La normativité des algorithmes des pouvoirs publics

The normativity of public authorities' algorithms

• Auteur / Autrice : Inès Belkasmioui
• Direction : Vincent Cattoir-jonville
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Droit public
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2020
• Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des Sciences Juridiques, Politiques et de Gestion (Lille ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche Droits et Perspectives du Droit
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : LERDP - L'Equipe de recherches en droit public

Mots clés

Mots clés libres

Normativité

Théorie du droit

Droit public

Droit du numérique

Algorithmes

Computer law

Theory of Law

Normativity

Algorithms

Résumé

Les pouvoirs publics utilisent des algorithmes, que ce soit pour accélérer le traitement de données en quantité importante, automatiser la récolte d'informations ou pour accompagner et fonder leur prise de décision. Ces algorithmes peuvent être de plusieurs formes : certains sont non évolutifs, c'est-à-dire que sans intervention humaine sur le code, l'algorithme ne sera pas amené à évoluer. Les résultats de ce type d'algorithmes sont plus faciles à comprendre et leur comportement sont plus facilement prévisibles. En revanche les algorithmes dits d'apprentissage ont un comportement plus difficilement prévisible et leurs résultats, ainsi que leur structure, sont évolutifs et variables. En effet, les algorithmes d'apprentissage sont évolutifs puisqu'ils changent et « apprennent » à résoudre des problèmes au fur et à mesure qu'ils traitent des données. L'utilisation d'algorithmes par les pouvoirs publics n'est pas sans risque, puisque leurs résultats peuvent être biaisés et produire des résultats susceptibles de porter atteinte à des droits et libertés fondamentaux des usagers. Il n'est pas sans intérêt de s'intéresser à rechercher et démontrer l'existence éventuelle d'une normativité de ces algorithmes. En effet, dans le cas où une normativité des algorithmes était existante, il est nécessaire d'encadrer et contrôler leur existence, leur production et leur utilisation, de la même manière qu'est encadrée et controlée aujourd'hui l'élaboration et la mise en œuvre de la norme juridique contraignante et obligatoire. Le sujet également trouve son intérêt dans le fait qu'il revient à s'interroger sur les autres définitions de la normativité qui permettront d'inclure l'algorithme.

Public authorities use algorithms to speed up the processing of large quantities of data, to automate the collection of informations, but more generally, they can use algorithms to support or base their decision-making. These algorithms can take several forms. Some are traditional, which means that without human intervention on the code, the algorithm will not change. The results of this type of algorithms are easier to understand and their behavior is more easily predictable. On the other hand, so-called machine-learning algorithms' behavior is more difficult to predict and their results, as well as their structure, are scalable and variable. Indeed, machine-learning algorithms are evolutionary because they change and “learn” to solve problems with the data they process. The use of algorithms by public authorities is not without risk, since their results can be biased and can infringe the fundamental rights and freedoms of users. It is interesting to research whether there is a normativity of the algorithms. Indeed, if such a normativity existed, it is important to become aware of it to supervise and control their existence, their production and their use, in the same way legal norms are controlled today. The subject also finds its interest in the fact that it involves to question the other definitions of normativity in order to include the algorithm.