1Nous essaierons ici d’aborder le problème des rapports entre la décision juridique et la machine à travers le rapport respectif que l’une et l’autre entretiennent avec la logique. L’intérêt d’une telle entrée pour réfléchir sur l’irruption de la machine dans le domaine juridique tient, nous semble-t-il, à ce que la logique est présente à la fois dans la machine et dans le droit. D’une part la logique moderne a su donner une certaine clarté à ses relations avec l’idée de machine ; d’autre part, sans qu’on aille forcément juqu’à dire que l’intelligence Artificielle n’est que de la logique appliquée, il reste que, dans les tentatives faites pour appliquer la machine à l’exécution de tâches complexes dont la possibilité de mécanisation est loin d’être une évidence, l’aspect déductif est souvent mis au premier plan et la logique joue un rôle explicite et central ; il en est ainsi notamment dans les systèmes experts, et ce sont précisément de tels aspects de l’informatique juridique qui retiendront davantage notre attention.

2Par ailleurs, dès lors qu’on admet qu’au moins sous certains de leurs aspects, une partie des problèmes juridiques peuvent être formulés comme des problèmes de cohérence entre énoncés ou comme des problèmes de déduction d’énoncés à partir d’autres énoncés, il parait normal que le juriste se réfère au canon le plus généralement reconnu de la rigueur déductive, celui que la logique a dégagé principalement sur le terrain des mathématiques. Leibniz déjà considérait le droit comme l’application de la logique en matière morale. Cet élément formel et déductif n’est-il pas, du reste, l’un des remparts du droit contre l’arbitraire interprétatif ? Il donnerait ainsi au droit une "objectivité" qui l’apparenterait au modèle idéal des mathématiques.

3L’intervention de la machine dans la décision juridique est-elle l’accomplissement de l’idéal déductif ou en est-elle la corruption ? Un bref retour sur certains acquis techniques et philosophiques de la logique de ce siècle permettrait de traiter cette question en des termes plus nuancés.

Les machines en échec ?

4Nous estimons qu’on ne peut accepter la thèse selon laquelle, d’un côté, le raisonnement déductif du juriste serait parfaitement conforme aux normes logico-mathématiques de la rigueur déductive et constituerait une forme saine de celle-ci, et d’un autre côté l’informatisation représenterait une forme pathologique de la rigueur déductive, celle des enchaînements mécaniques aveugles.

5Il existerait alors un raisonnement déductif rigoureux, sur le modèle mathématique, mais spécifiquement humain, qui serait par essence hors de portée de la machine. Cette thèse a cru trouver un appui dans certains résultats classiques ou plus récents de la logique, qui prouveraient qu’il en est ainsi même en mathématiques – a fortiori en droit ou en philosophie. Le modèle logico-mathématique de la rigueur déductive tel qu’il a inspiré une longue tradition juridique et philosophique serait ainsi définitivement à l’abri des prétentions de la machine : la démonstration du mathématicien, du juriste ou du philosophe serait tout autre chose que le calcul d’une machine.

6Nous critiquerons brièvement quelques arguments de ce type, qui mettent en avant certaines incapacités théoriques ou pratiques des machines.

7Il est bien clair que la plupart des démonstrations mathématiques ne sont pas des démonstrations strictement formelles, c’est-à-dire des enchaînements d’écritures fondés sur des règles de transformation purement structurales, coupées de toute référence au sens de ces écritures et aux objets mathématiques représentés. Cependant on admet que ces preuves peuvent en général être considérées comme des raccourcis que nous saurions théoriquement transformer en démonstrations strictement formelles, même si cette formalisation n’est souvent pas envisageable pratiquement pour des raisons de temps, d’encombrement, de lisibilité. Y aurait-il malgré tout des vérités mathématiques qui ne seraient pas formellement démontrables, c’est-à-dire dérivables à partir d’axiomes par de simples règles de manipulation de symboles ? C’est ce qu’a établi – en un sens – le célèbre théorème d’incomplétude de Gôdel (1931), en prouvant que dans toute théorie mathématique formalisée assez riche, il existe, si elle est non-contradictoire, des énoncés vrais non formellement dérivables des axiomes ; il en est ainsi notamment pour l’arithmétique, et plus spécialement pour l’énoncé exprimant sa non-contradiction. Mais l’impossibilité ainsi établie de formaliser la preuve de certains énoncés est purement relative à une théorie formelle : on ne dit nullement qu’il existe des énoncés qui ne sont formellement dérivables dans aucun système (l’idée d’une telle impossibilité absolue de formaliser n’a en fait aucun sens), mais simplement que dans tout système formel, si riche soit-il, sous les conditions indiquées il réapparaît des énoncés de ce genre. Les résultats de Gödel montrent qu’on ne peut en particulier donner une démonstration formelle de la non-contradiction d’une théorie formelle à l’intérieur de cette théorie même, ils n’excluent pas qu’on puisse le faire à l’extérieur de celle-ci ; on ne peut donc parler que d’échec relativement à un certain programme fondationnel et non d’échec de la mathématique formelle en général.

