L’harmonisation européenne de la régulation de l’IA : implications pour la Justice en France.

1. Introduction

L’adoption de l’Acte sur l’Intelligence Artificielle (AIA) par l’Union européenne, marque un tournant décisif dans la régulation des technologies d’intelligence artificielle (IA). Ce cadre législatif ambitieux positionne l’Europe en pionnière mondiale, avec pour objectif d’harmoniser les pratiques de développement et d’utilisation de l’IA pour garantir la sécurité, la transparence et le respect des droits fondamentaux. Ces mesures répondent à des préoccupations croissantes liées à l’impact potentiellement disruptif de ces technologies.
En France, l’implémentation de l’AIA pose des défis significatifs pour le système judiciaire, nécessitant des ajustements conséquents dans la législation et la réglementation pour aligner les normes nationales avec celles de l’UE. Cet alignement est déterminant, non seulement pour respecter les standards européens mais aussi pour préserver la confiance du public dans une justice influencée par l’IA.
L’AIA établit une classification des systèmes d’IA selon leur niveau de risque, imposant des normes particulièrement strictes pour ceux utilisés dans des contextes judiciaires, tels que des exigences accrues en matière de documentation technique et de surveillance. Ce cadre réglementaire est vital pour protéger les droits individuels et prévenir les biais algorithmiques qui pourraient altérer l’équité des décisions judiciaires.
Cependant, l’harmonisation des règles sur l’IA à travers l’Europe, bien qu’elle représente une opportunité de renforcer les pratiques judiciaires et la protection des droits fondamentaux, soulève également des défis spécifiques pour la France. La modification du Code de procédure pénale et du Code civil pour intégrer les exigences de transparence et de responsabilité stipulées par l’AIA est indispensable pour une application homogène des règles d’IA et pour renforcer la confiance dans le système judiciaire français.
De plus, les aspects éthiques de l’utilisation de l’IA dans le domaine judiciaire sont d’une importance capitale. Il est essentiel de protéger les droits fondamentaux, de prévenir la discrimination, et de maintenir une totale transparence dans les décisions prises par l’IA. Les systèmes d’IA doivent être conçus pour être explicables, permettant ainsi aux utilisateurs de comprendre les fondements des décisions prises par ces systèmes.
En conclusion, l’intégration de l’IA dans le système judiciaire français, appuyée par une régulation européenne harmonisée, offre un potentiel considérable pour améliorer l’efficacité et l’équité de la justice. Toutefois, pour exploiter pleinement ces avantages, il est important de garantir une mise en œuvre éthique et responsable, en mettant l’accent sur la transparence, la protection des données et la formation continue des acteurs judiciaires.

2. Contexte réglementaire européen.

2.1 Le Cadre législatif européen.

Adopté par l’Union européenne en 2024, l’Artificial Intelligence Act (AIA) constitue une révolution dans la régulation de l’intelligence artificielle (IA) à l’échelle mondiale. Ce règlement est conçu pour harmoniser les règles au sein de l’UE, assurant une utilisation de l’IA qui soit à la fois éthique et sécurisée. Il établit des exigences claires en matière de transparence, d’explicabilité, et de gouvernance des données, classant les systèmes d’IA selon un spectre de risque étendu, allant de l’inacceptable au faible. Les systèmes considérés comme à haut risque, notamment ceux déployés dans les cadres judiciaires, sont soumis à des contrôles rigoureux, incluant une documentation technique exhaustive et des mécanismes de surveillance avancés.
Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD), en vigueur depuis 2018, joue un rôle central dans ce cadre, imposant des normes strictes pour la protection des données personnelles. Ce règlement garantit que les systèmes d’IA traitent les données dans le respect des principes de minimisation des données et de confidentialité dès la conception. Il stipule également que les citoyens doivent être informés de la collecte et de l’utilisation de leurs données, et leur donne le droit de contrôler le traitement de celles-ci.

