Réforme de l’État — Plan de Rupture
Le dossier fondateur : finances publiques, structures, calendrier et mesures.
Voir le livre et la lecture gratuite →MESURE 4.03 · ASSISTANCE DOCUMENTAIRE ET PROCÉDURALE
Pré-instruction automatisée des dossiers simples : accélérer la préparation sans automatiser le jugement
L’intelligence artificielle peut classer, vérifier et signaler ; elle ne doit jamais transformer seule une alerte en décision défavorable ou en fermeture de l’accès au juge.
Lecture : situation actuelle → décision proposée → démonstration financière → droit et garanties → Plan A/B/C → indicateurs.
Pourquoi parler de pré-instruction et non de jugement automatisé
La pré-instruction désigne ici les opérations qui rendent un dossier exploitable avant l’examen juridique au fond : reconnaître les pièces, les classer, vérifier qu’elles sont techniquement lisibles, repérer les délais, identifier les doublons documentaires, extraire des métadonnées et signaler des incohérences. Ces tâches peuvent consommer beaucoup de temps de greffe sans nécessiter qu’une machine apprécie elle-même le droit applicable au litige.
La ligne rouge est claire : un système ne doit pas transformer une anomalie détectée en rejet automatique, irrecevabilité ou décision défavorable. Une pièce peut être mal reconnue, un document peut être atypique, une règle procédurale peut avoir une exception. L’automatisation prépare une file de travail et produit des alertes ; un agent ou un magistrat conserve la responsabilité de toute conséquence procédurale ou juridictionnelle.
Cette distinction est importante au regard du règlement européen sur l’intelligence artificielle. Les systèmes utilisés dans l’administration de la justice pour aider une autorité judiciaire à rechercher et interpréter des faits ou le droit et à appliquer le droit à des faits relèvent des usages à haut risque visés par l’annexe III. Le règlement prévoit cependant qu’une tâche procédurale étroite ou préparatoire peut, sous conditions, ne pas être classée à haut risque si elle n’a pas d’incidence significative sur le résultat de la décision. Le fournisseur doit alors documenter cette appréciation.
Ce que l’outil peut faire sans franchir la ligne de décision
À la réception, l’outil peut identifier le type de document, la date, les parties mentionnées, la présence d’une signature ou d’une annexe et rattacher la pièce au bon dossier. Au classement, il peut proposer un ordre documentaire stable et détecter un document manifestement dupliqué. Pour les échéances, il peut calculer une alerte à partir d’une date déjà enregistrée, sans modifier le délai légal ni décider que le délai est opposable.
Il peut aussi produire un contrôle de complétude : « la liste habituelle comporte huit pièces, six sont reconnues, deux n’ont pas été détectées ». Cette phrase est une alerte, pas une conclusion juridique. L’interface doit permettre à l’agent de voir immédiatement la source de l’information et de corriger l’analyse. Toute donnée extraite doit rester reliée au document dont elle provient afin d’éviter qu’un résumé généré devienne une nouvelle vérité détachée du dossier.
Enfin, la recherche plein texte, l’indexation, la détection de références jurisprudentielles et la préparation de tableaux chronologiques peuvent accélérer l’examen. Plus l’outil s’approche toutefois de l’interprétation juridique ou d’une recommandation sur l’issue, plus les exigences de gouvernance, de documentation, de supervision humaine et de conformité au règlement IA deviennent fortes.
Architecture de sécurité : dossier source, extraction, contrôle et journalisation
Le système doit séparer quatre couches. La première conserve les pièces originales et leur empreinte d’intégrité. La deuxième produit les extractions — texte reconnu, métadonnées, dates, noms, classifications — sans écraser la source. La troisième exécute les contrôles de complétude et les règles procédurales documentées. La quatrième présente les résultats à l’utilisateur humain et journalise ce qu’il accepte, corrige ou refuse.
