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Table des matières

Mesurer les chances de succès d’un procès

Marie Dochy

p. 145-157

Texte intégral

1Le Doyen Jean Carbonnier faisait référence à « la grande loi de continuité, d’imitation, sans laquelle le droit serait inexplicable : en présence d’une question de droit qui se reproduit fréquemment, les tribunaux prennent plus ou moins vite l’habitude de juger de semblable manière »1. Cette « grande loi de continuité »2 est renforcée par le développement des nouvelles technologies et plus particulièrement par l’open data des décisions de justice. L’open data permet à fois la diffusion et la réutilisation des données jurisprudentielles.

2La mise à disposition gratuite des décisions de justice rendues en matière administrative3 et judiciaire4 a été prévue par la loi pour une République numérique du 7 octobre 20165. La loi du 23 mars 20196 et le décret du 29 juin 20207 ont ensuite permis la mise à disposition des décisions de justice sous forme électronique. Nous concentrerons notre étude sur la matière civile. En cette matière, la diffusion des décisions de justice est réalisée par l’intermédiaire de deux systèmes. D’une part, la plateforme Légifrance assure la diffusion des arrêts de la Cour de cassation et d’une sélection de décisions rendues par les juridictions du fond. D’autre part, le site internet de la Cour de cassation a vocation à diffuser toutes les décisions de l’ordre judiciaire grâce au moteur de recherche Judilibre. Ce moteur de recherche, ouvert depuis le 1er octobre 2021, met à la disposition du public les décisions de justice conformément au calendrier de diffusion prévu par l’arrêté du 28 avril 20218. En effet, la mise en open data des décisions rendues en matière civile est réalisée progressivement. Les arrêts rendus par la Cour de cassation et les cours d’appel sont d’ores et déjà diffusés. Le mouvement doit se poursuivre progressivement pour arriver à une diffusion de l’ensemble des décisions de justice au plus tard le 30 septembre 2025. L’open data conduit au big data en ce qu’il entraîne la diffusion d’une masse de données particulièrement volumineuse9. Traditionnellement, la jurisprudence diffusée en matière civile était celle de la Cour de cassation. La mise à disposition de toutes les décisions rendues par les juridictions du fond est la source du big data. Les justiciables vont pouvoir exploiter la masse de données issue du big data des décisions de justice afin de les réutiliser.

3L’exploitation des données jurisprudentielles sera réalisée grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle. Celle-ci consiste à « faire accomplir par une machine des tâches qui requièrent traditionnellement l’intelligence humaine »10. L’analyse des bases de données sera alors réalisée par un ou plusieurs algorithmes. Un algorithme est une « suite finie de règles et d’opérations permettant d’obtenir un résultat à partir d’éléments fournis en entrée »11. Il étudie « la résolution de problèmes par la mise en œuvre de suites d’opérations élémentaires selon un processus défini aboutissant à une solution »12. Les algorithmes permettent ainsi de mesurer les chances de succès d’un procès. La chance peut être définie comme un « tour favorable ou défavorable, mais en soi imprévisible et livré au hasard, que peut prendre ou que prend effectivement une situation ou un événement ; issue heureuse ou malheureuse d’une situation donnée »13. Au sein de notre analyse, la chance renvoie à l’issue favorable ou défavorable du procès pour le plaideur qui l’a intenté. D’ailleurs, le succès renvoie au « résultat (favorable ou défavorable) d’une entreprise, d’un événement, d’une situation »14. À partir de l’analyse des décisions de justice déjà rendues, les algorithmes vont déterminer dans quelle proportion le justiciable a une chance de gagner ou de perdre son procès. Ces derniers représentent l’instrument de la mesure. Ils vont calculer une probabilité, ce qui permet de limiter l’imprévisibilité et le hasard qui sont associés à la notion de chance. Nous arrivons ainsi à l’idée qu’il est possible de prévoir l’issue d’un procès, communément évoquée sous l’expression « justice prédictive ». Il convient de noter que cette expression est source de confusion entre la prédiction et la prévisibilité. En effet, la justice prédictive a pu être comparée à « la version moderne de la boule de cristal »15. Toutefois, la prédiction consiste à « annoncer à l’avance un événement par inspiration surnaturelle, par voyance ou prémonition »16, telle la boule de cristal qui annonce l’arrivée d’événements à venir par une inspiration prétendument surnaturelle. La prévisibilité consiste à déterminer, à partir de l’analyse des décisions passées, la solution que les juges apporteront à un litige17. En d’autres termes, la boule de cristal prédit alors que la justice prédictive prévoit. La justice prédictive ne renvoie pas à la prédiction mais à la prévisibilité. Les éditeurs et les legaltechs développent différents outils de justice prédictive. Tel est le cas notamment des outils de jurimétrie qui renvoient à « toutes les applications traitant par une approche lexicale et statistique le contenu des décisions de jurisprudence »18. Tel est le cas également des outils « plus qualitatifs »19 qui vont rapprocher les décisions en analysant les arguments des parties et la motivation. Ces outils permettent de trouver des arguments et des motivations identiques qui peuvent conduire au prononcé des mêmes décisions20.