8Par ailleurs les méthodes mêmes employées par Gödel ont fait apparaître qu’il n’y a pas de différence essentielle entre une dérivation formelle et un calcul arithmétique ; peu d’années après, Church et Turing ont donné des arguments généralement considérés comme indiscutables selon lesquels tout ce qui est effectivement calculable par nous est aussi calculable par une machine abstraite, idéale (nous pourrions dire aujourd’hui : par un programme d’ordinateur idéalisé). Ainsi notre idée la plus claire de ce qu’est une démonstration formelle est-elle celle d’un processus de calcul mécanique. C’est pourquoi le type d’argument discuté plus haut a pu être invoqué comme marquant aussi des limites aux possibilités de mécanisation des preuves ; sa réfutation montre donc que les théorèmes de Gödel ne corroborent nullement l’idée de démonstrations que nous saurions mener, mais qu’une machine ne serait pas capable de reproduire.

9On pourrait cependant objecter qu’une différence notable sépare encore une démonstration d’un calcul : au lieu que ce dernier consiste en l’exécution "aveugle" de consignes préétablies, une démonstration, même formelle, demande usuellement de l’invention. Reconnaître une démonstration formelle serait une opération mécanique, mais non l’inventer. En fait on montre facilement que dans le cadre formel le plus ordinairement utilisé, et pour des théories formelles raisonnables, on peut toujours théoriquement (une machine peut toujours) trouver par essais méthodiques une démonstration formelle d’un énoncé, s’il en existe une dans le système considéré.

10On a cru voir d’autres limitations aux possibilités des machines dans les théorèmes d’indécidabilité, par exemple ceux de Church et de Turing, qui montrent qu’il y a des tâches formelles pour lesquelles il n’existe pas d’algorithme : c’est-à-dire de méthode mécanique générale permettant de résoudre par une recette finie et uniforme toutes les questions d’une famille infinie de questions (comme par exemple la méthode apprise dans l’enseignement élémentaire permet d’effectuer sans nul effort d’invention n’importe quelle multiplication). On a donné à tort à ces résultats une signification métaphysique alors que leur signification est méthodologique. Ce qu’ils disent en réalité, c’est certes qu’une machine comme nous concevons ordinairement les machines ne peut pas accomplir à coup sûr de telles tâches (elle échouera nécessairement dans certains cas) ; mais aussi que nous non plus ne pouvons accomplir ces tâches par une méthode mécanique uniforme. Nous pourrons peut-être trouver dans notre expérience mathématique une méthode spécifique adaptée à la question particulière qui nous est soumise. Mais rien ne prouve que certaines machines ne pourraient pas en faire autant ; ce qui est certain est seulement qu’il est beaucoup plus difficile de construire de telles machines que lorsqu’il existe un algorithme. En particulier une telle machine ne saurait sans contradiction être régie par un algorithme de niveau supérieur, une recette pour choisir le bonnes recettes ; il faudrait donc concevoir une machine qui serait un système ouvert, capable d’acquérir de nouvelles connaissances. Cela supposerait qu’on abandonne les notions d’immuabilité et d’infaillibilité vraisemblablement incorporées implicitement à notre idée usuelle d’une machine.

