Le développement des technologies numériques, du recours à des données massives et aux applications de l’intelligence artificielle dans le monde du droit ne manquent pas de susciter des interrogations sur les manières de juger, l’avenir des professions juridiques et les droits des citoyens. Trop souvent, les débats portent sur l’IA, en englobant sous ce terme l’ensemble des processus de numérisation, de recours à des données massives et aux algorithmes, ce qui est source de confusion. Une clarification s’impose, pour mieux saisir ce que les nouvelles technologies impliquent pour le droit et la justice. Une tribune de Thierry Kirat, Directeur de recherche au CNRS, Université Paris Dauphine – Professeur attaché à l’Université Paris Sciences & Lettres.
Le numérique, données massives, les algorithmes, de quoi parle-t-on ?
La forme le plus simple, sans contenu en IA, des nouvelles technologie est la numérisation, qui permet de dématérialiser les procédures, qu’il s’agisse de la saisine d’un tribunal ou de relations avec un avocat, ou encore d’actes notariés. Une modalité plus complexe est celle des algorithmiques de matching, qui font une intermédiation entre une offre (des cabinets d’avocats, par exemple) et une demande (des personnes qui souhaitent consulter un avis juridique d’un professionnel), alors que d’autres algorithmes sont dédiés à la résolution des différends en ligne, ce que la loi de programmation 2018-2022 et de réforme de la justice de 2019 promeut. Au bout de la gamme des technologies, on trouve les algorithmes d’apprentissage, qui supposent le traitement de données massives afin d’aboutir à des résultats, souvent sous la forme de scores. C’est ici que les applications de « justice prédictive » se situent. Leur vocation prédictive est discutée, et l’on tend à les associer à une logique d’analytics.
L’open data des décisions de justice, quel impact ?
Parmi les « legal techs » présentes sur le marché des services juridiques en France, celles qui fournissent des applications de justice « prédictive » sont celles qui ont le plus à gagner de la mise en œuvre de l’open data des décisions judiciaires, qu’un décret du 29 juin 2020, puis un arrêté du 28 avril 2021 viennent de mettre en musique, en donnant un calendrier pour la mise à disposition du public des décisions des juridictions administratives avant le 30 juin 2022, et avant le 30 septembre 2025 pour les décisions des judiciaires – en fixant des dates intermédiaires pour les conseils de prud’hommes et les tribunaux de commerce. Dépendant jusque-là essentiellement des dispositifs de recueil des décisions des juridictions supérieures (cours d’appel et cour de cassation, dans l’ordre judiciaire), les entreprises concernées pourront bénéficier d’une masse de décision considérablement augmentées (de l’ordre de 2 millions de décisions annuelles contre quelques centaines de milliers actuellement), qui alimenteront les algorithmes d’apprentissage et pourraient à terme améliorer la qualité de leurs résultats.
Vers une segmentation du conseil juridique ?
Selon une étude australienne, les outils de conseil juridique automatisés (Automated Legal Advice Tools), regroupent un certain nombre d’éléments, dont le contenu en IA est variable, puisque ces outils consistent en technologies autonomes (telles que les chatbots juridiques et les assistants virtuels), en « facilitateurs » (enablers) de conseils juridiques (tels que la rédaction automatisée ou la revue de documents juridiques) et « facilitateurs approfondis » (tels que l’analytics de données juridiques, les outils prédictifs), jusqu’à l’automatisation de conseils juridiques via les contrats intelligents. Selon les auteurs de l’étude, une évolution amorcée dans les années 2010 va dans le sens d’un approfondissement de la composante en intelligence artificielle dans le monde du droit, qui est corrélée avec l’émergence de nouveaux acteurs et une segmentation croissante des professions juridiques. Les « Law Firms » capables de l’inscrire dans l’évolution technologique et d’en tirer profit mettent en danger les cabinets d’avocats de petite taille et incapables d’opérer une mutation technologique.
