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AVANT-PROPOS

Le droit, matière ambivalente et subtile, est un domaine des connaissances humaines qui se prête peu à la formalisation. Les quelques essais d'exploitation de règles juridiques par des traitements informatisés se sont soldés par des échecs. Pourquoi? Avant tout, par ambition, tant il est vrai que ces projets visaient à substituer le machine à l'homme, en en faisant un consultant automatique, comprenant et répondant en langage naturel.

Or, il est évident que le langage juridique tient une part prépondérante dans un problème de droit, car un problème mal posé est un problème mal compris. Et aucune interface n'est à l'heure actuelle assez puissante pour rendre compte de toutes ces subtilités. Ce premier obstacle a donc été ressenti par les juristes comme insurmontable, tant était grande la nécessité de "parler" à la machine. Des projets plus pragmatiques ont alors vu le jour, basés sur un appel systématique à la symbolique. Cette approche, plus distante des juristes mais plus réaliste, a donné lieu à des réalisations remarquables en termes de rapport simplicité/performance. Mais deux inconvénients étaient alors induits: d'une part, une certaine connaissance des symboles et mnémoniques de commandes est requise de l'utilisateur, nécessitant une formation préalable. D'autre part, les systèmes symboliques présentaient l'inconvénient d'évoluer difficilement des domaines casuistiques aux domaines théoriques. Leur influence est cependant prépondérante dans l'élaboration du modèle proposé dans cette étude.

LES OBJECTIFS ET ASPIRATIONS DE CETTE ETUDE

Notre principe directeur a été principalement, non point de chercher à formaliser un domaine précis du droit, rendant notre système trop pointu, mais de tenter de simuler au maximum les raisonnements empiriques des juristes. Notre démarche nous a donc conduit à élaborer une sorte de GPS applicable au droit. Son intérêt est principalement de pouvoir, à partir d'un cas factuel n'entrant pas dans les schémas habituels de la base de cas stockée, de pouvoir raisonner, non pas en termes d'analogie, mais de généralités, pour pouvoir appliquer une solution tirée d'un principe supérieur.

Car il convient d'être pragmatique: la matière juridique pâtit des mêmes limitations que, par exemple, la traduction automatique. Et comme le faisait remarquer dès 1960 Y. Bar-Hillel:

"L'activité de traduction automatique nécessite le recours fréquent à des connaissances du domaine traité. Il n'était pas absurde a priori d'espérer qu'avec des moyens différents, ce recours puisse s'avérer être superflu. L'expérience dément cet espoir. Comme il est chimérique de vouloir représenter en machine toute la connaissance, disons d'une encyclopédie, la traduction entièrement automatique de haute qualité est impossible".

Ce diagnostic avait provoqué le tarissement des sources de financement qui irriguaient jusque là la traduction automatique et, par contagion, il a largement contribué au discrédit des recherches en intelligence artificielle. Et, même après 30 ans de recul, il n'apparaît pas si mauvais: il laisse ouverte la voie de la traduction assistée par ordinateur (opposées à la traduction entièrement automatisée). Le seul reproche qu'il encourt est de déclarer chimérique quelque chose qui est "seulement" extrêmement ardu. De même, notre projet ne peut prétendre aller plus loin que l'aide à la décision, tant qu'il n'aura pas à sa disposition des connaissances pratiques comparables à celles d'un être humain.

Il en va presque de même dans le domaine qui nous concerne. Les connaissances juridiques ont cette particularité d'être à la fois des règles et des connaissances. C'est cette ambivalence que nous allons détailler.

LES CONNAISSANCES JURIDIQUES

Pour mieux comprendre les rouages de nos connaissances juridiques, dont une grande partie est intuitive, il convient de faire un peu de philosophie du droit, ce qui permettra de mieux appréhender leur structure, leur représentation, et par suite leur exploitation.

Finalité des connaissances juridiques (pourquoi le droit?)

"La finalité du droit, ce n'est pas tant la justice que l'ordre."

Cette citation fameuse explicite bien la philosophie de la matière. Contrairement aux idées reçues, le droit n'est pas là pour assurer la justice. La justice n'est que le moyen de permettre la coexistence pacifique entre des individus aux intérêts divergents. En cas de litige, seule la justice peut mettre les deux partie d'accord, en leur proposant une solution acceptable par tous. On voit alors poindre la notion d'équité, notion-clé de notre projet.

Prenons deux parties A et B. Un différend survient entre elles. En l'absence de tout rapport juridique, c'est le non-droit, c'est-à-dire la loi du plus fort qui s'applique. Si A est plus fort que B, on peut donc prévoir qu'il sortira vainqueur du litige (ce genre de rapport est particulièrement d'actualité en matière économique).
Mais si A et B sont liés par un rapport de droit, il interviendra alors un certain corpus de règles qui viendront corriger le déséquilibre de la situation. L'équité joue ici son rôle clé de réducteur de déséquilibres. C'est par elle que la règle apparaîtra comme acceptable aux parties, et qu'elles seront ainsi mutuellement satisfaites.

La pratique a cependant mis en relief la nécessité de faire intervenir une tierce personne pour imposer la solution équitable, tant il est vrai que la reconnaissance de l'intérêt d'autrui implique alors une certaine renonciation à l'intérêt personnel. Et c'est pourquoi seul un tiers, indépendant des intérêts litigieux, est apte à jauger impartialement une situation.

L'appartenance de A et B à un groupe fait de plus apparaître la supranotion d'intérêt collectif, qui transcende les parties et fait intervenir l'entité Société. Il devient alors possible de porter atteinte à l'intérêt général sans viser un intérêt particulier (trouble à l'ordre public, outrage aux bonnes moeurs, etc.). On voit alors réapparaître la notion de conservation de l'ordre public. Si A vole une chose à B mais la lui restitue après s'en être servi, il sera cependant poursuivi, car l'acte de voler a troublé l'ordre public. Et même si B a été dédommagé par la restitution de sa chose, le fait qu'A s'en soit servi comme si elle lui appartenait pendant une période de temps donnée a fait de lui un fauteur de trouble dont il devra réparation à la Société.

La finalité du droit est donc de faire coexister les personnes en arbitrant leurs intérêts divergents. Partant de ce principe, nous pourrons alors descendre plus profondément dans les connaissances juridiques et mieux appréhender leur structure.

Structure des connaissances juridiques

Le droit a vu la structure de ses règles (au sens de normes) évoluer avec l'histoire et le développement des civilisations qui l'ont développé. Le droit est un humanisme, et c'est pourquoi il se laisse difficilement appréhender indépendamment de son support culturel. De même qu'on identifie les civilisations aux objets qui nous sont parvenus à travers les âges, on cerne leur profil au travers des liens juridiques qui unissaient leurs sujets. La complexité de nos règles de droit actuelles vient en grande partie de l'influence des différentes époques qui ont marqué notre civilisation. Et même si le Code Civil napoléonien de 1804 a à l'époque opéré une certaine unification, il a été profondément remanié, presque dénaturé, par les ajouts dont il a fait l'objet. Et aucune réflexion de grande envergure n'est venue renforcer la structure sémantique de notre droit, du fait même de son ampleur. Les législateurs ont préféré opérer par retouches successives, au gré des opportunités, sans vraiment se préoccuper de la cohérence globale du système, qui devient au fil des ans de plus en plus hétéroclite.

Il est imaginable qu'un jour, un système expert suffisamment puissant sera capable de suggérer des réformes suivant un schéma rigoureux, tant la matière est aujourd'hui vaste. En attendant ce grand jour, il faut nous contenter de constater la complexité de nos règles, mi règles, mi-connaissances.

Certaines normes juridiques sont en effet comparables à des règles. Les règles dites d'ordre public font partie de celles-là. Ce sont des obligations de faire ou ne pas faire qui s'imposent à l'individu, ne lui laissant aucun arbitraire, et répondant au schéma logique classique de premier ordre si-alors-sinon.

Certaines autres normes sont plus proches de la déontologie. Ce sont des lignes directrices qui orientent les comportement des individus, de manière non pas curative mais préventive. Ainsi la morale est-elle là pour guider notre comportement pour nous permettre (en théorie) de vivre en harmonie avec nos concitoyens. La politesse fait partie de ces normes para-légales qu'il est difficile de ne pas prendre en compte pour expliquer certaines règles de droit.

