Convaincre au temps de l'IA

Section 1. Calculer et argumenter en droit¶

Le développement de multiples applications dites « d'intelligence artificielle » dans le domaine du droit charrie avec lui le vieux fantasme d'une justice purement formalisée, symbolisée par l'image du juge-robot. Dans cet univers rêvé – ou cauchemardé – où les propositions de droit n'ont plus besoin de se discuter puisqu'elles se démontrent à l'instar des théorèmes mathématiques, les affaires particulières ne feraient plus l'objet de procès contradictoires. Elles ne devraient plus être plaidées puisqu'on pourrait en calculer la solution aussi sûrement que dans les sciences exactes. Ce modèle d'une raison juridique mathématique et d'une procédure automatisée ne date ni de l'irruption de Chat GPT et des grands modèles de langage ni de l'irruption des IA connexionnistes qui en sont la source dans les années 1990 ni même des premiers systèmes experts mis en place dans les administrations dans les années 1970. Il a été formulé dès le XVIIIe siècle en particulier par le grand philosophe Leibniz, mathématicien de génie et aussi un juriste de formation et de pratique, qui détestait cependant les avocats et leurs arguties, souhaitant les remplacer par des calculateurs.

L'idée d'associer la justice au calcul et à la mesure, voire à la balance et à la proportionnalité, est plus ancienne encore puisqu'on la trouve déjà dans la philosophie grecque de l'Antiquité et notamment chez Platon et Aristote. Le droit et la justice sont associés à l'harmonie de l'univers et de la cité comme monde bien réglé. Un débat virulent oppose à l'époque, d'une part, les sophistes qui pratiquent à l'assemblée, ainsi que devant les tribunaux, l'art et les techniques du débat contradictoire et le pouvoir de persuader l'auditoire, et, d'autre part, les philosophes, qui privilégient la contemplation des essences du vrai, du beau et du juste et qui dénoncent les tromperies et le mercenariat de ses proto-avocats qu'étaient les sophistes.

Les théoriciens du droit n'ont jamais abandonné totalement ce modèle formaliste de la raison démonstrative et mathématique, même si le droit a acquis depuis lors le statut d'une science humaine puis d'une science sociale. Pensons seulement à la persistance de la figure logique du syllogisme judiciaire, proposée par le juriste criminaliste Cesare Beccaria à la fin de l'Ancien Régime dans le mouvement du modèle géométrique que nous venons d'évoquer avec Leibniz. Chaïm Perelman et les juristes de l'École de Bruxelles ont dû batailler encore dans les années 1960-1980 pour montrer aux yeux des logiciens qu'il s'agissait d'un enthymème, c'est-à-dire une figure de l'argumentation (ou de la rhétorique si l'on préfère), qui ne garantissait nullement la vérité de la conclusion par le rapprochement déductif de ses prémisses. Plus généralement, le travail entrepris par Perelman au lendemain de la Seconde Guerre mondiale avec les juristes de l'ULB, a permis de montrer que la logique juridique était de nature non pas formelle et mathématique mais de nature rhétorique et donc argumentative. Comme à chaque argument correspond un argument contraire plus ou moins convaincant, la discussion contradictoire, telle qu'elle est mise en scène et en règles dans le procès, constitue la procédure adéquate et nécessaire pour trancher les litiges. En outre, l'École de Bruxelles, en se penchant de manière privilégiée sur l'étude des jugements et arrêts, a montré que la motivation, constitutionnellement obligatoire, de ceux-ci constituait également un travail d'argumentation dans le chef du juge, destiné à la fois aux parties (spécialement à celles qui succombent), aux juridictions susceptibles d'être saisies d'un recours contre la décision rendue, de la doctrine et parfois du grand public, dans les affaires les plus médiatisées.

Perelman et l'École de Bruxelles ont ainsi complètement renouvelé la logique juridique, comprise non plus comme une sorte de logique formelle spécialisée, la logique déontique dont les bases ont été posées par Leibniz – encore lui – mais bien comme une logique informelle qui relève de l'argumentation et de la rhétorique. Ces travaux ont permis l'étude approfondie des techniques d'argumentation mises en œuvre par les juristes en général et les acteurs du procès en particulier.

Ce renouvellement d'intérêt pour l'art de convaincre dans le cadre d'une discussion contradictoire n'a pas empêché les formalistes de proposer de nouveaux modes de calcul et de formalisation pour régler les questions de droit et de justice. Le mouvement le plus important et le plus influent au niveau mondial en la matière est celui de l'analyse économique du droit, spécialement dans la version néolibérale développée au sein de l'École de Chicago dans la seconde moitié du XXe siècle. La science économique, issue historiquement du droit naturel, a pris, comme on sait, un net tournant mathématique et formaliste au cours du XXe siècle. Elle a également tenté, à travers le courant Law & Economics de lancer une OPA sur le droit en prétendant démontrer la supériorité des calculs économiques sur les discussions juridiques dans la décision des lois et des décisions de justice. Pour ce faire, elle s'appuie sur le théorème sur les coûts de transaction, formulé par Ronald Coase en 1960 et qui lui a valu le prix Nobel d'économie en 1991, ainsi que sur les techniques de la théorie des jeux et des tableaux de distribution, formulés initialement par von Neumann et Morgenstern en 1945 dans leur ouvrage fondateur Game Theory and Economic Behaviour. Il n'est pas nécessaire d'entrer ici dans le détail de ses théories pour comprendre qu'elles visent, tout comme le modèle leibnizien, à substituer le calcul à la discussion argumentée des questions de droit. On peut cependant ajouter qu'elles servent elles-mêmes d'argument dans les procès et les discussions doctrinales de sorte qu'elles enrichissent en fait le panel des techniques d'argumentation disponibles pour le juriste contemporain.

Section 2. Les systèmes experts¶

Qu'en est-il à cet égard des techniques d'intelligence artificielle ? Enrichissent-elles également la palette argumentative des juristes ou bien visent-elles au contraire, selon l'idéal leibnizien, à supprimer les débats judiciaires et ceux qui les alimentent pour leur substituer de grandes machines à calculer ? Du point de vue des ingénieurs qui travaillent, parfois depuis des décennies, à la formalisation du raisonnement judiciaire, l'objectif fixé relève clairement de la seconde option. Ils sont à cet égard poussés dans le dos par les théories du droit anté-perelmaniennes dont leurs informateurs les nourrissent, basées sur la logique déontique formelle, le fameux syllogisme judiciaire et le calcul des intérêts en cause. Ainsi fondées sur de mauvaises bases, ces tentatives d'automatisation du raisonnement judiciaire n'ont pas donné pendant longtemps de résultats impressionnants. Elles ont souffert dans leur progression d'un manque évident de dialogue avec les professionnels de la justice qui auraient pu leur expliquer les réalités de leurs pratiques, que ces ingénieurs méconnaissent totalement, voire qu'ils méprisent puisqu'il s'agit de les remplacer par des calculs mathématiques.

Les premiers travaux d'intelligence artificielle, qu'on appelle « symbolique », ont cependant débouché sur l'invention des systèmes experts, qui ont été déployés à partir des années 1970 dans les différentes administrations notamment pour aider à la prise de décision de masse. Les systèmes experts sont fondés sur l'encodage en langage informatique des règles juridiques applicables auxquelles sont ensuite soumis les différents cas qui sont analysés par les applications sous la forme d'arbres de décision, lesquels font cheminer les cas jusqu'à la décision administrative. De telles applications sont d'ailleurs toujours utilisées aujourd'hui. Sur le plan du modèle, elles reposent sur la formalisation du raisonnement en une succession ordonnée d'étapes (algorithme) qui, se déclinant sous la forme de questions binaires (oui/non), opèrent une formalisation logique du processus de décision.