4Dès lors que nous connaissons les instruments de la mesure, il convient de s’interroger à propos des effets de celle-ci. Plus précisément, quels sont les effets produits par la mesure des chances de succès d’un procès ?

5La mesure des chances de succès d’un procès peut présenter des effets à la fois positifs et négatifs. Il convient de les examiner afin d’éviter les risques attachés à la justice prédictive mais aussi de tirer profit des perspectives qu’elle peut offrir. En ce sens, nous verrons, en premier lieu, les risques soulevés par la mesure (I) et, en second lieu, les perspectives offertes par la mesure (II).

I. Les risques soulevés par la mesure

6Certains risques soulevés par la mesure doivent être évités. Il s’agit d’abord de l’effet performatif (A) et ensuite de l’entrave à l’accès au juge (B).

A. L’effet performatif

7L’effet performatif renvoie à la réalisation d’« une action par le fait même de son énonciation »21. Un philosophe anglais, John Langshaw Austin, a mis en lumière la notion de performativité à travers son ouvrage « Quand dire, c’est faire »22. La justice prédictive produit un effet performatif car le fait d’annoncer un résultat va participer à sa réalisation23. Il y a une « absence de barrière étanche entre le fait de dire – présenter la jurisprudence – et d’agir – trancher le litige »24. Les algorithmes peuvent énoncer la solution qui sera rendue par le juge dans une situation donnée avant même que celui-ci se prononce. Ils vont, à partir de l’analyse d’une multitude de situations précises, déterminer des tendances ou des courants jurisprudentiels. Il faut comprendre que ce phénomène n’est pas limité à quelques courants jurisprudentiels, d’ores et déjà donnés par la jurisprudence ou identifiés par la doctrine. Le phénomène va au-delà : pour chaque situation donnée, même particulière, les algorithmes seront capables de donner la solution majoritairement retenue par les juges25. Si les algorithmes doivent encore être perfectionnés, notamment pour éviter les biais, il faut également considérer que dans les années à venir les résultats fournis seront de plus en plus fiables. D’ailleurs, plus l’échantillon de données soumis à l’analyse est important, plus la solution fournie par l’algorithme sera fiable. Or la mise en lumière de « signaux faibles » et de « signaux forts » pourrait influencer le juge au moment où il rendra sa décision. Nous retrouvons alors le risque d’une atteinte à l’impartialité du juge qui serait influencé, dans son for intérieur, par les solutions précédemment rendues26. En effet, « la constatation éventuelle par le juge d’une régularité évidente ou remarquable dans la manière de juger une même question, autrement dit d’une rationalité révélée par les algorithmes utilisés par le traitement de données, pourra avoir une force persuasive de nature à favoriser l’harmonisation, ou la convergence, des pratiques »27.

8Au-delà, les outils de la justice prédictive ne distinguent pas les décisions de justice selon la juridiction qui les a rendues. Toutes les décisions, qu’elles émanent de la Cour de cassation ou des juridictions du fond, pourraient être analysées en étant placées au même niveau. Le risque est de voir émerger une jurisprudence issue du nombre. Ce phénomène pourrait avoir une influence sur le système jurisprudentiel dans son ensemble. Nous connaissons un système au sein duquel les solutions rendues par la Cour de cassation sont suivies par les juges du fond. Ce système est favorisé par le fait que les décisions rendues par les juges du Quai de l’Horloge ont une visibilité plus importante que celles rendues par les juridictions du fond. Or, l’analyse des décisions des juridictions du fond par les algorithmes pourrait leur donner une visibilité équivalente à celles rendues par la Cour de cassation. Les nombreuses décisions rendues par les juridictions du fond auraient un poids plus important. Elles pourraient faire ressortir une véritable norme d’application28, qui serait ensuite suivie par les juges du fond. Ce phénomène pourrait être accentué par le fait qu’en matière civile, les avocats invoquent régulièrement les décisions rendues par les juges du fond. Le rapport intitulé « La diffusion des données décisionnelles et la jurisprudence », rendu en juin 2022, indique que les praticiens utilisent les décisions rendues par les juridictions du fond pour construire leur démonstration. Cette situation se présente principalement lorsque la Cour de cassation ne s’est pas prononcée sur la question de droit soulevée. Les praticiens exploitent alors les décisions rendues concernant des faits proches ou identiques par la juridiction devant laquelle ils se trouvent29. Cette tendance pourrait s’accentuer et favoriser ainsi l’apparition de ce que certains auteurs ont qualifié de « jurisprudence concrète »30 ou encore de « jurisprudence-appréciation »31. Cette transformation conduirait à passer d’un système jurisprudentiel vertical à un système jurisprudentiel horizontal32. Par-là, il en résulterait une transformation du rôle de la Cour de cassation et des juridictions du fond33. Pour éviter cette situation, le rapport consacré à « La diffusion des données décisionnelles et la jurisprudence » formule plusieurs recommandations. Parmi celles-ci, nous retrouvons la valorisation de la diffusion des décisions rendues par la Cour de cassation. Il est aussi possible de hiérarchiser les décisions des juridictions du fond au moment de leur diffusion, conformément à la hiérarchie des juridictions. En outre, les décisions des juridictions du fond qui présentent un intérêt particulier seraient mises en avant34.

