La giustizia predittiva è un insieme di strumenti sviluppati attraverso l'analisi di grandi quantità di dati che offrono giustizia, in particolare da un calcolo delle probabilità per prevedere il più possibile dopo un contenzioso. Pertanto, gli strumenti di giustizia predittiva consentono di sviluppare, su un panel di decisioni giudiziarie simili, un'analisi statistica sulle possibilità di successo o di rigetto di una domanda nonché sul quantum dei danni concessi in media per uno specifico pregiudizio.
Secondo Chantal Arrens , la giustizia predittiva può essere definita come "l'analisi di tutta la giurisprudenza disponibile, tramite un algoritmo, e l'uso della storia del contenzioso giudicato al fine di prevedere il potenziale esito di processi futuri". " .
Per Frédéric Rouvière, professore all'Università di Aix-Marseille , “la giustizia predittiva consiste nel prevedere la soluzione data a una controversia da un giudice utilizzando risorse informatiche. È fondamentalmente una versione moderna della sfera di cristallo abilmente sostituita qui dai cristalli liquidi dello schermo del computer ” .
Tuttavia, per Jean-Claude Marin , il nome di "giustizia predittiva" è una cattiva traduzione di " giustizia prevedibile ", che in francese dà "giustizia prevedibile".
Alcuni autori ritengono che la giustizia predittiva esistesse già in germe, in Francia , nell'opera del matematico Siméon-Denis Poisson pubblicata in1837 e trattare la probabilità delle sentenze.
Un'altra parte della dottrina traccia il concetto di previsione giudiziaria del fondatore del realismo giuridico (in) , Oliver Wendell Holmes Jr .. Nel1949, Lee Loevinger (en) propone agli Stati Uniti la creazione di una nuova scienza "giurimetrica" basata "sull'applicazione del metodo scientifico allo studio del diritto" con l'obiettivo di "calcolare la prevedibilità delle decisioni giudiziarie" .
Nel XXI ° secolo, sotto l'effetto combinato di progresso tecnologico e la crescita delle banche dati giuridiche, la giustizia predittiva diventa una realtà.
Gli strumenti di giustizia predittiva funzionano grazie ad algoritmi di machine learning , in grado di incrociare ed elaborare i dati della giurisprudenza. Per fare ciò, si affidano a strumenti di elaborazione automatica in linguaggio naturale che consentono di comprendere il significato di un documento e di calcolare, ad esempio, l'anzianità di un dipendente identificando la sua data di assunzione poi la sua data di cessazione. . Questi strumenti sono commercializzati da start up specializzate in ambito legale, comunemente denominate " legaltechs ".
Ad esempio, nel 2016, un gruppo di ricercatori britannici e americani ha sviluppato un algoritmo di tipo support vector machine (SVM) in grado di raggiungere gli stessi verdetti dei giudici della Corte europea dei diritti umani. Nel 79% dei casi incrociando gli argomenti di le parti, i fatti e il diritto positivo pertinente. I risultati di questo studio supportano una certa visione della legge secondo la quale i giudizi sono di natura sillogistica (poiché possono essere elaborati dalla macchina), ma, allo stesso tempo, il margine di errore dell'algoritmo mostra che un giudice umano prende in considerazione alcuni elementi che la macchina non elabora, derivanti dalla sua intuizione e dalla sua stessa sensibilità.
In Francia, la legge n . 2016-1321 del 7 ottobre 2016 per una Repubblica digitale afferma il principio dei dati aperti delle decisioni dei tribunali. È poi ripreso dall'articolo 33 della legge n . 2019-2022 programma 2018-2022 del 23 marzo 2019 e per la riforma della giustizia. Il decreto n . 2020-797 del 29 giugno 2020 concernente la disposizione delle decisioni dei tribunali amministrativi e giudiziari pubblici è stato pubblicato nella Gazzetta Ufficiale 30 giugno 2020.
Vengono regolarmente espressi timori relativi alla comparsa di un “giudice robotico” ''.
Secondo Boris Barraud, questi verrebbero da "tecno-pessimisti" con una "immaginazione [loro] che porta ad anticipare un futuro in cui i criminali sarebbero stati arrestati dalla polizia robotica e le controversie decise dai giudici robot" .
Uno dei rischi reali della giustizia predittiva sollevato dai professionisti riguarda la dimensione performativa : un giudice, ad esempio sopraffatto, potrebbe consapevolmente lasciare che l'algoritmo decida per lui o allinearsi alla media delle scale stabilite dai suoi omologhi. Antoine Garapon aggiunge che se la giustizia predittiva può potenzialmente ridurre l '"arbitrarietà" prevedendo criteri che influenzano l'esito di una procedura, rischia allo stesso tempo di ridurre la libertà in quanto non lascerà più spazio sufficiente per l'interpretazione delle norme di diritto .