Les juristes n'éprouvent pas de difficultés insurmontables par rapport à ces applications dès lors qu'elles reposent sur les règles explicites de droit. Il convient cependant de vérifier que la traduction de ces règles en code soit correcte, ce qui n'est pas toujours évident, et que l'administration puisse en justifier dans la motivation de ces décisions, ce qui a parfois posé problème. Dans un arrêt de 2004, le Conseil d'État avait suspendu, pour illégalité manifeste, une décision administrative motivée dans un langage informatique jugé abscons : « Le Conseil d'État ne peut que s'interroger sur la légalité d'une motivation formelle qui se réfère à un document à caractère nettement ésotérique, rédigé en un jargon anglicisant mettant en avant des notions étrangères à tout honnête homme, telles que des “types de courbe : III (VSHAPE) ou V (linear)” ou que des seuils d'indifférence “q” et des seuils de préférence stricts “p”, pour se réfugier plus sûrement derrière l'utilisation du logiciel DECISION LAB ou l'application de la pondération PROMETHEE »¹. Cet arrêt, formulé de manière plaisante, illustre bien le choc des cultures et des langages de l'informatique et du droit. Il indique à la fois la difficulté de se comprendre et l'ampleur du travail de traduction nécessaire pour passer d'un univers à l'autre. On notera également que si, à tout « honnête homme », le langage informatique apparaît comme un jargon peu compréhensible, ces mêmes honnêtes gens se plaignent également de l'obscurité du langage du droit et de la justice. Cette question de la formulation et de l'explication du raisonnement informatique dans un langage clair et accessible continue de peser très lourd en pratique aujourd'hui, spécialement dans les litiges qui opposent les usagers aux administrations.

Section 3. Les IA connexionnistes¶

Dans les années 1990 sont apparues de nouvelles applications qui fonctionnent sur des bases tout autres que les systèmes experts. Ces nouvelles IA, dites « connexionnistes », reposent sur la technologie des réseaux neuronaux. Ceux-ci d'abord peu performants ont ensuite montré des progrès particulièrement spectaculaires dans le domaine de la reconnaissance d'images. Elles connaissent de nombreuses applications pratiques dans un nombre croissant de domaines, notamment dans l'imagerie médicale comme c'est bien connu. Cette technologie repose sur l'apprentissage machine. Celui-ci consiste à instruire la machine en lui montrant par exemple un très grand nombre d'images de tumeurs cancéreuses et de tissus sains. Ces images sont « annotées » c'est-à-dire que la bonne réponse est donnée au programme par ses instructeurs humains. La machine se construit ainsi au fur et à mesure de l'apprentissage un « profil » de la tumeur, qui lui permettra ensuite de reconnaître celle-ci sur des images non annotées. Les très bons scores obtenus permettront d'utiliser ces IA pour assister (voire pour remplacer) les radiologues dans leurs analyses.

Cette technique du profilage peut ensuite essaimer vers d'autres domaines que la reconnaissance d'images. C'est le cas dans de nombreuses applications mises actuellement en œuvre dans des domaines juridiques comme la reconnaissance d'un profil de fraudeur fiscal ou social sur la base des informations (données) diverses et variées que l'IA peut extraire du dossier et des déclarations, en se basant sur le profil que de suspect qu'elle aura défini durant son apprentissage. L'Union européenne utilise également cette technique pour déterminer deux « files » pour l'octroi d'un visa à un étranger désireux de séjourner sur le territoire européen. Une file rapide qui donne lieu automatiquement (ou presque) à l'octroi du visa et une autre qui nécessite un examen au cas par cas, de manière approfondie de chaque dossier. Cette deuxième filière est réservée aux candidats que l'application, dûment instruite sur les dossiers antérieurs annotés, aura profilés comme potentiellement dangereux ou problématiques.

Ce type d'applications, aujourd'hui très en vogue et qui se multiplient rapidement, pose davantage de problèmes aux juristes dès lors que le processus de décision (ou de recommandation) de l'IA n'est pas fondé, contrairement aux systèmes experts, sur des règles de droit explicites, mais bien sur l'enseignement tiré d'un grand nombre de cas précédents, un peu à l'instar de la jurisprudence. L'application est nourrie par des cas et des solutions mais c'est à elle d'induire la règle qui explique les solutions données aux différents cas. Or non seulement cette règle est ici supputée par la machine, mais elle demeure de l'ordre de l'implicite, voire inconnue de ceux qui exploitent l'application. C'est ce qu'on appelle la « boîte noire » (black box) des IA connexionnistes. Nous savons que l'IA reconnaît bien les tumeurs cancéreuses, à près de 100 %, mais nous ignorons comment elle parvient à ce résultat. Or, si l'on peut se montrer pragmatique dans le domaine de la médecine et profiter de l'assistance de l'IA sans pouvoir en dissiper les mystères, tel n'est le plus souvent pas le cas en droit où les décisions prises à l'aide de l'IA doivent être légalement motivées, ce qui n'est souvent pas possible, même si des travaux sont en cours et des progrès enregistrés dans ce domaine crucial de la justification. Ici encore, comme dans le cas du jargon des systèmes experts mais de manière plus délicate à résoudre, le droit et les juristes perçoivent la difficulté sous l'angle de la motivation et ici encore cette question va nécessiter de développer des formes d'argumentation parfois audacieuses.

Section 4. Les IA génératives dans la recherche des moyens¶

Enfin, le 30 novembre 2022, a été déployée publiquement une nouvelle forme d'application, qui repose également sur la technique des réseaux neuronaux, mais remplit de nouvelles fonctions : il s'agit de la première version de ChatGPT, suivie depuis d'une ribambelle d'applications dites d'« IA génératives » car celles-ci génèrent des contenus divers, des images mais aussi des textes. Ces nouvelles applications ont immédiatement bousculé et envahi le monde du droit, déjà secoué par le fantasme du « juge-robot » qui avait commencé de convaincre les juristes qu'il leur fallait s'intéresser à l'intelligence artificielle. Cette nouvelle technologie de génération de textes intéresse particulièrement les juristes en général et les avocats en particulier, qui sont de gros producteurs de (longs) textes : courriers, consultation, conventions, conclusions, sans compter d'autres genres comme les notes de cours, les livres et les articles, les jugements et les arrêts. L'usage intensif de ces nouvelles applications a déferlé sur le barreau, dans les administrations et les entreprises mais aussi dans les universités à très grande vitesse et redessine même les conditions de travail et d'exercice des professions juridiques. Alain Strowel et François Wéry viennent d'ailleurs de publier L'intelligence artificielle pour les juristes², qui se focalise sur les bons et moins bons usages de la dernière version en date de ChatGPT en appui des tâches juridiques.