2.2 Objectifs et principes clés.

L’AIA introduit des règles précises pour la classification des systèmes d’IA basée sur leur niveau de risque. Les systèmes à risque inacceptable, comme ceux utilisant des techniques manipulatrices subliminales ou le scoring social, sont strictement prohibés. Les applications à haut risque, qui touchent des domaines critiques tels que les infrastructures vitales, l’éducation, l’emploi, et la justice, doivent répondre à des normes particulièrement strictes concernant la gestion des risques, la qualité des données, la documentation technique, et la surveillance humaine.
Un principe fondamental de l’AIA est la transparence. Il est impératif que les utilisateurs soient conscients lorsqu’ils interagissent avec un système d’IA, qui doit être conçu pour être explicable. Cela signifie que les systèmes doivent offrir des informations claires et accessibles sur leur fonctionnement et les décisions prises, facilitant ainsi la compréhension et la contestation de ces décisions par les utilisateurs. Ce niveau de transparence est important pour maintenir la confiance publique et assurer une utilisation éthique de l’IA.
Les systèmes d’IA à haut risque doivent adhérer à des obligations de conformité strictes, incluant la mise en place d’un système de gestion des risques tout au long du cycle de vie du système, et la garantie que les systèmes sont testés et validés rigoureusement avant leur mise en service. Les utilisateurs de ces systèmes, notamment dans les milieux professionnels, doivent recevoir une formation adéquate pour pouvoir surveiller efficacement les performances de l’IA. Des audits réguliers sont également nécessaires pour assurer une conformité continue avec les normes réglementaires établies.

3. Adaptation de la réglementation française.

3.1 Modifications législatives et réglementaires.

Pour se conformer à l’Artificial Intelligence Act (AIA), adopté par l’Union européenne en mai 2024, la France doit procéder à des ajustements significatifs de ses lois existantes, notamment le Code de procédure pénale et le Code civil. Ces modifications doivent intégrer les obligations spécifiques en matière de transparence, de documentation technique, et de gestion des risques associés à l’utilisation de l’intelligence artificielle dans des contextes à haut risque, tel que le secteur judiciaire.
Les systèmes d’IA utilisés doivent être non seulement transparents mais également explicables. Cela implique que les utilisateurs, y compris les juges et les avocats, doivent pouvoir accéder facilement aux informations expliquant le fonctionnement des algorithmes pour garantir une prise de décision équitable. En vertu du RGPD et des nouvelles régulations du Conseil de l’Europe, comme la Convention-cadre sur l’intelligence artificielle, il est essentiel de s’assurer que tous les systèmes d’IA respectent les principes de minimisation des données et de confidentialité dès la conception, notamment dans des applications sensibles telles que la reconnaissance faciale dans les procédures judiciaires.

3.2 Cadre juridique et institutionnel.

Au cœur du système judiciaire français, les institutions judiciaires revêtent un rôle pivot dans l’orchestration et la supervision des normes novatrices régissant l’intelligence artificielle (IA). Elles sont garantes du respect scrupuleux des directives de l’Artificial Intelligence Act (AIA) et du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) par les systèmes d’IA déployés dans l’arène judiciaire.
La montée en compétence des acteurs judiciaires - juges, avocats et autres intervenants - est impérative. À cet effet, des programmes de formation continue doivent être instaurés pour affûter leur compréhension des technologies IA et de leurs implications tant juridiques qu’éthiques. L’élaboration d’ateliers interactifs et de modules d’apprentissage en ligne, axés sur les fondamentaux de l’IA, les enjeux liés à son utilisation et les techniques de supervision, est essentielle pour outiller ces professionnels à naviguer efficacement dans ce nouvel écosystème numérique.
Les mécanismes de surveillance constituent un autre pilier essentiel. Ils permettent d’évaluer l’empreinte des systèmes d’IA sur les décisions judiciaires, à travers des audits périodiques qui scrutent l’absence de biais discriminatoires et la conformité aux exigences éthiques et légales. Ces audits, réalisés trimestriellement, ne se contentent pas de vérifier la conformité ; ils sondent également la performance des algorithmes, la qualité des données traitées et l’efficacité des protocoles de gestion des risques.
Pour couronner cet édifice réglementaire, la mise en place d’organismes de contrôle indépendants est préconisée. Ces entités, véritables sentinelles de l’éthique et de la transparence, sont chargées de mener des inspections et des évaluations indépendantes des systèmes d’IA en usage judiciaire. L’idée d’une agence autonome, dotée de l’autorité nécessaire pour imposer des sanctions en cas de manquements, symbolise un gage de confiance et de rigueur, assurant que l’innovation technologique dans le domaine judiciaire marche de pair avec les principes de justice et d’équité.