Cette séparation est indispensable pour l’audit. Lorsqu’une erreur est découverte, il faut pouvoir déterminer si elle vient de la pièce, de la reconnaissance, d’une règle métier, du modèle ou d’une validation humaine. Une boîte noire qui fournirait seulement un score « dossier complet à 87 % » serait inadaptée à la justice. Chaque alerte doit être explicable et rattachée à un élément vérifiable.
Les journaux ne doivent pas devenir une collecte illimitée de données. Ils enregistrent ce qui est nécessaire à la sécurité, à la traçabilité et à la contestation, avec des durées définies. Les habilitations doivent refléter les rôles judiciaires et empêcher qu’un utilisateur accède à des dossiers qu’il n’a pas à connaître.
Données personnelles, article 22 du RGPD et analyse d’impact
Les dossiers judiciaires peuvent contenir des données extrêmement sensibles. Le traitement doit donc être défini par une finalité précise, limiter les données utilisées, gérer les habilitations et documenter la durée de conservation. Lorsqu’un traitement est susceptible d’engendrer un risque élevé pour les droits et libertés, l’article 35 du RGPD impose une analyse d’impact sur la protection des données. La CNIL souligne notamment le risque lié aux décisions automatisées, aux données sensibles, aux personnes vulnérables, aux croisements de bases et aux usages innovants.
L’article 22 du RGPD pose en outre un principe de protection contre les décisions fondées exclusivement sur un traitement automatisé lorsqu’elles produisent des effets juridiques ou affectent significativement une personne, sous réserve des exceptions prévues par le texte et de garanties appropriées. Dans le projet Delta-Sierra, ce seuil n’est pas seulement une contrainte minimale : la doctrine retient une intervention humaine réelle pour toute décision défavorable. Cette validation ne doit pas être un clic automatique ; l’utilisateur doit disposer du temps, du dossier source et du pouvoir de contredire l’outil.
Avant un déploiement, l’analyse d’impact doit décrire les données, le modèle, les risques d’erreur et de discrimination, les mesures de sécurité, la supervision et les voies de correction. Elle doit être mise à jour si l’usage change, notamment si un outil initialement limité au classement commence à suggérer des appréciations juridiques.
Droit en vigueur au 12 août 2026
Déjà applicable : le RGPD demeure pleinement applicable aux traitements de données personnelles ; son article 22 encadre les décisions fondées exclusivement sur un traitement automatisé lorsqu’elles produisent des effets juridiques ou affectent une personne de manière significative. Les exigences générales du règlement européen sur l’intelligence artificielle déjà entrées en application continuent également de s’appliquer selon leur calendrier propre.
Application différée : le règlement (UE) 2026/1744 du 8 juillet 2026 a reporté au 2 décembre 2027 l’application des sections 1, 2 et 3 du chapitre III pour les systèmes classés à haut risque au titre de l’article 6, paragraphe 2, et de l’annexe III. Une utilisation judiciaire peut relever de l’annexe III selon sa fonction ; la qualification doit donc être faite usage par usage.
Garde-fous Delta-Sierra dès le pilote : documentation du système, journalisation, contrôle humain réel, possibilité de corriger ou d’écarter la sortie, analyse des erreurs, protection des données, réversibilité et procédure d’arrêt sont imposés dès le premier pilote, même lorsqu’une obligation européenne détaillée n’est pas encore arrivée à sa date d’application.
Le règlement européen sur l’IA : identifier le niveau de risque par fonction
Le règlement (UE) 2024/1689 ne permet pas de coller une seule étiquette à une plateforme entière et de considérer le dossier clos. Il faut examiner les fonctions. Une tâche procédurale étroite ou préparatoire qui n’influence pas significativement le résultat peut relever de l’exception prévue par l’article 6, paragraphe 3, à condition que l’évaluation soit documentée. En revanche, un système destiné à aider une autorité judiciaire à rechercher ou interpréter les faits et le droit et à appliquer le droit dans un cas concret relève de la catégorie de justice à haut risque de l’annexe III.
