La question resurgit à chaque vague d'innovation : l'intelligence artificielle va-t-elle entrer dans les prétoires et prédire les décisions de justice ? Techniquement, la justice prédictive est déjà là. Les modèles existent, et la matière première aussi : plus de 3 millions de décisions sont rendues chaque année en France, et plus de 800 000 sont ouvertes en open data. La thèse de l'Institut Quorum est simple : l'avenir de la justice prédictive ne se jouera ni dans la puissance des algorithmes, ni dans la loi, mais dans un facteur que l'on mesure trop peu : l'acceptabilité.

Justice prédictive : de quoi parle-t-on, au juste ?

Le terme nourrit les fantasmes. La justice prédictive ne désigne pas un robot-juge, mais l'analyse statistique des décisions passées pour estimer l'issue probable d'un litige. Ces outils ne disent pas le droit ; ils décrivent des régularités, ce qui suffit pour éclairer une stratégie contentieuse, jamais pour fonder un jugement. Engagé par la loi pour une République numérique de 2016, l'open data des décisions est effectif depuis 2021. La matière existe, les modèles tournent : la technologie n'est plus le facteur limitant.

Le verrou de 2019 : la France a légiféré contre le profilage des juges

L'article 33 de la loi du 23 mars 2019 interdit de réutiliser les données d'identité des magistrats pour évaluer, comparer ou prédire leurs pratiques. En clair : on peut analyser la jurisprudence, pas profiler tel juge nommément. Le Conseil constitutionnel a validé le dispositif en relevant qu'il prévient un profilage susceptible de nourrir des pressions. Le législateur n'a donc pas freiné l'IA par méfiance : il a protégé un actif décisif, la confiance dans l'impartialité du juge.

DataJust, la leçon d'un algorithme abandonné

L'État lui-même s'est essayé à l'exercice. Le décret de mars 2020 avait créé DataJust, destiné à bâtir un référentiel d'indemnisation des préjudices corporels. Le projet a été abandonné en janvier 2022, en raison de sa complexité et de la difficulté à maîtriser les biais. La leçon dépasse le cas d'espèce : un outil techniquement séduisant ne survit pas s'il ne convainc ni les professionnels ni l'opinion de sa fiabilité et de son équité.

Le vrai verrou n'est pas juridique, il est social

Les obstacles techniques tombent, les obstacles juridiques se précisent ; reste la variable la plus décisive, la confiance. Une justice prédictive ne vaut que si les justiciables acceptent qu'un calcul éclaire leur dossier, si les avocats l'intègrent et si les magistrats y voient une aide. Cette acceptabilité se mesure : chaque année, le tableau de bord de la justice de la Commission européenne suit la perception de l'indépendance de la justice, pays par pays. Ce que l'Europe mesure à l'échelle des systèmes, chaque institution peut le mesurer à la sienne.

2026, l'année où l'Europe encadre l'IA judiciaire

Le règlement européen sur l'IA (2024/1689) range les systèmes destinés à aider une autorité judiciaire parmi les usages à haut risque. Les obligations correspondantes — documentation, supervision humaine, gestion des risques — deviennent applicables le 2 août 2026. Le message est cohérent : l'IA n'est pas bannie du prétoire, elle y est admise sous conditions strictes, qui sont d'abord des conditions de confiance.

Trois scénarios pour 2030, et une recommandation

À l'horizon 2030, trois trajectoires se dessinent : le statu quo verrouillé, l'outillage encadré (du côté des avocats et assureurs) et l'aide à la décision sous garanties. Dans les trois cas, la même variable fait le tri : le degré d'acceptabilité. D'où une recommandation : objectiver les attentes et les craintes des publics concernés, identifier les lignes rouges, et suivre dans le temps l'évolution de l'acceptabilité. Mesurer en amont coûte toujours moins cher que réparer un projet rejeté.