11Un dernier type d’objection contre les capacités résolutoires des machines a été tiré de considérations plus récentes sur la complexité des algorithmes. Même pour les problèmes où il existe des algorithmes, ceux-ci sont souvent disqualifiés pour des raisons pratiques. Il y a des problèmes pour lesquels nous ne connaissons pas, et même parfois, pour lesquels il n’existe pas d’algorithme efficace (c’est-à-dire avec lequel le temps de calcul ne croîtrait pas exponentiellement avec la taille des données). Dans de telles situations d"explosion combinatoire", même avec les ordinateurs les plus puissants, les méthodes algorithmiques, la "force brute", ne peuvent rien. L’exemple du jeu d’échecs est bien connu ; l’algorithme, évoqué plus haut, qui permet d’obtenir à coup sûr la démonstration formelle d’un théorème par énumération de toutes les suites d’énoncés (jusqu’à ce qu’on en trouve une qui soit une démonstration de l’énoncé en question) est évidemment, lui aussi, hautement inefficace. Mais on remarquera que précisément, dès les débuts des recherches en Intelligence Artificielle, ces deux domaines des jeux et de la démonstration automatique ont été parmi les premiers bancs d’essais où l’on ait tenté de faire que les machines, commme nous, emploient des heuristiques et pas seulement des algorithmes, c’est-à-dire procèdent "intelligemment" plutôt que "mécaniquement" – c’est ainsi tout au moins qu’on opposerait ces deux types de méthodes si elles étaient employées par des êtres humains.

12Pour toutes ces raisons, nous croyons donc qu’il serait imprudent de se reposer sur l’idée que certaines tâches définies avec précision et faisables par nous sont par principe hors de la portée des machines. Ce que suggèrent les résultats évoqués, c’est plutôt que si les machines parviennent à exécuter ces tâches, ce sera (ou c’est) par des voies assez peu différentes des nôtres, et non par des moyens frustes.

Des machines "intelligentes"

13Un système expert est l’illustration de cette stratégie. On essaie de faire que la machine reproduise la démarche selon laquelle un expert du domaine concerné construirait sa partie, sa démonstration, son diagnostic, sa décision. L’idée de résoudre tous les problèmes par des méthodes très générales appliquées à quelques données (axiomes, règles de jeux, ...) se révélant impraticable, on a compris que la machine devait utiliser, comme le spécialiste, des connaissances propres au domaine. La traduction automatique a fourni des exemples clairs des améliorations qu’apportent, dans les performances des machines, des connaissances spécifiques (relatives, ici, au domaine du texte à traduire). On a vite perçu qu’il fallait éviter d’intégrer ces connaissances au programme lui-même. Au lieu donc d’essayer d’extraire de la compétence de l’expert une recette infaillible que la machine n’aurait plus qu’à appliquer aveuglément, on lui livre en vrac le savoir et le savoir-faire de l’expert (qui constituent la "base de connaissances"), et par ailleurs elle dispose de principes très généraux d’utilisation de ces éléments pour élaborer une solution à la question posée (c’est le "moteur d’inférence"). Passons sur les multiples difficultés que soulève la réalisation d’un tel système, pour nous intéresser plus spécialement à son aspect logique. L’opération de la machine consiste en substance à appliquer des règles logiques (au sens courant du terme) aux faits constituant les données du problème et au contenu de la base de connaissances, de façon à dériver une réponse (à peu près comme, par exemple, un mathématicien inventerait une démonstration à partir des axiomes et des théorèmes déjà connus en utilisant son savoir-faire).

La formalisation de la règle de droit

14Dans un système expert d’aide à la décision juridique, quel est le statut logique de la "règle de droit” ? Remarquons d’abord que dans ces systèmes le mot "règle" est employé en au moins deux sens tout à fait différents. On distinguera :

1) la règle logique (règle d’inférence).

15Elle transcende tout domaine particulier. Elle ne peut admettre en elle-même aucune marge d’interprétation individuelle, cela contredirait l’idée même de règle formellle. Ce qui peut faire problème en revanche est de savoir si ses conditions d’application sont bien remplies ; quand on a affaire à des énoncés d’une langue naturelle, ce n’est souvent pas le cas.

16La préférence pour un système de règles logiques plutôt que pour tel autre équivalent (par exemple dans le "moteur d’inférence" d’un système expert) ne peut guère être dite arbitraire, elle s’appuie en général sur des raisons de stratégie et on est d’accord sur les avantages et inconvénients techniques de chacun des systèmes.

2) les "règles" contenues dans la base de connaissances d’un système expert

17Ce sont plutôt, du point de vue logique, des hypothèses ou des axiomes, auxquels on appliquera les règles logiques. Ce sont par exemple des énoncés de forme "si... alors..." qui expriment des connaissances générales sur le domaine considéré, d’où leur nom de règles : ils permettent de tirer des conséquences des faits disponibles. Ce peut être aussi des méta-règles, formulant des connaissances sur la meileure manière d’utiliser les règles.