Le choix d’architecture doit donc maintenir une frontière technique visible. Le module de classement documentaire ne doit pas appeler silencieusement un module de recommandation juridique. Les fonctions à haut risque doivent être identifiées, testées, enregistrées et gouvernées comme telles. Cette séparation permet aussi une mise en production progressive : commencer par les tâches les moins intrusives, mesurer les erreurs, puis n’étendre les fonctions qu’après validation juridique et technique.
Le fait qu’une tâche préparatoire puisse être exclue du haut risque ne signifie pas qu’elle échappe au RGPD, à la sécurité ou aux règles de procédure. Une mauvaise indexation peut malgré tout retarder un dossier ou masquer une pièce. Le niveau de contrôle doit donc être proportionné à la conséquence possible.
La démonstration financière : ne pas transformer un gain de temps en économie fictive
Le Plan historique associe à la mesure 4.03 un potentiel de gain de productivité de 800 millions d’euros par an avec un solidité des sources prudent. Dans la version web, ce montant ne doit pas être présenté comme économie budgétaire certifiée. Préparer des dossiers plus vite peut libérer du temps de greffe et de magistrat ; ce temps peut être utilisé pour résorber les stocks, améliorer l’accueil ou traiter plus de dossiers, sans qu’un seul euro de dépense publique disparaisse.
Le calcul doit donc commencer par des mesures physiques : minutes économisées par dossier, nombre de dossiers éligibles, taux d’erreur, temps de contrôle humain, coût d’exploitation de l’outil, coût des infrastructures et coût de formation. Le gain de productivité annuel en heures est le nombre de dossiers multiplié par le gain net de temps par dossier. Le mot « net » signifie que l’on retranche le temps de contrôle, de correction et de gestion des erreurs.
Une économie budgétaire ne peut ensuite être comptabilisée que si cette productivité conduit effectivement à une dépense supprimée ou évitée : départ naturel non remplacé, prestation externe supprimée, archivage ou saisie devenus inutiles, par exemple. Tant que ce lien n’est pas observé, Delta-Sierra classe le résultat comme capacité libérée ou gain de service, pas comme recette permettant de financer une autre mesure.
Déploiement : pilote fermé, comparaison avant/après, puis extension
Plan A : lancer un pilote sur quelques types de dossiers dont les pièces et étapes sont suffisamment standardisées. Pendant plusieurs mois, l’outil fonctionne en parallèle du processus existant. On compare le temps de préparation, le nombre d’erreurs, les faux signalements, les oublis, le temps de contrôle humain et les incidents de sécurité. Aucune réduction d’effectif n’est engagée sur la base d’un test non stabilisé.
Après validation, l’extension se fait par familles de tâches et non par annonces nationales instantanées. Chaque juridiction conserve une procédure de secours si l’outil est indisponible. Les agents sont formés à comprendre les limites du système, à corriger les erreurs et à signaler les cas où l’automatisation ne convient pas. La gouvernance publie les versions du modèle, les changements importants et les indicateurs de qualité.
Plan B : si le règlement IA, la CNIL, la sécurité ou les résultats du pilote interdisent certaines fonctions, maintenir uniquement l’indexation, la recherche, la complétude non décisionnelle et les rappels. Plan C : si l’automatisation n’apporte pas un bénéfice mesurable ou crée trop de risques, abandonner le module concerné sans bloquer la numérisation du dossier judiciaire. La transformation numérique ne dépend pas d’un fournisseur ou d’un modèle unique.
Les indicateurs qui permettent de savoir si la mesure fonctionne
La mesure doit publier au minimum : temps médian de pré-instruction avant et après, taux de pièces correctement classées, taux de faux positifs dans les alertes, taux d’erreurs critiques, temps de contrôle humain, nombre de corrections, incidents de sécurité, disponibilité du service et nombre de contestations liées à une erreur d’automatisation. Ces indicateurs doivent être ventilés par type de dossier, car une moyenne globale peut masquer un mauvais fonctionnement sur un contentieux particulier.
