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1) Quelle aide l’IA peut-elle produire pour identifier les éléments pertinents de la jurisprudence ?
L’intelligence artificielle propose déjà une aide significative dans le domaine du droit. En effet plusieurs start-ups en France (p.ex., Doctrine, Legalife, Legalstart, Captain Contrat, Predictice, etc.) et
aux USA (Rocket Lawyer, Legalzoom, eBrevia, NextLaw labs, Lex Machina, LexPredic, etc.) proposent différents types de services allant de la génération des documents juridiques ou judiciaires en
prenant en compte des informations fournies par les utilisateurs jusqu’au calcul des probabilités de
résolution d’un litige, le montant probable des indemnités, l’analyse des contrats, des statistiques sur
les performances des avocats ou le profilage des juges en détectant les décisions prises habituellement
par ces juges dans différentes situations, etc. En France l’initiative « Open Law » concernant
l’ouverture des données juridiques mais aussi la même initiative au niveau européen avec Open Law
Europa, ont comme objectif de faciliter le développement des services décrits ci-dessus. Ces progrès
peuvent augmenter les chances de succès pour les justiciables et s’adressent à la fois aux justiciables et
au monde juridique (p.ex., les avocats).
Tous ces services sont essentiellement fondés sur l’utilisation des techniques d’analyse de données qui
exploitent des larges bases avec des jurisprudences et autres informations concernant des cas antérieurs. Dans ce contexte il y a une catégorie spécifique d’algorithmes développés au cours des dernières années pour des tâches prédictives comme celles évoquées ci-dessus. Ces algorithmes sont appelés algorithmes prédictifs. Aux USA ces algorithmes sont essentiellement utilisés dans des cas
comme l’estimation de la caution avant le procès, la détermination de la peine criminelle, la liberté
conditionnelle, la justice juvénile.
2) L’IA peut-elle automatiser la prise de décision juridique dans des cas où la part de subjectivité est
limitée ?
Il existe une quantité considérable de travaux théoriques concernant la représentation des connaissances et le raisonnement dans le contexte juridique, en utilisant différents types de logiques. Cependant, jusqu'à présent, il existe un nombre de travaux très limité sur les systèmes juridiques qui sont
capables de simuler le raisonnement des juges leur permettant de prendre des décisions indépendamment du domaine d’application de la loi. En effet, les systèmes existants (voir ASHSD-II, CHIRON,
JUDGE, Split-Up, SHYSTER, TAXMAN) ne traitent pas dans sa totalité la complexité du raisonnement des juges et modélisent des tâches très spécifiques dans des domaines particuliers au sein des
systèmes de juridiction des différents pays (par exemple les litiges relatifs aux biens matrimoniaux en
droit anglais, les activités de planification fiscale en vertu de la législation et des codes fiscaux des
États-Unis, la répartition des biens matrimoniaux conformément à la loi australienne sur le droit de la
famille, etc.). Pour autant, la possibilité d'un mécanisme de raisonnement juridique générique (intégrant les différents types de raisonnement utilisés par les juges lors de la prise de leurs décisions) pour
développer des systèmes juridiques (fondés sur l’IA) génériques pouvant être instanciés afin de traiter
différentes situations d'application du droit, est une perspective très prometteuse qui ouvre un nouvel
horizon concernant la contribution de l'intelligence artificielle au domaine juridique.
L’intelligence artificielle (IA) est maintenant capable de mener à bien de nombreuses tâches sophistiquées, y compris le soutien de certains aspects de la prise de décision juridique, en prenant en compte
la loi ou la jurisprudence. Ces tâches sont toutefois largement soutenues de manière isolée par des
systèmes qui sont généralement statiques et spécifiques à un domaine précis (comme c'est le cas des
systèmes évoqués ci-dessus). En outre, ces systèmes fonctionnent souvent comme des « boîtes
noires », capables de fournir une recommandation sans ou avec une justification mais limitée. Or, un
objectif supplémentaire pourrait être de fournir des systèmes unifiés basés sur l'intelligence artificielle,
que nous appelons «bots juridiques», pour soutenir la prise des décisions juridiques en général, en
tenant compte des lois/règlements et des cas passés (jurisprudences) en évolution, et en mettant les
décideurs (p.ex. les juges) au centre du système. En particulier, nous envisageons des systèmes qui
évoluent tout au long de leur cycle de vie, capables de tenir compte des changements dans les législations/réglementations ainsi que des bases de cas antérieurs (jurisprudences) croissant dans le temps.