9Si ces solutions sont destinées à éviter le passage d’un système jurisprudentiel vertical à un système jurisprudentiel horizontal, d’autres réflexions sont menées afin d’éviter l’entrave à l’accès au juge.

B. L’entrave à l’accès au juge

10L’entrave à l’accès au juge résulte de l’incidence des résultats fournis par la justice prédictive sur le comportement des plaideurs. Les outils de la justice prédictive vont indiquer aux justiciables ce qui est généralement accordé par le juge et dans quelle proportion. En d’autres termes, ils permettent d’établir des barèmes qui chiffrent, par exemple, le montant d’une pension alimentaire, d’une prestation compensatoire, d’une indemnité de licenciement ou encore des dommages et intérêts accordés en réparation d’un préjudice corporel35. L’analyse réalisée par les algorithmes ne se limite toutefois pas à l’établissement de barèmes. Ceux-ci peuvent également préciser les chances de succès d’un procès selon la nature du contentieux et indiquer aux justiciables quels sont les arguments qui ont le plus de chance d’emporter la conviction du juge. Les résultats de la justice prédictive permettront ainsi aux plaideurs d’avoir des arguments supplémentaires à faire valoir. De plus, les plaideurs vont mettre en avant les arguments qui ont le plus de chance d’emporter la conviction du juge. Le comportement des plaideurs viendra alors renforcer les résultats fournis par la justice prédictive et par-là l’effet performatif qu’elle produit. Au-delà, les statistiques n’influent pas simplement sur le comportement des justiciables lorsqu’ils intentent un procès et mettent en avant tel ou tel argument. Les statistiques peuvent aller jusqu’à décourager les justiciables d’intenter une action en justice. Lorsque la justice prédictive annonce à un plaideur que, dans l’hypothèse où il intenterait un procès, il a 10 % de chance de gagner, autrement dit qu’il a 90 % de chance de perdre, il est fort probable que ce plaideur décide de ne pas intenter une action en justice. Les résultats fournis par la justice prédictive risquent donc d’amener les justiciables à intenter une action en justice uniquement lorsqu’ils ont de grandes chances de gagner. Ce comportement viendrait augmenter la fiabilité des résultats obtenus par les algorithmes et renforcer, encore une fois, l’effet performatif de la justice prédictive36.

11L’incidence des statistiques sur le comportement des justiciables n’est pas à négliger. Un justiciable qui pense que le juge ne fera pas droit à sa demande se tournera plus facilement vers la résolution amiable de son litige que vers l’engagement d’une procédure judiciaire. A priori, ce comportement pourrait sembler être le bon en ce qu’il pourrait conduire à désengorger les juridictions. Il convient néanmoins de souligner que les négociations menées par les parties au cours de la résolution amiable seront déséquilibrées37. Au regard des résultats fournis par les algorithmes, une partie sait qu’elle a de grandes chances de gagner dans l’hypothèse où un procès serait engagé. Cette partie n’hésitera pas à saisir le juge si la résolution amiable du litige ne lui apporte pas satisfaction. Elle va négocier avec intransigeance pour obtenir ce qu’elle demande38. Au contraire, la partie adverse sait qu’il est fort probable que le juge ne fasse pas droit à sa demande dans l’hypothèse où un procès serait engagé. Cette partie sera prête à faire plus de concessions. Les négociations amiables sont ainsi menées entre une partie « forte » et une partie « faible ». La justice prédictive ne soulève pas simplement le risque du développement d’une résolution amiable déséquilibrée des litiges. Dès lors que les résultats fournis par les algorithmes découragent les plaideurs d’agir en justice, se pose la question de « l’entrave à l’accès aux tribunaux »39. La diminution du nombre des procès pourrait, à terme, donner lieu à la fin des procès. À l’avenir, le renforcement de l’effet performatif de la justice prédictive peut amener les outils à fournir des résultats fiables à 100 %. Les algorithmes pourront déterminer de manière certaine la solution qui sera apportée par les juges à partir de l’examen des données du litige ou des écritures des parties. Le danger est ici la disparition de l’aléa judiciaire et, par conséquent, la diminution considérable des procès engagés40. Afin d’éviter ces dérives, il convient d’utiliser les outils de la justice prédictive pour rationaliser l’aléa judiciaire et non pas pour le faire disparaître.

12Nous entrevoyons alors la possibilité d’éviter les risques inhérents à l’apparition de la justice prédictive, mais également la possibilité de tirer profit des perspectives offertes par celle-ci. En ce sens, les outils permettant de mesurer les chances de succès d’un procès « recèlent à la fois une menace et une promesse »41.

II. Les perspectives offertes par la mesure

13Les perspectives offertes par la mesure sont relatives d’abord à la rationalisation de l’aléa judiciaire (A) et ensuite à la prise en compte des précédents (B).

