Tous les algorithmes de l'Administration ne se valent pas. Certains traduisent une règle de droit ; d'autres produisent un fait. De cette seule distinction découle tout leur régime juridique.
COMMENT LIRE CETTE TRAVERSÉE
Elle suit le fil de la démonstration, de l'introduction à la conclusion. Les notions techniques sont expliquées au passage, par analogie avec le raisonnement juridique — aucun prérequis numérique n'est nécessaire. Deux couleurs vous accompagnent d'un bout à l'autre :
Le mot évoque aussitôt l'informatique — Google, Instagram, « des lignes et des lignes de code ». Mais l'algorithme, dans son sens premier, est bien plus ancien et bien plus simple.
C'est une suite d'étapes précises qui, à partir d'une entrée, mène à un résultat. Rien de plus. Nous en utilisons tous les jours. L'exemple que retient la thèse, emprunté aux informaticiens Abiteboul et Dowek, est celui d'une recette :
Or ce schéma — des faits en entrée, une suite de règles, une décision en sortie — le juriste le connaît déjà intimement. C'est la structure même du syllogisme judiciaire.
Donnez-lui les mêmes entrées, il rendra toujours le même résultat, par le même chemin. Un algorithme ne « comprend » rien : il exécute. Toute sa force — et toute sa rigidité — tient là.
Voilà pourquoi l'Administration s'en saisit : Parcoursup pour l'orientation, le calcul de l'impôt, l'attribution des aides sociales, la détection de la fraude… La décision administrative se confie de plus en plus à la machine.
La question de la thèse naît de ce constat. Le droit administratif — droit de la décision motivée, du contrôle du juge, des droits de l'administré — est-il armé pour cette délégation ? Et surtout : tous ces algorithmes posent-ils le même problème juridique ?
La réponse tient en une distinction. Elle est toute l'originalité du travail.
La thèse propose une summa divisio — une grande partition qui commande tout le reste. Les algorithmes de l'Administration se rangent en deux familles, selon ce qu'ils font au regard de la norme.
Il traduit une règle de droit en code. On lui donne des faits, il applique la règle et en tire la décision.
Il produit une information factuelle, souvent en apprenant de données. Ce fait servira ensuite de motif à une décision.
L'élégance de la grille tient à ce qu'elle ne sort pas de nulle part. Elle transpose à l'outil une distinction que tout publiciste connaît : celle des motifs de l'acte administratif, entre motifs de droit et motifs de fait. La thèse déplace cette grille du raisonnement vers l'instrument qui le mécanise.
À vous d'essayer. Chaque algorithme ci-dessous relève d'une famille — laquelle ?
Cette partition juridique rencontre — sans se confondre avec elle — une partition technique. L'informatique connaît en effet deux grandes manières de « faire un algorithme ». Retournez les cartes.
Des règles écrites par des humains, sous forme de « si… alors… ». Comme un règlement ou un arbre de décision. Terrain naturel du motivé en droit.
Aucune règle écrite : la machine apprend des régularités dans des milliers d'exemples. Comme une jurisprudence qui se construit par accumulation de cas. Terrain naturel du motivé en fait.
La correspondance symbolique → droit et connexionniste → fait n'est qu'une régularité observée aujourd'hui, non une loi. Ce qui distingue vraiment les deux familles, c'est leur rapport à la norme : traduire une règle, ou produire un fait. Retenez-le — c'est ce qui sauvera la distinction quand la technique aura changé (nous y reviendrons à la toute fin).
« L'adaptabilité du droit administratif face à une action publique basée sur le droit. »
Pourquoi le droit se prête-t-il si bien à la machine ? Parce que le langage juridique et le langage informatique sont cousins : l'un et l'autre formels, conditionnels, hiérarchisés. « Si le contribuable remplit telle condition, alors il relève de tel taux » se code presque tel quel.
Presque. Car le droit possède ce que la machine n'a pas : le flou. Les standards — le « trouble à l'ordre public », le bâtiment qui ne doit pas « dénoter dans le paysage », le « bon père de famille » — appellent une appréciation. L'algorithme rigide ne sait pas apprécier : il ne peut que trancher par oui/non ce que le juriste pèse.
En rigidifiant la « priorité académique », APB a transformé une orientation souple en règle mécanique. Pire : le ministère y avait glissé un objectif « ne reposant sur aucun fondement juridique ».
