A propos de Nathalie A. Smuha, Poetic Justice in the Age of (Generative) AI , Computer Law & Security Review, vol. 63, 2026 (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212473X26001719):

L’intelligence artificielle occupe une place croissante dans le fonctionnement des tribunaux.

Elle permet de rechercher des précédents, d’analyser des documents, d’évaluer certains risques et de contribuer à la rédaction des décisions judiciaires. Ces applications sont généralement justifiées par leur capacité à améliorer la rapidité, la cohérence et l’efficacité de la justice.

Mais que signifie réellement « mieux juger » ? Pour apprécier les avantages de l’IA, encore faut-il définir ce qui constitue une bonne décision judiciaire. Or, cette réflexion est souvent absente des débats technologiques.

L’auteure propose de répondre à cette question en s’appuyant sur la notion de « justice poétique », développée par la philosophe Martha Nussbaum à partir notamment de l’œuvre du poète Walt Whitman. Cette conception oppose deux figures du juge. La première, celle du « juge-poète », possède évidemment les connaissances juridiques nécessaires, mais aussi des qualités humaines indispensables à l’exercice de sa fonction. Il reconnaît la singularité et la dignité de chaque justiciable, comprend les émotions qui traversent les conflits et mobilise son imagination pour saisir toute la complexité des situations. La seconde figure est celle du juge purement mécanique, qui prétend appliquer des règles objectives en réduisant les personnes et leurs comportements à des données abstraites.

Cette seconde conception est illustrée par le personnage de Gradgrind, dans le roman Hard Times de Charles Dickens. Pour lui, toute réalité humaine peut être mesurée, comparée et soumise au calcul. Nussbaum critique cette vision, qui repose sur la quantification des valeurs, l’agrégation des situations individuelles et la recherche d’une utilité maximale. Les individus deviennent des chiffres, tandis que leurs différences, leurs aspirations et leurs souffrances disparaissent. Appliquée à la justice, cette approche conduit à confondre neutralité et indifférence, alors que toute interprétation des faits et du droit comporte nécessairement une dimension humaine.

Le juge-poète doit ainsi cultiver trois qualités fondamentales. La première consiste à reconnaître chaque personne dans son individualité et sa dignité. La généralité de la loi demeure indispensable à l’égalité de traitement, mais elle n’autorise pas à ignorer les particularités juridiquement pertinentes de chaque affaire. La deuxième qualité est une utilisation raisonnée des émotions, notamment de l’empathie et de la compassion. Loin de s’opposer systématiquement à la rationalité, ces émotions permettent de mieux comprendre les motivations, les difficultés et les comportements des parties. Elles ne justifient toutefois ni le favoritisme ni une décision contraire au droit. La troisième qualité est l’imagination, qui permet au juge d’envisager différentes perspectives, d’examiner des hypothèses, d’interpréter les règles et de contribuer à l’évolution du droit.

Cette conception constitue un idéal, et non une description des juges réels [on s’en doutait un peu…]. Ceux-ci peuvent manquer d’empathie, commettre des erreurs et subir des préjugés. La question devient alors celle de savoir si l’IA peut les aider à développer ces qualités ou si elle risque, au contraire, de les affaiblir.

L’IA traditionnelle paraît largement incompatible avec la justice poétique. Les systèmes d’évaluation algorithmique, comme COMPAS aux États-Unis, utilisent des données statistiques pour apprécier notamment les risques de récidive. Ils ramènent les personnes à des caractéristiques quantifiables et privilégient les corrélations au détriment de la compréhension individuelle. L’IA générative ouvre cependant d’autres perspectives. Bien qu’elle ne ressente aucune émotion et ne possède pas d’imagination humaine, elle sait produire des récits, restituer des contextes, formuler des hypothèses et imiter un langage empathique.

Smuha imagine ainsi plusieurs utilisations possibles par un juge. L’IA pourrait lui proposer différentes interprétations d’une affaire, signaler des circonstances personnelles négligées, attirer son attention sur des rapports de pouvoir ou des différences culturelles, et l’aider à comprendre le vécu des parties. Elle pourrait également analyser ses anciennes décisions pour identifier d’éventuels préjugés récurrents ou examiner si la motivation d’un jugement reconnaît suffisamment la dignité des personnes concernées. Dans cette perspective, la machine ne remplacerait pas les qualités humaines du juge, mais contribuerait à les exercer et à les développer.