A. La rationalisation de l’aléa judiciaire

14La rationalisation de l’aléa judiciaire est une opportunité intéressante, qui est ouverte par l’utilisation des outils de justice prédictive. L’aléa judiciaire renvoie au « risque de discordance entre, d’une part, ce qu’il est possible de déduire des faits ainsi que du droit applicable et, d’autre part, la solution retenue par le juge »42. Par exemple, lorsque le juge n’applique pas au litige la règle de droit qui semblait devoir être retenue, l’aléa se réalise. L’aléa judiciaire, qui représente un risque pour le justiciable, est source d’insécurité juridique. Des études ont été menées, bien avant le développement de l’intelligence artificielle, dans le but de réduire l’aléa judiciaire. Tel est le cas notamment des travaux menés sur la probabilité des jugements par le mathématicien Simon-Denis Poisson, à la suite des travaux de Condorcet et de Laplace43. L’arrivée de la justice prédictive donne une perspective nouvelle à ces travaux. Il ne s’agit plus d’une simple diminution de l’aléa judiciaire, en vue d’harmoniser les solutions rendues par les juges. L’intelligence artificielle permet d’aller plus loin et de faire disparaître l’aléa judiciaire. Cette solution n’est toutefois pas souhaitable car il est indispensable de permettre à la jurisprudence d’évoluer44. La Cour européenne des droits de l’Homme considère d’ailleurs que la sécurité juridique et la confiance légitime des justiciables ne consacrent pas « un droit acquis à une jurisprudence constante »45. La Cour de cassation va dans le même sens lorsqu’elle indique que la sécurité juridique « ne saurait consacrer un droit acquis à une jurisprudence figée »46, « l’évolution de la jurisprudence relevant de l’office du juge dans l’application du droit »47. Pour éviter la « paralysie de l’évolution jurisprudentielle »48 face au développement des outils de justice prédictive, il est nécessaire que les juges restent libres d’apprécier les faits qui leur sont soumis.

15Le maintien de l’appréciation souveraine du juge peut éviter les dérives attachées à la justice prédictive. En 2016, la Cour suprême du Wisconsin aux États-Unis a ainsi admis que l’utilisation d’un algorithme au cours d’une instance n’est pas contraire au droit à un procès équitable puisque le juge a fait usage de son libre pouvoir d’appréciation49. En France, la proposition sénatoriale de loi d’orientation et de programmation pour le redressement de la justice en date du 24 octobre 2017 a suggéré d’inscrire dans la loi la liberté d’appréciation du juge contre les risques de l’open data50. Dès lors que le juge utilise les outils de justice prédictive tout en conservant une appréciation souveraine, l’aléa judiciaire ne disparaîtra pas, il sera rationalisé51. À partir de l’appréciation in concreto de l’affaire qui lui est soumise, le juge sera libre d’opter pour une solution différente de celle qui a été affirmée par ses pairs52. La justice prédictive fournit au juge des informations sur les solutions qui ont pu être rendues par le passé, ce qui permet de nourrir sa réflexion sur l’espèce qui lui est soumise. En d’autres termes, la connaissance des décisions passées participe à la qualité des décisions à venir. La justice prédictive ne s’oppose alors pas à l’évolution de la jurisprudence. Il ne s’agit pas de transformer « le juge créateur en juge “habitué” »53. Les juges peuvent prendre en compte l’égalité de traitement des parties ou encore les biais de jugements qui sont source de discriminations pour ajuster leurs décisions54. En outre, les évolutions législatives ou les mutations sociétales justifient des évolutions jurisprudentielles55, qui peuvent aller jusqu’au revirement de jurisprudence. Un équilibre peut être trouvé entre la prévision de la solution qui sera rendue dans le litige et l’évolution de la jurisprudence. Cet équilibre permet de rationaliser l’aléa judiciaire56. Or la rationalisation de l’aléa judiciaire offre la possibilité d’harmoniser les solutions jurisprudentielles. En effet, l’appréciation des faits d’une espèce dépend étroitement du juge, et notamment de son expérience personnelle57. Le juge judiciaire est individualiste et l’appréciation subjective de la situation qui lui est soumise attire la méfiance des justiciables58. Un auteur est allé jusqu’à affirmer que « sous le noble manteau d’“appréciation souveraine” du juge du fond trône une boîte noire »59. Il est d’ailleurs possible que cette subjectivité donne lieu à des discriminations inconscientes60. L’utilisation par les juges des résultats fournis par les algorithmes peut permettre d’éviter les contradictions et de réduire l’arbitraire du juge61. Elle permet ainsi d’assurer une plus grande cohérence dans l’application des règles de droit62. Cette cohérence sera source de sécurité juridique et par-là, d’une plus grande confiance des justiciables dans l’institution judiciaire.

16Tout l’enjeu de la rationalisation de l’aléa judiciaire est d’assurer une harmonisation des solutions jurisprudentielles sans arriver à l’uniformisation de celles-ci. Pour cela, le précédent doit être pris en compte sans être imposé.

