte contre le blanchiment qui requièrent que les organismes financiers surveillent les flux de valeurs (ce qui inclut les actifs virtuels) et signalent toute activité suspecte afin d’éradiquer le blanchiment d’argent, l’évasion fiscale, et le financement du terrorisme. En s’appuyant sur la blockchain, les règles de droit peuvent prescrire aux intermédiaires – tels que des places d’échanges de monnaie virtuelle – qu’ils mettent en œuvre ou compte sur des smart contracts spécifiques […] permettant aux transactions de n’avoir lieu que si elles satisfont à la stricte logique du code sous-jacent » (notre traduction) (P. De Filippi, A. Wright, Blockchain and the Law : The Rule of Code, Cambridge, Mass., Harvard University Press, 2018, p. 197). Cependant, au-delà des impératifs liés à la lutte contre le blanchiment d’argent et la criminalité organisée, généraliser l’usage de la blockchain pourrait également conduire à ce que les mécanismes permettant à un débiteur de suspendre ou de s’opposer à l’exécution de ses obligations soient remis en cause. De fait, l’automatisme de la blockchain pourrait rendre caduc tout un pan du droit des obligations et des procédures civiles d’exécution.

132 Et par là, ou bien de créer de faux problèmes, ou bien de délaisser les causes profondes expliquant la genèse des véritables problèmes (E. Morozov, Pour tout résoudre, cliquez ici : l’aberration du solutionnisme technologique, traduit par M.-C. Braud, Limoges, FYP, 2014, spéc. p. 56 et s.).

133 Ch. Hugon, « De la fascination de la règle à la justice prédictive », art. cit.

134 G. Simondon, Du mode d’existence des objets techniques [1958], Paris, Aubier, 2012, p. 10-11.

135 Constatant que les objets techniques suscitent moins une « haine du nouveau qu’un refus de la réalité étrangère » (ibid., p. 10), Simondon considère que cette frayeur n’est pas « causée par [l’objet lui-même], mais par la non-connaissance de sa nature et de son essence […] » (ibid.).

136 Une autrice a démontré que déléguer aux algorithmes des big data n’importe quel type de fonction prédictive s’avère, par un effet d’autoréalisation des prédictions ainsi délivrées, potentiellement destructeur du principe d’égalité structurant une démocratie (C. O’Neil, Weapons of Math Destruction : How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy, New York, Crown, 2016). Pourtant, cela n’empêche pas que, dans certains ordres juridiques étrangers, des logiciels prédictifs soient utilisés aux fins de calculer un taux de récidive chez des délinquants dont le juge doit individualiser la peine (E. Marique, A. Strowel, « Gouverner par la loi ou les algorithmes : de la norme générale de comportement au guidage rapproché des conduites », Dalloz IP/IT, 2017, p. 517). Fort heureusement, ce type de traitement est interdit en droit français dès lors qu’« aucune décision de justice impliquant une appréciation sur le comportement d’une personne ne peut avoir pour fondement un traitement automatisé de données à caractère personnel destiné à évaluer certains aspects de la personnalité de cette personne » (loi no 78-17 du 6 janvier 1978, préc., art. 47).

Auteur

Doctorant en droit privé à l’université Paris-Est Créteil

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