Fiche de révision : Intelligence artificielle juridique

📋 Plan du Cours

1. Émergence de l’IA juridique
2. Arrivée de l’IA dans le droit
3. IA générative et modèles linguistiques
4. Coûts environnementaux de l’IAG
5. Numérisation et transformation du droit
6. Risques de l’IA en droit
7. Fondements de la régulation de l’IA
8. Classification européenne des risques
9. Gouvernance et sanctions européennes
10. Régulation française de l’administration
11. IA et sécurité publique

📅 Repères chronologiques

1. 1950Alan Turing publie l’article « Computing Machinery and Intelligence » et propose le test de Turing, aussi appelé jeu de l’imitation
2. 1956La conférence de Dartmouth consacre la naissance de l’intelligence artificielle comme champ de recherche consacré notamment au langage naturel, aux abstractions, à la résolution de problèmes et à l’auto-amélioration des machines - John McCarthy, 1956
3. années 1980 et 1990La Bibliothèque publique d’information commence à constituer des dossiers numériques
4. 2016Le RGPD a été adopté dans l’Union européenne pour encadrer notamment les données personnelles utilisées dans l’entraînement des algorithmes
5. 19 mai 2023La loi française a autorisé à titre expérimental des traitements algorithmiques d’images pour sécuriser certaines manifestations sportives, récréatives ou culturelles
6. 13 juin 2024Le règlement (UE) 2024/1689, appelé AI Act, a été adopté définitivement
7. 24 janvier 2025Le tribunal administratif de Grenoble a censuré l’utilisation par la commune de Moirans du logiciel BriefCam
8. 24 avril 2025Le Conseil constitutionnel a censuré la prolongation du dispositif de vidéosurveillance algorithmique prévu pour les Jeux olympiques et paralympiques

📖 1. Émergence de l’IA juridique

★ À maîtriser

📌 Le test de Turing repose sur la capacité d’une machine à utiliser le langage naturel pour tromper un interlocuteur humain, mais il est limité car il mesure l’imitation du comportement humain et dépend des attentes et des biais de l’interrogateur.

Compléments

• En 1997, Deep Blue bat le champion du monde d’échecs Garry Kasparov, puis en 2016 AlphaGo bat le champion du monde de Go Lee Sedol.

💡 Astuce mémo

Turing 1950 → Dartmouth 1956 → Deep Blue 1997 → AlphaGo 2016

📖 2. Arrivée de l’IA dans le droit

★ À maîtriser

• En 2023, les concepteurs de ChatGPT-4 annoncent que cette intelligence artificielle a réussi l’examen d’entrée au barreau de New York avec un score très élevé.

• Les LegalTech juridiques citées comprennent notamment :

  • Doctrine IA
  • Predictice
  • Legal Quantum
  • Ordalie
  • LegiGPT
  • Lexis+ IA
  • GEN-IAL
  • Lexbase Intelligence
  • Juri-via

• Selon LexisNexis en 2023, 19 % des professionnels du droit utilisent l’IA, 49 % envisagent de le faire et 77 % pensent qu’elle renforcera leur efficacité.

Compléments

• Selon l’UNESCO, 44 % des juristes utilisent l’IA dans 44 pays, mais seulement 9 % ont reçu une formation et 16 % y accèdent par leur institution.

💡 Astuce mémo

IA généralistes contre IA juridiques spécialisées

📖 3. IA générative et modèles linguistiques

🔑 Notions clés & Définitions

• Intelligence artificielle générative : RÈGLEMENT (UE) 2024/1689 DU PARLEMENT EUROPÉEN ET DU CONSEIL, 13 juin 2024 - Système automatisé conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie, s’adapter après son déploiement et déduire, à partir de ses entrées, la manière de générer des prédictions, des contenus, des recommandations ou des décisions influençant des environnements physiques ou virtuels.
• Machine Learning : Algorithmes qui apprennent de manière autonome à effectuer une tâche ou à réaliser des prédictions à partir de données et améliorent leurs performances au fil du temps.

