La protection juridique par les algorithmes : Allianz s’associe à Predictice

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Dans le cadre de ses offres de protection juridique, Allianz fait appel à la start-up Predictice, qui analyse les décisions de justice pour anticiper l’issue de litiges.

Comment favoriser la recherche d’une issue amiable, souvent moins laborieuse et moins coûteuse que le recours au contentieux ?

Face à cette question que se posent les assureurs de protection juridique, Allianz a choisi la voie des algorithmes, en faisant appel à Predictice.

Née l’an dernier sous l’impulsion d’un quatuor associant des profils techniques à des profils de juristes*, la start-up a développé une plate-forme d’aide à la décision à destination des professionnels du droit.

Ses algorithmes analysent les données issues des décisions de justice pour calculer les probabilités de succès d’un litige. Ils identifient par ailleurs les arguments qui ont le plus de chances de fonctionner selon les caractéristiques spécifiques de chaque dossier.

La technologie est exploitée depuis peu par Eurojuris, pour une centaine de cabinets de son réseau. Elle l’est aussi par AXA, qui y a notamment trouvé une utilité dans des affaires de licenciement où deux juridictions « peuvent avoir des niveaux d’indemnités et des temps de résolution différents ».

Open data…

Pour établir ses statistiques, Predictice s’appuie entre autres sur JADE, du nom d’un jeu de données publié sur le portail open data du gouvernement et qui réunit une sélection de décisions de la justice administrative (Conseil d’État, cours d’appel, tribunal des conflits).

Une bonne partie de la manne dont la start-up pourrait tirer profit reste cependant inaccessible.

La loi « pour une République numérique » du 7 octobre 2016 a ouvert une brèche en imposant, par ses articles 20 et 21, la mise à disposition du public, à titre gratuit, des jugements de premier ressort, d’appel ou de cassation, émanant aussi bien de l’ordre administratif que de l’ordre judiciaire.

Seulement, le décret qui doit fixer les conditions de cette mise à disposition se fait toujours attendre – sa publication était initialement prévue pour janvier 2017.

Une mission d’étude destinée à « éclairer la rédaction » dudit décret a été confiée, au printemps, à Loïc Cadiet, professeur à l’école de droit de la Sorbonne.

Dans la pratique, le ministère de la Justice estime qu’il faudra des années mette le processus en place, ne serait-ce que de par l’obligation d’une analyse préalable du risque de réidentification des personnes.

… et open source

La technologie de Predictice se fonde sur la bibliothèque d’apprentissage automatique TensorFlow, dont Google a ouvert le code voilà deux ans. Et plus particulièrement sur l’une de ses composantes : l’analyseur syntaxique Syntaxnet, entraîné pour comprendre le langage juridique français, comme Louis Larret-Chahine l’expliquait au Point.

Jusqu’où peut aller ce modèle ? La dernière édition des Journées numériques de l’université Paris Descartes avait donné quelques éléments de réponse. Il y avait été question des difficultés rencontrées par l’intelligence artificielle face à des articles de loi conflictuels ou lorsque la notion d’intime conviction entre en jeu.

* Diplômé de Polytechnique Montréal et ex-analyste chez BNP Paribas Cardif, Thomas Baduel est président-cofondateur de Predictice.
Ses associés Alexandre Chéronnet (directeur des opérations) et Louis Larret-Chahine (directeur marketing), tous deux des anciens de The Wall (vente d’art urbain en ligne), ont suivi des formations en droit.
Charles Fleury, ingénieur en systèmes d’information, n’est plus mentionné dans la communication : il a mis les voiles en début d’année, direction Brand and Celebrities, qui exploite une plate-forme pour la mise en relation des marques et des personnalités.


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