A propos de Anand V. Shah/ Joshua Y. Levy, Access to Justice in the Age of AI: Evidence from U.S. Federal Courts, mars 2026 (présentation et lien vers l’article : https://www.rivista.ai/2026/05/05/access-to-justice-in-the-age-of-ai-evidence-from-u-s-federal-courts/):

L’IA générative a-t-elle changé l’accès aux tribunaux civils fédéraux américains?

Les auteurs partent d’une analogie avec les revues littéraires submergées par des textes générés par IA. Une revue peut refuser des manuscrits ou engager des lecteurs. Un tribunal fédéral ne peut pas simplement fermer la porte. Il doit traiter les affaires qui lui sont soumises. Si les grands modèles de langage rendent beaucoup moins coûteuse la rédaction d’une plainte, d’une requête ou d’un mémoire, ils peuvent faire entrer dans le système judiciaire des personnes qui n’auraient pas agi seules auparavant. Le risque n’est donc pas seulement une hausse du nombre de dossiers. C’est aussi une hausse du travail imposé à des juges dont le nombre et le temps ne peuvent pas augmenter rapidement.

Le terrain choisi est la procédure civile fédérale américaine. Le droit de se représenter soi-même, appelé pro se litigation, est ancien et protégé. Mais, en pratique, il est difficile à exercer. Une plainte fédérale doit identifier la compétence du tribunal, exposer une base juridique, présenter des faits suffisants et respecter des règles procédurales exigeantes.

Avant l’IA générative, la part des affaires civiles fédérales non pénitentiaires intentées par des personnes non représentées était stable, autour de 11 %, pendant environ vingt ans. Cette stabilité suggérait une barrière structurelle: les justiciables ordinaires pouvaient avoir des griefs, mais pas les moyens pratiques de les transformer en écritures judiciaires utilisables.

Les auteurs soutiennent que les LLM changent ce calcul. Une personne sans formation juridique peut obtenir une aide interactive, rédiger une plainte, identifier des textes applicables et produire un document qui ressemble à une écriture judiciaire. L’article précise toutefois qu’il ne prétend pas établir une causalité stricte. Comme les outils d’IA ont été diffusés largement et rapidement, il n’existe pas de groupe témoin naturel. L’argument repose donc sur la rupture temporelle observée après 2022, après une longue période de stabilité.

L’étude utilise plusieurs sources. Les auteurs exploitent des données administratives portant sur environ 4,6 millions d’affaires civiles fédérales non pénitentiaires entre 2005 et 2026. Ils utilisent les données de l’Administrative Office of the U.S. Courts pour les dépôts annuels, ainsi que la base du Federal Judicial Center, qui contient les informations sur les affaires, les dates, les griefs et le statut de représentation. Ils ajoutent 46 millions d’entrées de docket PACER pour mesurer ce qui se passe à l’intérieur des procédures: requêtes, ordonnances, réponses, audiences et autres actes de procédure. Ils excluent les affaires de détenus et les grands contentieux organisés ou massifs, car ces catégories obéissent à des logiques propres et risqueraient de brouiller l’analyse des justiciables ordinaires. Pour éviter de comparer des affaires récentes encore ouvertes avec des affaires anciennes déjà terminées, ils appliquent aussi une méthode de correction du biais de censure. Ils comparent notamment les affaires sur une fenêtre de 180 jours, afin que chaque dossier ait eu le même temps d’évoluer.

Le premier résultat est la hausse nette des dépôts pro se. Il y a une stabilité autour de 11 % jusqu’en 2022, puis une hausse forte. La part atteint 16,8 % en 2025. Cette hausse ne vient pas d’une baisse des affaires représentées par avocat. Les dossiers avec avocat restent globalement stables. Ce sont les dossiers pro se qui augmentent. Le nombre annuel moyen de dépôts pro se était d’environ 23’210 entre 2005 et 2022. Il passe à 27’370 en 2023, 31’478 en 2024 et 41’490 en 2025. En 2025, le nombre de dossiers pro se est presque le double de la moyenne pré-IA générative. Les auteurs en déduisent que l’IA a probablement surtout fait entrer de nouveaux demandeurs dans le système, même s’il peut aussi exister des cas où des personnes renoncent à un avocat pour agir seules.

