Mesure 4.02 — Déployer l’IA dans 164 tribunaux sans automatiser la justice

Ce que signifie réellement « déployer l’IA dans 164 tribunaux »

La mesure 4.02 du Plan de Rupture propose de déployer progressivement des outils d’intelligence artificielle dans les 164 tribunaux visés par le scénario du Plan. Ce nombre doit être lu comme une cible de déploiement du programme proposé, et non comme une statistique officielle sur le nombre de juridictions françaises ni comme l’ordre d’installer le même logiciel partout le même jour. La justice n’est pas un réseau homogène : un tribunal judiciaire, une juridiction spécialisée, une cour d’appel, un greffe, un parquet ou un service administratif ne traitent ni les mêmes volumes, ni les mêmes matières, ni les mêmes données, ni les mêmes risques. Une politique sérieuse d’IA judiciaire doit donc partir des tâches à améliorer, puis choisir les juridictions pilotes, et non partir d’un achat national avant d’avoir défini l’usage.

Le contexte a d’ailleurs changé : en 2026, le ministère de la Justice a déjà engagé des initiatives d’intelligence artificielle, notamment avec le déploiement de Mon Assistant Justice et l’installation d’un observatoire indépendant de l’IA. Cela signifie que la question n’est plus de savoir si l’institution judiciaire utilisera un jour de l’IA, mais où elle est utile, où elle est juridiquement admissible, comment la contrôler et comment prouver qu’elle améliore réellement le service. La mesure 4.02 doit donc être comprise comme une doctrine de déploiement contrôlé, pas comme un slogan technologique. ^[7]

Commencer par la frontière essentielle : assister n’est pas juger

Le mot « intelligence artificielle » recouvre des usages radicalement différents. Il y a une différence juridique et éthique majeure entre un outil qui recherche des références dans un corpus documentaire, un outil qui propose une synthèse de pièces, un outil qui anonymise une décision, un outil qui aide à répartir des dossiers dans un greffe et un système qui recommande l’issue d’un litige ou apprécie le comportement d’une personne. Les quatre premiers peuvent relever de l’assistance documentaire ou administrative ; le dernier touche directement à l’exercice de la fonction de juger.

Le droit français fixe déjà une limite forte. L’article 47 de la loi Informatique et Libertés encadre les décisions fondées exclusivement sur un traitement automatisé et interdit qu’une décision de justice impliquant une appréciation du comportement d’une personne ait pour fondement un traitement automatisé destiné à évaluer certains aspects de sa personnalité. L’article 120 contient en outre une interdiction spécifique, dans son champ propre, concernant certaines décisions de justice et autres décisions juridiques fondées sur de telles évaluations automatisées. Le règlement européen sur l’intelligence artificielle ajoute une autre couche : les systèmes correspondant à l’usage décrit à l’annexe III, point 8(a) — aide aux autorités judiciaires pour rechercher ou interpréter les faits et le droit ou appliquer le droit à un cas concret — relèvent en principe de la catégorie des systèmes à haut risque, sous réserve des exceptions et conditions prévues notamment à l’article 6(3). L’article 14 impose par ailleurs des exigences de contrôle humain pour les systèmes à haut risque. La ligne directrice doit donc rester simple : l’IA peut assister, documenter et accélérer ; la responsabilité juridictionnelle finale demeure humaine. ^{[2] [5] [6]}

Quels usages peuvent apporter un gain concret sans franchir la ligne rouge ?

Les premiers gains les plus crédibles se trouvent là où l’IA réduit du temps de manipulation documentaire sans se substituer au raisonnement juridictionnel. Un greffe peut être aidé pour classer ou indexer des pièces ; un magistrat peut disposer d’un moteur de recherche sémantique citant les textes et décisions d’origine ; un dossier volumineux peut faire l’objet d’une chronologie préparatoire dont chaque élément renvoie vers la pièce source ; certaines décisions peuvent être anonymisées ou pseudonymisées ; des tâches de transcription, de contrôle de complétude, de détection de doublons ou de préparation administrative peuvent être accélérées. La CEPEJ, Commission européenne pour l’efficacité de la justice du Conseil de l’Europe, souligne depuis plusieurs années que l’IA peut améliorer l’efficacité et la qualité, à condition de respecter les droits fondamentaux, la non-discrimination, la qualité et la sécurité, la transparence et la maîtrise par l’utilisateur. ^[4]