Car le droit est comparable à un ensemble fractal. Tous ses éléments sont interconnectés, et de l'un d'eux peut se déduire tous les autres (dans un système d'une grande cohérence, ce qui n'est pas encore, il est vrai, le cas de notre droit). Il est cependant possible d'isoler les grandes lignes des règles juridiques, et d'en insérer de nouvelles dans une relation conséquence-exception.

La présentation du droit tel qu'il est enseigné aux juristes donne un bon aperçu de notre structure actuelle. Il peut se diviser en plusieurs classes, chacune se présentant comme un grossissement détaillé de la précédente:

Il convient de préciser immédiatement que ces strates se subdivisent elles-mêmes en sous-catégories, plus ou moins hétérogènes, formant ainsi un réseau sémantique complexe aux structures enchevêtrées. Les règles de droit sont, nous l'avons dit, tantôt impératives, tantôt supplétives. Ce degré dans leur caractère obligatoire rend leur gestion compliquée, d'autant qu'il y a des règles impératives moins appliquées que les règles supplétives. Il y a même des règles impératives qui vont à l'encontre d'autres règles impératives. Par exemple, le droit autorise l'individu à blesser voire tuer un second individu pour l'empêcher de tuer un troisième. Il sanctionnera même son inaction (par le biais de la non-assistance à personne en danger). Nous voyons là apparaître la notion fort vague de devoir, notion dont il est difficile de se passer quand on veut inférer des solutions sur des bases normatives incertaines.

Il y a de plus une nature essentiellement ambivalente des connaissances juridiques. Certaines sont des règles, d'autres sont des obligations non expressément définies mais que chacun de nous connaît et applique intuitivement. La politesse est un bon exemple de ces modèles de comportement auxquels nous sommes soumis. Il semble que nous pourrions nous passer de formaliser la politesse. Or, le droit est, nous l'avons vu, un ensemble interconnecté, et il serait donc souhaitable de pouvoir formaliser la politesse car, dans la mesure ou celle-ci est une valeur largement admise et pratiquée par tout le monde, elle fait partie de nos rapports juridiques quotidiens, ceux qui font que nous jugeons le comportement de nos semblables, sans même avoir l'impression de faire du droit.

Formaliser finement les liens de droit revient, on le voit, à analyser pour la machine la quasi-totalité des relations humaines. C'est une tâche non seulement ardue, mais encore extrêmement pénible, qui rendrait d'autant plus compliquée la gestion de l'énorme base de connaissances qu'il faudrait constituer (remarquons que même les humains se perdent parfois dans cette tâche). Le maître-mot de notre étude sera donc la simplicité. Le droit nous permet de raisonner en termes génériques, ce dont nous profiterons pour élaborer un système raisonnant à partir de situations théoriques. N'envisageant que des hypothèses d'école, notre système ne serait apte qu'à donner des réponses tombant à priori sous le sens. Mais il n'est pas impossible de développer les analogies pour en inférer les différences qui nous permettrons de préciser les données de la base. Tout comme un juriste, un système évolutif informatique doit donc passer par une phase d'apprentissage au cours de laquelle il enregistrera des principes et leurs exceptions, et sera ensuite capable de les réutiliser pour inférer des solutions dans des situations analogues, ou d'appeler les principes supérieurs pour justifier une analyse différente.

Il est donc important de suivre le plus possible la structure des données juridiques actuelles, telles que nous les percevons, pour en faire une représentation aussi fidèle que possible.

Représentation des connaissances

La représentation des connaissances est la clé du problème qui nous intéresse. De celle-ci dépend toute sa gestion, et il est vital de ne pas commettre d'erreur, car le droit a également de remarquables propriétés de récurrence, et un principe mal énoncé peut répercuter son erreur structurelle sur toute la base.

Cette représentation risque cependant d'être problématique dans la mesure où les notions référencées sont le plus souvent floues ou incertaines. Si l'on se penche en effet sur la manière dont le droit est enseigné, il apparaît que cette matière est enseignée d'une manière plus synthétique qu'analytique.

Exemple, le concept de Société. En droit commercial, le concept de société désigne une personne morale possédant certains attributs et régie par certaines règles. Le droit nous précise quelles sont ces règles (constitution, fonctionnement) et la sanction de leur non-respect, mais sans nous dire vraiment ce qu'est une société. Et de fait, la doctrine se perd en conjectures sur la nature de cette entité juridique, qui occupe une place capitale dans notre vie. Une société, on ne sait pas vraiment ce que c'est. La même remarque est valable pour l'Etat. Les règles de droit public sont tirées d'une certaine conception de l'Etat, présente dans l'esprit des juges et du législateur, mais nul n'a jamais trouvé une conception précise et unanimement reconnue de cette notion.

De même, plus on remonte aux sources du droit, plus on se heurte à l'humanisme, et par là même à la subjectivité des notions juridiques. Des notions comme le bien ou le mal se trouvent être liées à notre éducation, et elles varient selon les individus. Chaque solution juridique est donc ressentie par chacun d'une manière différente, et toute formalisation est en soi déjà une interprétation. Il sera donc malaisé d'orienter une base de connaissances dans un sens ou dans l'autre, sans se voir taxer d'arbitraire. C'est pourquoi il semble qu'à moins de reconnaître à une machine la capacité de détenir l'Objectivité, il nous faudra nous contenter pour un programme, aussi puissant soit-il, d'un rôle d'aide à la décision. Son point fort serait bien sûr l'exhaustivité, mais il nécessiterait de toute façon la présence d'un juriste pour appliquer et contrôler ses solutions.

Néanmoins, un tel outil peut se révéler précieux pour vérifier la cohérence des nouveaux textes par rapport aux anciens. De telles applications ont d'ailleurs été développées dans des domaines bien précis du droit administratif. Leur portée reste cependant limitée, puisqu'il n'opèrent de vérification qu'au niveau 4 des connaissances juridiques telles que nous les avons définies en 1.2. Nous devrons donc représenter les données de manière aussi complète que possible, c'est-à-dire en nous attachant à les replacer dans leur contexte. Ce n'est qu'à ce prix qu'il sera possible d'exploiter au mieux une petite quantité de connaissances.

Une approche système expert est donc envisageable. Mais il sera vite compliqué de distinguer connaissances et règles d'inférences. En effet, si les règles d'inférences sont relativement simples, le fait est qu'elles portent sur des connaissances qui sont elles-mêmes des règles, devenant de fait des métarègles. Et ces règles vont s'appliquer à des données qui ne sont pas des connaissances au regard du système, mais des préconditions à l'exécution des règles de droit. Cet aprerçu donne une idée du problème posé par leur exploitation.

L'exploitation des données juridiques

Le rôle d'un système expert pourrait donc être de collecter les données de fait, de déclencher les règles de droit dont les préconditions sont satisfaites, et d'en inférer la solution. Cette approche semble être la plus évidente, mais elle est en fin de compte aussi utopique qu'anti-juridique.

Utopique, car un tel système suppose que toutes les règles soient entrées une par une, et que tous les sous-groupes d'hypothèses soient envisagées. Ceci produira nécessairement une base de données gigantesque qu'il faudrait des années à constituer et à maintenir.

En second lieu, ce n'est pas ainsi que raisonnent les juristes. Le droit n'est pas un canevas de solutions toutes faites, mais bien davantage une morale de conduite. Ce qui justifie la présence du juriste est qu'il va être amené à prendre une décision conforme au droit dans une situation que le droit n'a pas envisagée. Les connaissances de notre système expert vont donc être des sortes de métaconnaissances. Le système va être ainsi amené, non pas à trouver la règle de production qui donne la solution au problème posé, mais à trouver les règles de production qui vont permettre de trouver les règles qui permettront d'inférer la solution du problème posé. Nous allons donc devoir segmenter notre base en une base de cas, une base de règles, et une base de métarègles qui seront les vraies règles de production.

Une autre difficulté est lexicale. Le droit distingue les faits et les actes juridiques, c'est à dire les faits et actes produisant des effets de droit. D'où il suit que le fait de contracter peut en soi ne pas produire d'effet de droit, alors que c'est le contrat lui-même qui produira ces effets. Il y a donc des faits qui renvoient à des actes, et des actes qui renvoient à des faits. Nous ne pourrons dans un premier temps tenir compte de ces subtilités, qui peuvent cependant faire basculer une décision.