Ces possibilités s’accompagnent néanmoins de risques importants. Le premier concerne l’influence de l’IA sur le raisonnement judiciaire. La manière dont elle présente les faits peut orienter l’analyse du juge, limiter son imagination et écarter certaines perspectives. Les erreurs, les hallucinations et les stéréotypes aggravent ce danger. De plus, les systèmes reflètent nécessairement les choix et les valeurs de leurs concepteurs. Leur utilisation peut donc compromettre l’indépendance judiciaire en accordant à des entreprises privées une influence indirecte sur la façon de juger. La tendance des modèles à produire des réponses homogènes pourrait également freiner la créativité juridique.

Le deuxième risque concerne l’empathie. Une machine peut reconnaître et reproduire des formulations empathiques sans éprouver les émotions correspondantes. Des expériences portant sur GPT-4o montrent même une tendance à privilégier un raisonnement juridique formaliste, peu sensible aux circonstances personnelles des justiciables. Demander explicitement davantage d’empathie ne suffit pas nécessairement à modifier cette orientation. L’IA pourrait donc éloigner les magistrats des personnes qu’ils jugent plutôt que favoriser leur compréhension.

Le troisième risque touche à la dignité humaine. Une décision rédigée dans un langage apparemment attentif et compatissant ne garantit pas que le juge ait réellement considéré la situation particulière des parties. La justice ne tire pas seulement sa légitimité du résultat obtenu, mais également du processus humain par lequel les justiciables sont entendus et reconnus. Une empathie artificiellement produite peut ainsi masquer une absence d’attention véritable.

Enfin, le recours systématique à l’IA pourrait affaiblir les capacités intellectuelles des magistrats. En déléguant progressivement l’analyse, l’interprétation et la rédaction, ils risquent de perdre l’habitude de réfléchir de manière autonome. Les recherches disponibles suggèrent toutefois que cet effet dépend des conditions d’utilisation : une interaction exigeant un effort critique peut aussi favoriser l’apprentissage. Les preuves empiriques demeurent toutefois insuffisantes, notamment concernant les effets à long terme sur les juges.

Pour répondre à ces difficultés, Smuha propose de reconnaître le caractère particulier de la décision judiciaire. Celle-ci ne saurait être assimilée à une simple opération de prédiction : son élaboration, sa justification et sa dimension humaine sont aussi importantes que son résultat. Il conviendrait donc de développer des systèmes spécifiquement conçus pour les tribunaux, intégrant dès leur conception les exigences de la justice poétique. Des instructions spécialisées pourraient également adapter les modèles existants.

L’auteure recommande surtout une utilisation de l’IA qui préserve volontairement certaines difficultés du travail judiciaire. Plutôt que de supprimer tout effort, les outils devraient obliger les magistrats à examiner différentes hypothèses, à remettre en question les propositions de la machine et à conserver la maîtrise de leur raisonnement. Cette approche, fondée sur une « friction » volontaire, pourrait être complétée par des développements technologiques internes aux institutions judiciaires, une formation adaptée et des règles spécifiques. Le règlement européen sur l’intelligence artificielle, notamment ses exigences de surveillance humaine, fournit déjà certains instruments utiles.

En définitive, l’IA générative n’est ni nécessairement compatible ni nécessairement incompatible avec la justice poétique. Tout dépend de sa conception, de ses finalités et de son utilisation concrète. Pour Smuha, l’enjeu n’est pas seulement de rendre la justice plus rapide ou plus prévisible, mais de déterminer si la technologie aide les magistrats à mieux comprendre les êtres humains qu’ils doivent juger. Une véritable amélioration de la justice suppose que l’IA renforce le jugement humain, plutôt qu’elle ne l’appauvrisse. [Il est permis d’être dubitatif sur cette hypothèse dans les conditions actuelles des appareils judiciaires dans la plupart des pays européens…]

Me Philippe Ehrenström, avocat, DPO ; LLM, CAS en Droit et intelligence artificielle, CAS een protection des données