1Legal tech, justice prédictive et, plus encore, intelligence artificielle (IA) en droit sont devenues des sujets à la mode. Mais discours marketing, peur du remplacement par des robots et flou sur les performances brouillent ces informations. De quoi parle-t-on exactement ? Quelles sociétés, quelles technologies, quelles performances réelles se cachent derrière ces mots ? Quels sont les véritables risques pour l’emploi des professionnels de l’information juridique ?

Les termes du débat

2Les consultants anglo-saxons spécialistes de l’informatique juridique l’annoncent : les professions juridiques vont devoir intégrer les technologies de l’intelligence artificielle (IA) dans leur métier, sous peine de se faire dépasser par les applications, appelées legal tech [1] et développées par des start-ups, qui envahissent leur métier et de ne plus pouvoir justifier leurs rémunérations [2]. Aux États-Unis, Ross [3], l’IA développée par IBM à partir de Watson, technologie cognitive, prétend remplacer un jeune avocat. Les avocats français et leurs ordres professionnels s’inquiètent [4]. Les éditeurs juridiques français sont en retard sur les performances en matière de pertinence ou de rapidité d’applications comme Supra Legem, Predictice, CaseLaw Analytics et Doctrine.fr.

3Même les revues juridiques traditionnelles (Semaine Juridique, Recueil Dalloz, etc.) consacrent des tribunes au phénomène IA et droit. On peut rapprocher ces publications d’une note de McKinsey sur l’avenir du travail [5]. Elle prévoit dans le monde entier une automatisation croissante des tâches, pouvant supprimer 5 % des emplois actuels et en modifier beaucoup plus.

Définition des IA en droit

4Les applications dites d’IA en droit sont un sous-ensemble des legal tech, plus innovantes sur le plan technologique que les autres. Soyons clair : ce qu’on appelle IA est, à strictement parler, une discipline scientifique. Par extension, on qualifie aussi d’IA les produits qui se rangent dans ce champ de recherche. On parle bien ici de recherche : on n’en est pas à reproduire le fonctionnement d’une intelligence humaine. Loin de là, même.

5Les technologies utilisées par l’IA en droit sont principalement les systèmes experts (par exemple les logiciels de gestion de contrats). Un système expert est un outil capable de reproduire les mécanismes cognitifs d’un expert, dans un domaine particulier, par des règles logiques. Cette première des voies tentant d’aboutir à l’intelligence artificielle a donné des résultats décevants. À partir d’une centaine de règles, voire moins, certaines se contredisent et il devient nécessaire de les pondérer, ce qui est en fait peu rigoureux ; le coût élevé est un autre écueil.

6C’est l’émergence des deux technologies suivantes qui a relancé les espoirs des spécialistes de la recherche en IA.

• Le machine learning (ML) ou apprentissage statistique automatique [6]. Le ML peut être supervisé (des humains « enseignent » à l’algorithme) ou non supervisé. La particularité du ML est de dépasser les performances des logiciels experts : le deep learning ou apprentissage statistique automatique profond. Un développement du ML, coûteux à l’usage, est pour l’instant peu utilisé dans les IA en droit, particulièrement en droit français.
• Le natural language processing (NLP) ou traitement du langage naturel. Plus précisément, le NLP tel qu’on le pratique aujourd’hui est à base de machine learning et de techniques d’analyse syntaxique (ou parsing). Ce type de NLP a été énormément facilité par la diffusion en open source par Google du logiciel Word2vec (W2V). Word2vec assure une pertinence jusqu’ici inédite aux recherches par mots-clés. Toutefois, si le NLP à la « sauce » ML détecte – indirectement et implicitement – le sens des mots, il ne sait pas en détecter la logique : licéité et illicéité, par exemple, risquent fort d’être similaires pour lui.

