La Fondation Jean Jaurès, en partenariat avec Coup Data, publie un rapport sur le thème « Mécanisme d’une justice algorithmisée ».
Une docteure en sciences, un ingénieur en IA dans l’industrie et un avocat en droit du numérique : Aurélie Jean, Victor Storchan et Adrien Basdevant se sont associés pour analyser, sous un angle scientifique et juridique, les grands principes de la justice algorithmisée et ses mécanismes sous-jacents.
Table des matières
Introduction
Histoire et pertinence d'une justice algorithmisée
Les origines de la justice prédictive
Naissance (maladroite) de la formule "justice prédictive"
Pertinence d'une justice en partie algorithmisée
Algorithmes, data et intelligence artificielle
Introduction à l'intelligence artificielle
Data structurée versus non structurée
Algorithmes explicites versus implicites
Enjeux technologiques et scientifiques dans la justice algorithmisée
La justice algorithmisée selon les systèmes judiciaires
La justice dans les pays du common law
La justice dans les pays du droit civil
La justice algorithmisée en pratique
Case Law Analytics : l'évaluation chiffrée de réussite d'une affaire
PredPol et la police algorithmisée
COMPAS et l'évaluation algorithmisée de récidive
Datajust et le système d'évaluation automatique des indemnités judiciaires
Reconnaissance faciale et prédiction de la criminalité
Précautions dans la justice algorithmisée
Le choix du modèle algorithmique
Des bonnes pratiques de développement
L'humain dans la boucle algorithmique
Insuffler une culture du numérique, former et hybrider les connaissances
Des outils pour évaluer les algorithmes
Conclusion
Rapport collectif écrit par Aurélie Jean, Victor Storchan, Adrien Basdevant
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