Droit et IA : Cas d’usage et perspectives

Dauphine Digital Days

La deuxième édition des Dauphine Digital Days a rassemblé plus de 700 participant.e.s à l’Université Paris Dauphine – PSL, en novembre 2023.

Trois jours de conférences centrés sur l’intelligence artificielle et ses impacts sur le droit, la santé, la finance, les médias ou encore les entreprises. Approche pluridisciplinaire, une cinquantaine d’intervenants, experts académiques, institutionnels ou acteurs du secteur socio-économique.

Retrouvez les vidéos : https://dauphine.psl.eu/dauphine-digital-days

Ce billet s’inscrit dans la continuité du livre « Donner un sens à sa vie, avec ou malgré l’intelligence artificielle« .

L’intelligence artificielle a émergé comme un tourbillon dans nos existences. Partenaire de débat, coach, voire concurrent, l’IA incarnée par des outils comme ChatGPT, devient un acteur incontournable de notre quotidien.

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AVERTISSEMENT : Cet article, même s'il s'appuie largement sur les interventions réalisées dans le cadre des Dauphine Digital Days (Jacques Lévy Véhel, Flavien Mariatte, Alexandre Verney), est interprété (subjectivement) et rédigé (sélectivement) sous la seule responsabilité d'innovecteur.

Les textes de loi, émis par les autorités législatives, font office de documents officiels contraignants. Leur rédaction, dénuée d’opinions personnelles et imprégnée d’un langage juridique spécifique, présente des défis uniques pour les outils d’intelligence artificielle.

Dans ce paysage délicat, émerge une question cruciale : la possibilité d’intégrer l’intelligence artificielle dans le domaine juridique. Les systèmes d’IA peuvent-ils véritablement s’intégrer de manière efficace et répondre aux exigences exhaustives, précises, vérifiables, actualisées et stables imposées par l’univers juridique ?

Cet article fournit quelques cas d’usage tout en mettant en lumière les défis liés à cette technologie.

Recherche documentaire

Imaginez pouvoir, à partir d’un document juridique (une directive par exemple), obtenir la liste de toutes les décisions qui l’ont interprétée ou évaluée en termes de validité. C’est une possibilité offerte par l’IA …. A conditions que l’indexation de tous les éléments pertinents ait eu lieu, à l’aide des méta-données.

Ce processus est crucial pour optimiser le fonctionnement des moteurs de recherche, permettant ainsi des recherches très précises et évitant le bruit associé aux recherches en langage naturel simple. Un outil d’intelligence artificielle appliquée à cette bibliothèque, peut, en quelques jours d’entraînement, fournie des résultats supérieurs à ce que propose la science des données.

Traduction de documents

Aujourd’hui, la traduction d’un document juridique (au sein de l’Union Européenne par exemple) s’appuie sur la normalisation du vocabulaire, obtenue par la mise en place d’une bibliothèque de termes très précise. Absolument nécessaire pour harmoniser le vocabulaire dans toutes les langues utilisées.

La traduction des textes se fait actuellement par des juristes-linguistes, qui ont une formation complète dans plusieurs langues et une formation juridique complète. Car transposer un texte juridique ne consiste pas seulement à le traduire, mais également à rendre l’équivalence juridique dans une autre langue.

Avec l’introduction des outils d’intelligence artificielle, la nature de ce travail va évidemment évoluer. Aujourd’hui se pose la question du recrutement de ces professionnels.

Faut-il continuer à recruter des individus se considérant comme de véritables traducteurs, à l’instar des traducteurs de littérature, ou faut-il privilégier des personnes capables de former des outils d’intelligence artificielle, combinant ainsi les deux compétences ?

Et quelles formations associées seront nécessaires pour les préparer à ces évolutions ?

Consolidation des textes juridiques

Il s’agit, pour un domaine juridique précis, d’avoir accès, en plus du texte applicable, de toutes les modifications légales, remplacements, abrogations, etc. Le droit consolidé, même s’il est informatif, constitue ressource fondamentale pour de nombreux professionnels du droit (policiers, avocats).

L’effort de consolider les textes est crucial pour répondre à ces besoins, et bien que cela soit en partie automatisé, une part significative du travail est encore effectuée manuellement par des individus. La complexité de ce processus, les subtilités du langage juridique, et le besoin d’une compréhension approfondie du contexte posent des défis aux outils d’IA.

Mais la machine peut tirer parti des millions de textes déjà numérisés et structurés au fil des ans pour comparer les nouveaux textes à l’officiel, identifiant les changements tels que les abrogations, les remplacements, etc. Les défis spécifiques rencontrés avec des algorithmes classiques soulignent la complexité du langage juridique et la nécessité d’une approche basée sur l’apprentissage automatique pour traiter les spécificités des termes juridiques.