B. La prise en compte des précédents

17La prise en compte des précédents peut améliorer la motivation des décisions de justice. Le droit de common law connaît la règle du précédent. Le juge doit se conformer à la solution rendue par une juridiction supérieure. Une solution déjà rendue par une cour peut également s’imposer à elle. Il existe trois types de précédents, qui n’ont pas la même autorité63. D’abord, la Case Law renvoie à l’idée de cohérence dans l’application d’une règle de droit. Dans le but de garantir la sécurité juridique, la même solution sera rendue dans des situations semblables. En ce sens « les décisions de justice sont une source d’influence dans le raisonnement juridique »64. Ensuite, le Precedent est non contraignant lorsque « le juge doit prendre en compte certaines décisions de justice pour motiver sa décision de manière acceptable »65. Il s’agit alors du persuasive precedent. Le juge va devoir réfléchir afin de déterminer si certaines décisions, en raison de leur autorité ou du fait que la solution est bien établie, sont applicables ou non. Les persuasive precedents ont donc « un poids important dans le bilan des arguments, sans pour autant s’imposer face à d’autres arguments »66. Enfin, le Biding Precedent est contraignant. Le juge a l’obligation de suivre une règle exprimée comme motif déterminant dans une décision. Cette pratique s’explique par « un ordre hiérarchique au sein du système des tribunaux »67 et la volonté d’assurer la sécurité juridique. En outre, il n’y a pas de consensus parmi les juristes américains concernant la force obligatoire que doit avoir le précédent, surtout lorsqu’il est horizontal.

18La présentation de la règle du précédent dans les systèmes de common law permet de comprendre que celle-ci ne renvoie pas à une simple répétition des solutions, qui paralyserait toute évolution de la jurisprudence. Cette règle est « un mode d’argumentation »68. Elle permet de réfléchir à partir des solutions antérieurement rendues et d’enrichir l’argumentation, mais elle ne va pas « dicter les résultats »69. Le précédent est ainsi « interprété de manière raisonnable afin de répondre à de nouveaux faits ou aux situations sociales en évolution. Et en dernier recours, le précédent peut toujours être renversé si cela s’avère nécessaire »70.

19La comparaison avec les systèmes de common law permet de réfléchir à propos de l’évolution de notre système. En droit français, un juge ne peut pas motiver sa décision par voie de référence à une décision rendue dans une autre instance71. La référence à une autre décision72, même si elle est annexée73, ne peut pas suppléer la motivation exigée par l’article 455 du Code de procédure civile74. L’article 5 du Code civil prohibe d’ailleurs, de manière générale, les arrêts de règlement75. Sans remettre en considération ces principes, la justice prédictive pourrait contribuer à l’évolution des pratiques. Elle permettrait notamment d’utiliser la règle du précédent pour enrichir l’argumentation juridique et le débat judiciaire, sans empêcher l’évolution de la jurisprudence. La Cour de cassation a d’ores et déjà fait évoluer ses pratiques et, dans certains cas, elle cite des arrêts rendus antérieurement. Une « troisième voie »76 a été trouvée « entre le déni pur et simple du précédent, jamais cité, et la reconnaissance du précédent comme liant la Cour de cassation »77. Le précédent n’est alors pas pris en compte dans sa fonction de norme obligatoire, c’est-à-dire de norme imposée pour l’avenir, mais dans sa fonction de rappel des solutions qui ont été rendues. Il s’agit d’un « précédent rétrospectif »78. Celui-ci « ne dit pas ce qui doit être, il tient compte de ce qui a été »79. Or cette pratique pourrait être étendue aux juridictions du fond, « en ayant présent à l’esprit que la portée jurisprudentielle de fait prêtée à la décision est naturellement, dans ce cas, plus limitée que celle d’un arrêt de la Cour de cassation »80. Le rapport intitulé « La diffusion des données décisionnelles et la jurisprudence » formule une recommandation en ce sens81. Il suggère, « tout en évitant l’écueil d’une motivation “par référence” »82, de « permettre aux juridictions du fond de faire état de décisions précédemment rendues par des juridictions du fond entre d’autres parties, spécialement les décisions des juridictions du fond signalées par la Cour de cassation pour leur intérêt particulier »83. En outre, les juges du fond pourraient développer leur motivation lorsqu’ils s’écartent de l’interprétation d’un texte réalisée par la juridiction à laquelle ils appartiennent ou par eux-mêmes, ou encore lorsqu’ils s’écartent de la position majoritairement retenue par les autres juridictions du fond84. Cette « bonne pratique »85 permettrait de mieux comprendre pourquoi ils s’écartent de la solution jusqu’à présent retenue ou pourquoi ils la font évoluer. De plus, il est possible d’« admettre que la Cour de cassation, dans les motifs de sa décision, puisse, le cas échéant, faire état de décisions des juridictions du fond, sans leur donner pour autant valeur de précédent obligatoire »86. La prise en compte des précédents pourrait permettre d’améliorer la qualité des décisions rendues en renforçant leur motivation. Il est donc possible de penser que le moment est venu « de libérer le précédent de son mariage forcé avec l’obligatoire et de s’intéresser aux services qu’il peut rendre à l’interprétation uniforme du droit »87.

Notes de bas de page

1J. Carbonnier : Droit civil, Tome I, Introduction, PUF, coll. « Quadrige », 2e éd., 2017, pp. 267-268, n° 142.

2Ibid.

3Art. L. 10 CJA, tel que complété par la loi n° 2016-1321 du 7 octobre 2016 pour une République numérique, JORF n° 0235 du 8 octobre 2016, texte n° 1, art. 20.

4Art. L. 111-13 COJ, tel que créé par la loi n° 2016-1321, préc., art. 21.

5Loi n° 2016-1321, préc. V. égal. La jurisprudence dans le mouvement de l’open data, Actes du colloque à la Cour de cassation, 14 oct. 2016 : JCP G suppl. n° 9, 2017.

