Clarisse Andry : Comment avez-vous intégré ces nouvelles problématiques dans vos formations à l’ENM ?
Olivier Leurent : Nous en sommes encore aux prémices, et nos élèves magistrats ont d’abord besoin d’apprendre leur métier pour être capable de l’exercer dans 31 mois, avant de se projeter dans un futur qui n’est pas encore immédiat. Pour autant ce sont des questions qui nous intéressent et qui habitent nos réflexions sur la formation des magistrats. L’école a toujours été un laboratoire d’analyse et de réflexion pour la justice d’aujourd’hui et de demain, il est donc naturel qu’elle s’intéresse à ces questions.
En formation initiale, nous sommes face à une génération qui est presque née avec un ordinateur entre les mains. Ils sont donc très au fait du numérique, à tel point qu’ils ont été entendus par le groupe de travail constitué dans le cadre des chantiers de la justice par Jean-François Beynel et Didier Casas. Le secrétariat général de la Chancellerie nous avait demandé de constituer un petit groupe de travail sur les questions de la transformation numérique de la justice, afin que les auditeurs de justice puissent être entendus.
Ces questions sont naturellement présentes dans les réflexes de nos auditeurs de justice.
La ressource documentaire est maintenant à 95% numérique et nous disposons de nombreux parcours d’e-formation. Une conférence sur la justice prédictive et l’open data aura lieu en février prochain, afin de mener une réflexion concernant l’impact de cette justice de demain sur l’office du magistrat : quels sont les lien entre la justice prédictive et l’humanité qui doit se dégager de la décision de justice ? Et est-ce que cette justice numérique est compatible avec l’office du magistrat et son savoir être ?
.Pour les élèves qui souhaitent approfondir la question, nous leur proposons également un stage extérieur de 7 semaines dans une legaltech. Enfin, parmi les thématiques que nous leur soumettons dans le cadre du travail collectif qui leur est imposé, ’une d’elle concernera la fracture numérique et les liens avec l’office de magistrat.
La formation continue ne concerne pas la même génération. La réflexion est donc moins naturelle, mais tout aussi présente. Un grand colloque se tiendra le 5 octobre prochain, en partenariat avec Soraya Amnari Mekki, sur l’office du magistrat face au numérique et au développement de la médiation, qui repose notamment sur le développement de cette justice numérique. La question étant : l’office du magistrat sera-t-il impacté par ces nouveaux outils de résolution des conflits ?
Par ailleurs, nous avons pour projet d’embaucher un spécialiste de ces questions de justice et d’outils numériques pour la formation continue à l’école de Paris.
La legaltech appliquée aux autres professions du droit fait souvent ressortir l’idée de « valeur ajoutée » : quelle est la valeur ajoutée que les magistrats pourraient augmenter ou mettre en avant grâce à l’usage de ces technologies ?
Pour les magistrats, l’open data et les outils de justice prédictive apporteront une aide à la décision. Ces technologies impliqueront sans doute un changement de paradigme, impacteront l’office du magistrat, comme ça a déjà été le cas avec la révolution informatique.
De la même manière, les algorithmes en tant qu’aide à la décision pourront avoir un impact sur sa manière de travailler, sa manière de rendre la justice.
De là à dire que le magistrat n’aura plus de raison d’être et qu’on transformera la justice en vérité algorithmique, je n’en suis pas convaincu. Cela ne se substituera jamais à une appréciation individualisée de chacune des situations sur laquelle le magistrat doit rendre une décision, et nous aurons toujours besoin de sa vision. Il ne faut donc attendre ni plus ni moins de ce type d’outils.
Y a-t-il des tâches qui pourraient être automatisées dans le métier de magistrat ? Peut-on finalement y appliquer ces raisonnements de gain de temps et de productivité ?
L’évaluation des préjudices est un exemple topique de gains de temps grâce à ces outils. L’application d’un certain nombre de paramètres pourrait dégager des évaluations, souvent complexes à calculer, ce qui permettrait au magistrat de se concentrer sur les principes de responsabilité.
Je ne pense pas que la justice prédictive soit un danger pour le magistrat. Si l’on peut décharger le magistrat des questions d’exécution de règles de droit validées, sur lesquelles il y a peu de matière à interprétation, Il pourra consacrer plus de temps à des questions de droit complexes pour lesquelles il apporte une vraie plus-value sur l’interprétation du droit, tout en bénéficiant d’une plus grande sécurité juridique. L’open data a aussi pour objectif de faire en sorte nous soyons jugés de la même manière partout en France.
Quelles sont les spécificités à prendre en compte lorsque l’on songe aux legaltech qui pourraient être mises au service de la magistrature ?
C’est toute la difficulté actuelle de la mise en place de ces algorithmes. Je pense qu’il faut que ces algorithmes soient agréés ou validés par le ministère de la Justice, de façon à ce qu’on ne voit pas foisonner des algorithmes qui n’auraient pas été validés dans leur conception par ceux qui seront en charge de rendre la justice.
C’est toute la problématique. Peut-on faire confiance à telle legaltech plutôt qu’à telle autre ? Sur quelle masse de décision l’algorithme a-t-il été créé ? Il y a matière à mettre en place un contrôle sur le sérieux et sur la fiabilité des algorithmes qui seront proposés dans les années à venir.
Pouvez-vous nous décrire votre legaltech idéale ?
Ce serait une legaltech qui offrirait des outils et des algorithmes conçus de manière fiable et collective, qui auront été contrôlés et validés sur la base de la définition des critères du nombre de décisions utilisées. Car les deux difficultés des algorithmes sont, d’une part, de déterminer la masse de décisions qui sera suffisamment représentative pour être certain que le résultat soit crédible, et d’autre part, quels sont les critères topiques pour définir la décision de justice : montant des revenus, espérance de vie, âge, profession, etc. Il faut arriver à définir à la fois la masse à partir de laquelle l’algorithme devient fiable, puis les critères qui permettent de construire la décision de justice.