Techniquement, ces applications utilisent les réseaux neuronaux pour prédire les suites de caractères les plus probables au texte déjà écrit. Les résultats, comme nous l'avons toutes et tous constatés, sont stupéfiants de rapidité et donnent le change sur bien des sujets. Ils apparaissent parfois moins impressionnants sur des sujets pointus et dans nos domaines d'expertise. Même dans ces conditions, il y a moyen d'obtenir des améliorations en formulant de manière plus complète nos attentes, en dialoguant avec l'application ou en lui donnant davantage de temps pour effectuer la tâche que nous lui donnons³. Sur le plan de l'argumentation juridique, il est piquant de constater que le projet initial de formaliser le raisonnement juridique, voire de le réduire à un calcul, aboutit au résultat exactement inverse c'est-à-dire à la production de textes qui ont pour principal mérite de donner une réponse probable au problème posé. Ainsi donc la formalisation informatique finit par produire de la rhétorique. C'est dire que l'argumentation n'est pas encore morte !

Bien entendu, qui dit choix probable, dit par la même, possibilité d'erreur. L'opinion probable, comme l'enseignait déjà Platon, n'est pas forcément la vérité. Les juristes ne le savent que trop bien. D'autant que ces applications sont programmées pour produire des réponses aux questions posées quels que soient les éléments qu'elles ont pu mobiliser pour produire la réponse. En d'autres termes, on ne leur a pas appris malheureusement à répondre : « je ne sais pas ». Nous savons quelle est la conséquence de cette défaillance : l'IA va produire un certain nombre de réponses fausses notamment en s'appuyant sur des données qui sont en réalité inexactes car l'application les a purement et simplement inventées pour l'occasion. C'est ce que les informaticiens nomment « hallucinations » dans leur jargon et qu'il serait sans doute plus exact en français de nommer « affabulations ». À court d'arguments valables, l'IA invente ; elle baratine comme un vieux pilier de comptoir ; surtout lorsqu'elle est poussée dans ses retranchements, par des questions plus pointues ou plus insistantes, elle donne libre cours à son imagination et invente à l'appui de sa thèse des moyens de nature à la crédibiliser, à la manière naïve des enfants dans les cours de récréation d'écoles primaires.

Dans le domaine juridique, celui-ci conduit ces applications notamment à inventer à l'appui de leurs réponses et à insérer dans les textes qu'elles produisent des législations qui n'existent pas ou des décisions de justice qui relèvent de la pure fantaisie. Cela constitue un grave sujet de préoccupation et une cause d'ennuis pour les juristes qui croient à tort pouvoir se fier aveuglément aux réponses produites par ces applications. Un chercheur de HEC Paris, Damien Charlotin, répertorie sur un site internet dédié les cas où des affabulations des IA ont été découvertes et parfois sanctionnées dans des procédures judiciaires⁴. Il y dénombre jusqu'à présent 569 affaires au niveau global. Les États-Unis viennent loin en tête avec plus de la moitié des cas répertoriés (soit 387 cas). D'autres pays de Common Law suivent de loin, notamment l'Australie, le Canada et dans une moindre mesure le Royaume-Uni. L'Europe continentale n'est pas absente du classement mais de manière beaucoup plus modeste. On trouve ainsi 4 cas en Allemagne et en Italie, 3 aux Pays-Bas et 2 en Autriche et au moins 1 cas en Belgique.

Quant aux responsables de ces productions automatisées, la majorité des cas concernent des parties qui se défendent elles-mêmes (315 cas), suivies d'assez près cependant par les avocats (237 cas). Les autres cas sont marginaux : 6 juges, 1 arbitre, 1 procureur, quelques experts…

Les erreurs commises sont, comme attendu, des fabrications de fausses données, notamment des fausses citations, mais aussi des interprétations déformées ou incorrectes de règles existantes. L'immense majorité des cas consiste en l'invention de décisions judiciaires, citées comme précédents (461 cas) mais Damien Charlotin répertorie également 79 cas d'invention de dispositions légales ou réglementaires et 16 cas d'invention de doctrine.

Lorsqu'elles sont commises par des professionnels du droit et de la justice, la production d'écrits affabulés peut occasionnellement donner lieu à des sanctions. Le site relève ainsi 112 cas d'amendes, y compris dans le cadre de la procédure de contempt of court (outrage à magistrat) en common law. Il relève également 60 affaires où ces affabulations ont donné lieu à des renvois en vue de poursuites disciplinaires. Les deux mesures peuvent bien entendu se cumuler.

L'affaire belge est très récente puisqu'elle nous est révélée par un arrêt de la 11e chambre de la cour d'appel de Gand du 18 septembre 2025 rendu en matière de contentieux familial, plus précisément de garde d'enfant mineur⁵. L'affaire concerne des conclusions produites devant la cour par une avocate qui contiennent un grand nombre d'affabulations. Les faits ne sont pas contestés ; d'ailleurs ils paraissent difficilement contestables. L'avocate invoque que les conclusions ont été rédigées par un collaborateur qui reconnaît avoir vérifié le compte rendu des faits par l'application mais non les sources de droit invoquées. La lecture de l'arrêt est intéressante car la cour prend soin de dresser la liste de toutes les erreurs commises. Cette liste occupe pas moins de 6 pages… La cour y relève notamment une citation erronée de l'ancien article 1382 du Code civil énonçant le principe de la responsabilité aquilienne ( !), ainsi que les citations tronquées ou inexistantes d'une autre disposition du Code civil et de 4 articles du Code judiciaire. En ce qui concerne la jurisprudence, la cour relève la citation de deux arrêts de la Cour de cassation inexistants de 2018 et 2019, qui sont cités pour l'un à deux et pour l'autre à trois reprises dans les conclusions, ainsi que trois arrêts plus anciens de la même juridiction et un arrêt de la cour d'appel de Bruxelles. Sont également cités à de multiples reprises deux arrêts introuvables de la Cour européenne des droits de l'homme de 1994 et 2010. La cour note encore que « la doctrine belge n'a pas été épargnée » et épingle des citations fictives de 10 articles soi-disant publiés dans des articles scientifiques.

La cour conclut, de manière plutôt débonnaire, que si les avantages de l'intelligence artificielle pour la recherche juridique ne doivent pas être sous-estimés, la production de sources de droit non vérifiées et qui se révèlent fallacieuses cause une grande perte de temps et d'énergie pour les juridictions et les avocats des parties adverses. Elle conclut que le comportement de l'avocate est en l'espèce inacceptable et qu'il ne sera évidemment tenu aucun compte des sources fausses ou déformées. Il ne semble pas, du moins à la lecture de l'extrait que j'ai pu consulter, que de véritables sanctions ont été prononcées contre l'avocate en question. J'ignore également si le barreau de Gand s'est saisi ou non du dossier et a engagé ou non des poursuites disciplinaires.

Au terme de cet examen, on mesure l'importance du problème et les risques auxquels se confrontent et exposent leurs clients les avocats qui font un usage téméraire et non vérifié des programmes d'IA génératives. Les cas sont d'ores et déjà très nombreux, compte tenu du fait que ces programmes n'ont pas encore trois ans d'existence. Ils concernent, parmi les professionnels de la justice, au tout premier chef les avocats. La production de fausses citations légales, réglementaires, jurisprudentielles ou doctrinales dans des écrits de procédure constitue incontestablement une faute professionnelle et un manquement à la déontologie et est susceptible à la fois d'exposer ceux qui s'en rendent coupables à des sanctions mais aussi de les décrédibiliser aux yeux de leurs clients et des magistrats, mais aussi de leurs confrères et consœurs. S'il faut faire la part d'amateurisme et d'usage précipité et naïf d'une technologie nouvelle, qui présente tant d'attrait notamment celui de réduire très substantiellement la charge de travail, le moment est désormais venu pour les barreaux de mettre en garde les avocats et de prendre les mesures qui s'imposent pour faire cesser ses pratiques et former correctement les avocats aux bons usages et bonnes pratiques en matière d'IA.