A notre échelle, il nous a semblé utopique de vouloir analyser in extenso un comportement humain générateur d'effets juridiques. Il nous a semblé plus réaliste de laisser aux juristes le soin de faire intuitivement le rapprochement entre les faits et le droit (la qualification), et, partant, d'inférer une solution juridique applicable, à charge encore pour le juriste de faire la liaison inverse droit-réalité (l'application). Nous retombons alors sous l'angle du système expert sous une solution beaucoup plus classique, sous forme d'un ensemble de connaissances et d'une représentation de règles d'inférences sur cet ensemble.

Cet ensemble de connaissances sera cependant hétérogène. il comporte en effet toute sorte de connaissances possibles et imaginables comme:

- Les connaissances de définition

Exemple: Une E.U.R.L. comporte un seul associé.

- Les connaissances évolutives

Exemple: Une S.A.R.L. comporte au moins 7 associés.
Commentaire: il s'agit d'un fait aussi certain que l'exemple précédent, mais sa valeur pourra être modifiée, ce qui n'était pas le cas précédemment.

- Les connaissances incertaines

Exemple: Une vente d'herbe à couper est un bail ou une vente.
Commentaire: La vente d'herbe à couper a tous les effets immédiats d'un bail du terrain qu'elle occupe. Avant que la Cour de Cassation ne décide de la qualifier de bail, une telle connaissance était incertaine, pouvant raisonnablement représenter soit une vente (contrat instantané), soit un bail (contrat successif).

- Les connaissances vagues

Exemple: Les lois anciennes sont désuètes.
Commentaire: la désuétude ne sépare pas les lois en deux catégories disjointes: celles qui ont cette caractéristique et celles qui ne l'ont pas. De même n'y-a-t-il pas deux groupes de lois: les anciennes et les non-anciennes. On parle donc de catégories vagues.

- Les connaissances typiques

Exemple: Habituellement, l'acquéreur est seul responsable de l'appréciation de l'adéquation de la chose à ses besoins.
Commentaire: Cette connaissance relève d'une sémantique de typicalité plutôt que d'une vérité logique. Elle exprime un fait plausible, qui peut cependant être démenti par des exceptions, désignées ou potentielles (dans notre exemple, le vendeur est tenu d'une obligation de conseil si la chose vendue est un ordinateur, et sera donc responsable en cas de non-adéquation de la chose aux besoins du client).

- Les connaissances ambiguës

Exemple: Conformité: La chose doit être conforme à l'usage auquel on la destine.
La conformité est une notion ambiguë. La chose doit-elle être conforme aux besoins précis du client, ou à l'usage généralement admis d'une chose semblable? La jurisprudence a répondu au cas par cas, faisant varier la réponse selon la valeur de la chose.

On peut objecter que ces ambiguïtés ne sont dues qu'à la forme utilisée pour représenter la connaissance, et donc au langage naturel. Mais s'il peut être concevable d'envisager une réduction de cette formule sous forme d'une connaissance de définition, on en revient à interpréter le texte. Et une machine qui ne disposerait que de cette formule réduite ne serait donc pas capable de l'adapter, ni d'apprécier les solutions jurisprudentielles actuelles (qui adaptent les règles floues). Un système expert confronté à une connaissance précise du type une chose est non-conforme quand elle n'est pas adaptée aux besoins de l'acquéreur n'aurait pas été capable de faire la nécessaire distinction qui nous semble logique: on ne vend pas un ordinateur comme on vend une boîte de cassoulet. Personne n'ira rendre une boîte de cassoulet au motif qu'elle est impropre à satisfaire son appétit, alors qu'un client pourrait rapporter un ordinateur inapte à répondre aux besoins qu'il avait évoqués lors de son achat.

Conclusion

Les définitions légales sont de fait soit ambiguës, soit incertaines ou vagues, et il ne faut pas chercher à s'éloigner des textes, sous peine d'en perdre la substance. La résolution automatique de problèmes juridiques rejoint donc dans son abîme le traitement du langage naturel.

Certains auteurs (P. HARMON et D. KING) pensent qu'il était vain d'enseigner à un ordinateur le sens commun, base de la plupart de nos raisonnements intuitifs, et donc élément clé du droit. Mais s'il est vrai que nos rapports quotidiens sont régis par un comportement très largement dicté par le bon sens, plus que par le code civil, il n'en reste pas moins que le droit connait des spécificités qui transcendent totalement nos habitudes usuelles. Et même si une analyse automatique exhaustive d'une situation est de ce fait par trop compliquée, une synthèse semble être envisageable pour une machine, à condition, il est vrai, d'établir à la base une solide réflexion en aval des raisonnements.

Les concepts et règles juridiques présentent enfin la particularité d'être d'une grande hétérogénéité. Nous sommes habitués à manier intuitivement des notions allant du plus grand vague (la politesse, la morale, la bonne foi) à la plus grande précision (réglementations techniques). Cette diversité appelle une représentation spécifique et exhaustive, mais hélas fort compliquée.

LES TECHNIQUES DE REPRESENTATION PROPOSEES PAR L'IA

De nombreuses recherches ont été menées en IA pour représenter les connaissances. Nous allons étudier la pertinence de ces méthodes, qui répondent à des schémas de connaissances juridiques bien précis.

Limites de l'approche par la logique

Le calcul propositionnel et celui des prédicats, développé aux premiers temps de l'IA, n'est pas sans intérêt. Il formalise la plupart des raisonnements juridiques actuels. L'association prédicats-quantificateurs permet la détermination d'un ensemble de règles de production qui serait parfaitement opérationnel. Par exemple, nous pouvons poser que:

"X. Fautif(x) -> Responsable(X)

Nous pouvons alors appliquer ce calcul propositionnel à un individu Albert, en utilisant le quantificateur ", pour obtenir:

Fautif(Albert) -> Responsable(Albert)

La logique du premier ordre a l'avantage d'être à la fois raisonnable (il est impossible de démontrer une déclaration fausse) et complète (chaque déclaration vraie a une preuve). Ces propriétés sont essentielles pour vérifier la cohérence du raisonnement, mais il est impératif de définir une syntaxe claire, une sémantique et, par dessus tout, des notions de vérité et d'inférence.

Avantages de la logique

Dans un article, les fondateurs du calcul propositionnel, McCarthy et Hayes (1969) différenciaient deux parties dans les problèmes d'IA: la partie épistémologique (représentation) et la partie heuristique (exploitation). Cette présentation est semble-t-il proche de nos raisonnements intuitifs, elle était de plus précise et aisément vérifiable. D'autres avantages sont sa flexibilité (un fait particulier peut être entré indépendamment de son utilisation possible) et sa modularité (faculté qu'a la base de recevoir de nouvelles assertions indépendantes).

Inconvénients de la logique

Les inconvénients viennent semble-t-il de cette séparation de la représentation et du procédé. Les systèmes basés sur la logique ont trouvé leurs limites avec les grandes bases de données (voir l'échec de QA3). Au niveau juridique, nous avons vu que la flexibilité n'est pas la première des qualités des connaissances et des règles de droit, qui sont largement interconnectées. Une approche réductionniste basée sur la logique semble donc à priori erronée, car pertinente jusqu'à l'unique point que lui permet d'atteindre cette réduction. Le droit comporte en effet des règles réparties selon un schéma complexe reposant sur la problématique principe-exception, et il est illusoire de vouloir transposer un simple calcul de prédicats à des raisonnements largement récurrents qui font appel à des raisonnements additionnels selon une hiérarchie déterminée de manière imprécise. Enfin, la précision du calcul propositionnel s'accommode mal du flou des règles juridiques.

L'impuissance de la logique à gérer des masses importantes de connaissances à donc amené les chercheurs à se tourner vers les systèmes procéduraux.

Limites de l'approche par procédures

Alors que les représentations déclaratives, telles la logique, insistent sur les aspects statistiques des connaissances (les faits, objets, leurs relations ou l'état du monde), les représentations procédurales insistent sur le fait que les systèmes d'IA ont à "savoir comment utiliser leurs connaissances" (trouver les faits significatifs, réaliser les inférences, etc.). Les procédures visent donc à mettre en valeur les métaconnaissances. Cette propriété semble correspondre de manière frappante à la structure des connaissances juridiques, mais elle a également ses limites.