6Art. L. 111-13 COJ et L. 10 CJA, tels que modifiés par la loi n° 2019-222 du 23 mars 2019 de programmation 2018-2022 et de réforme pour la justice, art. 33 ; JORF n° 0071 du 24 mars 2019, texte n° 2.

7Décret n° 2020-797 du 29 juin 2020 relatif à la mise à la disposition du public des décisions des juridictions judiciaires et administratives ; JORF n° 0160 du 30 juin 2020, texte n° 1. Le dispositif a été complété par le décret du 30 septembre 2021 relatif à la mise à la disposition du public des décisions de justice rendues par les juridictions judiciaires et administratives au moyen de deux traitements automatisés de données à caractère personnel (décret n° 2021-1276, relatif aux traitements automatisés de données à caractère personnel dénommés « Décisions de la justice administrative » et « Judilibre » ; JORF n° 0229 du 1er octobre 2021, texte n° 14).

8Arrêté du 28 avril 2021 pris en application de l’article 9 du décret n° 2020-797 du 29 juin 2020 relatif à la mise à la disposition du public des décisions des juridictions judiciaires et administratives ; JORF n° 0101 du 29 avril 2021, texte n° 16.

9L. Cadiet (dir.), Mission d’étude et de préfiguration sur l’ouverture au public des décisions de Justice : L’open data des décisions de justice, nov. 2017, p. 14 (www.justice.gouv.fr) ; S. Merabet : Vers un droit de l’intelligence artificielle, Thèse, Paris, Dalloz, coll. « Nouvelle Bibliothèque de Thèses », 2020, n° 223.

10Conseil d’État : Puissance publique et plateformes numériques : accompagner l’« ubérisation », étude annuelle 2017, Paris, La documentation française, coll. « Les Études du Conseil d’État », sept. 2017, p. 27.

11L. Cadiet (dir.) : L’open data des décisions de justice, op. cit., p. 14.

12Arrêté du 27 juin 1989 relatif à l’enrichissement du vocabulaire de l’informatique ; JORF du 16 septembre 1989, annexe I.

13Trésor de la langue française : dictionnaire de la langue du XIXe et du XXe siècle, v° Chance, sens II.

14Ibid., v° Succès, sens A.

15F. RouviÈre, « La justice prédictive, version moderne de la boule de cristal », RTD civ. 2017, 527.

16Trésor de la langue française, op. cit., v° Prédiction, sens A.

17L. Cadiet (dir.) : L’open data des décisions de justice, op. cit., p. 14.

18Y. Meneceur, « Justice et intelligence artificielle : la confiance naîtra d’une réglementation internationale » : Dalloz IP/IT 2021, 247.

19L. Cadiet, C. Chainais et J.-M. Sommer (dir.), S. Jobert et E. Jond-Necand (rapp.) : La diffusion des données décisionnelles et la jurisprudence, Rapport remis à la première présidente de la Cour de cassation et au procureur général près la Cour de cassation ‒ juin 2022, disponible en ligne sur le site de la Cour, p. 26.

20Ibid.

21Trésor de la langue française, op. cit., v° Performatif, sens B.

22J. L. Austin : Quand dire c’est faire, trad. G. Lane, Paris, Points, coll. « essais », 1991.

23L. Godefroy, « La performativité de la justice “prédictive” : un pharmakon ? » : D. 2018, 1979 ; V. Vigneau, « Le passé ne manque pas d’avenir » : D. 2018, 1095 ; J.-P. Buyle, A. van den Branden, « La robotisation de la justice », in L’intelligence artificielle et le droit, H. Jacquemin, A. de Streel (dir.), Bruxelles, Larcier, 2017, pp. 259 et s., v. spéc. n° 30.

24S.-M. FerriÉ, « Les algorithmes à l’épreuve du droit au procès équitable » : JCP G 2018, 297 ; Procédures 2018, étude 4.

25A. Garapon, « Les enjeux de la justice prédictive » : JCP G 2017, doctr. 31 ; RPPI oct. 2016, étude 4.

26M. Dochy : La dématérialisation des actes du procès civil, Thèse, Paris, Dalloz, coll. « Nouvelle Bibliothèque de Thèses », 2021, n° 388.

27L. Cadiet, A. Debet, R. DupeyrÉ, P. Deumier, « Les conditions de diffusion des décisions de justice représentent un enjeu essentiel de la mise en œuvre du projet de leur mise à disposition au public » : JCP G 2018, 170.

28CEPEJ : Charte éthique européenne d’utilisation de l’intelligence artificielle dans les systèmes judiciaires et leur environnement, 3-4 déc. 2018, n° 35 (www.coe.int/fr).

29L. Cadiet, C. Chainais et J.-M. Sommer (dir.), S. Jobert et E. Jond-Necand (rapp.) : La diffusion des données décisionnelles et la jurisprudence, op. cit., pp. 58-59.

30A. Garapon : La prudence et l’autorité : l’office du juge au XXIe siècle, mai 2013, IHEJ, juill. 2013, pp. 60 et s. (http://ihej.org/).

