Droit | CNRS, CMW
E-JURIS
Connaître et analyser la production des juridictions françaises
Droit
L’application de technologies d’extraction de connaissances à la masse considérable des décisions de justice permet de produire des connaissances nouvelles. La collaboration de chercheurs ayant l’expérience de l’analyse des décisions avec des chercheurs en informatique permettra de développer ces techniques et de s’interroger sur leurs conséquences sur l’activité des magistrats.
Problématique
Le développement de l’outil numérique modifie les pratiques de recherche et va multiplier les terrains d’analyse, permettant d’accéder à la connaissance de la production des juridictions, soit 4 millions de décisions environ par an (France). La connaissance des régularités des décisions rendues dans des situations a priori comparables permet parallèlement de proposer des outils d’aide à la décision, ce dont témoigne l’émergence d’une Legaltech proposant aux professionnels du droit des services nouveaux.
Le projet se propose d’une part de s’assurer de la fiabilité les techniques de production de connaissances par l’analyse automatisée de décisions de justice en grand nombre et de les améliorer, d’autre part de s’interroger sur les conséquences de l’amélioration et de la diffusion de ces techniques sur l’activité des magistrats.
Un atelier pluridisciplinaire permettra d’appliquer les méthodes relevant de l’intelligence artificielle a un corpus de 6000 décisions ayant déjà fait l’objet d’un traitement quantitatif « manuel », de façon à confronter les difficultés et les résultats obtenus. Un séminaire réunissant des chercheurs et des professionnels permettra de réfléchir collectivement sur les effets à attendre de l’émergence d’outils d’aide à la décision sur le fonctionnement du droit et de la Justice.
Partenaires
CMW, BETA (UMR 7522), LORIA (UMR 7503), Laboratoire Hubert Curien (UMR 5516), CERCRID, Ministère de la justice, MSH Lyon St-Etienne
Projet financé par la MSH Lyon St-Etienne dans le cadre de son appel à projets thématique 2017.
Année(s) de financement : 2018-2020.