Des algorithmes pour gérer les risques juridiques des entreprises
Faut-il négocier ou aller au procès ? C’est la question que se posent de nombreuses entreprises en cas de conflit. Pour les aider dans leurs choix, plusieurs outils existent.
Un litige juridique peut coûter cher à une entreprise. Qu’il s’agisse d’un impayé ou d’un licenciement contesté, les entreprises ne savent souvent pas à quoi s’attendre avant d’aller au tribunal. Il existe malgré tout plusieurs solutions permettant d’évaluer les risques en la matière. Elles consistent pour l’utilisateur à soumettre des mots-clés dans un moteur, comme « licenciement pour inaptitude », pour obtenir des statistiques sur les décisions favorables à l’employeur ou au salarié et sur les indemnités versées. Pour construire ses résultats, la machine analyse la jurisprudence et doit donc comprendre le langage juridique. Ces solutions sont utilisées par des avocats pour le compte de leurs clients ou directement par les directions juridiques des entreprises.
La justice prédictive, un concept contesté
Le terme justice prédictive est parfois utilisé pour décrire de telles solutions. A tort selon leurs éditeurs comme… Predictice, outil lancé en janvier 2017. « Il n’y a pas de justice prédictive, mais des algorithmes, qui vont faire des statistiques sur les décisions de justice », estime Louis Larret-Chahine, son directeur général. Et si son entreprise s’appelle comme cela, il ne faut pas y avoir une adhésion à ce concept : « C’est une mauvaise traduction de l’anglais predictive justice qui veut dire justice prévisible ». Son produit a été testé pendant quelques mois en 2017 dans les cours d’appel de Rennes et de Douai, mais n’a pas convaincu les magistrats. « A l’époque, on n’avait pas de salariés, le produit n’était pas commercialisé, on était encore en PoC », répond le directeur général.
Produire de telles statistiques, « ce n’est pas du tout de la prédiction », note aussi Fabien Girard de Barros, directeur général de Lexbase, éditeur de Legalmetrics lancé mi-septembre dernier. Pour lui, Legalmetrics ne fait pas de la spéculation mais « ramène à une réalité statistique, objective, algorithmique ».
A quoi alors servent ces chiffres ? Ils peuvent être « une aide à la détermination de la stratégie », explique Fabien Girard de Barros. Legalmetrics permet, par exemple, de savoir « quelles indemnités ont été versées en cas de licenciement » ou « le taux de risque d’appel et de pourvoi en cassation » afin d’apporter « une sécurité juridique » à l’entreprise. « C’est la première utilité, la direction juridique peut estimer les risques juridiques et voir s’il faut aller en négociation ou au contentieux », renchérit Louis Larret-Chahine. Ainsi, si un procès s’annonce perdu d’avance, une entreprise peut préférer une négociation. A l’inverse, si les statistiques disent que la justice donne généralement raison à l’employeur, une négociation peut paraître superflue, quitte à provisionner les sommes qui seront éventuellement à verser à l’autre partie.
Des outils pour anticiper les indemnités à verser
Mais les taux de défaite ou de victoire ne sont pas les seules statistiques à connaître pour anticiper les risques. « Assez vite, nos clients nous ont dit que savoir la probabilité de succès n’avait pas d’intérêt », rapporte Sébastien Bardou, directeur marketing de LexisNexis qui a lancé début 2017 JurisData Analytics, spécialisé dans le contentieux indemnitaire. « Ce qui intéresse le juriste, c’est d’avoir les quelques décisions qui se rapprochent de son dossier », ajoute-t-il. JurisData Analytics est un module pour Lexis360, le moteur de recherche de décisions de justice proposé par l’entreprise. En passant par ce module, l’utilisateur obtient des résultats plus fins qu’avec le moteur avec une structuration des données adaptée à son cas. Le module va alors sélectionner quelques décisions pertinentes et en extraire certains éléments. Par exemple, en matière de droit social, il va lui-même calculer l’âge des salariés impliqués à partir de leurs dates de naissance et des dates des faits relatés, l’âge pouvant être déterminant pour le calcul de l’indemnité. Les montants des indemnités versées sont également extraits.
Ces outils, avec différentes méthodes, se basent donc sur l’analyse de décisions passées. Une vision limitée pour Case Law Analytics, qui a lancé sa solution en septembre 2017. « Les autres font de la statistique, ils parlent du passé, pas du futur », affirme Jacques Lévy-Vehel, président de l’entreprise et mathématicien de formation. « Le mot-clé, c’est la modélisation », détaille-t-il. Case Law Analytics fait appel à un « juge virtuel » capable de modéliser la logique des décisions de justice dans un domaine précis à partir d’un certain nombre de critères. Par exemple, la taille de l’entreprise ou l’âge du salarié. A partir de là, « l’entreprise va faire une simulation et savoir combien elle va devoir payer ». Il ne s’agit donc pas de chiffrer les cas de victoire ou de défaite de l’employeur dans le passé mais de comprendre comment a été prise une décision de justice. « En montrant plusieurs décisions de justice à la machine, elle arrive à les reproduire toutes », assure Jacques Lévy-Vehel.
Avec l’introduction des algorithmes et de la modélisation, certains peuvent craindre que les machines remplacent le juriste humain. Il n’y a pas de « théorie du remplacement » des humains par la machine, assure Louis Larret-Chahine. « L’outil ne remplace pas l’humain, car il y a un choix à faire in fine (par l’entreprise, ndlr)« , abonde Fabien Girard de Barros, pour qui « le droit est aussi une question d’appréciation humaine ».
sources : Tefy Andriamanana JDN