De manière générale, on doit pouvoir dire que, dans l'état actuel des applications, recourir à une IA générative générale pour trouver des arguments relatifs à la solution d'une question de droit, en particulier des sources juridiques formelles qui appuient la thèse à soutenir au service du client, est une mauvaise idée et ce pour plusieurs raisons. D'une part, les études sur ces IA effectuées par les ingénieurs montrent de manière générale que leurs performances sont faibles en matière de recherche de sources et d'informations scientifiques. Ce n'est clairement pas leur spécialité, du moins, répétons-le dans l'état actuel des choses, puisque nous faisons face à une technologie toute nouvelle qui donne lieu sans cesse à des versions améliorées. D'autre part, comme l'indiquent de manière très intéressante Alain Strowel et François Wéry, ces applications, souvent d'origine américaine (à l'exception de l'application française Mistral), charrient des connaissances et une culture juridique d'origine anglo-américaine, nettement influencées donc par la common law qui, comme chacun sait, procède au moyen de concepts et de méthodes différents des traditions de droit civil.

Notons ainsi au passage que ces outils d'intelligence artificielle contribuent à une forme de globalisation du droit. Il existe de nombreuses applications d'IA mobilisées dans le domaine du droit, conçues et développées dans des firmes multinationales, notamment parce que le coût de leur entraînement et de leur mise en place n'est pas rentable au niveau national ou qu'il n'est pas possible d'atteindre la masse critique de données exploitables à ce niveau. Ainsi beaucoup d'États à travers le monde acquièrent-elles des licences sur ces programmes conçus pour le marché global. Ces applications servent de véhicules à des formes de globalisation du droit et des droits.

Section 5. Les IA génératives dans l'élaboration des textes¶

Montrer les limites et les dangers des IA génératives dans le domaine de la recherche de nouveaux arguments n'empêche pas de reconnaître leur potentiel dans d'autres domaines de l'activité argumentative du juriste. Il y a en effet plusieurs stades successifs dans la construction d'un discours ou d'un texte argumentatif, comme la plaidoirie ou les conclusions. L'ancienne rhétorique en distinguait cinq. Outre l'inventio qui est le stade de la recherche des arguments, la dispositio opère le choix et la mise en ordre des arguments pertinents, l'elocutio, fausse amie du français, signifie la mise en mot du discours ; l'ornementatio porte sur le style et les figures de rhétorique, la memoria, sur la mémorisation du discours et ses techniques si importantes dans les cultures de l'oralité, et enfin, l'actio qui est la performance de la plaidoirie elle-même, le spectacle que constitue le prononcé de la parole vivante dans le contexte du procès.

Si l'inventio n'est pas le point fort des IA génératives, celles-ci font montre de meilleures compétences dans certains stades ultérieurs. La question de la dispositio et donc de la sélection des arguments et de leur mise en bon ordre constitue un enjeu important pour toute argumentation, qui a été étudiée depuis les manuels rhétoriques de l'Antiquité. Quant au choix, les avocats doivent lutter contre une tendance naturelle à multiplier les moyens au-delà du nécessaire et parfois du raisonnable afin de rien oublier qui puisse renforcer la cause du client ou convaincre les magistrats. C'est là une tendance qu'il convient de maîtriser car cette méthode présente plusieurs inconvénients sérieux. D'abord, une argumentation trop « riche » et diversifiée opacifie la structure du raisonnement dont le lecteur et l'auditeur risquent ainsi de perdre le fil. Ensuite, la valeur d'une argumentation se mesure largement à l'argument le plus faible qu'elle contient. Il faut peut-être beaucoup de bons arguments pour convaincre mais il suffit d'un seul mauvais pour ruiner cette argumentation voire le crédit de l'orateur auprès du juge. Il faut donc mener une chasse assez sévère et en tout cas sans complaisance aux maillons faibles de la chaîne argumentative. Enfin, l'ordre dans lequel les arguments sont présentés et développés détermine la cohérence du discours dans son ensemble, qui constitue en elle-même une dimension particulièrement importante de l'argumentation juridique. Il s'agit bien sûr d'éviter à tout prix de se contredire soi-même et chaque avocat connaît les affres des argumentations subsidiaires et encore plus subsidiaires que l'on est pourtant bien obligé de produire dans certains cas.

Quel peut être, à ce stade essentiel, l'apport des IA génératives ? Leurs qualités en termes de structuration des textes et de mise en évidence des liens logiques sont connues même si, pour ma part, je trouve qu'elles présentent aussi de nombreuses faiblesses en ce domaine, notamment la tendance à additionner les éléments sans bien les combiner ainsi qu'à multiplier les répétitions ou les retours en arrière. Des innovations technologiques déjà avancées nous sont cependant annoncées, en particulier de nouvelles applications dénommées « LRM » pour larges modèles de raisonnement, se distinguant ainsi des larges modèles de langage. Les modèles de raisonnement, comme leur nom l'indique, visent à produire des schémas de raisonnement, et donc par conséquent d'argumentation, en vue de la solution de problème. Il est trop tôt, au regard encore balbutiant de la littérature scientifique à ce sujet, pour en mesurer les apports même potentiels aux activités juridiques, mais il est probable qu'ils puissent jouer un rôle d'adjuvant particulièrement utile pour le choix et l'organisation des arguments dans un schéma logique ou du moins convaincant. Il est déjà possible d'interroger les applications actuelles sur les choix de stratégie d'argumentation. On pense que les LRM pourront dessiner des stratégies autrement mieux élaborées. Il sera probablement intéressant de les faire travailler à produire des stratégies d'argumentation alternatives, qui pourront élargir l'éventail des schémas à la disposition du plaideur, entre lesquels il pourra choisir ou sur base desquels il pourra définir sa voie propre.

Le recours aux LLM et plus tard aux LRM peut également se révéler particulièrement précieux dans l'adaptation des stratégies d'argumentation. La pratique judiciaire constitue en effet un sport de combat, d'où certes toute violence physique est absolument prohibée, mais qui se nourrit du choc des arguments contraires soulevés par les parties dans le cadre précis des règles du débat contradictoire. Or comme le disent certains militaires, « à la guerre, la première victime, c'est le plan » (d'autres prétendent que c'est la vérité…). En d'autres termes, le caractère contradictoire du débat nécessitera des plaideurs d'adapter leurs moyens et parfois même leur stratégie à la ligne d'argumentation et aux moyens soulevés par la ou les parties adverses. Ici encore, cette difficulté est bien connue et a été abordée dès l'Antiquité par les manuels de rhétorique. Selon l'enseignement de ceux-ci, il est crucial pour chaque plaideur avant même de décider d'une stratégie d'argumentation de tenter d'anticiper ce qu'ils nomment la « quaestio », terme qui pourrait se traduire en langage juridique contemporain par l'expression connue « nœud du litige ». La question est le point sur lequel les propos des parties divergent ou s'opposent et donc où le litige se noue. Même si les parties à un procès, avec toutes les passions que génère un tel affrontement, pensent souvent n'être d'accord sur rien, il se fait que le litige qui les oppose ne peut se nouer qu'à condition d'avoir trouvé un terrain commun minimum d'accord sur la base duquel ils peuvent s'appuyer pour confronter leurs points de divergence. Un minimum (voire beaucoup plus) d'accord est nécessaire pour fixer le cadre du désaccord à trancher par la justice. Ainsi, pour reprendre un exemple célèbre de l'Antiquité, il faut s'entendre sur le fait qu'un chaudron ait bien changé de main pour s'opposer sur le fait que celui-ci a été volé ou prêté, rendu ou non, dans son état initial ou abîmé. Le point sur lequel les parties divergent formera le nœud du litige qui mobilisera toute l'énergie des plaideurs. Ces points de désaccord peuvent être multiples mais rarement plus de trois, selon les Anciens. Il ne s'agit pas d'une loi d'airain mais plutôt d'une observation empirique, tirée de la pratique. Les avocats savent qu'on ne peut, même si on le voulait, s'opposer sur tout et qu'il faut bien choisir, presque de commun si j'ose dire, les points principaux autour lesquels la joute judiciaire va essentiellement tourner. Comme l'enseignent encore les anciens manuels, l'anticipation de la ou des quaestio est susceptible de procurer un grand avantage, bien que nul plaideur ne puisse la déterminer tout seul. Seule la position de l'autre permettra de la déterminer. Il faut donc tenter au mieux de l'anticiper. De ce point de vue, les modèles de langage peuvent être mobilisés utilement en leur demandant de « lire » nos textes et de leur opposer généreusement une multiplicité de contre-arguments probables. Ceci est dans les cordes des applications actuelles. Elles pourront donc servir au plaideur de sparring partner en quelque sorte. Voici sans doute, à mes yeux, l'un des usages utiles de ces applications. Il permet de mettre en œuvre le précepte philosophique de Sartre, qui vaut aussi pour le droit : « il faut penser contre soi-même ».

