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Xavier Ronsin : “Ce logiciel de justice prédictive ne nous apportait aucune plus-value”

30 nov. 2017
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D.R.

Après quatre mois de test de l’outil d’aide à la décision Predictice, le Premier président de la cour d’appel de Rennes a mis fin à l’expérimentation, considérant que les résultats livrés étaient trop aléatoires. “C’est une opération complexe que la motivation intellectuelle d’un juge, une opération subtile qui s’articule à un raisonnement et non à une simple corrélation d’items factuels”, explique Xavier Ronsin. 


Quels objectifs visiez-vous au moment de vous lancer dans cette expérimentation ?
D’abord un objectif de curiosité intellectuelle. La cour d’appel de Rennes a souvent été choisie pour expérimenter de nouvelles pratiques et fonctions. À l’heure de l’engouement envers les nouvelles technologies, j’étais intéressé de voir ce que la justice dite prédictive pouvait concrètement apporter, si une approche nouvelle de la jurisprudence pouvait faire gagner en qualité de décision. Une approche qui aurait été plus statistique, plus quantitative, mais avec des échelles d’appréciations, des comparaisons, des moyennes régionales, des moyennes nationales. La société Predictice proposait en effet de nous fournir un outil performant destiné aux magistrats au titre de l’aide à la décision. La cour d’appel de Douai a tenté l’aventure elle aussi, mais en testant des champs de contentieux soit différents, soit complémentaires des nôtres.

Votre bilan est clair : l’outil n’apporte “aucune plus-value”. Comment avez-vous découvert les limites de Predictice ?
Qui dit test dit bilan. Après quatre mois d’expérimentation, et sans m’être concerté avec mes collègues de Douai, j’ai adressé à la Chancellerie un rapport de synthèse qui concluait sur la déception des magistrats de ma cour. Le logiciel testé n’avait apporté aucune plus-value au travail des magistrats et il comportait des biais de raisonnement. J’ai ensuite provoqué une réunion tripartite avec les magistrats de Douai et la Chancellerie et nous nous sommes aperçus que nos conclusions étaient rigoureusement identiques. Contrairement à nos espoirs, le logiciel ne constituait pas une aide à la décision et les recherches aboutissaient parfois à des résultats aberrants ou inutiles. Par exemple, pour le calcul de l’indemnité d’un salarié en cas de licenciement abusif, le résultat moyen, synthétisant l’ensemble des décisions des chambres sociales des cours d’appel, ignorait totalement que selon les bassins d’emplois et le type de poste, les indemnités – qui sont calculées en fonction du salaire mensuel – sont fort différentes !

“Le logiciel doit être réécrit ou fortement amélioré.”

Comment les concepteurs de Predictice ont-ils réagi ?
Lors de cette réunion, nous avons fait part de nos observations à l’un des dirigeants de la start-up, qui nous a remerciés de nos remarques et a admis que leur produit devait encore se perfectionner. Je ne leur fais aucun procès d’intention et je reste impressionné par l’audace entrepreneuriale des jeunes fondateurs de Predictice, mais aussi de celle d’autres sociétés qui sont sur le même créneau. Leur intuition de la nécessité d’une nouvelle approche de la jurisprudence, plus quantitativiste, reste bonne surtout s’ils évitent de parler de justice “prédictive”. Encore faut-il que le logiciel soit réécrit ou fortement amélioré. 

Vos propres bases de données pourraient-elles vous suffire pour analyser vos décisions ?
Nous disposons de bases de données nationales très complètes sur les décisions de la Cour de cassation et des cours d’appel, en matière civile, sociale et commerciale (pas pénale). Si le moteur de recherche de ces bases est très efficace pour retrouver et analyser telle ou telle décision, il ne permet en revanche aucune approche ou analyse comparative sur le plan géographique ou fonctionnelle (par chambre) des variations, pour des dossiers similaires, d’évaluation du préjudice.