Avantages des procédures

Les logiques étendues mises en oeuvre dans des langages procéduraux comme PLANNER sont utiles, dans la mesure ou elles permettent d'introduire des logiques non monotones (la monotonie implique que si une conclusion peut être déduite d'un ensemble de faits, la même conclusion peut être déduite si davantage de faits sont additionnés). Les systèmes procéduraux et déclaratifs utilisent une logique différente (Reiter, 1978), mais la logique de PLANNER est une combinaison de logique classique, de logique intuitive et d'une théorie de fonction récursive. Dans PLANNER, la connaissance, sur le problème à résoudre et sur les méthodes de la solution peut être écrite dans un style modulaire et flexible qui rappelle la logique.

On peut donc aisément représenter les connaissances heuristiques, en particulier les informations spécifiques du domaine qui peuvent permettre des processus de déduction plus directs. Par exemple, on peut déclarer si un théorème peut être utilisé en avant ou à rebours, quelle connaissance doit être appliquée à une situation donnée, et quels sous-buts devraient être essayés les premiers. Un avantage lié est la possibilité de réaliser des inférences de logique étendue comme le raisonnement par défaut ou à contrario. La représentation procédurale peut également modéliser les effets secondaires en mettant à jour la base connaissances, ce qui est primordial dans une base comme celle des connaissances juridiques, ou une règle spéciale peut modifier voire inverser d'autres règles au niveau général, et transformer toutes les exceptions en règle et inversement.

Inconvénients des procédures

Cependant, deux problèmes des approches procédurales concernent la complétude et la consistance. Les systèmes procéduraux actuels ne sont pas complets, en ce sens qu'ils sont parfois incapables, tout en possédant les faits nécessaires pour atteindre une certaine solution, de faire les déductions nécessaires (Moore, 1975).

Un système déductif est consistant si toutes ses déductions sont correctes. Ici aussi, la plupart des systèmes déclaratifs ont cette propriété, car ils sont complets, mais les systèmes procéduraux ne l'ont souvent pas.

Enfin, les systèmes procéduraux actuels ne sont pas capables de raisonner sur la forme générale d'un problème (ce qui est l'approche de 90% des raisonnements juridiques) ni de raisonner sur leur information de contrôle. Mais l'approche procédurale est une des plus proches des besoins de notre système de résolution juridique.

Il est donc souhaitable de combiner dans un système mixte les procédures avec une autre forme de représentation plus performante dans le domaine de la complétude.

Limites de l'approche par les réseaux sémantiques

Les relations noeuds-arcs sont la notation commune des réseaux sémantiques. Ces schémas ont été imaginés sur le principe des modèles psychologiques de la mémoire humaine, et connaissent de nos jours un succès jamais démenti.

Avantages des réseaux

Les réseaux sémantiques utilisent un schéma de représentation simple dont le lien le plus fréquent est le lien isa.

On peut ainsi représenter toutes sortes de connaissance, de la plus générale à la plus particulière. Cette méthode de représentation a de plus l'avantage de pouvoir être appliquée, quel que soit le niveau sémantique de la connaissance formalisée. Exemple:

Ce schéma balaye trois niveaux conceptuels du plus particulier au plus général. Il est donc tout-à-fait approprié pour faire la jonction entre différents niveaux de raisonnements. La plupart de nos connaissances juridiques sont formalisables par des représentations du type réseau sémantique. De plus, le caractère graphique et lisible de cette méthode permet un accès facile à des non-informaticiens, peu habitués aux raisonnements de la logique. Mais il reste des inconvénients.

Inconvénients des réseaux

Les réseaux sémantiques ont l'inconvénient s'être des schémas essentiellement déclaratifs. En conséquence, ils constituent une interprétation à priori du droit. Si nous représentons le fameux article 1382 du Code civil "Tout fait quelconque de l'homme qui cause un dommage à autrui oblige celui par la faute duquel il est arrivé à le réparer".

Nous pouvons produire un schéma du genre:

Mais c'est peu tenir compte des subtilités des situations que nous pouvons rencontrer. Une telle représentation n'aurait pas permis d'expliquer la notion qu'ajouta ultérieurement la Cour de Cassation, donnant lieu au schéma suivant:

Un essai de représentation de ce type a vu le jour en 1991 sous le nom peu parlant de HBDS (Hypergraph Based Data System), qui représentait certaines règles du droit des sociétés. Les concepteurs mettaient en avant la facilité de création et de compréhension d'un tel système. Ce système utilise des notions de base ensemblistes (ensemble, élément, propriété, relation) utilisant la théorie des Hypergraphes (Arête, sommet, lien, valuation) et des TAD (Types Abstraits de Données) représentant les classes, objets, liens entre classes ou objets, avec des extensions tels les hyperclasses, les liens et les multiliens. L'approche HBDS a l'avantage de structurer les données de manière totalement indépendante de leur utilisation, tout en respectant les propriétés multi-couches des connaissances juridiques.

Le gros inconvénient des graphes HBDS saute aux yeux dès qu'on les regarde: tout graphe représentant la notion la plus simple devient une véritable usine à gaz, dont la lisibilité est presque nulle. En outre, les connaissances implicites, qui représentent la majeure partie des connaissances juridiques, ne sont pas prises en compte, et doivent être individuellement déclarées. On imagine sans peine la lourdeur d'un tel système.

Il apparaît donc nécessaire de distinguer, comme au quotidien dans la vie d'un juriste, entre les connaissances juridiques proprement dites, les connaissances juridiques implicites et les connaissances factuelles implicites et explicites, ce qui nous fait quatre bases distinctes.

Exemple: si un salarié a un accident avec une voiture de société, le système doit pouvoir déduire que c'est le salarié qui conduit la voiture dont la personne morale (la société) est propriétaire, que les dommages aux tiers sont pénalement imputables à l'auteur (le conducteur) mais civilement au propriétaire (la personne morale, en vertu du lien de subordination qui la lie à son employé), etc. La représentation par graphe de ces quelques mots prendrait au moins dix pages, tant les connaissances implicites qui ont été balayées sont larges.

Nous pouvons donc suggérer que les connaissances représentables par graphes doivent être limitées aux connaissances de définition (c'est-à-dire ni floues, ni vagues, ni génériques). Cette restriction empêche de considérer les graphes et réseaux sémantiques comme la panacée, contrairement à ce qu'affirment leurs promoteurs.

On a également souvent prétendu que le droit pouvait être réduit sous la forme d'autres systèmes, appelés systèmes de production. C'était sans doute un peu exagéré.

Limites de l'approche par règles de production

De la même façon que le terme "réseau sémantique" se réfère à plusieurs schémas de représentation différents basés sur le formalisme noeud-lien, le terme "système de production" est utilisé pour décrire plusieurs systèmes différents basés sur une idée très générale et sous-jacente (la notion de paire condition-action, appelée "règles de production" ou "productions"). Le système est alors divisé en trois parties: une règle de base (ensemble des règles de production), une structure de données-tampon (le contexte) et un interpréteur qui gère le système.

Exemple typique de règle de production: SI acte de A ET dommage sur B ALORS réparation de A à B

Avantages des règles de production

Les systèmes de production ont le plus souvent été utilisés dans des programmes d'IA pour représenter un corps de connaissance sur la façon dont les gens effectuent une tâche spécifique et réelle, telle que la compréhension d'un discours, un diagnostique médical ou une exploration minière.

Un des avantages des systèmes de production est leur modularité. Chaque production individuelle de la base peut être additionnée, supprimée, changée indépendamment les une des autres. Cette modularité facilite la création de la base de données.

Un autre avantage est l'uniformité de tels systèmes. La structure rigide de ces bases les rend d'un accès facile pour une personne non initiée voire pour le système lui-même. De plus, les connaissances sont exprimées d'une manière relativement naturelle.

Inconvénients des règles de production

Cependant, cette modularité et surtout l'uniformité, si elles sont souhaitables pour des systèmes simples sont structurellement incompatibles avec les données juridiques, pour les raisons que nous venons d'évoquer.