Le Conseil d'État a censuré (CE, 22 déc. 2017). La leçon est nette : ce qu'un algorithme applique n'est pas toujours du droit valide — et nul paramétrage technique ne peut combler une lacune que seul le pouvoir normatif compétent pouvait combler.
Alors, juridiquement, que fait un algorithme motivé en droit ? La thèse tranche : il réalise une opération automatique de qualification juridique des faits.
Cette opération, vous la pratiquez tous les jours : qualifier, c'est ranger un fait dans une catégorie juridique — ce chien est-il « dangereux » au sens du texte ? L'algorithme la mécanise. Mais il ne l'accomplit pas seul : elle est redistribuée entre trois acteurs. Faites défiler.
interprète la règle et choisit les faits qui compteront
convertit ces choix juridiques en code
qualifie les faits et en tire la décision
Avant toute ligne de code, un choix juridique : comment lire la règle ? quels faits sont pertinents ? C'est ici que loge l'appréciation — invisible, mais décisive.
Il transpose en instructions ce qu'on lui a confié. Chaque ambiguïté du droit doit être tranchée pour devenir codable : le standard « ne pas dénoter » devient un seuil, un oui/non. La souplesse se perd dans la traduction.
Confrontée aux faits, elle range le cas dans une catégorie et conclut : « Oui, le permis de construire peut être accordé » — ou non. L'algorithme est, à lui seul, une opération de qualification juridique des faits.
« L'algorithme possède, dans son code, un large choix de qualifications juridiques des faits potentielles et consiste en lui-même en une opération de qualification juridique des faits particulière, fondée sur l'interprétation antérieure de dispositions juridiques. »S. Hammoudi, Algorithmes et droit administratif, p. 154
Qualifier, rappelle Vautrot-Schwarz, est un jugement d'identification — une exploration — et non un simple jugement d'identité mécanique. Or la machine, elle, ne fait qu'un jugement d'identité.
La réponse de la thèse : l'appréciation n'a pas disparu, elle a été consommée en amont, lors de l'interprétation et de la traduction. Ce déplacement invisible est précisément ce qui va fonder l'exigence de documentation — au Titre II.
Contrairement à une idée reçue, l'algorithme administratif n'est pas un vide juridique. Un régime s'applique — encore faut-il savoir lequel. La thèse le déplie en un arbre de décision. Répondez pour votre propre cas.
Pas de régime algorithmique spécifique : on reste dans le droit ordinaire de la décision administrative. La question de l'outil ne se pose pas.
La décision doit porter mention explicite du recours à l'algorithme, et l'administré peut obtenir communication des règles du traitement (art. L. 311-3-1 CRPA).
Mais l'intervention humaine doit être significative — pas un simple clic de validation. Sinon, la décision bascule en « entièrement automatisée ».
La décision entièrement automatisée est possible sous conditions (art. 47 loi Informatique et Libertés) : transparence renforcée et droit à une explication individuelle (L. 311-3-1-1 CRPA).
Clé de voûte : l'exigence de maîtrise posée par le Conseil constitutionnel (déc. n° 2018-765 DC). C'est elle qui rend l'outil admissible.
Un traitement que l'Administration ne maîtrise pas — typiquement auto-apprenant — ne peut pas fonder à lui seul une décision individuelle. Le Conseil constitutionnel l'exige (2018-765 DC).
Techniquement, la thèse le démontre aussi : un algorithme probabiliste ne « connaît » pas le droit. La règle juridique et la démonstration technique se rejoignent.
Ce régime existe donc. Reste qu'il bute sur un obstacle inattendu, propre au motivé en droit.
Le paradoxe de la transparence : la loi impose de publier les règles de l'algorithme. Mais pour un motivé en droit, ces règles sont le droit. Les publier, c'est republier la réglementation — sans rien apprendre à l'administré sur l'outil.
Les fiches mises en ligne « se contentent de reprendre la réglementation en vigueur… l'algorithme, à propos duquel l'usager n'est donc pas davantage informé, constitue la traduction de ladite réglementation. »Constat rapporté par la thèse à propos de France Travail, p. 181
Et pourtant — retournement inattendu. Contrainte de documenter, l'Administration finit par mieux expliquer le droit applicable. L'algorithme, d'ordinaire synonyme d'opacité, devient « indirectement facteur de clarté juridique » (p. 182).