18Même si les règles de la base de connaissances sont formulées apparemment en langue naturelle, il s’agit d’une langue naturelle traitée comme une langue formelle, c’est-à-dire qui satisfait les conditions d’application des règles logiques du système. Il s’agit donc d’énoncés quasi-formels, qui constituent une certaine interprétation (par l’expert et le concepteur) et un inévitable gauchissement des énoncés de la langue naturelle. C’est à ce prix seulement qu’un tel système peut fonctionner.

19Dans quelle mesure la règle de droit est-elle formelle ou formalisable ?

20Les énoncés qui constituent la législation et la réglementation ne sont sans doute pas, tels quels, des règles au second sens mentionné ; mais peuvent-ils au moins être redécoupés et transformés en des énoncés quasi-formels, si on leur ajoute éventuellement certains compléments tels que méta-règles, règles représentant des connaissances linguistiques générales ou des connaissances "de bon sens" ?

21Remarquons aussi que le langage juridique n’est pas la langue de tous les jours, et se rapproche d’une langue formelle par certaines propriétés de précision, de non-ambiguïté. En fait il constitue, nous semble-t-il, un arbitrage entre des exigences allant dans des sens divers et parfois opposés : un énoncé peut difficilement être à la fois précis, simple et de portée générale ; assez technique pour ne pas être ambigu, il doit garder une certaine proximité avec la langue naturelle pour être en principe compréhensible.

22Mais même si le droit use donc d’un langage semi-formel, l’application brute des règles de la logique, et singulièrement de la logique classique, à ses énoncés se heurte à des difficultés redoutables, comme d’ailleurs tout essai d’application de ces règles hors du langage des sciences exactes. Les problèmes d’ambiguïté ne sont sans doute pas les plus graves. Le langage ordinaire fonctionne avec une foule de présupposés interprétatifs que la logique classique, eu égard à ses propres intérêts, préfère négliger ou transformer. Prenons un exemple très simple. Dans son emploi normal, l’article les présuppose l’existence et la pluralité ; dans l’application des règles formelles de la logique classique, ces présupposés sonnt en général négligés, au prix éventuellement de conséquences paradoxales. Une étude approfondie de la présupposition montre qu’une explicitation systématique des présupposés, aboutissant à les intégrer parmi les hypothèses, est loin de résoudre tous les problèmes : une fois explicité, l’implicite ne joue plus correctement son rôle. On peut certes essayer de construire une logique de la présupposition, mais une telle tentative n’est pas philosophiquement neutre ; O. Ducrot par exemple s’est placé dans le cadre d’une philosophie de l’illocutoire et des actes de langage, inspirée d’Austin et de Searle1.

23La logique (classique ou non) construit donc un certain modèle du raisonnement déductif ; pour la logique classique, c’est aujourd’hui un modèle explicitement mathématique. Ce modèle ne fonctionne que dans le cadre d’un langage ayant certaines propriétés précises. On est donc amené ou à exclure les fragments de discours ne satisfaisant pas ces conditions, ou à s’efforcer de les retraduire (sans que l’adéquation du résultat soit pleinement assurée), ou encore à les traiter à l’encontre de l’usage ordinaire, comme s’ils satisfaisaient les requisits du logicien, et la discordance risque alors d’être grande entre les inférences reconnues comme valides du point de vue de la technique logique, et du point de vue de l’usage ordinaire. La logique ne s’applique, comme dit Quine, qu’à un langage "enrégimenté".

24Un exemple aujourd’hui banal de ces problèmes, mais dont l’extrême importance a été soulignée par quelques-uns des plus grands logiciens modernes, Frege déjà, Quine plus tard, et bien d’autres, est celui de la substituabilité des identiques. C’est un des principes fondamentaux de la logique classique et du raisonnement mathématique, que si a = b, alors tout ce qui est vrai de a est vrai de b. Leibniz avait justement vu dans ce caractère la définition même de l’identité. Or ce principe est bien souvent mis en défaut dans les langues naturelles : la substitution d’une expression à une autre désignant le même individu ne laisse pas forcément intacte la vérité des propositions. Si Pierre est à la fois le maire de la commune et le capitaine de l’équipe de rugby, on ne peut dire de ce qu’il fait en tant que maire qu’il le fait en tant que capitaine de l’équipe de rugby ; on peut aussi savoir qu’il est maire sans savoir qu’il est capitaine de l’équipe, ou inversement. Si l’on ne veut pas obtenir des conséquences erronées, on ne peut donc user dudit principe que dans un domaine restreint du langage ordinaire. Ou alors il faut construire une logique différente, avec un concept d’identité plus strict que la classique identité référentielle, considérée pourtant en général comme adéquate aux besoins des mathématiques.

