LAWBOT est un projet interdisciplinaire qui lie la recherche en Intelligence Artificielle (IA), Droit et Économie. Il vise à appliquer les outils de l’IA au droit afin de former des modèles prédictifs sur le résultat probable d’un jugement pour des classes de demandes similaires. LAWBOT entend développer le droit en tant que science jurimétrique en assurant une analyse quantitative de la jurisprudence.
Le projet permet de vérifier l’hypothèse épistémologique défendue par Holmes qui définit la science du droit comme l’aptitude à formuler des prophéties sur ce qui sera décidé par le juge. La doctrine française reste perplexe quant à l’utilisation de l’IA pour réaliser des prédictions juridiques, alors que des travaux étrangers fondés sur des techniques d’apprentissages profonds appliquées au droit pénal ont déjà démontré les performances prédictives des machines.
La recherche se fonde sur un corpus complexe et sans équivalent à ce jour, soit les décisions françaises en matière civile, et défend un postulat clair selon lequel il faut modifier le paradigme d’analyse des règles juridiques afin d’assurer un classement cohérent de la jurisprudence qui permet ensuite d’améliorer les prédictions judiciaires.
LAWBOT entend aussi démontrer que le développement récent de l’IA appliqué au droit doit être anticipé au niveau économique dans la mesure où une transformation du métier des avocats se dessine. Cette transformation sera expérimentalement testée en mesurant le changement de productivité des avocats du Barreau de Nîmes. Le projet représente un enjeu à la fois théorique (confirmer ou infirmer scientifiquement la question de la prédiction judiciaire) et pratique (démontrer l’utilité de la capacité prédictive des machines appliquée au droit et montrer leurs impacts sur les professions juridiques).
Porteurs : G. Zambrano (MCF droit privé), S. Mussard (PR économie).