Que contrôle alors le juge ? Non plus seulement la décision, mais le raisonnement implémenté dans le code. D'où la proposition phare :
Imposer une documentation standardisée des choix de traduction : quels standards ont été réduits à quels seuils, quelle interprétation retenue. Le juge peut l'exiger par ses pouvoirs d'instruction (jurisprudence Maison Génestal, Paugam).
Sa force : elle ne relève pas du vœu pieux. Elle réalise l'exigence constitutionnelle de maîtrise (2018-765 DC). D'un souhait, elle devient une obligation.
« Les limites du droit administratif face à une activité publique fondée sur le nombre. »
On change de monde. L'algorithme ne traduit plus une règle : il produit un fait. Et pour cela, il ne suit plus des instructions écrites par un humain — il apprend. C'est le tournant technique du travail, et il faut le comprendre pour saisir ce qui suit.
Au lieu de recevoir des règles, l'algorithme reçoit des milliers d'exemples passés et en dégage seul des régularités. Personne n'a écrit « si… alors… » : le comportement émerge des données.
Comment fabrique-t-on une telle machine ? En cinq temps. Faites défiler pour voir la chaîne s'allumer.
Des dossiers d'allocataires, des déclarations, des historiques. La matière première, ce ne sont pas des règles : ce sont des faits en masse.
On indique à la machine, sur des cas passés, la « bonne » réponse : ce dossier était frauduleux, celui-là non. C'est l'équivalent des précédents annotés que lit l'apprenti juriste.
La machine ajuste des milliers de paramètres internes pour coller au mieux à ces exemples. Elle ne comprend rien : elle optimise.
Il en sort une fonction : donnez-lui un dossier, elle rend un chiffre. C'est une boîte dont même ses concepteurs ne savent pas toujours détailler le raisonnement.
Sur votre dossier, le modèle sort un score de risque. Ce n'est jamais une certitude : c'est une probabilité, tirée de ce qui ressemble au passé.
Trois pièges guettent alors le juriste. Retournez les cartes.
La machine repère que deux choses vont ensemble, jamais pourquoi. Un motif corrélé à la fraude n'en est pas la cause — mais l'algorithme le traitera comme un signal.
Une erreur est ponctuelle. Un biais est systématique : la machine se trompe toujours dans le même sens, souvent au détriment des mêmes personnes. Il ne se « corrige » pas au cas par cas.
Où est alors la vraie rupture ? Pas dans la vitesse (souvent illusoire). Ailleurs, plus profondément :
Le motivé en droit déduit — de la règle au cas. Le motivé en fait induit — des cas à la régularité. L'induction se substitue à la déduction. C'est un autre mode de raisonnement qui entre dans l'action publique.
Le juriste connaît ce basculement : la déduction, c'est le syllogisme ; l'induction, c'est la construction d'une jurisprudence par accumulation. Sauf qu'ici, la « jurisprudence » est produite par une machine aveugle au sens.
De là, deux paradoxes que la thèse dégage — et qui donnent son titre au Titre I :
L'outil censé rendre le décideur plus autonome finit par l'enchaîner à ses sorties : « un nouveau lien à sa cheville ». On ne décide plus vraiment sans lui.
Promis comme instrument de vitesse, il peut multiplier les erreurs et ralentir la décision juste — le temps de détricoter ce qu'il a mal évalué.
L'algorithme attribue à chaque allocataire un score de risque d'indu. Or les variables qui le font grimper — précarité, monoparentalité, revenus irréguliers — ciblent statistiquement les plus vulnérables.
Effet différencié ne vaut pas encore discrimination : tout se joue sur le test de la justification objective et proportionnée. Le miroir international existe : aux Pays-Bas, le système SyRI a été jugé illégal (La Haye, 2020) et le scandale des allocations a fait tomber un gouvernement.
Comment le droit administratif attrape-t-il un objet aussi mouvant ? Une définition unifiée paraît illusoire. La thèse propose donc de l'identifier autrement — par ce que le droit administratif sait en faire. Figure classique : identifier par le régime, non par la définition.
Premier levier : la compliance. L'Administration s'impose à elle-même des garde-fous — analyses d'impact, audits, référents. Mais la thèse ne se paie pas de mots :
L'exemple central du travail le montre : la CNAF s'est enfermée dans l'opacité jusqu'à y être contrainte. L'auto-régulation ne fonctionne que sous l'ombre portée de la contrainte — CADA, juge, et désormais le règlement européen sur l'IA.