Le deuxième résultat est que cette hausse vient presque entièrement des demandeurs, non des défendeurs. C’est important. Un défendeur non représenté peut l’être parce qu’il a été attrait en justice et n’a pas les moyens de se défendre. Un demandeur non représenté choisit au contraire d’entrer dans le système. L’augmentation est principalement une histoire de demandeurs. Les affaires introduites par des demandeurs pro se passent d’une moyenne de 19’705 par an entre 2015 et 2022 à 39’167 en 2025. Les affaires dans lesquelles seuls les défendeurs sont pro se ne montent pas. Elles reculent même légèrement. Cela renforce l’idée que l’IA réduit le coût d’entrée dans le procès, plutôt qu’elle ne modifie seulement la défense de personnes déjà poursuivies.

Le troisième résultat concerne les types d’affaires. Les auteurs distinguent les dossiers « simples » et « complexes » non pas au sens doctrinal, mais à partir d’un indice pratique: la part historique des affaires pro se avant l’IA. Lorsqu’un type d’affaire avait déjà beaucoup de justiciables non représentés, cela signifie que l’auto-représentation y était relativement faisable. Il s’agit notamment de certaines plaintes de droits civils, de litiges de crédit à la consommation, de saisies immobilières ou de discriminations dans l’emploi. À l’inverse, les affaires de brevet, de securities fraud, de responsabilité du fait des produits ou d’assurance exigent souvent des connaissances spécialisées, de la discovery, une stratégie procédurale et parfois des experts. L’IA aide surtout lorsque le coût principal est la production d’un récit factuel structuré et d’un document de dépôt. Elle aide moins lorsque le procès exige un pilotage technique long. La hausse pro se se concentre dans les catégories simples, alors que les catégories complexes bougent peu.

L’article propose aussi un petit modèle économique pour expliquer ce résultat. Un justiciable compare trois options: ne pas agir, payer un avocat, ou produire lui-même une prestation juridique. Avant l’IA, produire soi-même une plainte coûtait beaucoup d’effort et donnait un résultat incertain. L’IA réduit ce coût et augmente le rendement de l’effort. Elle fait donc baisser la valeur relative de l’avocat pour certains dossiers, surtout ceux où l’écriture initiale représente une grande partie du travail. Les auteurs insistent sur un point: cette approche n’implique pas que l’avocat devient inutile. Elle signifie seulement que, pour certains litiges standardisables, l’IA peut déplacer la frontière entre action impossible, action avec avocat et action seul.

Le quatrième résultat est géographique. Si la hausse venait d’une réforme locale, d’un tribunal plus accueillant ou d’une initiative d’aide juridique dans un district, elle serait concentrée. Or il y a diffusion presque nationale. En 2025, presque tous les États dépassent leur propre pic pré-IA de dépôts pro se. Seuls quelques États ne franchissent pas ce seuil. Les auteurs mentionnent le Vermont comme cas particulier, lié à une stratégie de forum shopping de certains demandeurs en matière d’immigration. Mais l’exclusion de ce cas ne change pas les résultats. La diffusion géographique appuie donc l’hypothèse d’un choc technologique disponible partout.

L’article examine ensuite ce que les tribunaux font de ces nouveaux dossiers. Les affaires pro se ne se terminent pas plus vite. Le taux de résolution à 180 jours reste dans la bande normale d’avant le COVID. Cela contredit l’idée que les nouveaux dossiers seraient simplement des plaintes manifestement faibles, immédiatement rejetées. Mais cela ne signifie pas que la charge judiciaire est inchangée. Le vrai changement apparaît dans l’activité interne des dossiers. Il y a ainsi  une forte hausse des entrées de docket dans les 180 premiers jours. Pour les affaires pro se, le volume d’entrées par tribunal augmente de 158 % par rapport à la moyenne pré-IA au deuxième trimestre 2025. Le nombre d’entrées par affaire passe aussi de 16,9 à 23,3, soit une hausse de 38 %. Les affaires représentées connaissent également une hausse, plus faible, de 23 % par affaire. Les auteurs y voient un signe que les avocats utilisent eux aussi des outils d’IA ou que la baisse des coûts de rédaction accroît l’activité des deux côtés. Le système ne reçoit donc pas seulement plus d’affaires. Il reçoit aussi des affaires plus actives.

