Predykcyjna sprawiedliwość to zestaw narzędzi opracowanych przez analizy dużych ilości danych, że oferta sprawiedliwości, zwłaszcza z obliczania prawdopodobieństw aby przewidzieć jak najwięcej po sporu. Zatem predykcyjne instrumenty sprawiedliwości pozwalają się rozwijać, na panelu podobnych orzeczeń sądowych, analiza statystyczna na szanse powodzenia lub odrzuceniu roszczenia, jak również na kwantu odszkodowań przyznanych na średniej dla konkretnego uszczerbku.
Według Chantal Arrens sprawiedliwość predykcyjną można zdefiniować jako „analizę całego dostępnego orzecznictwa za pomocą algorytmu i wykorzystanie historii sądów sądowych w celu przewidzenia potencjalnego wyniku przyszłych procesów. ” .
Według Frédérica Rouvière, profesora Uniwersytetu Aix-Marsylia , „sprawiedliwość predykcyjna polega na przewidywaniu rozwiązania sporu przez sędziego przy użyciu zasobów komputerowych. Jest to w zasadzie nowoczesna wersja kryształowej kuli, sprytnie zastąpiona tutaj ciekłymi kryształami ekranu komputera ” .
Niemniej jednak dla Jean-Claude'a Marina nazwa „przewidywalna sprawiedliwość” jest złym tłumaczeniem „ przewidywalnej sprawiedliwości ”, która po francusku oznacza „przewidywalną sprawiedliwość”.
Niektórzy autorzy uważają, że sprawiedliwość predykcyjna istniała już w zarodku we Francji w pracy matematyka Siméona-Denisa Poissona opublikowanej w1837 i zajmowanie się prawdopodobieństwem wyroków.
Inna część doktryny ślady koncepcji przewidywania sądowej założyciel realizmu prawnego (w) , Oliver Wendell Holmes Jr . W1949, Lee Loevinger (en) proponuje się do Stanów Zjednoczonych na stworzenie nowej „jurimetric” nauki opartej na „stosowaniu metod naukowych do badania prawa” z przedmiotu „obliczania przewidywalność orzeczeń sądowych” .
W XXI th century, w ramach łącznego wpływu postępu technologicznego i wzrostu prawnych baz danych, predykcyjna sprawiedliwości staje się rzeczywistością.
Instrumenty sprawiedliwości predykcyjnej działają dzięki algorytmom uczenia maszynowego , zdolnym do krzyżowania i przetwarzania danych orzecznictwa. W tym celu wykorzystują narzędzia do automatycznego przetwarzania języka naturalnego, które umożliwiają zrozumienie znaczenia dokumentu i obliczenie np. Stażu pracy pracownika poprzez określenie jego daty zatrudnienia, a następnie daty zakończenia zwolnienia w decyzji . Instrumenty te są sprzedawane przez start-upy specjalizujące się w dziedzinie prawa, zwane potocznie „ legaltechs ”.
Na przykład w 2016 r. Grupa brytyjskich i amerykańskich naukowców opracowała algorytm typu maszyny wektorów nośnych (SVM) , zdolny do wydawania takich samych wyroków, jak sędziowie Europejskiego Trybunału Praw Człowieka. W 79% przypadków, krzyżując argumenty strony, stan faktyczny i odpowiednie prawo pozytywne . Wyniki tego badania potwierdzają pewien pogląd na prawo, zgodnie z którym sądy mają charakter sylogistyczny (ponieważ mogą być przetwarzane przez maszynę), ale jednocześnie margines błędu algorytmu wskazuje, że sędzia ludzki bierze pod uwagę pewne elementy, których maszyna nie przetwarza, co wynika z jej intuicji i własnej wrażliwości.
We Francji ustawa nr 2016-1321 z dnia 7 października 2016 r. O republice cyfrowej potwierdza zasadę jawności danych orzeczeń sądowych. Został on następnie uwzględniony w art. 33 ustawy nr 2019-2022 o programie na lata 2018-2022 z dnia 23 marca 2019 r. Oraz w sprawie reformy wymiaru sprawiedliwości. Dekret n o 2020-797 z dnia 29 czerwca 2020 dotyczącego świadczenia publicznych decyzji Sądów i administracyjne zostało opublikowane w Dzienniku Urzędowym 30 czerwca 2020.
Regularnie wyrażane są obawy związane z pojawieniem się „robota-sędziego” ”.
Według Borisa Barrauda byłyby to „techno-pesymiści” z „wyobraźnią prowadzącą do przewidywania przyszłości, w której przestępcy zostaną aresztowani przez policję-roboty i spory rozstrzygane przez sędziów-robotów” .
Jedno z rzeczywistych zagrożeń sprawiedliwości predykcyjnej podnoszone przez praktyków dotyczy wymiaru performatywnego : sędzia, na przykład przytłoczony, mógłby więc świadomie pozwolić algorytmowi decydować za siebie lub dopasować się do średniej ze skal ustalonych przez jego odpowiedników. Antoine Garapon dodaje, że jeśli sprawiedliwość predykcyjna może potencjalnie zmniejszyć „arbitralność” poprzez zapewnienie kryteriów wpływających na wynik postępowania, to ryzykuje jednocześnie ograniczenie wolności, ponieważ nie pozostawi już wystarczającego miejsca na interpretację przepisów prawa. .