Comment le logiciel Predictice a-t-il pu aboutir à des résultats faussés alors qu’il se fondait sur de bonnes bases de données ?
Dans les versions que nous avons testées, le logiciel n’analyse que la conclusion et non la motivation des décisions. Or dans le cas de décisions en appel, le prisme se restreint aux seuls points qui faisaient débat lors de la décision antérieure, tandis que des éléments très factuels, eux, ne sont pas forcément repris dans le texte analysé par le logiciel. Predictice les a donc ignorés alors qu’ils revêtent une grande valeur. C’est une opération complexe que la motivation intellectuelle d’un juge, une opération subtile qui s’articule à un raisonnement et non à une simple corrélation d’items factuels, avant d’aboutir à un résultat. Ce n’est pas parce que vous établissez des liens de corrélation qu’il y a nécessairement un lien de causalité entre deux items.

“Nul ne parviendra à prédire avec suffisamment de fiabilité le contenu d’une décision.”

Reste la délicate question de l’anonymisation des données personnelles qui figurent sur les décisions de justice…
Le principe d’open data judiciaire, à terme, est censé permettre la communication à tout citoyen de l’ensemble de ces bases de données. La Cour de cassation, en lien avec la direction de l’information légale et administrative (Dila), pseudonymise actuellement les décisions en enlevant le nom des parties pour vendre ces données aux éditeurs juridiques. C’est dans le cadre de son partenariat avec la Chancellerie que la société Predictice a eu accès à ces données auparavant réservées aux magistrats ou aux éditeurs juridiques les ayant achetées. En revanche, tous les professionnels du droit sont en attente de la parution d’un décret sur l’anonymisation des décisions de justice qui préserverait les citoyens de tout risque de réidentification face à la formidable puissance d’analyse des logiciels disponibles sur Internet.

Le concept de justice prédictive a-t-il vraiment un sens, finalement ?
Je ne le crois pas. L’aléa est inhérent au jugement, même s’il est naturel de tenter de le réduire par une connaissance plus fine de la jurisprudence et des critères du raisonnement des juges. Nul ne parviendra jamais à prédire avec suffisamment de fiabilité le contenu de la décision d’un juge. Ou alors on ne comprend pas pourquoi un juge a été saisi par des plaideurs si la solution attendue de lui était si évidente. Je l’exclus aussi, en l’état, en matière pénale. Il est d’ailleurs possible que les données pénales – qui sont nominatives et donc protégées en tant que telles – soient exclues de l’open data judiciaire. Le juriste Loïc Cadiet est actuellement chargé d’une mission pour étudier dans quelles conditions l’ouverture pourrait se faire (comme prévu par la loi pour une République numérique), notamment au regard d’un règlement européen sur les données personnelles qui entre en application en mai 2018, le RGPD. Si les données pénales devaient être intégrées à l’ouverture des données judiciaires, il faudrait alors modifier la loi Informatique et Libertés de 1978.

La morale de tout cela n’est-elle pas qu’il faut confier au ministère de la Justice le soin d’élaborer son propre outil de justice prédictive ?
Encore une fois, je n’aime pas le terme de “prédictivité”, qui est un leurre. Mais ce ne serait pas illégitime en effet que la puissance publique conçoive elle-même, ou supervise, avec un cahier des charges exigeant, la création, au profit des juges et pourquoi pas des avocats, de logiciels d’aide à la décision. Mais la Chancellerie a déjà de multiples et vastes sujets à traiter dont Portalis (le portail “Justice”), le chantier de la dématérialisation et de la numérisation des documents pour que chaque particulier puisse un jour suivre l’évolution de son affaire par Internet, ou encore saisir un juge par Internet et non par assignation. Nous avons besoin d’avoir une nouvelle approche de la jurisprudence qui ne soit plus uniquement individuelle ou régionale (postulant faussement que la justice bretonne diffère de la justice savoyarde), mais qui opère des rapprochements, sous couvert d’une certification de qualité du raisonnement du logiciel que la puissance publique pourrait attribuer.

Propos recueillis par Soazig Le Nevé