Dans la pratique générale, les IA génératives sont souvent utilisées, au niveau de l'elocutio, pour rédiger des textes présentant certaines qualités de forme. Elles sont ainsi précieuses pour les personnes soucieuses d'augmenter le niveau de langue de leur texte, au niveau de l'orthographe, de la grammaire mais aussi de l'étendue et de la précision du vocabulaire. Tous les juristes savent que des textes déficients ou une manière de s'exprimer rudimentaire ou fautive peuvent peser très lourd négativement dans la capacité de convaincre l'auditoire spécialisé de la communauté des juristes. Le niveau de langue est directement lié à la crédibilité que l'on accorde à un juriste, d'autant plus que les imprécisions ou incorrections dans le langage général seront ordinairement accompagnées des mêmes défauts dans la langue juridique, ce qui provoque un effet pire encore.

Les IA génératives se montrent également très utiles pour produire la masse de textes différents mais répétitifs que requière la multiplication des actes de la procédure. Ainsi, la transformation des conclusions en une plaidoirie, qui suppose une réduction du contenu et le passage au style oral. On les utilisera également pour l'établissement de conclusions de synthèse ou plus généralement pour la rédaction de résumés, tâche pour laquelle ces applications sont plutôt douées.

Le style constitue un défi plus compliqué. Le français exige un niveau de langue mais aussi un style littéraire non seulement pour les textes de littérature proprement dit mais plus largement pour toutes les productions d'écrits scientifiques ou officiels, et particulièrement pour les écrits juridiques et judiciaires. Le droit, bien que désormais considéré comme une science sociale, conserve nombre de connexions avec les « Humanités » dont il faisait naguère encore partie (comme c'est d'ailleurs toujours le cas au Royaume-Uni). Un texte ou une parole, pour être convaincants, doivent être agréables à lire ou à écouter. Le style lourd et pataud ennuie voire endort. Les répétitions des mots et des formules déçoivent l'esprit et l'énervent. L'image juste touche, l'expression heureuse persuade. Ces qualités me semblent faire le plus souvent défaut dans les textes produits par les ChatGPT et autres applications du genre, dont le style apparaît souvent bureaucratique, lourd dans ses instances et ses liens logiques trop appuyés. Une solution intéressante consiste cependant à fournir à ces applications un style de référence, soit en lui communiquant tous les textes du cabinet, soit les écrits d'un maître, soit ses propres textes. Il paraît, selon les confidences de certains auteurs forcément discrets, que les résultats peuvent se révéler surprenants.

Section 6. La découverte de nouveaux arguments grâce à l'IA¶

Si l'analyse qui précède se révèle décevante pour certains usages par les avocats des applications génératives, de type ChatGPT, dans le domaine de la recherche juridique et doit en tout cas inciter à la plus grande prudence, l'évolution de l'environnement et des applications juridiques ouvre la voie à d'autres moyens de forger des arguments nouveaux plus solides susceptibles de convaincre les juges. Quant à l'environnement, nous arrivons désormais à un stade où la quasi-totalité des sources du droit belges et européennes, qu'il s'agisse de la législation et de la réglementation, des décisions de jurisprudence, de la production doctrinale et bien d'autres données encore sont désormais numérisées et accessibles très facilement grâce aux bases données développées par les grands éditeurs juridiques. Nous disposons là de masses de données tout à fait considérables et quasi-exhaustives qui constituent un terrain prospère pour des investigations en profondeur afin d'extraire de nouvelles connaissances et de nouvelles corrélations, ce que les informaticiens dans leur jargon nomment « data mining » et « data matching ». Ces outils vont se révéler précieux pour la découverte de nouveaux arguments de droit.

Nous revenons ici au stade de l'inventio : non pas de l'invention au sens des hallucinations et des affabulations des IA génératives ; mais bien, la découverte de nouveaux arguments cachés, par analogie à l'invention comme mode d'acquisition de la propriété spécifique aux trésors, telle que la connaissait le droit romain et que nous connaissons encore. La métaphore est belle et assez pertinente : comme le corsaire creuse la terre dans l'île pour en extraire le trésor de monnaies d'or qui y a été enfoui, le plaideur creuse son dossier pour en exhumer des éléments favorables à son client et de nature à convaincre les juges de son bon droit. Elle correspond d'ailleurs à la définition que donnait Aristote de la rhétorique dans le traité qu'il y consacra il y a près de 2.500 ans : « trouver dans une cause les moyens qu'elle comporte de persuader l'auditoire ».

Nous divisons ces moyens en deux grandes catégories, dont la distinction constitue le pont aux ânes de la raison judiciaire et sur laquelle la Cour de cassation opère un contrôle vigilant : les moyens de fait, qui techniquement s'appellent des preuves, d'une part, et, d'autre part, les moyens de droit, qui, dans notre culture juridique, consistent à convoquer des sources du droit et à en proposer des interprétations convaincantes. Le passage du fait au droit demeure cependant en partie mystérieux. Il n'est pourtant pas interdit au contraire de ce que nous l'enseigne pourtant la loi de Hume selon laquelle d'un « est » on ne peut déduire un « doit », c'est-à-dire que d'un fait on ne peut déduire une norme. La réalité juridique et tout particulièrement jurisprudentielle se révèle plus subtile que cela. Elle permet, par une sorte de transsubstantiation que réalise la jurisprudence, la transformation, dans certaines conditions favorables, de circonstances de fait en éléments de droit. René Dekkers et Paul Foriers, compagnons de la première heure de Chaïm Perelman, l'ont bien montré dans le premier volume des travaux collectifs d'argumentation juridique de l'École de Bruxelles, publié en 1961, qui porte précisément sur Le fait et le droit⁶. Les deux auteurs nous expliquent, chacun à leur manière, comment la jurisprudence transforme certains éléments de fait en éléments de droit. Tentons de reconstituer brièvement leur pensée en évoquant l'évolution de la jurisprudence, bien connue de tous, en matière de responsabilité des pouvoirs publics. L'arrêt Flandria opère clairement un revirement par rapport à la jurisprudence antérieure en disant pour droit que la responsabilité des pouvoirs publics pour faute peut être engagée devant les juridictions civiles ordinaires. Ensuite, nous gardons en mémoire une ribambelle d'arrêts de la haute juridiction qui va être amenée à préciser, c'est-à-dire principalement en l'occurrence à étendre, cette responsabilité en confirmant des décisions de fond qui considèrent de nouveaux faits générateurs de la responsabilité publique. On se rappelle ainsi que la faute peut consister en une abstention, notamment l'inexécution d'un règlement, qu'elle peut résulter de la violation d'une obligation de conseil de l'administration, ainsi découverte par les juges, qu'elle peut être le fait non seulement du pouvoir exécutif mais aussi des pouvoirs législatifs et du pouvoir judiciaire, etc. Dans chacune de ces affaires, l'évolution de la jurisprudence se produit au départ d'un cas particulier où les circonstances de fait sont considérées comme fautives, que la Cour de cassation, en acceptant d'exercer son contrôle c'est-à-dire en déclarant le moyen recevable, et non en le considérant comme résultat d'une appréciation souveraine des faits par le juge du fond, transforme ensuite ou non en élément de droit en confirmant ou en cassant la décision attaquée.

