Le 29 mars 2020 a été publié au Journal Officiel le décret 2020-356 du 27 mars 2020 portant création d’un traitement automatisé de données à caractère personnel dénommé « DataJust ».
Ce texte autorise le ministre de la Justice à mettre en œuvre pour une durée de deux ans, un traitement automatisé de données à caractère personnel. L’objectif est de développer un algorithme permettant « l’évaluation rétrospective et prospective des préjudices corporels, l’information des parties et l’aide à l’évaluation du montant de l’indemnisation à laquelle les victimes peuvent prétendre afin de favoriser un règlement amiable des litiges, ainsi que l’information ou la documentation des juges appelés à statuer sur des demandes d’indemnisation des préjudices corporels. »
Les données traitées sont extraites « des décisions de justice rendues en appel entre le 1er janvier 2017 et le 31 décembre 2019 par les juridictions administratives1 et les formations civiles des juridictions judiciaires2 dans les seuls contentieux portant sur l’indemnisation des préjudices corporels. »
Les données traitées sont extraites « des décisions de justice rendues en appel entre le 1er janvier 2017 et le 31 décembre 2019 par les juridictions administratives et les formations civiles des juridictions judiciaires dans les seuls contentieux portant sur l’indemnisation des préjudices corporels. »
Le ministère justifie ce traitement par le fait qu’il permettrait aux « différents acteurs de mieux évaluer financièrement les préjudices et de proposer des montants plus justes aux victimes »3. Le recensement algorithmique des montants alloués aux victimes à titre d’indemnisation s’appuierait sur les chefs de préjudices corporels listés dans la nomenclature dite Dinthilac4.
Cette initiative n’est pas sans lien avec la promesse technologique d’harmonisation et de prévision des décisions de justice.
Interrogations chez les professionnels du droit
Ce décret soulève des interrogations au sein de la communauté des juristes, notamment chez les avocats. Un référentiel, s’il devient prescriptif, permet-il la réparation intégrale d’un préjudice ? L’individualisation des préjudices sera-t-elle de mise ? Quid de l’évolution des chefs de préjudices et du coût de la vie si le référentiel se fonde sur des décisions circonscrites dans le temps ? L’alignement potentiel des montants des indemnisations devant la juridiction administrative et la juridiction judiciaire risque-t-il de se faire au détriment des victimes ? Ce référentiel fait-il peser un risque sur le pouvoir d’appréciation du magistrat ? Quid de la transparence et du contrôle des méthodologies de traitement ? Qu’en est-il de la compatibilité avec le RGPD ?5
L’avis de la CNIL
L’avis émis par la CNIL le 9 janvier 2020 expose des éléments de réponse et des recommandations. L’autorité administrative spécifie notamment qu’elle « prend acte des précisions selon lesquelles ce dispositif ne constituera qu’un outil d’aide à la décision ». En outre, la Commission rappelle « qu’il est indispensable que des garanties soient mises en œuvre afin que seules les données qui ont un lien avec l’indemnisation du préjudice subi ne soient effectivement traitées » et qu’une « attention particulière devra être portée aux principes cardinaux de vigilance et de loyauté tout au long du développement de ce traitement. »6
Les précisions du ministère
Le 26 mai, dans une réponse ministérielle, la garde des sceaux apporte des précisions. Elle insiste sur le caractère « indicatif » du référentiel et sur le manque ou le peu de fiabilité des outils actuellement utilisés par les « victimes, assureurs, fonds d’indemnisation, avocats, magistrats ». Ce référentiel ne vise pas à « remplacer les professionnels du droit », mais à « mieux les informer, ainsi que les victimes qu’ils sont amenés à conseiller ». Elle complète en affirmant que : « l’indemnisation restera intégrale ». « Loin de figer les indemnisations, ce projet vise in fine à permettre une plus juste indemnisation des victimes dans le respect total de l’indépendance du juge », ajoute-t-elle. Si l’expérience s’avère fructueuse, « un second décret viendra ensuite encadrer la mise à disposition au public, en conformité avec les règles prévues pour la mise œuvre de l’open data des décisions de justice »7.
- Base de données Ariane [↩]
- Base de données JuriCa [↩]
- « DataJust », sur Entrepreneur-interet-general.etalab.gouv.fr [en ligne], publié le 2019, [consulté le 19 mai 2020]. https://entrepreneur-interet-general.etalab.gouv.fr/defis/2019/datajust.html [↩]
- DINTILHAC Jean-Pierre, « Rapport du groupe de travail chargé d’élaborer une nomenclature des préjudices corporels », 2005. [↩]
- JOSEPH-OUDIN Charles, « « Datajust » : création d’un traitement automatisé de données à caractère personnel. », sur Village de la Justice [en ligne], publié le 27 mars 2020, [consulté le 5 mai 2020] ; THOMAS Yves Michel, « Blog UniVersDoc: DataJust, vers une justice prédictive? », sur Blog UniVersDoc [en ligne], publié le 27 avril 2020, [consulté le 12 mai 2020]. https://bloguniversdoc.blogspot.com/2020/04/datajust-vers-une-justice-predictive.html ; « Datajust : un traitement de données pour élaborer un algorithme en matière d’indemnisation du préjudice corporel … », sur Precisement.org [en ligne], publié le 11 mai 2020, [consulté le 23 avril 2020]. https://www.precisement.org/blog/Datajust-un-traitement-de-donnees-pour-elaborer-un-algorithme-en-matiere-d.html [↩]
- « Délibération n° 2020-002 du 9 janvier 2020 portant avis sur un projet de décret en Conseil d’Etat portant création d’un traitement automatisé de données à caractère personnel dénommé « DataJust » (demande d’avis n° 19020148) », [consulté le 19 mai 2020]. [↩]
- « Question n°28378 – Assemblée nationale », [consulté le 3 juin 2020]. http://questions.assemblee-nationale.fr/q15/15-28378QE.htm [↩]
Le 30 décembre 2021, le Conseil d’Etat a conclu à la validation de Datajust.
Mais le 13 janvier 2022, le ministère de la Justice a acté l’abandon du développement, face à la complexité du chantier.
Selon une source aux faits du dossier sitée par Acteurs Publics, « le préjudice corporel est lui-même intrinsèquement très compliqué, avec 40 dimensions à prendre en compte, et la mobilisation de moyens [notamment pour étudier et prévenir les biais algorithmiques, ndlr] était trop conséquente pour atteindre un niveau de performance indiscutable ».