À l’inverse, un système qui « note » un justiciable, prédit sa dangerosité, recommande une peine, fabrique une probabilité de culpabilité ou propose automatiquement une solution juridique sans exposer ses sources doit être placé dans une zone de très forte prudence. Même lorsqu’un modèle est statistiquement performant, une hallucination, un biais de données, une omission ou une mauvaise interprétation peut être invisible à première lecture. L’utilisateur humain doit donc avoir suffisamment de temps, de formation et d’autorité pour contester le résultat. Un bouton « valider » ne constitue pas, à lui seul, un contrôle humain réel.

L’architecture technique : une IA qui cite, journalise et peut être arrêtée

Pour la justice, le bon objectif n’est pas « le modèle le plus puissant », mais le système le plus vérifiable. Une architecture robuste devrait privilégier des corpus identifiés, des références cliquables vers les sources utilisées, la conservation des journaux techniques, la traçabilité de la version du modèle, la gestion stricte des habilitations, le chiffrement des données sensibles et une politique de conservation adaptée. Lorsqu’une réponse s’appuie sur un texte juridique, le professionnel doit pouvoir ouvrir immédiatement le texte ou la décision invoquée. Lorsqu’un modèle résume une pièce, il doit être possible de revenir à la phrase d’origine.

La réversibilité est tout aussi importante. Un tribunal ne doit jamais devenir incapable de fonctionner parce qu’un fournisseur change ses tarifs, cesse un service ou subit une panne. Le déploiement doit donc prévoir un mode dégradé, l’export des données dans des formats documentés, la possibilité de changer de prestataire ou de modèle, et la conservation d’un processus manuel ou classique pour les fonctions critiques. Ce point est moins spectaculaire que la génération automatique de textes, mais il conditionne la souveraineté réelle du service public.

Un déploiement par vagues plutôt qu’un basculement national

La cible de 164 tribunaux ne devrait être atteinte qu’au terme de plusieurs portes de décision. Une première phase consisterait à inventorier les systèmes existants, les données disponibles, les temps de traitement et les irritants concrets. La deuxième définirait quelques cas d’usage à faible risque et des critères de succès avant tout achat. La troisième testerait ces usages dans un petit groupe de juridictions volontaires, par exemple cinq à dix, avec des profils différents. Une quatrième vague pourrait élargir le périmètre à quelques dizaines de sites uniquement si les évaluations montrent un gain net et si les défauts observés ont été corrigés. La généralisation au reste de la cible ne viendrait qu’ensuite.

Chaque vague doit comporter un go/no-go, c’est-à-dire une décision explicite de poursuivre ou d’arrêter. Les indicateurs doivent être définis avant le test : temps moyen économisé par type de tâche, taux d’erreur, taux de corrections humaines, disponibilité du service, incidents de sécurité, satisfaction des utilisateurs, qualité des sources, effets sur les délais et nombre de cas dans lesquels l’outil a été refusé. Si l’on choisit les indicateurs après coup, on peut toujours raconter une réussite ; si on les fixe avant, on peut réellement tester l’hypothèse.

Qui décide, qui paie, qui exécute et qui contrôle ?

La décision politique appartient au Gouvernement et au ministère de la Justice dans le cadre de leurs compétences, mais la mise en œuvre ne doit pas être réduite à un marché informatique. Les directions métiers, magistrats, greffiers, responsables de sécurité, spécialistes des données, juristes, représentants des utilisateurs et autorités compétentes en matière de protection des données doivent intervenir. Les juridictions pilotes doivent être choisies avec des critères publics ; les contrats doivent imposer la réversibilité et l’auditabilité ; les responsables de traitement doivent documenter les risques ; les usages à haut risque doivent respecter les obligations applicables du règlement européen sur l’IA.

Le contrôle doit être permanent. L’observatoire indépendant de l’IA annoncé par le ministère peut constituer une pièce de cette gouvernance, mais il ne remplace ni les responsabilités juridiques du ministère, ni le contrôle des juridictions, ni les exigences de protection des données, ni l’évaluation scientifique. Une politique crédible publierait chaque année une synthèse : outils utilisés, périmètres, coûts, incidents, taux d’usage, gains mesurés, retraits ou suspensions, audits réalisés et principales recommandations.