Ce rappel de la dynamique jurisprudentielle nous permet de comprendre le parti que les plaideurs et les auteurs pourront tirer des applications d'IA, en particulier des nouvelles potentialités exploitées par les moteurs juridiques de recherche, afin d'en tirer de nouveaux éléments potentiellement constitutifs de jurisprudence. Pour l'expliquer, je prendrai un cas d'école, c'est-à-dire un cas fictif inventé dans un objectif d'enseignement ou de formation.

Prenons le cas d'un litige ultra-classique dans le domaine du contentieux social, le cas de la faute grave du travailleur et de sa contestation devant le tribunal du travail. Nous savons que la contestation repose généralement sur trois types d'argument : le premier de procédure, le licenciement pour motif grave a-t-il été signifié dans les trois jours etc. ; le deuxième de fait : le fait invoqué comme motif grave est-il avéré ?, la charge de la preuve reposant sur l'employeur ; le troisième que l'on appelle de « qualification », le motif avéré et régulièrement invoqué constitue-t-il un motif grave au regard du droit ? Cet argument de qualification est en quelque sorte, pour reprendre une expression que la Cour de cassation utilise dans un autre contexte, « mélangé de fait et de droit ». En réalité, il pourra être considéré par la haute juridiction, comme l'explique remarquablement Paul Foriers, soit comme une question de fait soit comme une question de droit selon que la Cour a décidé ou non – et cette appréciation peut être amenée à évoluer dans le temps – de compléter éventuellement la définition « légale » c'est-à-dire en l'espèce jurisprudentielle du motif grave, en examinant si le juge l'a bien appliquée ou non au cas d'espèce.

Jadis, lorsque les juristes devaient s'en remettre aux recueils (ô combien précieux alors !) annuels ou décennaux de jurisprudence belge, il leur fallait s'en remettre à des mots-clés que l'on peut qualifier de conceptuel. En gros, nous étions contraints de parcourir, sous le verbo « motif grave » les cas d'espèce où les juges avaient considéré que les circonstances de fait de l'espèce constituaient ou non un motif grave. Nous espérions trouver un ou plusieurs cas où le juge avait tranché dans un sens favorable à nos clients à l'égard desquels nous puissions établir un lien d'analogie avec notre propre cause afin de convaincre le magistrat, par l'invocation de l'autorité de la plus haute autorité judiciaire possible, d'appliquer la même décision par identité de motifs dans des circonstances similaires. Bien évidemment, confronté à ce type d'argument, nous tentions de démontrer, par une distinction pertinente tirée des éléments de notre affaire, voire d'une jurisprudence dissidente, que l'analogie proposée n'était pas convaincante et que l'affaire méritait au contraire une solution différente.

L'informatisation des moteurs de recherche des éditeurs juridiques n'a pas seulement permis d'automatiser et donc de fluidifier nos recherches de précédents mais également d'affiner nos recherches de catégories. Ainsi, par exemple de mener directement une recherche permettant de déterminer si le vol commis par un travailleur d'un bien appartenant à l'employeur constitue ou non un motif grave justifiant le licenciement immédiat du travailleur indélicat sans préavis ni indemnité.

Désormais, la numérisation intégrale des décisions de justice, et parfois d'autres pièces du dossier comme les conclusions des parties, permet, grâce aux technologies qui ne cessent de progresser en matière d'analyse des textes ainsi qu'aux moyens de recherche des corrélations par les IA de type connexionniste, d'approfondir de manière considérable les informations que nous pouvons tirer de l'analyse compréhensive de la jurisprudence.

Précisons à présent notre cas d'école. Posons qu'une travailleuse, ensuite d'un vol qu'elle a avoué avoir commis, a été licenciée pour motif grave par son employeur dans le secteur de la distribution alimentaire. La « profondeur » des moteurs de recherche nous permet d'investiguer plus précisément les particularités des cas jugés qui pourraient constituer des précédents. Nous savons que notre cliente est une mère célibataire qui a volé du lait pour bébé dans le magasin où elle était employée. Les nouveaux moteurs de recherche nous permettrons de déterminer des cas précédents où la travailleuse licenciée partage le statut de mère célibataire avec enfants. Les moteurs nous permettent également de déterminer l'objet du vol, en l'occurrence le lait pour bébé ou dans d'autres cas des aliments, des produits d'entretien ou des vêtements. Voici que nous pouvons interroger les moteurs de recherche sur les cas correspondant à ces éléments de fait et sur les décisions auxquelles ces cas ont donné lieu.

Imaginons dès lors que la recherche nous indique que, dans 80 % des cas où le travailleur est une mère célibataire avec enfants qui a volé des aliments pour nourrir ses enfants, la faute grave n'a pas été reconnue. Nous voici munis d'un nouvel argument, que les moteurs de la génération précédente ne nous permettaient pas de découvrir, mais qui constitue bel et bien une indication sur l'état de la jurisprudence en droit positif. Nous pouvons en effet invoquer en conclusion, sur la base d'un examen statistique de la jurisprudence, que les juges confrontés à de tels cas ne reconnaissent pas le motif grave ou trouvent dans le comportement de la personne licenciée une cause d'excuse ou de justification.

Bien entendu, l'avocat adverse tentera également de mettre à profit le même outil. Ainsi, établira-t-il peut-être que, dans 80 % des cas où le travailleur ou bien la travailleuse sont employés non pas pour une grande surface de distribution alimentaire mais dans un petit magasin tenu par un indépendant, dont l'entreprise compte moins de 5 travailleurs, le licenciement du voleur avéré a été reconnu comme un motif grave de licenciement quel que soit l'objet du vol ou le statut de l'auteur.

Que fera donc le juge confronté à ce type d'arguments. Ne se tournera-t-il pas légitimement vers son ministre de la Justice pour lui demander d'avoir accès aux mêmes applications que les avocats qui plaident devant lui afin de pouvoir vérifier et répondre à leurs arguments ? Ne se sentira-t-il pas frustré ou impuissant si on lui dénie la possibilité d'en user ? Voilà, me semble-t-il la voie par laquelle l'intelligence artificielle s'insinuera dans le fonctionnement de la justice.