4. Implications pratiques pour la Justice en France.

4.1 Transparence et explicabilité des algorithmes.

L’intégration de l’IA dans le secteur judiciaire exige une transparence sans faille afin que toutes les parties impliquées - juges, avocats, accusés, et même le public -puissent comprendre les décisions prises par les systèmes d’IA. Pour garantir cette compréhension, il est crucial que les algorithmes soient conçus pour fournir des explications claires et détaillées de leurs processus décisionnels. Par exemple, un système d’IA utilisé pour évaluer la probabilité de récidive doit expliciter les critères évalués et leur pondération.
Les juges et avocats doivent recevoir une formation adaptée pour interpréter ces données algorithmiques, ce qui implique des séminaires dédiés à la compréhension des bases de l’IA, des ateliers pratiques pour tester ces systèmes en conditions réelles, et des sessions de formation sur les outils disponibles pour questionner et remettre en cause les décisions prises par l’IA.
Des audits réguliers sont également nécessaires pour assurer que ces systèmes fonctionnent de manière équitable et sans biais. Ces évaluations doivent être menées par des organismes indépendants pour maintenir l’intégrité du processus, avec une attention particulière à la performance des algorithmes, la qualité des données traitées, et l’efficacité des mesures de gestion des risques.

4.2 Formation et sensibilisation des acteurs judiciaires.

La formation continue des professionnels du droit est essentielle. Les programmes devraient couvrir non seulement les aspects techniques de l’IA mais aussi les enjeux éthiques et légaux liés à son utilisation. Cela inclut la sensibilisation aux biais potentiels que l’IA peut introduire dans les processus judiciaires et les stratégies pour les minimiser. Des initiatives comme des simulations de cas réels où l’IA est utilisée permettraient aux acteurs judiciaires de s’exercer dans un environnement contrôlé.

4.3 Protection des données et vie privée.

La conformité au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) est fondamentale lorsqu’on intègre l’intelligence artificielle (IA) dans le système judiciaire. Le RGPD dicte des obligations strictes pour assurer que les données personnelles soient traitées de manière sécurisée et éthique. Les systèmes d’IA doivent appliquer les principes de minimisation des données, en utilisant seulement les données nécessaires à leur fonction. Cela est vital, par exemple, pour un système prédictif d’analyse des risques de récidive qui doit se limiter aux informations pertinentes pour évaluer les risques sans compromettre la vie privée des individus.
La transparence est également décisive. Les utilisateurs doivent être pleinement informés de la collecte, de l’utilisation et du stockage de leurs données et donner leur consentement explicite avant tout traitement de ces données par des systèmes d’IA. Cette démarche est essentielle pour maintenir la confiance publique et assurer l’adhérence aux normes légales.
La gestion des données sensibles dans le domaine judiciaire exige des protections robustes pour éviter les abus. Les données doivent être anonymisées ou pseudonymisées pour protéger l’identité des individus. Dans le cas des systèmes de reconnaissance faciale utilisés par les autorités, il est fondamental que les données biométriques soient traitées de manière à prévenir toute réidentification non autorisée.
Enfin, les systèmes d’IA doivent intégrer dès leur conception des mesures de sécurité fortes, telles que le cryptage des données, l’utilisation de pare-feux et de systèmes de détection d’intrusions, et des protocoles stricts de gestion des accès aux données. Ces mesures sont indispensables pour assurer la sécurité et la confidentialité des informations personnelles et pour protéger les systèmes d’IA contre les violations de données. En respectant ces directives, le système judiciaire peut non seulement améliorer son efficacité mais aussi renforcer la confiance du public en sa capacité à protéger les droits individuels.