Les règles de productions sont de plus essentiellement déclaratives, et donc insuffisantes pour régler des cas de droit. Elles seront cependant très utiles dans certains cas où les connaissances sont de type définition. Elles pourront alors, concurremment aux graphes, structurer des règles rigides comme il s'en trouve dans le droit commercial, par exemple, ou dans les règles de procédure.

Les règles de production ont également comme inconvénient une inefficience, liée à leur modularité et à leur uniformité. "Il est difficile de les faire répondre efficacement à des séquences prédéterminées des situations ou de prendre des étapes plus grandes dans leur raisonnement quand la situation le demande" (Barstow, 1979). Cette limitation est justifiée par leur opacité, du fait que les productions sont isolées (elles ne s'appellent pas les unes les autres) et leur dimension uniforme (il n'y a aucune hiérarchie de sous-routines dans laquelle une production peut être décomposée en sous-productions). Leur spécificité les cantonne donc à des raisonnements locaux, c'est-à-dire mono-couche.

On ne peut cependant les écarter totalement, car leur structure se prête fort bien aux domaines dans lesquels la connaissance est diffuse, composée de nombreux faits (droit administratif, droit jurisprudentiel...), par opposition aux domaines dans lesquels il y a une théorie concise et unifiée (Théorie générale des obligations, droit civil). Elles sont de plus appropriées dans les domaines où les procédés peuvent être représentés comme un ensemble d'actions indépendantes (procédure civile, administrative, pénale), en opposition avec les domaines contenant des sous-procédés dépendants (droit des contrats, droit pénal, droit de la propriété littéraire et artistique, etc.). Enfin, elles sont plus utiles dans les domaines où la connaissance peut être facilement séparée de la façon dont elle est utilisée (règles de droit pur) que dans les cas où représentation et contrôle sont intégrés (droit suivant de près la réalité, comme le consumérisme ou le droit pénal spécial).

Les primitives sémantiques

Les primitives sémantiques occupent dans notre propos une place à part. En effet, les formalismes de représentation décrits dans cette étude (logique, procédures, réseaux sémantiques, productions, cadres) sont tous des moyens d'exprimer des choses que nous connaissons en français. Ayant choisi une technique de représentation, une autre question majeure dans la réalisation d'un système d'IA concerne le vocabulaire à utiliser à l'intérieur de ce formalisme. Dans une représentation basée sur la logique, par exemple, quels prédicats doivent être utilisés? C'est de ce problème que s'occupent les primitives sémantiques. Nous ne sommes donc pas limités à la technique de représentation de connaissances en tant que telle, mais plutôt à la question de représentation qui concerne toutes les techniques utilisées en IA.

Le terme de primitive sémantique n'a pas de définition bien établie. Comme point de départ, on peut penser à une primitive comme à n'importe quel symbole qui est utilisé mais non défini dans le système. Un deuxième usage, mais plus étroit, prend les primitives sémantiques comme des éléments de signification en lesquels la signification des mots et des phrases peut être décomposée.

La quasi-totalité des travaux sur les primitives sémantiques vient de la linguistique, et son rôle pourrait, bien qu'il n'y soit pas plus fait mention dans cette étude, être vital pour un système qui se donnerait pour but une analyse précise des textes de lois.

Limites de l'approche par cadres et scripts (ou scénarios)

Il est de nombreux domaines où l'homme utilise un corps important et bien coordonné de connaissances acquises d'expériences précédentes pour interpréter de nouvelles situations. Par exemple, quand nous achetons un ordinateur, il y a un ensemble étendu de choses auxquelles nous nous attendons, basées sur l'expérience d'autres achats: machines exposées, caisses, vendeurs, etc. En plus de ces attentes sur les objets d'un magasin classique, nous avons des attentes sur les événements qui sont supposés se produire: facture, livraison, garanties, etc.

Les cadres ont été proposés par Minsky (1975) comme base pour la compréhension de comportements complexes. Leur intérêt est ici relativement restreint et il n'y sera fait que brièvement allusion.

Avantages des cadres et scripts

Le cadre a l'avantage de permettre le regroupement de plus d'informations, le remplissage des cases fournissant la confirmation que le cadre est approprié pour la compréhension de la scène ou de l'événement. Cette approche est intéressante pour qui s'attache à qualifier le comportement d'un individu au regard du droit (à condition de ne pas être trop précis).

Inconvénients des cadres et scripts

Un aspect évidemment négatif est leur côté déclaratif et procédural. En particulier, des procédures doivent être liées aux cases pour conduire le raisonnement ou la conduite de résolution du système. Il n'y a place ni pour le flou, ni pour l'analogie.

Limites de l'approche CBR

La référence à l'analogie fait immanquablement penser au CBR. Cette approche américaine, fort intéressante dans certains cas, ne s'applique cependant guère au droit français. En effet, autant les anglo-saxons aiment à raisonner par analogie au précédent (en schématisant, le juge se dit: "J'applique telle solution car dans telle et telle affaires connexes, telle solution identique a été rendue"), autant le droit français interdit-il ces pratiques. Nos principes fondamentaux veulent en effet que le juge ne se contente pas de l'analogie, mais apprécie au cas par cas les solutions à appliquer, en fonction de tous les faits qui lui sont présentés. Et la jurisprudence? Certains diront son rôle prépondérant, d'autre la considéreront comme superflue. En tout cas, si elle ne peut apporter à elle seule une solution définitive (on dit qu'il n'y a pas autorité du précédent), son rôle d'interprétation et de précision des textes légaux ne s'est jamais démenti. Il semble donc convenable de ranger la jurisprudence dans la catégorie des textes normatifs, en-dessous des textes légaux et réglementaires.

Ce qui fait donc la différence entre les raisonnements latins et anglo-saxons, c'est que ce ne sont pas tant les faits que les principes juridiques qu'ils impliquent ou génèrent qui sont pris en compte. Et ceci nous montre la limite draconienne du CBR: il ne permet la gestion d'un problème qu'à partir de raisonnements provenant d'une base de cas. D'où la nécessité de créer un système fonctionnant radicalement à l'inverse, une sorte d'ABR (Axiom Based Reasoning) pouvant, lui, déduire une solution factuelle à partir d'une base de principes ou de catégories. Nous détaillerons plus loin le fonctionnement de ce système.

Avantages du CBR

Le CBR est un outil d'une grande souplesse, tant au niveau de l'implémentation qu'à celui de la gestion de la base. Il peut se révéler indispensable pour interpréter les décisions de jurisprudence, qui modifient les principes supérieurs de la base. En cela, la fonction de réparation du CBR est l'instrument idéal. Toute décision de justice peut donc être confrontée avec les recommandations tirées des inférences du système pour qu'il en résulte une précision de la notion-clé concernée. La base s'enrichit donc au niveau factuel (niveau 4). Mais il est possible de faire remonter ces réparations jusqu'aux niveaux supérieurs, comme un juriste le fait dans les cas où un arrêt opère un revirement de jurisprudence ou affirme un nouveau grand principe (arrêt de principe).

Inconvénients du CBR

L'approche CBR est limitée structurellement à quelques fonctions de maintenance de la base. Notre mode de raisonnement ne permet pas de l'utiliser pour inférer des solutions à partir de cas théoriques. Ce n'est d'ailleurs pas son domaine.

Conclusion

A la lumière de ce que nous venons d'évoquer, il apparaît que l'IA nous propose des approches de représentations de connaissances qui ont chacune leurs défauts, mais chacune leur pertinence. Il est donc impératif, compte tenu du fait qu'il est impossible de trouver une représentation idéale et universelle, d'envisager un système d'une grande flexibilité, capable d'inférer des solutions en exploitant des données explicites ou non représentées selon une grande variété de formes. Un tel système n'existe pas à l'heure actuelle, mais certaines perspectives permettent d'en définir le profil.

UNE SOLUTION ENVISAGEABLE

Loin d'atteindre un objectif aussi ambitieux, notre étude se bornera à proposer un système théorique de raisonnements et d'inférences viable et simple. Il convient tout d'abord d'en préciser les principales caractéristiques.

Pertinence de la structuration mixte

Par ce terme, nous reprendrons les notions développées par les hypergraphes: les classes et hyperclasses. Nous procéderons donc à une segmentation bidimensionnelle de la base.