Cette voie se trouve d'ailleurs toute tracée par l'IA Act de 2024, soit le règlement européen sur l'intelligence artificielle. Ce règlement prévoit que les IA en matière de justice (comme la plupart des autres services publics) représentent un haut degré de risque. Cette catégorisation « à haut risque » requiert de la part des fabricants ou des importateurs de présenter des garanties qui consistent soit à affirmer leur conformité à des normes techniques européennes (qui n'ont pas encore été adoptées à ce jour), soit à mettre en place une procédure de contrôle de qualité de nature à éviter les problèmes en amont. Pour l'instant, ces garanties sont de peu de poids mais l'essentiel est ailleurs. L'élément clé du règlement européen consiste, en labellisant ces IA comme à haut risque, mais non comme constituant un risque inacceptable, à autoriser leur commercialisation sur l'ensemble du territoire européen, y compris lorsqu'elles sont fabriquées en Chine ou aux États-Unis, ce qui est majoritairement le cas, sans qu'aucun État membre ne puisse faire obstacle à cette distribution. Ces IA disposent ainsi d'un « passeport européen » qui autorise leur commercialisation en Belgique sans que notre pays puisse leur opposer par exemple l'interdiction des IA dans le domaine de la justice. Bien entendu, une telle licence n'implique en aucune façon que l'État belge soit contraint de passer à la justice algorithmique. Par contre, il empêche l'État d'empêcher ou de restreindre les IA en matière de justice qui peuvent ainsi être acquises par les avocats, les juristes d'entreprises, les académiques, les étudiants, etc. Dès lors que ces IA s'infiltrent ainsi dans les pratiques multiples du droit, on comprend qu'elles essaimeront nécessairement dans l'ensemble du système y compris dans l'administration, dans les parquets et chez les magistrats du siège. Ainsi s'imposera progressivement la justice algorithmique.

Section 7. La valeur de conviction des arguments probabilistes¶

Comme nous l'avons vu, la raison algorithmique repose principalement sur une logique statistique et probabiliste. Ces arguments sont particulièrement prisés par des courants de recherche dits empiriques (evidence based law) qui ont le vent en poupe dans les facultés de droit. Ces études empiriques ne sont pas neuves. Elles ont été développées à partir de la fin du XIXe siècle dans le courant de ce qu'on nomme les « socio-legal studies » ou qui, chez nous, relève du modèle sociologique du droit. Dès lors que le droit est devenu une science sociale, la « réalité sociale » telle que découverte par des études statistiques est devenue la source de nouveaux moyens de fait.

L'exemple du Brandeis Brief devant la Cour suprême des États-Unis d'Amérique, dans l'affaire Muller v. Oregon (1908)⁷, demeure emblématique de ce nouveau mode d'argumentation. En l'espèce, l'avocat Louis Brandeis plaidait pour l'État d'Oregon dans une affaire où M. Muller, propriétaire d'une chaîne de blanchisseries demandait l'abrogation d'une loi de l'État d'Oregon prévoyant des dispositions protectrices des blanchisseuses, notamment en termes d'horaires et de conditions de travail. Muller invoquait quant à lui la liberté d'entreprendre et l'autonomie de la volonté en matière contractuelle pour demander l'annulation de cette loi comme contraire à la Constitution fédérale. Il se fait que la Cour s'était prononcée exactement dans le sens défendu par Muller et ses conseils dans une précédente affaire qui concernait la réglementation des conditions de travail dans les boulangeries par l'État de New York. Les conclusions (brief) de Brandeis avaient la particularité de réduire à une page l'analyse des précédents, en l'espèce défavorables, pour se concentrer dans les dizaines de pages suivantes sur les conditions de travail des blanchisseuses, leur condition sociale de mères célibataires avec enfants errants dans les rues le soir pendant qu'elles poursuivaient leur labeur, atteintes massivement de maladies cardiaques en raison de leurs activités, etc. pour justifier la législation prise par l'État d'Oregon. Ces différents éléments se fondaient sur des études statistiques exprimant donc des pourcentages de risques supérieurs chez ces travailleuses et leurs enfants de développer telle maladie ou de devenir délinquants. Il se fait que Brandeis obtint gain de cause, bien soutenu au sein du siège par le célèbre juge Holmes, fondateur du mouvement « réaliste » américain, qui faisait ainsi droit à l'argument statistique tiré de la réalité sociale telle qu'elle est construite par les enquêtes sociales. Brandeis devait d'ailleurs être appelé plus tard à rejoindre lui-même la Cour suprême en tant que magistrat.

Depuis lors, les arguments statistiques et tirés des probabilités se sont introduits dans le monde du droit. Nous sommes, d'abord en tant que citoyens puis en tant que professionnels, accoutumés à des propositions scientifiques, notamment médicales, qui imputent par exemple l'origine de telle maladie à telle exposition à une matière ou des conditions dangereuses. Dans « la société du risque », selon l'expression du sociologue Ulrich Beck, les problèmes s'exposent le plus souvent de manière statistique, comme on a pu l'observer par exemple en matière de dérèglement climatique. Les arguments tirés des analyses ADN, qui ont pris une importance croissante dans les affaires pénales, se présentent également toujours de manière probabiliste, même si le taux d'erreur fourni par les experts, de l'ordre du millionième voire du milliardième, tient plus de la précaution oratoire que de l'appréciation des seuils de conviction.

Les applications d'intelligence artificielle que nous avons examinées, en tout cas les applications connexionnistes, y compris les IA génératives, reposent entièrement sur des modèles probabilistes. Nous venons ainsi de prendre pour exemple des arguments selon lesquels « dans 80 % des cas où… » qui illustrent parfaitement la formule de ce type d'arguments. Le choix du seuil de 80 % ne doit d'ailleurs rien au hasard. Il constitue une sorte de mantra pour les ingénieurs et les informaticiens et est pratiqué au quotidien par les statisticiens. Nous connaissons la courbe de Gauss, dite aussi « loi normale » qui distribue tous les phénomènes réguliers observés en grand nombre. C'est la fameuse courbe en cloche qui rend compte par exemple de la taille des populations, de leur longévité, des résultats des étudiants aux examens… De cette courbe, les statisticiens ont l'habitude d'éliminer les deux extrêmes, soit 10 % des cas de chaque côté, qui sont considérés comme des erreurs ou des cas aberrants, pour se concentrer plus sûrement sur les 80 % de la population concernée qui constitue le gros des effectifs se distribuant de manière plus ou moins équilibrée autour de la moyenne. Pour cette raison, les ingénieurs et les informaticiens considèrent habituellement qu'un seuil de prédiction de 80 % est un bon critère de réussite. Ainsi une application qui peut reconnaître les chats des chiens à plus de 80 % ou une autre qui prédit à 80 % un risque de récidive d'un condamné libéré de manière conditionnelle.