5. Défis éthiques.

5.1 Biais et discrimination.

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine judiciaire soulève d’importantes questions éthiques, notamment en ce qui concerne les risques de biais et de discrimination. Les systèmes d’IA sont souvent entraînés avec des données historiques qui peuvent refléter des préjugés passés. Par exemple, un algorithme destiné à prédire les risques de récidive pourrait intégrer un biais racial si les données sur lesquelles il est formé contiennent une sur-représentation de certaines races ou origines ethniques dans les statistiques de condamnation.
Pour détecter ces biais, il est nécessaire d’appliquer des méthodes d’analyse avancées, telles que les audits d’équité, qui examinent les variations des décisions de l’IA en fonction des différentes caractéristiques démographiques. Une fois identifiés, plusieurs approches peuvent être mises en œuvre pour les réduire, notamment en ajustant les paramètres des algorithmes pour neutraliser les influences des facteurs sensibles ou en enrichissant les données d’entraînement avec des informations plus diversifiées pour équilibrer les perspectives.
Il est essentiel de maintenir une surveillance régulière des performances et de l’équité des algorithmes pour s’assurer qu’ils restent conformes aux attentes éthiques et légales. De plus, il est important de mettre en place des mécanismes de retour d’information, permettant aux utilisateurs de rapporter toute anomalie ou problème. Ces informations sont précieuses pour ajuster et améliorer les algorithmes, garantissant ainsi une amélioration continue de l’efficacité et de la justesse des systèmes d’IA.

Cas Pratique : Utilisation de l’IA pour l’évaluation des risques de récidive.

Aux États-Unis, le système COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) est utilisé pour évaluer le risque de récidive des délinquants. Ce système utilise des algorithmes pour analyser diverses données démographiques et historiques afin de prédire la probabilité de récidive.
En 2016, le journal ProPublica a publié une enquête révélant que COMPAS avait tendance à surestimer le risque de récidive chez les Afro-Américains et à sous-estimer ce risque chez les Caucasiens. Cela a suscité un débat sur les biais algorithmiques et l’équité des systèmes d’IA. Il est crucial d’identifier et de corriger les biais dans les algorithmes, et des audits réguliers et des ajustements de données d’entraînement peuvent aider à atténuer ces biais.

5.2 Responsabilité et recours.

La définition claire des responsabilités juridiques est essentielle pour garantir une bonne gestion des décisions prises par l’intelligence artificielle (IA). Cela concerne les développeurs, les fournisseurs de services et les utilisateurs des systèmes d’IA. Les développeurs sont tenus de veiller à ce que les systèmes d’IA soient conçus de manière éthique, transparente et en conformité avec les normes légales. Ils doivent assurer la sécurité et l’intégrité des algorithmes tout au long de leur cycle de vie.
Les utilisateurs, tels que les juges et les avocats, doivent être bien informés et formés sur leurs responsabilités lors de l’utilisation des systèmes d’IA. Il est nécessaire qu’ils comprennent comment ces systèmes prennent des décisions et qu’ils soient capables d’évaluer l’équité et la justesse des recommandations fournies par l’IA. Cette compréhension est fondamentale pour maintenir la confiance dans les décisions judiciaires assistées par l’IA.
Pour que les individus puissent contester les décisions prises par l’IA, il est nécessaire d’établir des mécanismes de recours efficaces. Cela permet aux personnes affectées de demander une révision des décisions et, si nécessaire, d’obtenir réparation. Les recours peuvent inclure des procédures judiciaires traditionnelles ou des formes alternatives de résolution des conflits, comme la médiation ou l’arbitrage, qui doivent être accessibles, indépendants et impartiaux pour garantir des résultats justes et équitables.