Deux notions clé: les concepts et catégories

Les concepts sont des "représentations mentales, générales et abstraites des objets" telles que "pour assurer la sécurité juridique, il faut que tout concept juridique soit susceptible d'une définition fondée sur les attributs qu'il comporte et les relations spécifiques entre ces divers éléments" (J.L Bergel, Théorie générale du droit, Dalloz 1991).

Les catégories expriment une typologie des phénomènes ou concepts, si bien que par comparaison se manifestent des ressemblances ou des dissemblances permettant d'opérer entre eux des regroupements. On peut dons en HBDS mêler dans une classe "CATEGORIE" les catégories juridiques stricto sensu et les unions de catégories, ainsi que les catégories "impossibles" (mineur émancipé commerçant, par exemple).

La notion de concept nous permettra d'appréhender tout ce qui est l'attribut d'un terme juridique (ce qui nous permettra d'inférer les attributs prévisibles et potentiels d'un objet), tandis que celle de catégorie nous permettra de faciliter l'établissement des liens, multiliens et hyperliens entre les différentes classes.

Quelle structure appliquer au droit?

La matière juridique est, nous l'avons vu, très vaste.

La logique est un mode de pensée universel. Il semble donc utile de l'appliquer chaque fois qu'il faudra inférer des solutions mettant en jeux des principes juridiques abstraits.

Les procédures sont le moyen idéal de gérer les métaconnaissances. Elles semblent donc toutes désignées pour trouver règles applicables au problème posé.

Les réseaux sémantiques sont la représentation adéquate de la plupart des connaissances monocouches (ou monoclasses), dans le cas de choix multiples. Il conviendra donc de les utiliser pour représenter les règles précises et multicas. Leur souplesse les autorise à gérer des multiliens et hyperliens (les graphes HBDS sont issus des réseaux sémantiques). Aussi les emploiera-t-on pour gérer les liens verticaux entre les classes.

Les règles de production, malgré leur ancienneté, ne semblent pas capable de répondre de manière satisfaisante aux besoins des données juridiques, excepté pour les cas d'une grande simplicité. On leur préférera généralement les graphes ou la logique classique.

Les primitives sémantiques constitueront de fait les hyperclasses. Même si leur usage les révélera sans qu'il soit besoin de les chercher, une connaissance préalable de toutes les primitives sémantiques juridiques serait précieuse pour constituer une base cohérente.

Les cadres et scripts font partie des techniques que l'on peut évoquer sans savoir vraiment à quoi elles vont servir. On peut éventuellement en user dans les cas très précis de procédure.

Le CBR, encore que d'un usage incommode dans la recherche de solutions, est un outil indispensable de mise à jour et d'interprétation de la base. Son emploi se développera donc pleinement dans un rôle d'analyse de la jurisprudence.

Nous avons envisagé à peu de chose près toutes les connaissances à formaliser. Malheureusement, le droit n'est pas une science exacte, et certains de ses axiomes et postulats ne se réfèrent qu'à des concepts ou des catégories, mais sans les embrasser totalement, ou avec un critère de tri implicite. Il est donc nécessaire de prévoir l'incertitude.

Pertinence de la logique floue

Cette nécessité a conduit, bien avant la naissance de l'informatique, à développer des logiques dites non classiques, logique multivaluée et modales, et la logique floue, qui retiendra notre attention.

Les logiques multivaluées et modales

La logique multivaluée ajoute une troisième valeur de vérité: outre le vrai et le faux, on trouve "l'absurde".

En effet, l'équivalence classique entre nonA ou B et A implique B vide la notion d'implication de sa signification causale. Il suffit que A soit faux pour que A implique B, alors même qu'il n'existe aucun lien entre A et B. La logique multivaluée résout élégamment le problème en posant que si A est vrai, A implique B est vrai ou faux selon la valeur de B; mais si A est faux, A implique B est absurde. L'utilité la plus évidente de cette logique est son aptitude à manipuler des connaissances incertaines ou imprécises, simulant mieux notre démarche cognitive.

La logique modale, de son côté a axiomatisé une autre notion d'implication, l'implication stricte, dont la fonction serait de représenter de façon adéquate notre notion de la causalité. Cela a conduit à définir un opérateur modal de nécessité noté L, la notion de possibilité, notée M, s'en déduisant par: Mx ssi nonLnonx (x est possible signifie que non-x n'est pas nécessaire). On différencie alors l'implication matérielle: x implique y équivaut à non(x et non-y) ("il se trouve que l'on n'a pas x et non-y") de l'implication stricte: x implique strictement y équivaut à nonM(x et non-y), qui érige cette coïncidence en nécessité: "il ne peut pas se faire que l'on ait x et non-y", et qui traduit vraiment notre notion de la causalité.

La logique modale distingue le nécessaire du contingent, ce qui correspond à la distinction entre connaissance de définition et connaissance évolutive. Elle se prête donc parfaitement à la gestion des données incertaines, au même titre que les logiques non monotones.

La logique floue

Il importe, pour mener à bien un raisonnement juridique, de pouvoir gérer des connaissances typiques sans pour autant s'engager dans des problèmes d'ordre ou de nombre. C'est le rôle du raisonnement "par défaut" ou encore "non monotone".

Ce raisonnement est ainsi qualifié parce qu'il permet de donner séparément des informations générales G que précisent des informations particulières P, qui peuvent éventuellement infirmer une partie des conclusions que l'on peut tirer de G. En l'absence de précision, G permet de déduire Concl(G) et l'on a:

G inclus dans (G union P) alors que Concl(G) non inclus dans Concl(Gunion P).

L'idée des raisonnements non monotones est de dire que x est vrai, sauf si le concepteur énonce ou permet au système de déduire que x est faux. Cette approche est une des démarches cognitives les plus répandues en droit, où le non-dit se déduit par raisonnement à contrario et où les connaissances sont souvent présentées sous la forme règle sauf exception.

Les logiques non monotones permettent donc potentiellement d'économiser une masse considérable de connaissances de définition, le système n'ayant plus à rechercher tous les tenants objectifs pour expliciter ses aboutissants.

Il faut aussi évoquer la logique possibiliste, qui attribue à chaque formule un poids qui traduit son degré de certitude ou de possibilité. Cette logique est nécessaire si l'on veut gérer des facteurs tels que la faute ou l'équité. Mais il vaut mieux éviter une approche quantitative, et utiliser des prédicats graduels, car les notions juridiques se laissent mal quantifier.

La logique floue permet en outre un classement des solutions, calquée sur celle des connaissances de la base, et l'utilisation de contraintes flexibles semble pertinente pour traiter des problèmes d'optimisation à critères multiples (Zimmerman, 1991).

L'application d'une logique non réductrice doit cependant s'accompagner d'une structuration rigoureuse des objets traités.

Intérêt de la programmation orientée objet

L'approche HBDS nous a déjà suggéré une approche orientée objet dans la représentation des connaissances. Les langages de ce type ont en effet la particularité de mêler intimement structure de données et procédures. En tant qu'outil de représentation des connaissances, ils permettent de combiner le mode déclaratif et le mode procédural. Il fournissent également un moyen d'exprimer, aussi facilement que les réseaux sémantiques, tout ce qui concerne l'héritage des propriétés, avec des règles de priorité qui permettent également la gestion des exceptions. Le CBR fait enfin ouvertement référence à la gestion orientée objet, dans ses fonctions de comparaison et de gestion des réparations.

Les réseaux sémantiques: RSP ou RPM?

Deux types de réseaux sémantiques ont retenu notre attention: les réseaux sémantiques partitionnés (RSP) de Gary Hendrix et les réseaux à propagation de marqueurs (RPM) de Scott Fahlman. Tous deux donnent un rôle prééminent à la transmission de propriétés à travers une hiérarchie de liens sorte de. Grâce à cette transmission, il devient inutile, par exemple, de représenter que les sociétés anonymes sont des sociétés par actions si l'on a déjà affirmé que les sociétés anonymes sont des sociétés de capitaux et que les sociétés de capitaux sont des sociétés par actions.

Les RSP, comme tout réseau, possèdent des arcs et des noeuds. Les arcs sont étiquetés par un certain nombre de cas sémantiques qui ne sont pas sans rappeler la grammaire des cas. Les noeuds représentent soit des concepts, soit des notions générales, de logique (les négations, les disjonctions...) soit enfin des sous-ensembles arbitraires du réseau. Cette dernière propriété permet de faire coexister la représentation de différents points de vue, non nécessairement cohérents entre eux. De plus, elle permet de traiter de façon élégante la quantification universelle.

