Ces « legaltechs » qui bouleversent le monde du droit

La loi sur tablette. Nick Youngson, CC BY-SA

Le big data fait une entrée remarquée dans le monde du droit : témoins, le nombre croissant d’articles de presse, de colloques et de commissions consacrés à la « justice prédictive » ; le développement de start-up, baptisées « legaltechs » ; la diversification des éditeurs juridiques vers la « jurisprudence chiffrée », autant d’évolutions qui suscitent des interrogations légitimes. Les algorithmes d’intelligence artificielle qui traitent ces méga-données ont-ils substitué une justice de machines intelligentes à la justice des hommes ?

Justice prédictive

L’attention des juristes et des analystes portent essentiellement sur la « justice prédictive ». De quoi s’agit-il ? De systèmes informatiques, d’algorithmes de calcul, dotés d’une très grande puissance d’extraction de données sur le web, qui tendent à établir une estimation de chances de gagner un procès, d’avoir gain de cause dans une procédure judiciaire, d’obtenir un certain montant monétaire (des dommages-intérêts, une pension alimentaire…), dans différents domaines : divorce, licenciement, troubles de voisinage, etc. Alors qu’aux États-Unis, des applications existent en matière pénale pour prédire le risque de récidive, le domaine des legaltechs françaises est restreint à la justice civile ou administrative.

Start-ups et éditeurs juridiques

En France, deux types d’acteurs sont présents sur le marché de la justice prédictive : les éditeurs juridiques classiques et les start-up. Les premiers, familiers de la production de bases de jurisprudence, ont développé une offre enrichie d’exploitation informatique de ces données. Ainsi, Dalloz et les Éditions Francis Lefebvre mettent en ligne un service de « jurisprudence chiffrée ». LexisNexis fait de même, sur le contentieux de l’indemnisation dans différents domaines du droit privé. Ces outils permettent de repérer, avec une grande précision, les montants d’indemnisation perçus par un certain profil de justiciable devant toutes les cours d’appel et, parfois, des juridictions du premier degré. Quant aux start-up, elles sont à ce jour peu nombreuses en France. Les deux plus actives sont Case-Law Analytics, émanation de l’INRIA, et Predictice. Elles comprennent, parmi leurs fondateurs, un juriste. Predictice est expérimentée par deux cours d’appel (Rennes et Douai) et le Barreau de Lille.

Les visages des Legaltechs

En réalité, les activités des legaltechs, sont diverses :

  • La justice prédictive : calcul de probabilités à partir de décisions de justice, systèmes intelligents et d’intelligence artificielle, visualisation de données issues du big data.

  • Les outils de gestion de l’information : production automatisée de documents juridiques, certification de documents, réalisation de formalités et de dépôts en ligne (par exemple introduction d’une instance), programmation de contrats intelligents (mis à jour automatiquement en cas de changement législatif ou réglementaire), revue de documents.

  • Les outils de résolution des conflits en ligne.

Les legalTechs sont probablement plus « legal » que « tech ». Peu d’entre elles sont présentes dans la justice prédictive. Une étude du cabinet d’audit Day One réalisée sur 140 start-up dans le monde montre certes que leur nombre augmente considérablement depuis 2013 (figure ci-dessous), mais aussi moins que 11 % d’entre elles seulement entrent dans la catégorie « justice prédictive ».

Kirat, CC BY

Le monde des Legaltechs n’est donc pas homogène. Certaines d’entre elles se limitent à fournir de l’information (pour trouver un avocat ou un notaire), d’autres offrent des prestations utiles pour rationaliser le travail des professionnels du droit (par exemple : mener une veille juridique automatique, concevoir des smart contacts). D’autres encore visent au règlement de conflits en ligne.

L’étude estime que les perspectives d’avenir les plus prometteuses sont dans la justice prédictive. Elles sont conditionnées par les développements technologiques à venir (notamment le passage du machine learning au deep learning). Pour l’heure, les algorithmes exploitent les bases de données juridiques existantes, qui comprennent les décisions des cours supérieures et des cours d’appel. Peu de décisions de juridictions de premier niveau sont disponibles. Or, la loi sur la République numérique du 7 octobre 2016 (dite loi Lemaire) prévoit dans son article 21 que « les décisions rendues par les juridictions judiciaires sont mises à la disposition du public à titre gratuit dans le respect de la vie privée des personnes concernées ». Si cette disposition est mise en œuvre, elle aura pour effet d’enrichir considérablement les données utilisables par les producteurs d’algorithmes prédictifs.

Or, la création de valeur provient davantage des données que des algorithmes, souvent développés en open source. Un rapport de France Stratégie estime que « la valeur […] provient des données nécessaires à l’apprentissage bien plus que de l’algorithme ». L’enrichissement des bases jurisprudentielles avec les décisions des juridictions de premier degré donnera davantage de matière première aux legaltechs, peut-être également davantage de précision dans les résultats.

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