5.3 Impact sur l’emploi.

L’introduction de l’intelligence artificielle (IA) dans le système judiciaire transforme les rôles traditionnels et nécessite une évolution des compétences chez les professionnels du droit. Pour naviguer dans cette transition, une stratégie multi-facettes pour la formation et le développement des compétences est indispensable.
Les professionnels du droit doivent se familiariser avec les technologies d’IA, y compris les principes de base de l’algorithmique et l’analyse de données. Cette éducation ne doit pas se limiter à l’apprentissage technique, mais englober également les implications éthiques et légales de l’utilisation de l’IA dans la pratique judiciaire. Pour soutenir ces besoins, les institutions d’enseignement juridique sont appelées à intégrer des modules spécialisés sur l’IA dans leurs curriculums, préparant ainsi les nouvelles générations à une pratique du droit enrichie par la technologie.
Parallèlement, il est essentiel d’élaborer des politiques de soutien à l’emploi qui facilitent cette transition. Ces politiques pourraient inclure des protections sociales renforcées pour ceux qui sont affectés par les changements technologiques, ainsi que des programmes actifs de soutien à l’emploi et de reconversion professionnelle. Des mesures incitatives, telles que des subventions pour la formation ou des crédits d’impôt pour la requalification, peuvent encourager les professionnels à embrasser ces nouvelles compétences.
Outre les aspects de formation et de reconversion, la question de la "boîte noire" de l’IA représente un défi majeur. Les algorithmes complexes, souvent opaques, posent des problèmes de transparence et de responsabilité. Pour améliorer la compréhension des décisions prises par l’IA, des efforts doivent être faits pour développer des algorithmes explicables. Des outils comme LIME ou SHAP pourraient être utilisés pour décomposer et expliquer les décisions, renforçant ainsi la transparence et permettant une meilleure traçabilité des décisions.
Cette approche intégrée garantit non seulement une transition en douceur vers un système judiciaire assisté par l’IA mais renforce également la confiance dans ces technologies, en assurant que leur intégration dans le domaine juridique se fait de manière éthique et transparente.

6. Opportunités pour le système judiciaire français.

6.1 Amélioration de l’efficacité judiciaire.

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le système judiciaire transforme radicalement l’efficacité administrative des tribunaux. L’IA permet d’automatiser les tâches administratives souvent laborieuses et répétitives, telles que le traitement des documents, la gestion des dossiers et la planification des audiences.
Par exemple, des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) peuvent être utilisés pour parcourir des montagnes de documents juridiques, en extrayant des informations pertinentes, ce qui simplifie considérablement la recherche et la préparation des dossiers.
En outre, l’IA a le potentiel de réduire les délais de traitement des affaires judiciaires. Elle peut rapidement analyser de grandes quantités de données et générer des recommandations basées sur des modèles prédictifs. Par exemple, les systèmes d’apprentissage automatique sont capables de détecter les affaires qui peuvent être résolues rapidement, soit par des accords, soit par des jugements simplifiés. Cela permet non seulement de décharger les tribunaux, mais aussi d’accélérer le traitement des cas plus complexes, contribuant ainsi à réduire les arriérés et à améliorer l’accès à la justice pour les citoyens.
Ces avancées représentent une révolution dans la gestion des procédures judiciaires, où l’efficacité accrue peut significativement améliorer la rapidité et la qualité du service rendu aux justiciables, tout en allégeant la charge de travail des professionnels du droit.