Le résultat attendu n’est pas de maximiser la proportion de dossiers « automatisés ». Il est de réduire le temps administratif sans réduire les garanties. Un système qui automatise 90 % des tâches mais exige de longs contrôles ou augmente les erreurs est moins performant qu’un système plus limité qui économise réellement du temps et reste compréhensible.
Enfin, l’évaluation doit vérifier l’égalité de traitement. Si le taux d’erreur varie fortement selon la qualité des documents, le type de justiciable, la langue ou le mode de dépôt, le dispositif doit être corrigé avant extension. L’efficacité ne peut être séparée de l’accès au juge.
Concevoir l’interface pour que le contrôle humain soit réel, pas décoratif
La validation humaine est parfois réduite à une exigence d’interface : afficher un bouton « valider ». Ce serait insuffisant. Pour être réelle, l’intervention humaine suppose que l’utilisateur voie les pièces sources, comprenne ce que l’outil a extrait, puisse modifier le résultat, dispose d’un temps compatible avec la vérification et ne soit pas évalué uniquement sur sa vitesse d’acceptation. Une organisation qui pousse l’agent à approuver mécaniquement cent suggestions par heure recrée de fait une décision automatisée sous apparence humaine.
L’interface doit donc mettre en évidence l’incertitude et les divergences. Une donnée peu fiable doit être signalée ; une pièce non reconnue doit rester visible ; une règle métier doit être traçable vers sa base juridique. L’utilisateur doit pouvoir sélectionner « non applicable », « erreur de l’outil » ou « cas complexe » et envoyer le dossier vers une voie manuelle sans pénalité. Les cas complexes servent ensuite à améliorer les règles, mais jamais à entraîner automatiquement un modèle sur des données judiciaires sans cadre défini.
Cette conception a aussi un intérêt probatoire : en cas de contestation, le système peut montrer ce qui a été proposé, ce qui a été modifié et qui a pris la décision finale. La traçabilité protège à la fois le justiciable et l’agent.
Prévenir les biais de qualité documentaire et l’exclusion numérique
Un dossier déposé par un grand cabinet d’avocats sous forme de PDF structurés sera généralement plus facile à analyser qu’un dossier d’un particulier composé de photographies, de scans inclinés ou de documents manuscrits. Si le système traite mieux les premiers que les seconds, il peut créer une inégalité de fait. Le pilote doit donc mesurer les performances selon le canal de dépôt, la qualité des pièces et la nature du justiciable, sans utiliser ces caractéristiques pour défavoriser la personne.
L’administration doit conserver une voie d’assistance. Le dépôt papier ou l’aide d’un guichet peut produire un dossier numérique de qualité équivalente. Le rôle de l’automatisation est de réduire la charge interne, pas de transférer la charge technique au citoyen en lui imposant des formats impossibles. Des contrôles d’accessibilité et des procédures de correction doivent accompagner le déploiement.
La doctrine peut être résumée ainsi : l’outil s’adapte à la diversité des dossiers ; ce n’est pas le droit d’accès au juge qui s’adapte aux limites de l’outil.
Clause d’arrêt : quand l’automatisation doit être suspendue
Le contrat et la doctrine d’exploitation doivent prévoir des seuils d’arrêt. Une hausse inhabituelle des erreurs, un incident de sécurité, une modification non maîtrisée du modèle, un défaut de traçabilité ou une différence importante de performance entre catégories de dossiers doit permettre de suspendre la fonction concernée sans interrompre la justice. Cette capacité de retour au processus manuel est une condition de résilience, pas un aveu d’échec.