• Deep Learning : Système inspiré du cerveau humain qui utilise un vaste réseau de neurones artificiels afin d’apprendre de ses expériences sans programmation explicite.

• LLM : Programme informatique nourri de nombreux exemples, fondé sur le Machine Learning et un modèle transformateur, qui reconnaît et interprète le langage humain.
• Large Reasoning Model : Apple, The illusion of thinking, 2025 - Un Large Reasoning Model génère du contenu et simule un raisonnement logique en plusieurs étapes, notamment au moyen de chaînes de pensée et d’un examen rétrospectif par des agents d’intelligence artificielle.

📝 Points essentiels

📌 Les IAG généralistes utilisent généralement des températures élevées, ce qui accroît la créativité mais aussi les hallucinations et les erreurs, tandis que les IAG juridiques spécialisées utilisent des températures basses, avec moins d’hallucinations mais moins de créativité.

💡 Astuce mémo

Données → probabilités → contenus générés

📖 4. Coûts environnementaux de l’IAG

★ À maîtriser

• Selon Morgan Stanley, l’IA générative pourrait utiliser d’ici 2027 autant d’électricité que l’Espagne en 2022. - Tech Diffusion and GenAI - Powering GenAI: How Much Power, and Who Benefits?, January 29, 2024

• Une courte conversation avec ChatGPT-4 émet 272 grammes d’équivalent CO₂ et dix conversations par jour atteignent près d’une tonne d’équivalent CO₂ en un an.

Compléments

• Une requête ChatGPT consomme quatre à cinq fois plus d’énergie qu’une requête Google classique, tandis qu’une génération d’image équivaut à une recharge de batterie de téléphone.

• Une requête GPT consomme l’équivalent d’une petite bouteille d’eau et un data center peut consommer l’équivalent de 500 piscines olympiques chaque année.

💡 Astuce mémo

Entraînement et requêtes → électricité, CO₂ et eau

📖 5. Numérisation et transformation du droit

★ À maîtriser

• La cobotique juridique désigne la combinaison d’un robot et d’un humain pour réaliser une ou plusieurs tâches en collaboration. - Alain Bensoussan, ChatGPT dans le monde du droit

Compléments

• La loi n° 2016-1321 du 7 octobre 2016 et la loi n° 2019-222 du 23 mars 2019 ont notamment accompagné l’ouverture de données et la numérisation de la justice avec Judilibre, l’open data de la justice administrative et QPC 360.

💡 Astuce mémo

Numérisation → LegalTech → cobotique juridique

📖 6. Risques de l’IA en droit

🔑 Notions clés & Définitions

• Hallucination : Information fausse et inventée par un robot, mais présentée par celui-ci comme vraie.

★ À maîtriser

• Les risques pratiques de l’IAG dans le droit comprennent :
  • les hallucinations
  • l’absence de mise à jour des données
  • les atteintes à la confidentialité
  • les mauvais prompts
  • les biais de conception
  • les biais cognitifs de l’utilisateur
  • le biais d’automatisation

📌 Le rapport de la Cour de cassation de 2025 admet l’aide de l’IA à la recherche, à la sélection et à la rédaction, mais refuse son aide à la décision.

Compléments

• Les principes fondamentaux concernés comprennent notamment :
  • l’adaptation
  • le contradictoire
  • la motivation
  • l’explicabilité
  • l’égalité entre les citoyens

💡 Astuce mémo

Aide à la recherche et rédaction, mais pas décision automatisée

📖 7. Fondements de la régulation de l’IA

📝 Points essentiels

• La régulation éthique reposait notamment sur : la Charte éthique du Conseil de l’Europe de 2016, les lignes directrices européennes pour une IA digne de confiance de 2019, les principes de l’OCDE sur l’IA de 2019

• L’AI Act poursuit notamment les objectifs de sécurité des systèmes, de respect des droits fondamentaux et des valeurs de l’Union, de promotion d’une IA humaine et digne de confiance, d’harmonisation juridique et de renforcement de la gouvernance.