Le chiffre de 1,2 milliard d’euros : ne pas confondre valeur du temps et économie budgétaire

Le Plan associe à ce bloc une valeur annuelle de productivité pouvant atteindre 1,2 milliard d’euros. Ce chiffre doit être présenté comme une hypothèse de valorisation à démontrer, et non comme 1,2 milliard d’euros de crédits qui disparaîtraient automatiquement du budget de la Justice. Si un outil fait gagner deux heures par semaine à un magistrat, ces deux heures peuvent être réaffectées à l’analyse des dossiers, aux audiences ou à la rédaction : il y a alors un gain de capacité, mais pas nécessairement une économie de trésorerie.

Cette première formule valorise un gain de productivité. Pour calculer une économie budgétaire, il faut une seconde formule :

Le principe anti-double-compte est également indispensable. Si la mesure 4.02 sert de cadre de déploiement à d’autres mesures plus spécifiques du bloc Justice, leur gain ne doit pas être ajouté une deuxième fois à celui de 4.02. Le programme financier doit donc choisir une convention : soit 4.02 porte une enveloppe globale consolidée et les sous-mesures sont explicatives, soit les sous-mesures sont chiffrées séparément et 4.02 n’ajoute aucun gain supplémentaire.

Les principaux risques et les garde-fous

Le premier risque est l’hallucination : un modèle peut produire une réponse plausible mais fausse. Le deuxième est le biais, notamment lorsqu’un historique de décisions ou de pratiques contient des déséquilibres. Le troisième est le biais d’automatisation : un professionnel pressé peut accorder trop de confiance à une suggestion simplement parce qu’elle est présentée avec assurance. S’ajoutent la confidentialité des données judiciaires, les cyberattaques, la dépendance à un fournisseur, l’opacité des changements de modèle, les erreurs de traduction ou de transcription et la possibilité de créer une justice à deux vitesses si certaines juridictions bénéficient d’outils beaucoup plus efficaces que d’autres.

Les garde-fous doivent répondre directement à ces risques : sources systématiquement accessibles ; tests par matière et type de dossier ; jeux d’essai documentés ; audits externes ; journalisation ; contrôle des versions ; habilitations strictes ; formation obligatoire ; possibilité de refuser la recommandation ; interdiction d’utiliser certains outils dans des cas sensibles tant que les preuves sont insuffisantes ; mécanisme de signalement d’incident ; clauses de réversibilité ; et suspension immédiate lorsqu’un seuil d’erreur ou de sécurité est dépassé.

Un calendrier réaliste

Une réforme de cette nature ne devrait pas promettre un déploiement intégral en quelques mois. Les six à douze premiers mois peuvent être consacrés à l’inventaire, à la qualification des usages, aux marchés ou développements nécessaires, aux évaluations d’impact, à la sécurisation et aux premiers pilotes. Une deuxième période de douze à dix-huit mois peut servir à l’élargissement contrôlé, à condition que les résultats soient publiés et les incidents corrigés. La cible complète ne devrait être atteinte que si les vagues précédentes montrent un bénéfice durable. La vitesse n’est pas le seul critère : une extension plus lente mais réversible peut être économiquement supérieure à une généralisation rapide suivie d’un coûteux retour en arrière.

Ce qui est certain, ce qui reste à démontrer

Plusieurs éléments sont solides : l’IA est déjà entrée dans la stratégie du ministère de la Justice ; le droit français et européen impose une intervention humaine et des exigences élevées pour les usages touchant à la décision juridictionnelle ; la CEPEJ fournit un cadre éthique précis ; les tâches administratives et documentaires offrent des cas d’usage moins risqués. En revanche, le nombre de 164 juridictions est une cible du Plan, et la valeur de 1,2 milliard d’euros demeure une hypothèse qui doit être reconstruite à partir de mesures de temps, de coûts complets et de dépenses réellement évitées. Le ministère de la Justice a par ailleurs annoncé le 1er juin 2026 l’installation d’un observatoire indépendant de l’IA après le déploiement de « Mon Assistant Justice », ce qui confirme que cette modernisation est déjà engagée institutionnellement.