Les issues des affaires restent pourtant assez stables. Les auteurs classent les dossiers pro se terminés dans les 180 jours selon quatre catégories: victoire claire du pro se, défaite claire, accord ou règlement, rejet par le juge. Les volumes augmentent dans toutes les catégories, parce qu’il y a plus de dossiers. Mais les proportions changent peu. Les rejets judiciaires représentent environ 60 % avant l’IA et 63 % après. Les règlements passent d’environ 20 % à 23 %. Les victoires des pro se restent rares, sous 1 %. Les défaites claires baissent modestement. Les auteurs en concluent que la qualité apparente des affaires n’a pas radicalement changé. L’IA augmente l’entrée et l’activité, mais ne transforme pas encore clairement les résultats finaux.

Pour vérifier directement si l’IA apparaît dans les écritures, les auteurs tirent un échantillon de 1’600 plaintes civiles fédérales entre 2019 et 2026, soit 200 plaintes par année, à partir de CourtListener/RECAP. Ils utilisent le détecteur Pangram Labs. Ils nettoient les documents, retirent les en-têtes PACER et ne retiennent que des plaintes ou pétitions valides avec assez de texte. Dans la période pré-IA, de 2019 à 2022, le détecteur ne signale qu’un document sur 800, soit 0,1 %. Après 2022, il signale 66 documents sur 800, soit 8,2 %. La progression est régulière: 1 % en 2023, 3,5 % en 2024, 10,5 % en 2025 et 18 % au début de 2026. La figure 10 montre cette montée. Les auteurs signalent une limite importante: RECAP ne couvre pas tous les documents PACER et tend à surreprésenter les affaires suivies par avocats, journalistes ou chercheurs. Si les justiciables pro se utilisent davantage l’IA que les avocats, le taux réel pourrait être plus élevé que celui mesuré.

La section prospective identifie plusieurs questions ouvertes. Les auteurs veulent mesurer plus finement les étapes du procès: rédaction de la plainte, requêtes, réponses, audiences, jugement et rédaction d’opinion. Ils veulent aussi savoir si l’IA accélère les échanges à l’intérieur des dossiers, ce qui pourrait compenser partiellement l’augmentation du nombre d’actes. Ils envisagent enfin d’étudier les effets sur le marché du droit. L’IA peut remplacer certains services juridiques simples, mais aussi augmenter la productivité des avocats dans les affaires complexes. Elle peut donc fragiliser certains segments du barreau et renforcer d’autres praticiens. Le résultat n’est pas évident. L’IA pourrait favoriser les grandes structures, si seules elles offrent des services que les outils grand public ne remplacent pas. Elle pourrait aussi aider des praticiens indépendants à traiter des dossiers plus difficiles.

Les tribunaux fédéraux civils absorbent donc une hausse rapide et vraisemblablement technologique de la demande de justice. C’est frappant, car les tribunaux fédéraux sont plus difficiles d’accès que les tribunaux étatiques ou municipaux. Si l’effet est visible là, il pourrait être plus fort encore dans les juridictions plus simples. Le problème est que l’offre de justice ne s’ajuste pas facilement. Le nombre de juges fédéraux dépend du Congrès. Leur formation prend du temps. Les règles actuelles limitent l’usage de l’IA par les juges pour rédiger des opinions. La demande augmente donc plus vite que la capacité de traitement. Les auteurs voient deux risques. Le premier est une course aux écritures, où chaque partie produit davantage de documents parce que l’IA en réduit le coût. Le second est une pression asymétrique sur les défendeurs institutionnels, notamment l’État fédéral et les agences administratives, qui ne peuvent pas augmenter leur capacité de réponse aussi vite que des demandeurs assistés par IA. Les solutions possibles sont sensibles: autoriser certaines formes d’assistance IA pour les juges, orienter plus agressivement les affaires simples vers des magistrate judges ou des procédures de tri, voire créer des mécanismes spécialisés de traitement.

Pour des avocats suisses, l’intérêt de l’article est clair: l’IA ne transforme pas seulement le travail des juristes. Elle peut modifier le volume, la forme et l’économie même de l’accès au procès.

Me Philippe Ehrenström, avocat, LLM, CAS en Droit et Intelligence artificielle. CAS en Protection des données – Entreprise et administration