1) Quelle aide l’IA peut-elle produire pour identifier les éléments pertinents de la jurisprudence ?
L’intelligence artificielle propose déjà une aide significative dans le domaine du droit. En effet plusieurs start-ups en France (p.ex., Doctrine, Legalife, Legalstart, Captain Contrat, Predictice, etc.) et
aux USA (Rocket Lawyer, Legalzoom, eBrevia, NextLaw labs, Lex Machina, LexPredic, etc.) proposent différents types de services allant de la génération des documents juridiques ou judiciaires en
prenant en compte des informations fournies par les utilisateurs jusqu’au calcul des probabilités de
résolution d’un litige, le montant probable des indemnités, l’analyse des contrats, des statistiques sur
les performances des avocats ou le profilage des juges en détectant les décisions prises habituellement
par ces juges dans différentes situations, etc. En France l’initiative « Open Law » concernant
l’ouverture des données juridiques mais aussi la même initiative au niveau européen avec Open Law
Europa, ont comme objectif de faciliter le développement des services décrits ci-dessus. Ces progrès
peuvent augmenter les chances de succès pour les justiciables et s’adressent à la fois aux justiciables et
au monde juridique (p.ex., les avocats).
Tous ces services sont essentiellement fondés sur l’utilisation des techniques d’analyse de données qui
exploitent des larges bases avec des jurisprudences et autres informations concernant des cas antérieurs. Dans ce contexte il y a une catégorie spécifique d’algorithmes développés au cours des dernières années pour des tâches prédictives comme celles évoquées ci-dessus. Ces algorithmes sont appelés algorithmes prédictifs. Aux USA ces algorithmes sont essentiellement utilisés dans des cas
comme l’estimation de la caution avant le procès, la détermination de la peine criminelle, la liberté
conditionnelle, la justice juvénile.
2) L’IA peut-elle automatiser la prise de décision juridique dans des cas où la part de subjectivité est
limitée ?
Il existe une quantité considérable de travaux théoriques concernant la représentation des connaissances et le raisonnement dans le contexte juridique, en utilisant différents types de logiques. Cependant, jusqu'à présent, il existe un nombre de travaux très limité sur les systèmes juridiques qui sont
capables de simuler le raisonnement des juges leur permettant de prendre des décisions indépendamment du domaine d’application de la loi. En effet, les systèmes existants (voir ASHSD-II, CHIRON,
JUDGE, Split-Up, SHYSTER, TAXMAN) ne traitent pas dans sa totalité la complexité du raisonnement des juges et modélisent des tâches très spécifiques dans des domaines particuliers au sein des
systèmes de juridiction des différents pays (par exemple les litiges relatifs aux biens matrimoniaux en
droit anglais, les activités de planification fiscale en vertu de la législation et des codes fiscaux des
États-Unis, la répartition des biens matrimoniaux conformément à la loi australienne sur le droit de la
famille, etc.). Pour autant, la possibilité d'un mécanisme de raisonnement juridique générique (intégrant les différents types de raisonnement utilisés par les juges lors de la prise de leurs décisions) pour
développer des systèmes juridiques (fondés sur l’IA) génériques pouvant être instanciés afin de traiter
différentes situations d'application du droit, est une perspective très prometteuse qui ouvre un nouvel
horizon concernant la contribution de l'intelligence artificielle au domaine juridique.
L’intelligence artificielle (IA) est maintenant capable de mener à bien de nombreuses tâches sophistiquées, y compris le soutien de certains aspects de la prise de décision juridique, en prenant en compte
la loi ou la jurisprudence. Ces tâches sont toutefois largement soutenues de manière isolée par des
systèmes qui sont généralement statiques et spécifiques à un domaine précis (comme c'est le cas des
systèmes évoqués ci-dessus). En outre, ces systèmes fonctionnent souvent comme des « boîtes
noires », capables de fournir une recommandation sans ou avec une justification mais limitée. Or, un
objectif supplémentaire pourrait être de fournir des systèmes unifiés basés sur l'intelligence artificielle,
que nous appelons «bots juridiques», pour soutenir la prise des décisions juridiques en général, en
tenant compte des lois/règlements et des cas passés (jurisprudences) en évolution, et en mettant les
décideurs (p.ex. les juges) au centre du système. En particulier, nous envisageons des systèmes qui
évoluent tout au long de leur cycle de vie, capables de tenir compte des changements dans les législations/réglementations ainsi que des bases de cas antérieurs (jurisprudences) croissant dans le temps.