25Dans un système expert, où des règles de logique sont appliquées à des énoncés apparemment non formalisés, il faut bien que ce type de difficulté soit réglé d’une manière ou d’une autre, soit par le concepteur, soit par l’utilisateur. Alors on peut bien parler ensuite d’une neutralité de l’application des règles logiques, mais cela ne vaut que relativement aux principes interprétatifs ainsi imposés par des choix lourds de conséquences. Souvent l’interprétation du langage usuel est régie par des considérations de contexte extra-linguistique, mais aussi par des règles implicites générales d’"usage normal", parfois encore par des principes de "bon sens" dont l’explicitation est l’un des problèmes posés à l’Intelligence Artificielle. Une difficulté fréquemment rencontrée sur les machines (dans les systèmes experts) est qu’on ne peut inculquer à coup sûr à ceux-ci le bagage d’implicite ainsi utilisé. Littéraliste, ne tenant pas compte par exemple de restrictions implicites du champ d’application des règles, la machine peut parvenir par là à des conclusions inattendues ; par exemple, parce que la formulation de la règle avait en vue un usage normal qui négligeait des cas très spéciaux.

26On remarquera que ce trait n’est pas toujours et nécessairement une faiblesse des machines. Il arrive qu’on puisse porter à leur crédit de ne pas partager des présupposés qui ne sont peut-être que le fruit de nos préjugés ou de notre irréflexion. Leur comportement ici n’est pas sans évoquer une certaine ingéniosité mathématique, logique, juridique, génératrice de "puzzles" millénaires, et qui est sans doute l’une des sources de la réflexion scientifique et philosophique, de l’élaboration du droit, ou même un ressort de la construction tragique. Celui qui a juré de bannir le coupable n’avait pas prévu qu’il pouvait être lui-même le coupable ; dans un contrat faisant référence à l’issue d’un procès, on n’avait pas envisagé que ce procès pouvait mettre aux prises les parties contractantes elles-mêmes ; si un énoncé peut dire quelque chose sur lui-même, pourquoi ne pourrait-il pas affirmer sa propre fausseté ? L’autoréférence qui dans ces exemples est la racine commune est précisément l’une de ces possibilités d’ordinaire implicitement exclues dans l’usage normal du langage (mais qu’on hésiterait probablement à exclure explicitement).

27Un certain nombre d’expériences qu’on a pu faire dans le domaine de l’intelligence Artificielle nous semblent relever de phénomènes analogues. Il nous parait particulièrement troublant qu’on puisse en rencontrer dans l’usage de programmes de jeux, c’est-à-dire dans des domaines où les prémisses livrées à la machine sont censées être des règles contractuelles explicites et sans ambiguité.

28Ainsi H. Berliner, commentant la partie de jacquet (backgammon) qui vit son programme triompher du champion du monde de ce jeu, relate un intéressant jugement porté sur la partie par les experts de la spécialité. Selon eux la qualité du jeu de la machine était malgré tout restée inférieure à celle du jeu de son adversaire, mais elle l’avait emporté grâce à des coups très inhabituels qui avaient déconcerté celui-ci2. C’est donc de ce que certaines de nos habitudes de pensée lui sont étrangères, de ce qu’elle n’a pas notre propre vision des tactiques "raisonnables", que la machine tire ici un avantage inattendu.

29Il en est de même avec un exemple issu de travaux de Lenat, et aujourd’hui fréquemment cité dans les discussions sur l’intelligence Artificielle (notamment par J. Pitrat3). Il s’agit d’un programme heuristique pour jouer à un jeu de bataille navale ; le programme se révélait presque imbattable en incorporant à sa flotte un "bâteau incoulable", minuscule et insaisissable, dont la subsistance lui donnait toujours le temps de reconstituer le reste de sa flotte. Sa victoire était contraire à toute vraisemblance militaire, mais elle résultait d’une stratégie fondée sur un examen strictement objectif des règles du jeu, dont les joueurs humains étaient psychologiquement incapables ; cet incident amena d’aileurs à changer les règles du jeu.

30Comme le remarque Pitrat en citant cet exemple, de tels systèmes auraient sans doute de l’avenir dans la "délinquance légale", car ils ont une sorte d’aptitude structurelle à trouver les failles d’une législation. Inversement on peut envisager de les utiliser, avec certaines précautions méthodologiques, comme des bancs d’essais dans la mise au point d’une réglementation.

