15/01/2020
La Cour de cassation, en lien avec le Ministère de la Justice, souhaite développer des techniques d’apprentissage automatique afin d’identifier les données à anonymiser dans les décisions de justice avant de les rendre accessibles et réutilisables. Les résultats de ces travaux transformeront en profondeur la diffusion de la jurisprudence, renforceront la cohérence des décisions rendues et la confiance des citoyens en l’autorité judiciaire ; ils pourront largement s’appliquer à d’autres types de données.
Depuis janvier 2018, la Cour de cassation procède elle-même à l’anonymisation des décisions de justice judiciaires diffusées sur Légifrance et accessibles en open data. Cette opération, qui consiste à occulter les éléments identifiants directs (noms, adresses…), est effectuée à l’aide d’un logiciel développé dans le cadre d’un marché public et d’une « cellule de l’anonymisation » chargée de contrôler et de corriger les résultats.
La Cour de cassation poursuit son action pour se mettre en mesure d’assurer la diffusion, à l’avenir, d’un volume de décisions bien plus important. Alors qu’environ 15 000 décisions judiciaires environ sont diffusées tous les ans sur Légifrance, près de 3,9 millions de décisions sont rendues sur la même période. Ce changement d’échelle implique un saut technologique, en faisant appel, pour l’anonymisation, à des techniques d’intelligence artificielle et en particulier d’apprentissage automatique.
La Cour de cassation a été retenue, avec le soutien du ministère de la justice, pour participer au programme « Entrepreneurs d’intérêt général » piloté par la mission publique ETALAB. Dans le cadre du défi « Open Justice », deux data scientists et un développeur informatique seront accueillis pendant une durée de 10 mois par la Cour de cassation afin de mettre en œuvre ces projets innovants.
Les deux premiers Entrepreneurs d’intérêt général (EIG) ont rejoint la juridiction le 15 janvier 2019. Pour leur mission, ils pourront s’appuyer sur la solide expérience de la Cour de cassation en matière d’anonymisation de décisions de justice, sur le logiciel existant et sur une équipe de 10 annotateurs-correcteurs qui pourront vérifier les résultats du logiciel d’anonymisation à concevoir et permettre de les améliorer.