La Cour de cassation veut éliminer les divergences de jurisprudence grâce à l'IA
Dans un souci d'égalité devant la loi, les magistrats de la Cour de cassation doivent sans cesse vérifier que les jurisprudences ne divergent pas entre les différents tribunaux français. Ce travail est fastidieux étant donné la masse de données à traiter manuellement au quotidien. D'où l'idée de développer un système d'apprentissage automatique capable de détecter les divergences pour ensuite les éliminer.
La Cour de cassation collabore avec le Lab IA, une entité rattachée à l'administration publique Etalab au sein de la Direction interministérielle du numérique (Dinum), et l'équipe-projet ALMAnaCH de l'Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria) pour faciliter le travail des juges. L'objectif : identifier automatiquement les divergences des jurisprudences pour les éliminer.
La Cour de cassation est la plus haute juridiction de l'ordre judiciaire. Elle a pour rôle de vérifier la bonne application de la loi française par les tribunaux inférieurs. Or, il est indispensable de lisser les divergences d'interprétation de la loi (jurisprudence) dans un souci d'égalité des citoyens devant la loi. Actuellement, ce travail repose exclusivement sur l'expertise humaine (magistrats, fonctionnaires de la Cour de cassation et analyses d'universitaires dans les revues juridiques) via la comparaison de centaines de milliers de décisions.
Recourir à l'intelligence artificielle
Compte tenu de cette masse de données qui ne cesse de s'accroître, le recours à l'intelligence artificielle semble être une solution adéquate. Ce sont Benoît Sagot, Rachel Bawden, spécialistes du traitement automatique des langues (TAL) et Thibault Charmet, ingénieur, qui ont travaillé sur un système capable de détecter les divergences automatiquement. Leurs travaux ont fait l'objet d'une étude scientifique.
L'identification de décisions de justice similaires peut s'automatiser dès lors que l'on sait mesurer automatiquement la similarité entre deux décisions. Pour ce faire, les chercheurs ont développé un modèle de prédiction de titrages à partir des sommaires. Ils ont ainsi attribué un titrage aux décisions qui n'en avaient pas puis ils ont fourni des titrages supplémentaires à toutes les décisions. Ils ont modélisé la prédiction de titrages à partir des sommaires à la manière d'une tâche de traduction automatique.
Une approche validée par les juristes
Pour évaluer la pertinence de leur approche, ils ont demandé à des experts de la Cour de cassation d'effectuer le même travail. Ces expériences ont montré que l'approche automatique donnait des résultats similaires aux jugements des experts et que les titrages supplémentaires renforçaient les similitudes.
Le modèle final va être intégré dans la pratique quotidienne de la Cour de cassation. D'autres pistes d'amélioration sont également envisagées.
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