31Dans le cas de systèmes d’aide à la décision juridique, de tels phénomènes posent cependant eux-mêmes un problème d’interprétation. Quand la machine tire une conclusion déviante par rapport à l’intuition du juriste, faut-il accuser son ininteligence ? On peut arguer que la machinerie est neutre, qu’elle se contente de révéler des conséquences logiques objectives mais inaperçues de la règle de droit, que finalement c’est cette dernière qui est en cause. Mais on peut soutenir au contraire que cette soi-disant objectivité formelle n’est elle-même qu’une interprétaton biaisée de la règle de droit, dans la mesure où, comme nous l’avons vu plus haut, la neutralité du système est toute relative.

32Nous avons laissé de côté, précédemment, une question importante, en ne parlant guère que de la logique classique, ordinairement en usage dans le domaine mathématique. Or il n’est pas vraiment surprenant que son application aux langues naturelles fasse difficulté, car il s’agit d’un modèle très carré du raisonnement déductif. Qu’en serait-il avec d’autres modèles plus raffinés, logiques modales, temporelles, juridiques ? Y aurait-il encore une place pour une instance interprétative, ou parviendrait-on à un formalisme directement adéquat au traitement du langage naturel, ou du moins de langages semi-formels tels que le langage juridique ?

33Nous n’avons certes nulle intention de discréditer des tentatives d’un grand intérêt dont l’esprit est aussi ancien que la logique classique elle-même, mais dont l’étude est depuis quelque temps plus active que jamais, en raison précisément des questions soulevées par l’Intelligence Artificielle. Elles ne doivent pas cependant alimenter des illusions dangereuses. Dans ces logiques non classiques, on se rapproche indiscutablement davantage du fonctionnement des langues naturelles, le prix à payer pour la formalisation des énoncés paraît beaucoup moins élevé. Mais outre qu’on perd la simplicité et un certain nombre d’avantages techniques de la logique classique, on aurait tort, à notre sens, de s’imaginer en un passage indû à la limite qu’il ne subsisterait plus aucun élément problématique dans le traitement formel des énoncés du domaine considéré. En particulier, il risque de ne pas y avoir de critère de choix totalement indiscutable entre ces différentes logiques. Par là se réintroduit, au niveau du choix, la dimension interprétative, même s’il peut être intéressant de l’avoir ainsi déplacée ou reculée. En outre, encore que le maniement d’un outil plus fin puisse exiger moins de précautions qu’avec un plus grossier, l’outil n’est utile que parce qu’il garde une certaine "dureté". Enfin, l’appréciation même des performances de la machine, sans doute aisée dans certains domaines strictement techniques, plus difficile dans des secteurs comme celui de la traduction automatique, paraît dans le domaine juridique particulièrement délicate : ne risque-t-elle pas finalement de mettre en cause la philosophie du droit que l’on professe ?

34En conclusion nous croyons donc que si jamais l’énoncé juridique était conçu comme un énoncé strictement formel, de telle façon que l’application à cet énoncé des règles formelles d’une logique ne comporte plus rien de problématique, il n’y aurait plus de diférence essentielle entre son traitement par le juriste et son traitement par la machine. On peut espérer qu’il n’y a guère de juristes pour défendre une telle conception de la règle juridique. Est-ce que de ce fait la référence à un idéal mathématique de rigueur déductive perd pour le droit toute signification ? Pas forcément. Ainsi par exemple le logicien contemporain G. Kreisel estime qu’en mathématiques même, quoique la rigueur formelle soit essentielle, il y a place aussi pour une "rigueur informelle" dont la tâche serait d’analyser les notions mathématiques "intuitives" (nombre entier, continu, ...) et de préciser les relations qu’elles entretiennent avec les notions formelles axiomatiques correspondantes4. On pourrait concevoir que de façon analogue, dans le domaine juridique, l’instance interprétative aurait pour tâche de confronter les versions formelles de la règle de droit adéquates à un traitement mécanique avec une certaine notion "intuitive" visée par le législateur par la formulation de cette règle, et qui resterait l’horizon des réinterprétations formelles, même si la coïncidence de la notion informelle avec ces dernières est par principe exclue. Vue sous cet angle, l’intervention de la machine ne pose sans doute pas au droit des problèmes radicalement nouveaux, mais elle les pose de façon plus urgente et en permet peut-être une analyse moins passionnelle et plus précise.