Les juristes portent une appréciation tout à fait différente sur un tel seuil de prédiction qu'ils jugeront totalement insatisfaisants. Il s'agit en quelque sorte d'une question de verre plus ou moins plein ou vide. Là où l'informaticien se félicite de sa note de 80 %, le juriste est terrifié par le taux d'erreur de 20 % dans les décisions prises ou proposées par le logiciel. D'autant que ces systèmes sont mis en place pour gérer en masse un très grand nombre de dossiers. Si l'application propose 100 000 décisions et qu'il y en a donc 20 000 erronées, ce n'est plus seulement une injustice mais une catastrophe industrielle. L'affaire du logiciel Horizon de la poste britannique, développé par Fujitsu pour traquer les détournements de fonds par les gérants des bureaux franchisés, qui a conduit à 734 condamnations pénales et à la ruine d'un nombre plus important encore de tenanciers entre 2000 et 2014, alors que ce logiciel était affecté d'un bug dès le départ, causant ainsi le scandale judiciaire le plus important de la justice britannique contemporaine, en a donné une illustration terrifiante. Confrontés à des décisions prises par ou à l'aide d'une intelligence artificielle, les plaideurs veilleront donc particulièrement aux tests pratiqués en amont de la mise en circulation et surtout au fil de l'eau sur les taux d'erreur de l'application, et pourront en tirer argument pour contester ces décisions alors que même que les experts se déclareraient satisfaits des performances de l'application.

Le droit se montre également plus exigeant que les ingénieurs lorsque la preuve d'un élément de fait est apportée sous la forme d'une probabilité, fût-elle nettement supérieure au taux classique des 80 %. Pour en juger, nous évoquerons un épisode significatif mais peu connu aux frontières de l'histoire des sciences, de la philosophie et du droit. Il s'agit de l'affaire dite du testament Howland qui fut jugée en 1868 par le tribunal fédéral de district du Massachusetts⁸. Le testament d'une très riche veuve était contesté en justice par sa nièce, Mme Robinson, qui allait devenir elle-même la femme la plus riche des États-Unis. Celle-ci invoquait à l'appui de son action un testament irrévocable antérieur, qui fut rejeté par l'exécuteur testamentaire comme un faux. Benjamin Peirce, professeur à Harvard, fut engagé par les conseils de Mme Robinson pour montrer que la signature était authentique. Peirce engagea son fils, Charles, le fondateur de la philosophie pragmatique, pour effectuer des travaux d'expertise en graphologie. Ce dernier compara 42 exemplaires de signatures de la défunte, divisées chacune en 30 points pertinents, pour examiner si la signature contestée était exacte ou non. Il se servit des règles de probabilité et notamment de la fameuse courbe de Gauss, dite aussi « loi des erreurs » pour arriver à la conclusion que la probabilité que la signature contestée ait été falsifiée en l'espèce était de (1/5)30 soit un nombre infinitésimal, inférieur de beaucoup aux probabilités actuelles des tests ADN. Mme Robinson n'en perdit pas moins son procès, les juges tranchant sur une autre base, sans même considérer l'expertise mathématique fournie par les Peirce. C'est dire le peu de goût montré en l'espèce par ces magistrats du XIXe siècle par rapport à un nouveau type d'argument probabiliste, qu'ils avaient sans doute beaucoup de mal à comprendre.

Faut-il conclure de ces exemples que les juges ne se montreront guère sensibles aux arguments probabilistes, développés au paragraphe précédent, permettant de dégager de nouveaux éléments de droit au départ d'une analyse approfondie par l'IA de la jurisprudence ? C'est possible, mais je ne le pense pas. Les juges sont en effet accoutumés à ce que la jurisprudence ne soit pas uniforme. Il est courant depuis très longtemps dans le discours juridique d'évoquer une jurisprudence divisée, mais aussi une jurisprudence majoritaire ou minoritaire. Il en va du reste de même dans l'analyse de la doctrine. Dès lors que cette pluralité des décisions est pleinement reconnue, il me semble que de consolider l'argument « majoritaire » par un pourcentage des décisions en faveur de telle ou telle thèse ne posera pas de problème majeur aux magistrats et pourra donc être considéré comme une nouvelle forme d'argument convaincant en droit, sans heurter les bases de la logique juridique classique.

Section 8. Formation des étudiants en droit aux ressources de l'IA¶

Pour conclure, il est important de considérer l'enjeu majeur de l'éducation de nouvelles générations d'étudiants en droit aux technologies de l'intelligence artificielle. L'irruption de Chat GPT et des applications similaires et la généralisation de leur usage depuis trois ans mettent dans l'embarras les universités qui s'interrogent et hésitent sur les règles à adopter pour en déterminer les usages légitimes et interdits. Ainsi, l'Université Libre de Bruxelles (ULB) vient-elle de modifier son règlement général des études pour l'année en cours 2025-2026 – postérieurement à la rentrée académique ce qui est très inhabituel – concernant l'usage de ces applications. La nouvelle règle prévoit une interdiction de principe de ces outils sauf pour la rédaction des travaux de fin d'études de master (mémoires) pour lesquels ils sont en principe autorisés. Les facultés et, au sein de celles-ci les professeurs, demeurent cependant libres de fixer d'autres règles. Ces règles démontrent bien l'embarras de l'institution académique face à une nouveauté qui bouscule les modes d'évaluation classiques dans les milieux scolaire et universitaire.

Pour ma part, j'autorise l'usage de toutes les applications d'intelligence artificielle dans tous les travaux donnés aux étudiants et ce de la première à la dernière année des études de droit. Bien sûr, l'usage naïf et immodéré que certains en font provoque parfois des accidents de parcours. Quelques mois après la sortie de ChatGPT, j'avais ainsi été surpris de recevoir de la part d'étudiants d'élite d'une grande école française des travaux d'où avait disparu toute référence bibliographique et note en bas de page. Ces manquements avaient entraîné une explosion du taux d'échec. L'an dernier, j'ai dû annuler deux mémoires de fin d'étude réalisés à l'ULB sous ma direction, lesquels étaient truffés de fausses citations voire de références à des ouvrages inexistants attribués aux auteurs étudiés. Dans les deux cas, les étudiants ont été lourdement sanctionnés disciplinairement par la Faculté de droit par l'annulation de l'ensemble de leur session d'examen. S'agissant d'étudiants de dernière année, ces sanctions ont bien sûr entravé et retardé leurs projets professionnels. Dans chacun de ces cas, j'ai sanctionné les étudiants, non certes pour avoir eu recours à ces applications – puisque j'en avais explicitement autorisé l'usage –, mais en raison d'un défaut majeur affectant le travail lui-même.

Évidemment, la sanction des mauvais usages ne suffit pas et doit être accompagnée d'une éducation aux bons usages de ces outils que nos étudiants sont amenés à utiliser massivement dès leur entrée dans la vie professionnelle. Ainsi, les assistants du cours d'Introduction au droit de première année sont amenés à conseiller les étudiants débutants, invités à rédiger pour la première fois des conclusions dans le cadre d'un exercice élémentaire de procès fictif. Outre cette éducation aux usages pratiques, il me paraît indispensable que les étudiants en droit soient instruits du fonctionnement et des modalités des applications d'intelligence artificielle, qui participent, qu'on le veuille ou non, à l'élaboration d'une nouvelle logique juridique. Je les initie pour ma part à cette nouvelle logique lors du cours de droit naturel et argumentation juridique de deuxième année. Au niveau master, la faculté de droit a créé il y a quelques années un cours à option, très suivi, de Data Law (en anglais) dont l'approche pragmatique consiste à faire travailler les étudiants sur la création de nouvelles applications. Enfin, la faculté a ouvert cette année la vacance d'un nouveau poste de professeur à temps plein sur l'IA et le droit, qui donnera lieu à la création de plusieurs nouveaux enseignements. Il me semble que toutes ces initiatives vont dans le bon sens d'une éducation universitaire des futurs juristes aux potentiels et aux risques de l'IA dans le domaine juridique.