Les données comptent plus que les applications

7Sur le plan stratégique, le plus important n’est pas la technologie. La valeur créée par l’intelligence artificielle provient des données nécessaires à l’apprentissage bien plus que de l’algorithme dont les développements se font de manière ouverte (en open source) [7]. Ce sont leurs bases de données qui font l’avance de Google et Facebook. Mettre leurs logiciels en open source accélère l’adoption de l’IA par les développeurs puis par la société dans son ensemble. Une démarche imitée par l’éditeur américain LexisNexis qui donne accès à ses contenus et à son expertise ainsi qu’à ceux de sa filiale LexMachina à cinq legal tech sélectionnées. Lexis espère profiter de leurs innovations.

Ross : points forts et limites

8De fait, on est devant une amélioration radicale de la recherche documentaire en droit : Ross fait les recherches aussi bien et plus vite qu’un jeune collaborateur. C’est ce que confirme une étude réalisée par une firme indépendante (certes payée par IBM) qui parle d’un gain de temps dans les recherches de 30 % [8]. Le cabinet américain Latham & Watkins, implanté à Paris, est en phase de test avec Ross, suivi par de plus petites structures.

9Ross nécessite une interaction homme-machine. Il s’améliore en apprenant des retours des juristes sur ses recherches. C’est de l’apprentissage automatique avec supervision.

10Les limites d’un système comme celui-ci sont principalement de trois ordres :

• la spécialisation matière : Ross est pour l’instant spécialisé uniquement dans la jurisprudence américaine en droit de la faillite (US bankruptcy law) mais la diversité des tâches et des domaines possibles est une caractéristique du machine learning le plus récent ;
• la donnée, c’est du passé : les revirements de jurisprudence de la Cour de cassation, explique le professeur Joël Monéger, resteront très difficiles à anticiper pour un algorithme [9] ;
• le délai d’implémentation en droit français : entre les délais de développement et ceux de disponibilité des décisions judiciaires de première instance, Ross ne pourra pas être implémenté en droit français global avec une pleine efficacité avant un minimum de sept ans.

« Justice prédictive » : calculer les chances de gagner un procès

11Trois outils concentrent l’attention en IA. Predictice et Case Law Analytics sont des outils d’aide à la décision à destination des professionnels du droit. Ils permettent d’accéder à la jurisprudence via un moteur de recherche en langage naturel (NLP). Un algorithme (ML assisté) calcule les probabilités de résolution d’un contentieux, le montant des indemnités potentielles et identifie les moyens de droit ou les faits les plus influents dans les décisions antérieures rendues par les juridictions. Supra Legem, aux fonctionnalités un peu plus basiques, se restreint au droit public mais est gratuit [10].

12Les éditeurs juridiques français traditionnels ne proposent pas de produit incorporant du machine learning, mais ils y travaillent : le groupe Éditions Lefebvre Sarrut collabore avec Predictice ; le groupe LexisNexis a intégré fin janvier 2017 les fonctions de « justice prédictive » de sa filiale Lex Machina à sa principale plateforme américaine Lexis Advance. D’autant que ce sont les éditeurs qui possèdent le commentaire de la jurisprudence (dit aussi doctrine). Or, en droit français, la donnée qui relie entre elles les décisions de justice et permet de les comprendre, c’est la doctrine.

13Côté justice prédictive, pour le moment, on n’en est donc qu’à la recherche en langage naturel sur la jurisprudence disponible et à une analyse de celle-ci : par chambre, par juge, montant des dommages-intérêts ou quel type de camp a gagné [11].

Les impacts prévisibles sur les professionnels de l’ID

14Économies et rapidité des recherches expliquent l’attrait de l’IA. Mais quels effets sur l’emploi en ID en droit ? En matière de recherche et de veille documentaires juridiques, les tâches répétitives et « découpables » en petits morceaux seront robotisées, les autres non. Ainsi, par exemple, Ross réalise déjà la recherche booléenne et la première analyse des résultats. Le documentaliste, le veilleur, le paralégal, le stagiaire juriste, le collaborateur, l’éditeur travailleront avec l’IA, vérifieront, complèteront et amélioreront son travail.