31L. Cadiet (dir.) : L’open data des décisions de justice, op. cit., v. « Contribution de Mme Pascale Deumier », pp. 187-193, v. spéc. p. 190. V. aussi : I. Sayn, « Connaître la production des juridictions ou prédire les décisions de justice ? » : 28 mars 2018 (http://halshs.archives-ouvertes.fr) ; S. Bories, « De la jurimétrie à la juristique… ou de la lettre au chiffre », in Droit et informatique : l’hermine et la puce, F. R. Bull (dir.), Paris, Masson, coll. « Fredrik R. Bull 11 », 1992, pp. 175 et s.

32M. Dochy : La dématérialisation des actes du procès civil, op. cit., n° 388.

33P. GiambiasiI, « La mémoire numérique des décisions judiciaires » : D. 2017, 1483 ; École de droit Sciences Po, Predictice : Les enjeux éthiques de la justice prédictive, Livre blanc, oct. 2018, Wolters Kluwer, nov. 2018, pp. 57-60 (www.sciencespo.fr).

34L. Cadiet, C. Chainais et J.-M. Sommer (dir.), S. Jobert et E. Jond-Necand (rapp.) : La diffusion des données décisionnelles et la jurisprudence, op. cit., recommandations nos 1 à 4, pp. 76 et s.

35V. notamment les trois rapports de la mission de recherche Droit et Justice : C. Bourreau-Dubois (dir.) : La barémisation de la justice. Une approche par l’analyse économique du droit, févr. 2019 ; I. Sayn (dir.) : Les barèmes (et autres outils techniques d’aide à la décision) dans le fonctionnement de la justice, sept. 2019 ; S. Gerry-VerniÈres (dir.) : La barémisation de la justice, mai 2020 (rapports disponibles sur le site Archive ouverte HAL, http://halshs.archives-ouvertes.fr). V. égal. La barémisation de la justice, colloque à la Cour de cassation, 17 déc. 2020 (http://www.courdecassation.fr/agenda-evenementiel/la-baremisation-de-la-justice).

36M. Dochy : La dématérialisation des actes du procès civil, op. cit., n° 389.

37M.-C. Lasserre, « L’intelligence artificielle au service du droit : la justice prédictive, la justice du futur ? » : LPA 2017, n° 130, 6, v. spéc. nos 12-14 ; D. Cholet, « La justice prédictive et les principes fondamentaux du procès civil », in La justice prédictive, R. SÈve (dir.), Actes du colloque « La justice prédictive. Risques et avenir d’une justice virtuelle », organisé à Laval, 6 avr. 2018, Paris, Dalloz, coll. « Archives de philosophie du droit », 2018, pp. 223-236, v. spéc. pp. 226-230.

38B. Dondero, « Justice prédictive : la fin de l’aléa judiciaire ? » : D. 2017, 532, n° 15.

39S. Amrani-Mekki, « Justice prédictive et accès au juge. Le point de vue d’une universitaire », in La justice prédictive, Actes du colloque organisé par l’Ordre des avocats au Conseil d’État et à la Cour de cassation, 12 févr. 2018, Paris, Dalloz, coll. « Thèmes et commentaires », 2018, pp. 49 et s., v. spéc. n° 14 ; M.-C. Lasserre, « L’intelligence artificielle au service du droit : la justice prédictive, la justice du futur ? » : art. préc., v. spéc. n° 5.

40M. Dochy : La dématérialisation des actes du procès civil, op. cit., n° 390.

41L. Godefroy, « La performativité de la justice “prédictive” : un pharmakon ? » : art. préc.

42M. Dochy : La dématérialisation des actes du procès civil, op. cit., n° 387.

43J.-A.-N. de Caritat, marquis de Condorcet : Essai sur l’application de l’analyse à la probabilité des décisions rendues à la pluralité des voix, Paris, 1785 ; E. Barbin, Y. Marec, « Les recherches sur la probabilité des jugements de Simon-Denis Poisson », in Histoire et Mesure, 1987, vol. 2, n° 2, pp. 39-58 ; École de droit Sciences Po, Predictice : Les enjeux éthiques de la justice prédictive, op. cit., pp. 14-22 ; A. Supiot : La gouvernance par les nombres. Cours au Collège de France (2012-2014), Institut d’études avancées de Nantes, Fayard, coll. « Poids et mesures du monde », 2015, pp. 142-148.

44M. Dochy : La dématérialisation des actes du procès civil, op. cit., n° 398.

45Cour EDH, 29 nov. 2016, Paroisse gréco-catholique Lupeni et autres c/ Roumanie, n° 76943/11, § 116.

46Civ. 1re, 11 juin 2009, n° 07-14.932 : Bull. civ. I, n° 124 ; D. 2009, 2599, obs. I. Gallmeister ; D. 2009, 2058, chron. C. Creton ; D. 2009, 2567, chron. N. Molfessis.

47Civ. 1re, 21 mars 2000, n° 98-11.982 : D. 2000, 593, note C. ATIAS ; RTD civ. 2000, 592, obs. P.-Y. Gautier ; RTD com. 2000, 707, obs. B. Bouloc ; RTD civ. 2000, 666, obs. N. Molfessis.

48M.-C. Lasserre, « L’intelligence artificielle au service du droit : la justice prédictive, la justice du futur ? » : art. préc., n° 5.