La réversibilité doit être testée avant le déploiement à grande échelle. Les pièces et métadonnées utiles au dossier judiciaire restent exportables dans des formats documentés ; les règles métier ne doivent pas être prisonnières d’un fournisseur ; les journaux nécessaires au contrôle restent accessibles. Une juridiction ne doit jamais dépendre d’un modèle dont le retrait rendrait ses dossiers illisibles ou ses procédures impossibles à poursuivre.
Après chaque incident significatif, un retour d’expérience documente la cause, la conséquence, la correction et le besoin éventuel d’informer les personnes concernées. L’objectif n’est pas d’affirmer qu’un système sera infaillible, mais de construire une organisation capable de détecter, contenir et corriger ses défaillances.
Synthèse de décision pour le déploiement
Le feu vert ne doit être donné que si le pilote prouve simultanément quatre choses : un gain net de temps après contrôle humain, un taux d’erreur compatible avec la nature des tâches, une traçabilité suffisante pour comprendre et corriger chaque résultat, et l’absence d’effet automatique défavorable sur le justiciable. Si l’un de ces critères échoue, le périmètre est réduit ou suspendu au lieu de forcer l’automatisation.
Le déploiement reste réversible : les pièces sources, métadonnées et règles métier doivent pouvoir être exportées, et une procédure manuelle doit rester activable. Le succès est la réduction vérifiée du temps administratif avec maintien des droits, pas le pourcentage maximal de tâches confiées à un modèle. Les résultats du pilote doivent donc être comparés à une procédure témoin, avec publication des erreurs, corrections humaines, recours et gains de délai avant toute extension nationale.
Approfondissement : construire une pré-instruction automatisée sans transformer le tri en jugement
La pré-instruction est un travail de préparation. Elle peut vérifier la présence d’une pièce, extraire une date, rapprocher un numéro de dossier, détecter une incohérence formelle ou préparer un résumé factuel sourcé. Elle ne doit pas décider qu’une prétention est fondée, qu’un témoignage est crédible ou qu’une partie doit perdre son procès. Cette frontière doit être inscrite dans le cahier des charges et visible dans l’interface.
Décomposer le dossier en opérations vérifiables
Un outil unique qui « comprend le dossier » est difficile à auditer. Une chaîne composée d’opérations simples est beaucoup plus sûre. Par exemple : identification des pièces → extraction des métadonnées → contrôle de complétude → signalement d’anomalies → préparation d’un récapitulatif. Chaque étape peut être testée séparément. Si l’extraction d’une date est erronée, le système doit pouvoir montrer la pièce source et le passage concerné.
Le principe central est la traçabilité de l’assertion. Toute donnée affichée dans un résumé doit être associée à une origine documentaire. Une phrase générée sans source accessible au contrôleur humain ne doit pas être utilisée pour préparer un acte ou une décision. Cela réduit le risque de « résumé plausible » qui introduit dans le dossier une information absente des pièces.
Définir ce qu’est réellement un dossier simple
La notion de simplicité ne doit pas être laissée à une intuition algorithmique. Elle doit reposer sur des critères publics : type de procédure, nombre de parties, volume de pièces, présence ou non d’expertise, nature des demandes, existence d’une contestation complexe ou d’un élément international. Un dossier peut être simple sur la forme et sensible sur le fond. Le système doit donc autoriser une sortie immédiate vers le traitement classique dès qu’un critère de complexité apparaît.
On peut formaliser un score de routage sans en faire un score de mérite : R = a + b + c + d. R représente uniquement le niveau de complexité administrative ; a, b, c et d sont des points attachés à des caractéristiques objectives définies à l’avance. Le signe + signifie « additionner ». Ce score n’évalue jamais la probabilité de gagner ; il sert seulement à décider si le dossier est compatible avec le circuit assisté.
Créer une procédure de contestation de la machine avant la contestation du jugement
Un professionnel doit pouvoir indiquer qu’une extraction est fausse, qu’un document a été mal classé ou qu’un dossier a été considéré à tort comme simple. Cette correction doit être enregistrée. Les erreurs ne servent pas seulement à réparer le cas individuel ; elles alimentent la mesure de qualité du système. Si un type de document provoque un taux d’erreur anormal, son traitement automatisé doit être suspendu.