Cas Pratique : IA pour l’analyse des preuves électronique.

En France, des systèmes d’IA sont utilisés pour analyser de grandes quantités de preuves électroniques, notamment des e-mails et des documents numériques, dans le cadre d’enquêtes complexes. Lors d’une enquête pour fraude financière impliquant une entreprise multinationale, un système d’IA a été utilisé pour analyser des millions de documents électroniques. L’IA a aidé à identifier des communications clés et des transactions suspectes, ce qui a accéléré le processus d’enquête.

6.2 Accès à la Justice.

L’IA peut améliorer l’accès à la justice en fournissant des services juridiques à coût réduit. Les chatbots et les assistants virtuels basés sur l’IA peuvent offrir des conseils juridiques de base, aider à la rédaction de documents juridiques, et fournir des informations sur les procédures judiciaires.
Par exemple, un chatbot juridique peut aider les citoyens à comprendre leurs droits et à comprendre les procédures juridiques sans avoir besoin de l’assistance coûteuse d’un avocat.
Cela est particulièrement bénéfique pour les personnes ayant des ressources limitées ou vivant dans des régions éloignées où l’accès aux services juridiques est restreint.
Les systèmes d’IA peuvent également aider les citoyens à naviguer dans le système judiciaire complexe. Par exemple, des plateformes interactives peuvent guider les utilisateurs à travers les différentes étapes d’une procédure judiciaire, expliquer leurs droits et obligations, et les orienter vers les ressources appropriées. Ces outils peuvent rendre le système judiciaire plus accessible et compréhensible pour le grand public, en fournissant des explications claires et en simplifiant les démarches administratives.

Cas Pratique : chatbots juridiques pour l’assistance aux citoyens.

Au Royaume-Uni, le chatbot juridique DoNotPay a été développé pour aider les citoyens à contester leurs amendes de stationnement et à résoudre d’autres problèmes juridiques mineurs. DoNotPay a aidé des milliers de citoyens à contester leurs amendes de stationnement en générant automatiquement des lettres de contestation basées sur les informations fournies par les utilisateurs. Cela a permis à de nombreux individus d’économiser de l’argent et d’accéder à la justice sans frais juridiques élevés.

6.3 Prédictibilité et cohérence des décisions.

L’IA offre des capacités avancées d’analyse de la jurisprudence, permettant de dégager des tendances et des modèles à partir de vastes ensembles de décisions judiciaires. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser des milliers de cas pour identifier des précédents pertinents, aider à la recherche juridique, et fournir des analyses comparatives. Cette capacité d’analyse approfondie peut aider les juges à prendre des décisions plus informées et cohérentes en se basant sur l’ensemble de la jurisprudence existante.
Les outils de prédiction basés sur l’IA peuvent estimer les résultats probables des affaires judiciaires en fonction des données historiques et des caractéristiques spécifiques des cas. Ces outils peuvent aider les avocats et leurs clients à évaluer les chances de succès, à formuler des stratégies juridiques plus efficaces, et à prendre des décisions éclairées sur les actions à entreprendre. Par exemple, un algorithme prédictif peut analyser les résultats passés pour des affaires similaires et fournir une estimation des probabilités de victoire ou de règlement.

Cas Pratique : prévisions et recommandations judiciaires.

En Estonie, un système d’IA appelé "Judge-Robot" a été testé pour recommander des décisions dans des affaires civiles mineures, telles que les litiges de consommation. Le système Judge-Robot analyse les cas présentés et, sur la base des précédents judiciaires et des lois en vigueur, recommande une décision. Les juges humains examinent ensuite ces recommandations avant de rendre une décision finale.

