Depuis le printemps dernier, l’univers des conférences scientifiques a été grandement bousculé par la COVID-19. Si de plus en plus d’organisations semblent désormais prêtes à tenir ces activités en mode virtuel, beaucoup d’évènements ont malheureusement été annulés ces derniers mois. Faute d’avoir pu participer à quelque évènement de ce type cet été, et un peu par nostalgie de ce monde (révolu ?) où il nous était à ces occasions permis d’échanger (à visage découvert !) avec quelques-uns de ces pairs dont les travaux enflamment nos neurones, j’ai pensé partager ici une affiche que j’ai eu le bonheur de coprésenter à l’été 2019, avec les chercheur.e.s Michelle Cumyn, Günter Reiner et Sabine Mas, lors de la International Conference on Artificial Intelligence and Law (ICAIL 2019), qui se tenait alors à Montréal.

L’illustration un brin ludique (et dramatique !) qui forme l’en-tête du présent billet est dérivée d’une partie de cette affiche. Elle décrit visuellement et par l’exemple quatre facettes du schéma de classification que nous présentions et qui sont destinées à l’indexation de documents juridiques : (1) Personne; (2) Action; (3) Chose; (4) Contexte.

Même si ces quatre facettes sont largement inspirées d’idées formulées il y a longtemps, notamment par S.R. Ranganathan, mathématicien pionnier de la classification à facettes vers les années 1930, et par Gaïus, juriste du 2^e siècle ayant décrit les divisions rationnelles du droit qui subsistent dans bien des systèmes juridiques contemporains, elles articulent un modèle fort différent de ceux que l’on observe dans la plupart des bases de données juridiques : plutôt que de porter sur les concepts juridiques, elles visent essentiellement la description des faits. En leur adjoignant deux autres facettes qui elles, en revanche, sont centrées sur les concepts juridiques, soit (5) Régime juridique, et (6) Sanction, nous faisons l’hypothèse que pourront émerger, dans un ensemble de documents indexés selon ce modèle, les relations entre les faits et les réponses juridiques. L’emploi des facettes pourrait rendre les systèmes d’information juridique plus intuitifs et plus formateurs, rendre le droit plus accessible.

Pour plus de détails (en anglais), voyez l’article (PDF) cité ci-après et l’affiche complète (PDF) :

Cumyn, M., Reiner, G., Mas, S., & Lesieur, D. (2019). Legal Knowledge Representation Using a Faceted Scheme. Proceedings of the Seventeenth International Conference on Artificial Intelligence and Law, 258–259. https://doi.org/10.1145/3322640.3326735

Cette communication tire son origine d’un projet de recherche toujours en cours. En effet, après avoir développé des vocabulaires et une politique d’indexation, un logiciel d’indexation, des interfaces de recherche, et avoir veillé à l’indexation par des juristes d’un échantillon d’environ 2 500 décisions de justice, nous mettons actuellement le modèle à l’épreuve au moyen de tests d’utilisabilité. Durant ces tests, des juristes novices ou experts sont appelés à répondre à des questions juridiques par le biais de différentes interfaces de recherche exploitant notre échantillon de décisions indexées. Plusieurs indicateurs de mesure devraient nous en apprendre plus sur la performance du modèle à facettes pour différents types de tâches de recherche d’information juridique. L’analyse des nombreuses données recueillies lors de ces tests promet d’être passionnante !

Je suis d’ailleurs plus que ravi d’être impliqué dans le projet depuis 2016, à la fois comme responsable du volet informatique et comme auxiliaire de recherche. Chapeau à l’équipe des professeur.e.s Michelle Cumyn, Sabine Mas, Günter Reiner et Michèle Hudon qui m’ont si bien accueilli dans le projet, aux formidables auxiliaires de recherche de la faculté de droit de l’Université Laval et de l’École de bibliothéconomie et des sciences de l’information (EBSI) de l’Université de Montréal, ainsi qu’au Conseil de recherches en sciences humaines (CRSH) du Canada pour son financement et à la Société québécoise d’information juridique (SOQUIJ) pour sa collaboration !