La personne concernée ne doit pas avoir à comprendre le fonctionnement interne du modèle pour exercer ses droits. La procédure doit rester intelligible : « l’outil a signalé cette pièce comme absente ; le greffe a vérifié ; voici le résultat ». La responsabilité reste attribuable à une personne ou à un service identifiable.
Mesurer le gain sans inventer une économie
Le temps économisé n’est pas automatiquement une économie budgétaire. Si un agent gagne vingt minutes par dossier et utilise ces vingt minutes pour résorber un stock, le bénéfice est une capacité supplémentaire, pas une suppression de poste. La valeur peut être mesurée en heures libérées, puis convertie en capacité de traitement. Une économie financière n’est comptabilisée que si une charge disparaît réellement et durablement.
Le tableau de bord doit donc séparer : temps moyen de préparation, taux de correction, dossiers réorientés vers le circuit classique, incidents de données et évolution du stock. La mesure est réussie si elle raccourcit la préparation sans réduire le contradictoire, sans cacher des erreurs et sans créer une dépendance technique qui rend le greffe incapable de fonctionner en mode dégradé.
Analyse opérationnelle : Automatiser la préparation, jamais la qualification finale
Préparer et structurer des dossiers répétitifs sans transformer une aide procédurale en décision implicite. La procédure et les droits des parties imposent que l’outil ne prive personne d’un examen humain ni d’une possibilité de corriger les données utilisées.
Le dossier atypique doit sortir instantanément du flux simplifié
L’outil peut vérifier pièces, chronologie, champs manquants et règles de recevabilité formelle, mais chaque étape doit distinguer suggestion, alerte et décision humaine.
Une classification erronée peut faire passer un dossier complexe dans une voie simplifiée ou rendre invisible une singularité juridique importante.
La simplicité apparente d’un dossier administratif n’est pas toujours la simplicité juridique ; le système doit pouvoir sortir immédiatement un cas atypique de la voie automatisée.
Enfin, un dossier comportant toutes les pièces peut néanmoins soulever une question de délai, de compétence ou de droit transitoire qui exige une lecture humaine.
Mesurer le temps net après vérification humaine
Le gain se mesure en minutes de préparation évitées par dossier, corrigées du temps de vérification, du coût d’intégration et des erreurs nécessitant une reprise.
Il faut suivre faux positifs, faux négatifs, dossiers réorientés, temps de correction et motifs d’intervention humaine.
Le pilote doit commencer sur un type de procédure étroit et stable, avec revue régulière des cas mal classés avant extension.
En clair : une pré-instruction n’est pas une décision automatique
Le logiciel peut trier des pièces, signaler une information manquante ou proposer un classement. Il ne doit pas transformer ce pré-travail en décision de justice cachée. Le dossier doit donc conserver la trace de ce qui a été calculé, de la règle utilisée et de l’intervention humaine qui valide ou corrige la proposition.
Calcul reproductible du gain de temps
Le test pilote doit mesurer le temps humain réellement économisé. Si T0 est le temps moyen d’instruction avant outil, T1 le temps moyen après outil et N le nombre de dossiers comparables, alors le gain brut est (T0 − T1) × N. Le symbole − signifie « soustraire » et × signifie « multiplier ». Il faut ensuite retrancher le temps de contrôle, de correction et de maintenance pour obtenir un gain net.
Scénario de repli
Si l’automatisation ne satisfait pas les tests de qualité, l’outil reste limité à une fonction de préparation documentaire sans classement de priorité ni proposition de décision. Le greffe conserve alors le processus actuel et l’IA ne produit qu’un brouillon réversible, journalisé et contrôlé humainement.
Notions du Glossaire
IA générative · validation humaine · traçabilité algorithmique.
