Thèse soutenue

La prédiction judiciaire par les algorithmes

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Auteur / Autrice : Anaïs Coletta
Direction : Gustavo Vieira da Costa CerqueiraGuillaume Zambrano
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences juridiques
Date : Soutenance le 22/11/2021
Etablissement(s) : Nîmes
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Risques et Société (Nîmes ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CHROME (Nîmes) - Détection- évaluation- gestion des risques CHROniques et éMErgents (CHROME) / Université de Nîmes / CHROME
Jury : Président / Présidente : Frédéric Rouvière
Examinateurs / Examinatrices : Alexandra Bensamoun, Mustapha Mekki, Marina Teller, Michelle Cumyn
Rapporteurs / Rapporteuses : Frédéric Rouvière, Alexandra Bensamoun

Résumé

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Les juristes ont toujours effectué des prédictions sur le traitement judiciaire qui pouvait être apporté à une affaire. Ces prédictions étaient souvent fondées sur l'expérience, et donc de nature empirique. En offrant une puissance de calcul très importante, l'intelligence artificielle fournit de nouvelles perspectives en matière de prédiction judiciaire. L'objectif de cette étude est d'analyser la possibilité de la prédiction judiciaire et d'envisager les incidences de son utilisation tant sur l'office du juge que sur les professionnels de justice. En effet, de nombreux détracteurs précisent que la prédiction judiciaire algorithmique serait une ineptie tenant le caractère unique de chaque litige tranché par les juges. Pour les détracteurs, l'aléa judiciaire constitue un obstacle insurmontable à cette prédiction. Pourtant la prédiction judiciaire, empirique ou algorithmique, repose sur cet aléa. Même si l'aléa est un perturbateur de cette prédiction, la notion familière de cas permet de contourner cet obstacle qui ne s'avère, en réalité, pas insurmontable. La notion de similitude existe en droit et le principe d'égalité des citoyens devant la justice prescrit un traitement judiciaire identique des espèces juridiquement identiques ou semblables. La modélisation algorithmique des cas en vue d'une prédiction judiciaire est donc possible même si chaque technique informatique, existante à ce jour, présente ses limites. Nonobstant, la technique la plus récente des algorithmes auto-apprenant, dit de machine learning, offre à ce jour des résultats prometteurs. Dès lors la question des incidences de l'utilisation des prédictions judiciaires par les juges et les auxiliaires de justice se pose. Seront étudiées les principales critiques dirigées à l'encontre de l'utilisation des applications prédictives : l'effet performatif des algorithmes, le profilage des magistrats, la "déshumanisation" de la justice et l'ubérisation des services juridiques par le prisme de la promotion des modes alternatifs de règlement des conflits et des conséquences sur la profession d'avocat.