7. Conclusion.

L’harmonisation européenne de la régulation de l’intelligence artificielle (IA), avec l’adoption de l’Artificial Intelligence Act (AIA) de 2024, représente une avancée significative pour garantir une utilisation éthique, sécurisée et responsable de l’IA dans l’ensemble de l’Union européenne. En France, cette régulation soulève des enjeux importants mais offre également de nombreuses opportunités pour le système judiciaire. Les principaux défis incluent la nécessité de garantir la transparence et l’explicabilité des algorithmes, de protéger les droits fondamentaux et la vie privée des citoyens, et de prévenir les biais et les discriminations. En parallèle, les opportunités offertes par l’IA sont vastes : amélioration de l’efficacité judiciaire, réduction des délais de traitement des affaires, amélioration de l’accès à la justice et renforcement de la prédictibilité et de la cohérence des décisions judiciaires.
Pour assurer une mise en œuvre réussie de l’Artificial Intelligence Act en France, plusieurs recommandations peuvent être formulées :

Formation et sensibilisation des acteurs judiciaires : Il est essentiel de développer des programmes de formation continue pour les juges, avocats et autres professionnels du droit, afin de les sensibiliser aux technologies d’IA et à leurs implications éthiques et juridiques.

Mise en place de mécanismes de surveillance et d’audit : Des audits réguliers et indépendants des systèmes d’IA doivent être réalisés pour garantir leur conformité aux normes éthiques et légales, ainsi que pour détecter et corriger les biais éventuels.

Développement de politiques de soutien à l’emploi et de requalification : Des mesures de soutien doivent être mises en place pour aider les professionnels du droit à s’adapter à l’utilisation de l’IA, y compris des programmes de formation, des subventions pour la requalification et des incitations pour la formation continue.

Renforcement de la protection des données personnelles : Les systèmes d’IA doivent être conçus pour respecter les principes de minimisation des données et de confidentialité dès la conception, en conformité avec le RGPD.

Promotion de la transparence et de l’explicabilité : Les algorithmes utilisés dans le domaine judiciaire doivent être explicables et transparents, permettant aux utilisateurs de comprendre et de contester les décisions prises par l’IA.

La régulation de l’IA en Europe est un domaine en constante évolution. À l’avenir, il sera crucial de continuer à développer et à adapter les cadres réglementaires pour répondre aux nouveaux défis et opportunités posés par l’évolution rapide des technologies d’IA. Cela pourrait inclure l’élaboration de nouvelles directives spécifiques pour les technologies émergentes, telles que les systèmes d’IA autonomes, et la mise en place de mécanismes de coopération internationale pour harmoniser les régulations au-delà des frontières de l’UE.
En conclusion, l’intégration de l’IA dans le système judiciaire français, soutenue par une régulation européenne harmonisée, offre un potentiel considérable pour améliorer l’efficacité et l’équité de la justice. Toutefois, pour réaliser pleinement ces bénéfices, il est essentiel de garantir une mise en œuvre éthique et responsable, en mettant l’accent sur la transparence, la protection des données et la formation continue des acteurs judiciaires.

Réferences.

Analytical Study of the World’s First EU Artificial Intelligence (AI) Act
Building on the EU’s Unique Strategy for AI
Corporate Governance of Artificial Intelligence in the Public Interest
Blue Book on AI and Rule of Law in the World Part One
Blue Book on AI and Rule of Law in the World Part Two
The EU Artificial Intelligence Act
Data-Driven Technologies and GDPR
ECA - Special report 08_2024_ EU AI Ambition
EC - Replies to the EU AI ambition report
OECD_ AI, Data and Competition
EDPB - Opinion 11_2024 on the use of facial recognition
UN - Taxonomy of Human Rights Risks Connected to GenAI
Convention-cadre du Conseil de l’Europe sur l’intelligence artificielle
Vers une régulation des systèmes d’IA Préparée par le Secrétariat du CAHAI
Intelligence artificielle, droits de l’homme, démocratie et état de droit guide introductif, préparé pour accompagner l’étude de faisabilité publiée par le Comité ad hoc sur l’intelligence artificielle du Conseil de l’Europe.