💡 Astuce mémo

Soft law → RGPD → AI Act

📖 8. Classification européenne des risques

★ À maîtriser

• Depuis février 2025, l’AI Act interdit notamment les systèmes utilisant des techniques subliminales ou manipulatrices, la notation sociale, le profilage prédictif pénal, certaines bases de reconnaissance faciale, la déduction d’émotions au travail ou à l’école et certaines catégorisations biométriques.

• L’identification biométrique à distance en temps réel dans les espaces publics par les forces de l’ordre est interdite, sauf notamment pour rechercher des personnes disparues, prévenir une menace grave et imminente ou identifier des suspects de crimes graves.

• Les systèmes à risque limité qui interagissent directement avec des personnes ou génèrent des contenus de synthèse doivent informer clairement la personne concernée du caractère généré par l’IA au plus tard lors de la première interaction ou exposition.

• Les systèmes à haut risque comprennent notamment ceux utilisés en biométrie, éducation, emploi, services essentiels, activités répressives, migration, administration de la justice et processus démocratiques.

• Les systèmes d’IA à haut risque doivent notamment mettre en place une gestion des risques, contrôler les données d’entraînement et les biais, assurer la documentation, la traçabilité, la transparence, le contrôle humain, l’exactitude, la robustesse et la cybersécurité.

Compléments

• Depuis août 2025, les systèmes d’IA à usage général présentant un risque systémique doivent notamment fournir une documentation technique, informer les fournisseurs en aval, respecter les droits d’auteur et publier un résumé détaillé des données d’entraînement.

💡 Astuce mémo

Interdit → limité ou minimal → haut risque

📖 9. Gouvernance et sanctions européennes

★ À maîtriser

• La gouvernance européenne repose notamment sur :
  • le Comité européen de l’IA
  • le Bureau de l’IA
  • la Commission européenne
  • les autorités nationales

📌 Selon l’article 99 de l’AI Act, les pratiques d’IA interdites peuvent être sanctionnées jusqu’à 35 millions d’euros ou 7 % du chiffre d’affaires annuel mondial, le montant le plus élevé étant retenu.

Compléments

📌 Le non-respect des obligations relatives aux systèmes d’IA à haut risque peut être sanctionné jusqu’à 15 millions d’euros ou 3 % du chiffre d’affaires annuel mondial, le montant le plus élevé étant retenu.

📖 10. Régulation française de l’administration

★ À maîtriser

• L’article 47 de la loi du 6 janvier 1978 interdit qu’une décision produisant des effets juridiques ou affectant significativement une personne soit prise sur le seul fondement d’un traitement automatisé, sauf exceptions encadrées.

• Une décision administrative individuelle fondée sur un algorithme doit mentionner explicitement ce recours, permettre la communication des principales caractéristiques de l’algorithme et pouvoir faire l’objet d’un recours administratif et contentieux.

• Le recours exclusif à un algorithme est exclu lorsque le traitement porte sur des données sensibles telles que l’origine raciale ou ethnique, les opinions politiques, les convictions religieuses, les données génétiques, biométriques ou de santé, ou la vie sexuelle.

Compléments

• Les articles L311-1 et suivants et L312-1-3 du CRPA garantissent l’accès aux documents administratifs et imposent la publication des règles définissant les traitements algorithmiques ayant une influence significative sur les décisions individuelles.

• Le système Cristal est utilisé par les caisses d’allocations familiales pour assurer le service des prestations familiales, des aides au logement et de l’action sociale.

💡 Astuce mémo

Transparence et contrôle humain contre décision algorithmique opaque

📖 11. IA et sécurité publique

🔑 Notions clés & Définitions

• Vidéosurveillance intelligente : Analyse algorithmique d’images destinée à détecter des signes d’anormalité, parfois associée à des algorithmes de reconnaissance faciale pour identifier des personnes.

📊 Tableaux de synthèse

Régulation de l’IA selon les territoires