Les RPM ont été conçus dans l'ambition de câbler un matériel spécialisé dans la représentation de grandes quantités de connaissances. Même si ce matériel devait s'avérer être non viable, les idées de base resteraient utilisables et originales.

Les noeuds et les arcs sont ici pourvus de marqueurs permettant en principe un accès associatif immédiat. Les capacités d'inférence liées à ces réseaux se rapprochent beaucoup du raisonnement non monotone, mais leur puissance expressive est un peu plus limités que celle de la logique du premier ordre. Ils restent cependant les mieux adaptés à l'approche orientée objet.

Au niveau des réseaux, les décisions de justice étant rendues simultanément sur plusieurs sites indépendants à la fois, il n'est pas inintéressant d'envisager une application multipostes en temps réel pour la gestion des solutions collectives.

Intérêt de l'IA distribuée

Le terme IA distribuée désigne, dans sa composante "résolution de problèmes", une situation dans laquelle un problème global est résolu par la coopération de programmes intelligents (Systèmes Experts) communicant via un réseau informatique.

Dans une telle approche, la résolution de problèmes est généralement décomposée en quatre phases:

  1. décomposition du problème en sous-problèmes
  2. distribution des sous-problèmes
  3. solution des sous-problèmes par les Systèmes Experts Locaux (SEL)
  4. synthèse des résultats

Les principales difficultés de cette approche résident en la nécessité d'implémenter une méta-connaissance sur le problème à résoudre et sur les compétences des SEL. D'autre part, la phase C suppose un contrôle de la cohérence globale des calculs, des raisonnements et des résultats, puisque chaque système travaille indépendamment.

Les systèmes se trouvent dans une situation de compétition, leur expertise pouvant être identique, la distribution supposant une connaissance incomplète, pour chaque acteur, du comportement des autres acteurs. L'arbitre qui contrôle le réseau peut alors, soit lancer les divers systèmes à la recherche d'un but commun, soit recueillir leur expertise fragmentée sur un problème plus vaste à résoudre, le problème clé étant alors la coordination des échanges.

En attendant un tel système, qui suppose déjà l'existence de systèmes isolés viables, il convient de leur définir un environnement.

Système d'exploitation

Le SE doit être aussi souple et aussi convivial que possible. Seuls les environnement de type OS/2 et les dérivés d'UNIX répondent actuellement à ces exigences d'universalité et de modularité.

Interfaces souhaitables - Implémentation

Il semble impossible de se passer d'une interface graphique à l'heure actuelle, de type Macintosh. L'avenir semble cependant tourné vers les instruments intuitifs comme le crayon optique, nécessitant des interfaces comme Pen Windows ou Pen Point.

Quoi qu'il en soit, aucun système digne de ce nom ne peut prétendre au succès s'il ne mêle pas la puissance du multiposte à la facilité des interfaces graphiques. Outre une meilleure visibilité des réseaux sémantiques (cf. Object Vision pour un avant-goût), ces interfaces représentent seules le potentiel de convivialité qui leur attachera l'affection, et par suite la crédibilité des utilisateurs. Il convient donc de mettre l'accent sur la finalisation irréprochable du produit.

PROPOSITION DE SYSTEME DE RESOLUTION

Le petit système que nous vous proposons a pour fonctionnalité, à partir d'une base de connaissances restreinte, de suggérer des solutions juridiques motivées. C'est sa réalisation qui nous a fait envisager toutes les retombées des recherches actuelles en IA dont nous avons parlé précédemment. Il n'est bien sûr pas question ici de faire la moindre implémentation, mais de décrire le schéma de principe d'un petit automate.

Explication de principe

L'idée maîtresse est d'élaborer un système qui puisse se contenter d'un corpus de règles faible et incomplet pour inférer des solutions suivant un raisonnement aussi juridique que possible. Cela impliquait de voiler à notre système les notions d'Etat et de tiers, pour ne plus envisager que deux personnes juridiques abstraites A et B. Les rapports qui uniront ces deux personnes se trouveront donc grandement simplifiés, et auront l'avantage de suivre l'évolution lointaine des rapports juridiques, qui unissent généralement deux individus isolés, de prime abord.

Nous disposons ainsi d'une base de règles juridiques qui sont de fait notre domaine de connaissances. La liaison règles de droit - situation concrète doit être effectuée par l'utilisateur (qualification). La segmentation en classes de notre base doit cependant nous permettre, par un réparateur inspiré du CBR, d'affiner nos connaissances vers le domaine factuel, par l'introduction de solutions appliquées (apprentissage par la jurisprudence).

Partant de cette base, le moteur d'inférences doit être capable de faire un parcours en largeur des connaissances monoclasses, puis de se référer aux classes supérieures connectées pour effectuer une nouvelle recherche en cas d'échec de la précédente.

Les objets A et B recevront 4 attributs principaux qui sont:

P: c'est le Patrimoine (au sens physique et moral) des objets. Son altération entraîne un préjudice.

V: c'est le facteur de Volonté des parties. Nous avons choisi d'en faire le seul facteur à valeur binaire (absent ou présent). Il est en effet rare qu'une victime soit plus ou moins consentante.

F: c'est le facteur de Faute. Sa croissance est proportionnelle à la culpabilité.

e: c'est le facteur d'Equité. Il sert de point de repère à notre système qui doit le faire tendre vers 0.

Ces attributs pourront se voir affecter d'une orientation non quantifiée (vague) qui les fera augmenter (+) ou diminuer (-), la situation étant alors appréciée par rapport à sa valeur initiale (0). Nous utiliserons pour ce faire ces attributs comme prédicats de l'objet qu'ils déterminent, pour instaurer la table de vérité suivante:

"A,B. Pa+ + Va -> Fb= <-> ea,b= (Pour tout A, si A subit un dommage par sa propre volonté, alors B voit son facteur de faute inchangé, ce qui n'influe pas l'équité en faveur de A ou B, etc.)

"A,B. Pa- - Va -> Fb+ <-> ea-, eb=

"A,B. Pa+ + Va -> Fb- <-> ea+,eFb=

"A,B. Pa+ - Va -> Fb= <-> ea=, eb=

"A,B. Pa= + Va -> Fb- <-> ea+, eb=

"A,B. Pa= - Va -> Fb+ <-> ea+,eb=

Par exemple, Si B a commis un acte qui porte préjudice à A sans la volonté de A, B verra son facteur F augmenter, ce qui fera inférer au système une obligation de réparer à la charge de B et un droit symétrique chez A. Pour que le dommage soit réparé, B devra faire tendre ses facteurs e et F vers 0 ou vers l'équivalence (si ea=eb, on considère alors que Fb tend vers 0, c'est à dire que les torts sont partagés). C'est-à-dire que B devra soit maintenir le patrimoine de A, soit l'augmenter à proportion de sa diminution initiale, selon la volonté de A.

On voit ici la nécessité d'adopter la logique floue, qui devra faire varier F et e en fonction de la classes de règles que ces actions mettrons en jeu.

Représentation et exploitation des données juridiques

La base de connaissance est segmentée en 4 hyperclasses, suivant le modèle détaillé dans la partie juridique. Comme en droit, ces hyperclasses se verront attribuer une hiérarchie inverse de leur niveau, en vertu du principe Specialia generalibus derogant (les règles spéciales dérogent aux règles générales). Ce qui signifie que quand les règles déterminées par le système comme étant pertinentes seront combinées, celles qui auront le poids le plus fort seront celles provenant de la classe 4, et ainsi en décroissant.

Le système devra donc gérer une hiérarchie entre les règles applicables (de la plus à la moins adéquate à la résolution du problème), mais aussi entre leur poids normatif (des règles supplétives (facultatives) aux règles d'ordre public (obligatoires sans échappatoire aucune)). Ces combinaisons devraient permettre de trouver la règle qui influera le plus fortement sur e, et/ou sur F, puisque l'évolution de ces deux facteurs semble être largement interdépendante (encore que cela reste à vérifier). On pourra alors sans problème demander au système de faire une hiérarchie entre les solutions par ordre d'efficacité ou de coût. Mais une analyse fine suppose un grand nombre d'inférences sur des connaissances implicites, et il est à craindre une explosion combinatoire, d'autant que les raisonnements en logique floue sont fort gourmands en calcul. Il faudra alors chapeauter notre base de règles et notre base de faits grandissante par une troisième base, dite base de métaconnaissances, qui fournira les stratégies d'exploitation des deux autres.