49Cour suprême du Wisconsin, Loomis v. Wisconsin, arrêt 881, NW 2d 749 (Wis. 2016).

50Proposition de loi d’orientation et de programmation pour le redressement de la justice, n° 7, Sénat, 24 oct. 2017, art. 6 et 9.

51M. Dochy : La dématérialisation des actes du procès civil, op. cit., nos 396 et 399.

52P. Giambiasi, « La mémoire numérique des décisions judiciaires » : art. préc.

53L. Godefroy, « La performativité de la justice ‘‘prédictive’’ : un pharmakon ? » : art. préc.

54Ibid.

55F. GuÉranger, « Réflexions sur la justice prédictive » : Gaz. Pal. 2018, n° 13, 15.

56P. Deumier, « La justice prédictive et les sources du droit : la jurisprudence du fond », in La justice prédictive, R. SÈve (dir.), op. cit., pp. 49-66, v. spéc. pp. 60-66.

57M. Dochy : La dématérialisation des actes du procès civil, op. cit., n° 421.

58L. PÉcaut-Rivolier, S. Robin, « Justice et intelligence artificielle, préparer demain – épisode I », Dalloz actu. 14 avr. 2020.

59L. Godefroy, « La performativité de la justice ‘‘prédictive’’ : un pharmakon ? » : art. préc.

60B. Barraud, « L’algorithmisation de l’Administration » : RLDI 2018/150, n° 5257.

61M. Dochy : La dématérialisation des actes du procès civil, op. cit., n° 399 ; A. Garapon, « Les enjeux de la justice prédictive » : art. préc. ; P. Giambiasi, « La mémoire numérique des décisions judiciaires » : art. préc. ; D. Bourcier, « Neutralité et arbitraire dans les systèmes experts juridiques » ?, in Le droit, l’informatique et l’arbitraire, Actes du colloque à Paris, 7 déc. 1989, Epicure, Paris, Publications de la Sorbonne, coll. « Homme et société », 1991, pp. 45 et s.

62L. Cadiet, C. Chainais et J.-M. Sommer (dir.), S. Jobert et E. Jond-Necand (rapp.) : La diffusion des données décisionnelles et la jurisprudence, op. cit., pp. 129 et s. ; B. Dondero, « Justice prédictive : la fin de l’aléa judiciaire ? » : art. préc., n° 36.

63J. Bell, contribution écrite, reprise dans le rapport « La diffusion des données décisionnelles et la jurisprudence », L. Cadiet, C. Chainais et J.-M. Sommer (dir.), S. Jobert et E. Jond-Necand (rapp.), op. cit., p. 101.

64Ibid.

65Ibid.

66Ibid.

67Ibid.

68M. Lasser, contribution écrite, reprise dans le rapport « La diffusion des données décisionnelles et la jurisprudence », L. Cadiet, C. Chainais et J.-M. Sommer (dir.), S. Jobert et E. Jond-Necand (rapp.), op. cit., p. 102.

69Ibid.

70Ibid.

71Civ. 3e, 27 mars 1991, n° 89-20.149 : Bull. civ. III, n° 101 ; Civ. 1re, 4 avr. 1991, n° 90-04.005 : Bull. civ. I, n° 125 ; Civ. 2e, 2 avr. 1997, n° 95-17.937 : Bull. civ. II, n° 102 ; JCP G 1997, II, 22901, note E. du Rusquec ; Gaz. Pal. 1997, 2, 654, note C. Puigelier ; Justices 1997, n° 8, p. 140, obs. G. Wiederkehr ; Com. 6 mai 1991, n° 89-13.131 : Bull. civ. IV, n° 152.

72Civ. 2e, 15 nov. 1961 : Bull. civ. II, n° 753 ; Civ. 2e, 8 mai 1967 : Bull. civ. II, n° 170 ; Civ. 3e, 6 févr. 1969 : Bull. civ. III, n° 119 ; Com. 13 avr. 1964 : Bull. civ. IV, n° 179.

73Com., 8 juin 1993, n° 90-16.634 : Bull. civ. IV, n° 224.

74M. Dochy : La dématérialisation des actes du procès civil, op. cit., n° 397.

75En vertu de cet article : « Il est défendu aux juges de prononcer par voie de disposition générale et réglementaire sur les causes qui leur sont soumises ».

76P. Deumier, « Et pour quelques signes de plus : mentionner les précédents » : RTD civ. 2016, 65.

77L. Cadiet, C. Chainais et J.-M. Sommer (dir.), S. Jobert et E. Jond-Necand (rapp.) : La diffusion des données décisionnelles et la jurisprudence, op. cit., recommandation n° 10, p. 103.

78P. Deumier, « Et pour quelques signes de plus : mentionner les précédents » : art. préc.

79Ibid.

80L. Cadiet, C. Chainais et J.-M. Sommer (dir.), S. Jobert et E. Jond-Necand (rapp.) : La diffusion des données décisionnelles et la jurisprudence, op. cit., recommandation n° 10, p. 103.

81Ibid., recommandation n° 10, pp. 14-15.

82Ibid.

83Ibid.

84Ibid., recommandation n° 25, p. 136.

85Ibid.

86Ibid., pp. 14-15.

87P. Deumier, « Et pour quelques signes de plus : mentionner les précédents » : art. préc.

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