Notice bibliographique
Résumé
Est‑il possible de déléguer la totalité de la fonction juridictionnelle aux machines? Pour certains, cette hypothèse doit être regardée comme un nouveau mythe. Pour d’autres, en revanche, cette délégation est inéluctable, en raison de la contribution croissante des machines dites « intelligentes » à l’administration de la justice. Cette controverse, qui n’est pas nouvelle, reçoit une résonance singulière à l’heure où les projets de création de juges‑robots, aux côtés des juges‑humains, fleurissent. L’un des enjeux de cette création est d’améliorer l’accès à la justice. Partant, le remplacement éventuel des juges‑humains par des machines dans tous les contentieux serait problématique en raison des atteintes aux droits fondamentaux et, surtout, à cause du caractère inadapté de la justice robotisée aux contentieux qui impliquent des personnes d’une particulière vulnérabilité (enfants, communautés autochtones, femmes victimes de violences conjugales, etc.). Il est donc urgent de trouver un équilibre entre la protection effective de ces droits, la promotion de l’innovation des technologies numériques et la nécessité d’améliorer l’accès à la justice au moyen de ces technologies. C’est cette idée qui constitue l’épine dorsale de cette étude qui, dans une approche prospectiviste, démontre que pour des raisons d’ordres culturel, juridique et philosophique, la substitution totale du juge‑humain au juge‑robot n’est ni souhaitable ni possible. D’ailleurs, la pratique des États, la pratique juridictionnelle et les réformes institutionnelles en cours écartent à bien des égards l’hypothèse de la substitution totale en faveur de la substitution partielle; ce qui induit une complémentarité entre les deux catégories de juges .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».