Revue - Gazette du Palais - Hors Série du 25 juin 2024 - Nouvelles technologies : Des Horizons élargis pour les juristes ? - 28

Actes de colloque
Prenons un exemple : le gouvernement algorithmique.
Dans L'intelligence artificielle face à l'État de droit, les auteurs
(du centre Perelman en Belgique sous la direction
de Charly Derave, Benoît Frydman et Nathan Genicot,
2024, éd. Bruylant) travaillent sur l'hypothèse d'un gouvernement
dont les décisions seraient prises essentiellement
grâce à l'IA ; et ils estiment que ce gouvernement se heurterait
à quatre principes constitutionnels :
- la publicité de l'action publique au regard de la transparence
et du principe de l'anti-boîte noire des décisions
administratives ;
- l'interdiction du principe des délégations au regard du
principe de l'attribution de compétence ;
- la séparation des pouvoirs au regard de l'impossibilité
d'imposer des règles implicites à un autre ordre ;
- le principe de l'autonomie au regard du pouvoir d'édiction
des règles émanant des citoyens.
... et deux principes conventionnels :
- le respect de la vie privée au regard des datas collectés
et aux croisements de ces datas privés ;
- le principe de non-discrimination et la question des biais
algorithmiques (v. Compas aux États-Unis).
... sans parler de la censure infra-algorithmique contre la
liberté d'expression et de la presse ; et du principe de la
motivation des décisions administratives.
En clair, cette connaissance des caractéristiques et des
paramètres de l'algorithme IA utilisé doit permettre aux
futurs juristes d'opérer un contrôle de légalité de l'algorithme
; un contrôle interne du dispositif (biais, proxies,
critères de choix, performances), et ce, tout au long de la
vie de l'algo (v. IA act). Ainsi, de la transparence naissent
l'esprit critique et le rôle de vigile du droit du juriste,
consubstantiels au libre arbitre, à la liberté.
Appréhender simplement la mécanique de l'algorithme :
ce qu'il fait, ce qu'il ne fait pas ; bien connaître sa force
et ses limites. De manière très synthétique, le LLM sert
à générer le mot suivant le plus probable : ce qui n'est
pas l'équivalent de rechercher une solution dans une base
de données. La probabilité n'est pas la vérité doit-on le
rappeler.
Or, le rôle du juriste est de sécuriser : les échanges, les
contrats, les relations en général. C'est la vérité juridique
qui guide son action de sécurisation.
Donc apprendre à tester, à pousser son IA générative
(notamment), son assistant personnel IA, pour connaître
ses limites intrinsèques et ne pas accorder une confiance
aveugle ou démissionner face à la rapidité de la machine,
est un préalable.
Dans L'esprit artificiel (2024, L'Observatoire), Raphaël
Enthoven raconte son défi face l'IA générative (ChatGPT)
sur le sujet philosophique (assez classique) : le bonheur
est-il une affaire de raison ? Il explique de manière assez
évidente que la machine a bien fait la synthèse de ce
qu'elle avait « en magasin » sur le bonheur et la raison
mais n'a obtenu qu'un 11 sur 20 à sa copie générée en
quelques secondes, parce qu'elle a omis de problématiser
la question et de rapprocher le bonheur à... un sentiment.
Les limites intrinsèques de l'algorithme, même si elles
sont de plus en plus repoussées, obligent le futur juriste à
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GAZETTE DU PALAIS - mardi 25 juin 2024 - n O
hor s-sér ie
garder à l'esprit que la machine ne peut pas tout et surtout
n'est tout simplement pas douée d'un esprit humain.
B. Implémenter l'algorithme
Quelle IA pour moi ? Efficacité, simplicité, dangers,
éthique : quelles majeures et quelles mineures pour
« garder contact avec son âme » ? Quand l'Homme invente
le robot, il a à sa disposition un outil autonome qui
le rend plus fort (assemblage de pièces de voiture par
exemple) ; pour autant c'est l'Homme qui garde la maîtrise
du besoin (la machine pour quoi faire ?) et de l'enjeu
de l'usage de la machine (quel gain réel de la machine
pour moi ?).
En fonction de ces simples questions, et de ses propres
priorités, le choix de l'algorithme, du LLM et plus directement
de l'IA conversationnel s'opère.
Chez Lexbase, nous avons choisi de nous atteler, d'abord,
à un cas d'usage bien précis du LLM plutôt qu'à un chat
conversationnel classique : la recherche de décisions de
justice fondées sur des faits similaires. Même en pays
de droit continental, la grande affaire des juristes est de
trouver des décisions qui ont trait à des faits semblables
ou similaires pour avoir un précédent, une position jurisprudentielle
déjà tranchée pour sécuriser leur approche,
leur stratégie juridiques. C'est grâce un algorithmie IA
vectorielle que l'on peut aujourd'hui décrire en langage
naturel des faits et trouver en quelques secondes parmi
des millions de décisions les quelques jurisprudences qui
ont trait à ces faits ou sensiblement les mêmes faits ; permettant
une confrontation des moyens, des fondements,
des solutions juridiques.
Ce sont des LLM, c'est de l'IA mais loin de là un algorithme
qui remplace l'Homme dans sa mission de conseil.
Le bon moment pour commencer à être augmenté. Le
bon moment pour commencer à utiliser une IA conversationnelle
ou un LLM dépend des besoins spécifiques du
juriste ou de son projet. Voici quelques facteurs à considérer
pour déterminer le bon moment pour commencer :
Besoins métier : il s'agit d'identifier les domaines où une IA
conversationnelle ou un LLM pourrait apporter une réelle
valeur ajoutée. Par exemple, il pourrait s'agir d'améliorer
le service client, d'automatiser des tâches répétitives ou
de créer du contenu de manière efficace.
Maturité de la technologie : il s'agit d'évaluer la maturité de
la technologie d'IA conversationnelle ou de LLM que vous
envisagez d'utiliser. Il faut s'assurer que la technologie
est suffisamment avancée pour répondre à ses besoins
spécifiques.
Disponibilité des ressources : il s'agit de s'assurer que
l'on dispose des ressources nécessaires pour mettre en
œuvre et gérer une IA conversationnelle ou un LLM. Cela
peut inclure des compétences techniques, des ressources
financières et du temps pour former et superviser le
système.
Analyse de rentabilité : il s'agit d'évaluer les coûts et les
avantages potentiels de l'utilisation d'une IA conversationnelle
ou d'un LLM. Il faut s'assurer que les bénéfices
attendus justifient les investissements nécessaires.
Acceptation de l'utilisateur final : il s'agit de considérer
l'acceptation et la familiarité des utilisateurs finaux avec
ce type de technologie. Il faut s'assurer de fournir une
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