Les expérimentations montrent que l’outil basé sur l’intelligence artificielle n’est pas une solution miracle, mais il peut fonctionner efficacement sur des textes simples et bien structurés. Il est utilisé pour proposer des textes consolidés aux humains, qui peuvent les relire, les valider, et les transmettre. Cependant, les textes plus complexes, notamment ceux liés aux dispositions ultramarines, nécessitent encore l’intervention humaine.

Une application supplémentaire concerne la consolidation d’un contrat comprenant le contrat initial et tous les avenants ultérieurs.

Rédaction du droit

La rédaction des textes juridiques implique la manipulation de données non structurées provenant de différentes sources disparates d’information.

Pour appliquer l’IA, la structuration des données est clé pour faciliter la recherche et l’analyse, tout comme l’anonymisation des données, en particulier dans le contexte des open data et des décisions de justice.

Actuellement se posent des défis liés à la transition des praticiens, tels que les magistrats ou les avocats, vers des outils de rédaction de données structurées. Ces professionnels sont habitués à des méthodes plus traditionnelles et il est difficile de les convaincre d’utiliser des outils qui changent leur manière de travailler.

Une astuce consiste à déployer une solution intermédiaire, basée sur un éditeur chargé de structurer des données avant de mettre en place une IA. L’objectif à terme est de simplifier la rédaction des textes et de permettre aux praticiens de se concentrer davantage sur le fond de leur travail.

Aujourd’hui, l’utilisation de l’IA dans la production des normes se limite principalement à des outils d’aide à la rédaction, tels que des correcteurs grammaticaux et pour suggérer des améliorations aux rédacteurs plutôt que pour remplacer complètement leur travail.

Autres cas d’usage

Rédaction de comptes-rendus : Une IA « speech-to-text » permet de convertir des audiences en textes, pour permettre une compréhension non seulement auditive, mais aussi sous forme écrite. Et une fois le texte disponible, l’outil peut le traduire dans plusieurs langues. Un gain de temps évident.
Préparation d’un dossier : analyse et classement des pièces d’un dossier et constitution d’une carte d’identité pour chaque document et détection des éventuels défauts de conformité.
Analyse de documents, comme des contrats et identification des clauses à risques
Analyse de données structurées (tableau excel par exemple), pour prédire des distributions de probabilité, par exemple une prestation compensatoire qui dépend de 30 à 250 critères. Les outils d’analyse permettent de traiter ces multiples paramètres et identifier les critères les plus importants sur la prise de décision
Obtenir des réponses à des questions juridiques précises, par exemple, « Quelle est la position de la Cour de justice sur les modalités de remboursement d’un billet d’avion lorsque l’annulation est imputable à une grève en Europe tardive ? »

Et si cette collaboration humain-machine dépassait les limites du droit

?

Les implications de l’utilisation de l’IA dans le domaine complexe du droit peuvent être étendues à d’autres secteurs nécessitant un vocabulaire précis et normalisé, tels que les domaines médicaux ou financiers, la recherche académique, la veille concurrentielle, l’éducation ou la vulgarisation scientifique.

Le monde des affaires utilise déjà largement la rédaction automatique pour la transcription automatique (conférences, entretiens, réunions), l’analyse de documents (contrats commerciaux, rapports scientifiques) et la préparation de dossiers (gestion de projets, préparation de rapports réglementaires).

Imaginez un tribunal où les professionnels du droit seraient assistés par des systèmes d’IA sophistiqués, capables de naviguer à travers d’immenses bases de données juridiques en un instant, fournissant des analyses exhaustives et des antécédents précis en temps réel.

La salle d’audience serait alors le théâtre d’une symbiose entre l’intelligence humaine et artificielle, où les professionnels du droit, libérés des tâches laborieuses, pourraient se concentrer sur l’essence même de leur travail : la recherche de la justice.

Cette anticipation fictionnelle soulève cependant des questions éthiques et des défis inédits en matière de confidentialité, de responsabilité et de confiance dans ces systèmes automatisés. La frontière entre la machine et l’humain devra être soigneusement balisée pour garantir une justice équitable et transparente.

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Pour aller plus loin

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Alors que nous venons de découvrir l’intégration de l’Intelligence Artificielle dans nos vies personnelles et professionnelles, il est crucial d’aborder les implications éthiques entourant leur utilisation.

Il me semble important de réfléchir au déploiement responsable de ces technologies et considérer l’impact potentiel sur l’humain. Il faut aborder ce développement avec une perspective critique.

Lien : https://innovecteur.com/responsable/

Et aussi une série d’articles sur l’innovation responsable : https://innovecteur.com/category/innovation-responsable/

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