Ces perspectives dépassent largement le cadre de notre étude, mais il est possible de cerner d'ores et déjà le profil du futur moteur d'inférences.

Cahier des charges du moteur d'inférences

Le générateur présentera les caractéristiques suivantes:

Exemple tiré des contrats à objet informatique

- Soit un scanner présentant un dysfonctionnement.

- Le système va rapprocher ce fait générateur du fait "Défaut d'impression de l'imprimante" (par l'analogie avec l'attribut périphérique).

- En règle de classe IV, on trouve la garantie des vices cachés du matériel. Cette garantie comportant certaines préconditions (non détaillées), le système devra apprécier son applicabilité à l'espèce. S'il n'y parvient pas (le scanner ne fonctionne mal que sur certains types d'images), les règles de la classe III devront être appelées.

- La théorie des vices cachés en droit des contrats oblige à considérer qu'une chose doit être "rendue impropre à l'usage auquel on la destine". Mais il se peut que le scanner ne soit pas apte, même fonctionnant normalement, à numériser certaines images. La destination subjective s'effaçant devant la destination objective, nous devrons faire appel aux règles de la classe II.

- L'appréciation in concreto amènera le système à vérifier que l'acheteur pensait de bonne foi acquérir une chose apte à effectuer certaines numérisations. S'il ressort de ses investigations que le vendeur a manqué à ses obligations contractuelles de conseil, alors l'acheteur sera réputé de bonne foi, et pourra donc se voir créditer d'un droit à réparation de son préjudice (résolution de la vente).

A titre d'exemple, ce petit tableau contient une base hiérarchisée des situations les plus usuelles dans le cas des contrats ayant trait à l'informatique.
FAIT GENERATEUR
CLASSE IV
CLASSE III
CLASSE II
CLASSE I
- Le vendeur ne fournit pas assez d'informations

- Le logiciel est inapte au bon fonctionnement de l'appareil.

- Il existe une obligation de conseil renforcée en matière de droit des contrats informatiques. - Le vendeur est tenu à une obligation de conseil. - L'acheteur est plus faible que le vendeur. - Le faible doit être protégé par rapport au fort.

- Principe de la bonne foi dans les rapports humains et contractuels.

- La livraison est effectuée après la date prévue dans le contrat.

- L'installation est tardive.

- Le délai de maintenance n'est pas respecté (sous 48 heures).

-Il n'y a pas de livraison dans les délais - Article 1604: délivrance - Article 1134, 1135, 1382 - Réparation des fautes

- Respect de la parole donnée

- Défaut d'impression de l'imprimante. - Vice caché du matériel; le vendeur est tenu d'une obligation de résultat. - Garantie des vices cachés de 1641. -- Erreur sur les qualités substantielles.

- Appréciation in concreto.

- Respect de la parole donnée.

- Sécurité des situations contractuelles.

- Blocage d'un programme. - Vice caché d'un logiciel.; le vendeur est tenu d'une obligation de moyen. - Garantie des vices cachés de 1641. - Erreur sur les qualités substantielles.

- Appréciation in concreto.

- Respect de la parole donnée.

- Sécurité des situation contractuelles.

- Délais de maintenance.

- Qualité de l'intervention moindre que celle prévue au contrat.

- La maintenance peut être contractuelle ou non contractuelle. -Manquement à l'obligation contractuelle. - Respect de la parole donnée.

- Sécurité des situations contractuelles.

- Réalisation de nombreuses copies de sauvegarde.

- Copies réalisées par l'utilisateur pour lui-même.

- La loi de 1985 prévoie les copies de logiciels: une seule de sauvegarde et interdictions des autres. - 7 - Protection de la personnalité de l'auteur, révélée dans son oeuvre.
- Mauvaise configuration

- Explications sommaires sur les facilités de fonctionnement du système.

- Obligation d'assistance lors de l'installation. - Le profane est plus faible que le professionnel (le fort et le faible)

- Sécurité des situations contractuelles.

- Vente de matériel appartenant à l'administration. - - C'est une chose hors commerce - Intérêt général est supérieur à l'intérêt privé.

- Protection de l'intérêt général.

- Vente de logiciel appartenant à une autre personne. - - C'est une aliénation de la chose d'autrui. - On ne peut disposer que des choses qu'on a.
- Référence aux prix du marché.

- Accord sur le matériel avec un prix qui varie selon la compétence de l'acheteur.

- Absence de prix déterminé ou déterminable afin de préserver la sécurité du commerce.

- Absence de clause potestative

- Absence de prix réel et sérieux.

- Maintien de l'ordre juridique

- Sécurité des transactions.

- Principe de la bonne foi.

- Réclamation de la titularité d'un logiciel par un autre que celui qui le détient. - - Garantie contre l'éviction, donc contre les revendications des tiers. - Sécurité du commerce. - Respect du droit de propriété

- Maintien d'un ordre crée par le contrat.

- Vente d'un logiciel qui protège de tous les virus. - Il faut que l'objet soit possible - - Respect du droit de propriété

- Maintien d'un ordre crée par le contrat.

- Accident du camion qui transporte du matériel. - Res perit domino. - Le propriétaire est responsable des choses qui lui appartiennent.
- Ouverture du matériel par un néophyte pour voir l'intérieur.

- Sous estimation de l'utilité d'un tapis antistatique

- Défaut d'affectation à un poste d'opératrice d'une employée convenablement formée.

- - Obligation d'entretien (art. 1720) - Le propriétaire est responsable de la structure et des éléments essentiels

- Le locataire s'occupe du reste.

- Art. 1382:

- Ne pas nuire au locataire.

- Ne pas appauvrir le propriétaire.

- Achat d'un droit d'exploitation par mineur

- Achat de matériel par entreprise en liquidation.

- Incapacité - Protection du faible.
- Accord sur la mar que Apple quand l'entreprise désire un PC.

- L'acheteur croit acheter quand le matériel est loué

- L'acheteur a conclu un contrat de maintenance avec X alors que Y était la personne voulue

- Le client paye pour un service qui était gratuit.

- Erreur sur la substance

- Erreur -obstacle

- Erreur sur la personne , quand le contrat est intuitu personae

- Erreur sur la cause.

- Respect du principe du consensualisme.
- Le vendeur fait croire que son matériel est de pointe. - Dol, manoeuvres frauduleuses. - Respect du principe du consensualisme

- Principe de bonne foi.

- Bombe logique introduite dans un système. - - Violence - Respect du principe du consensualisme.
- Vendeur oublie de signer

- L'acte de vente est déposé entre les mains d'un tiers.

- Le contrat doit comprendre: la signature des parties, et la remise de la chose si c'est un contrat réel. - Respect du formalisme (1325) - Protection des faibles

- Contrepartie du principe du consensualisme.

- Le vendeur appose une marque connue sur du matériel quelconque - Fraude à la loi - Principe de la bonne foi.
- Le vendeur ou l'entreprise-client prépare un mauvais cahier des charges

- Il se produit un retard dans la fourniture des programmes sources des logiciels

- Le manquement du vendeur entraine une désorganisation du service comptable du client.

- - Faute - Principe de la bonne foi

- Respect de la personne donnée

- Nemo auditur
- Accord sur du matériel par telex - Les usages commerciaux tiennent lieu de loi

CONCLUSION

Ce petit exemple montre bien l'hétérogénéïté et la multitudes des connaissances à prendre en compte pour résoudre un problème simple. Mais le principal obstacle semble à l'heure actuelle venir de l'implémentation, qui doit réunir dans un même moteur d'inférences une multitude de méthodes de résolution basées sur des recherches qui n'ont présentement pas encore abouti.

Il est évident que la mise au point d'un système viable est indissociable d'une réflexion de fond sur la structure de nos données juridiques. C'est une tâche d'une ampleur considérable, qui ne manquera pas de susciter de vives polémiques chez les juristes. Mais l'enjeu intellectuel est à la mesure du défi matériel.

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© Réseau Européen Droit et Société 1992