Tout un champ de recherche tente de reconstituer après coup pourquoi un modèle a produit tel score. Utile — mais l'explication reste une approximation, jamais la raison véritable.
Second levier : le juge. Mais son office se heurte à un mur — la meilleure démonstration de toute la thèse.
Une allocataire soupçonne une discrimination algorithmique. Comment la prouver ? Elle n'a pas accès au code. Le droit exige une preuve que l'opacité rend impossible.
La thèse identifie le nœud avec force. La solution reste à construire : aménager la charge de la preuve — faisceau d'indices puis renversement, comme en droit de l'Union et en droit du travail —, recourir à l'expertise algorithmique, examiner le code in camera.
Et lorsque le préjudice est diffus, comment engager la responsabilité de l'Administration ? La thèse transpose un considérant de la jurisprudence Gomez :
« L'utilisation d'une méthode de décision nouvelle crée, lorsque ses conséquences ne sont pas encore entièrement connues, un risque spécial pour les administrés qui en sont l'objet. »Considérant transposé, proposé par la thèse comme fondement de responsabilité, p. 336
Reste un dernier effet, plus insidieux : l'algorithme motivé en fait, en apprenant sur le passé, agit sur le droit lui-même. Voici l'effet cliquet — l'irréversibilité. Une fois déployé, l'outil ne recule jamais ; il ne fait que s'étendre.
On déploie « à titre d'essai », périmètre restreint, garanties promises. Personne ne s'alarme.
L'outil devient l'ordinaire du service. On ne sait plus, ni ne veut plus, faire sans lui.
Le périmètre s'élargit : nouvelles finalités, nouvelles données, nouveaux publics. La garantie initiale se dilue.
Le retour en arrière devient impensable — techniquement comme politiquement. Deux tests grandeur nature : le data-mining fiscal (CFVR, 2014→) et la vidéosurveillance « augmentée » des JO 2024.
En apprenant sur le droit d'hier, l'algorithme le découpe et le pétrifie : il reproduit le passé et referme l'avenir. Le droit, matière vivante, risque de se figer dans le miroir de ses propres données.
Relisant Peynet, la thèse rappelle que l'aléa — une part de hasard — est une condition de l'évolution du droit. Et voici le trait de génie de la distinction :
Injecter du hasard assainit un algorithme motivé en fait (il diversifie, corrige les biais) — mais biaiserait un algorithme motivé en droit (il fausserait l'application de la règle). Une même opération, deux effets opposés selon la famille : la preuve que la grille travaille.
Toute la thèse repose sur une distinction technique : symbolique d'un côté, connexionniste de l'autre. Or l'autrice le reconnaît elle-même, avec honnêteté — cette frontière technique est en train de céder.
« [La distinction entre intelligence artificielle] connexionniste et intelligence artificielle symbolique ne résistera pas longtemps aux nouveaux développements de la recherche… les frontières entre ces catégories techniques s'estomperont inévitablement. »S. Hammoudi, p. 369
Si la distinction était technique, elle s'effondrerait avec la technique. Mais souvenez-vous de la clause d'assurance-vie, posée dès le premier acte : elle ne l'est pas.
Ce qui sépare les deux familles n'est pas leur architecture, c'est leur rapport à la norme : traduire une règle ou produire un fait. Ce critère est juridique. Il survivra à l'obsolescence des machines.
Les systèmes hybrides ne dissolvent pas la question : ils l'aiguisent. Un même système pourra être motivé en droit et motivé en fait — et c'est précisément la grille qui permettra d'y démêler les fonctions, donc les régimes. L'objection devient la démonstration de la robustesse du critère.
Restait, dans la thèse soutenue, à ne pas laisser cette clé de voûte exposée — et à rassembler les propositions que la démonstration avait semées. Les voici réunies.
Des critères ex ante pour repérer les domaines réellement « propices » à l'automatisation.
Documenter les choix de traduction juridique — ancrée dans l'exigence de maîtrise (2018-765 DC) et la documentation technique du règlement IA.
Limiter aux compétences liées l'automatisation intégrale, là où l'appréciation n'a pas sa place.
Une grille interne de criticité et l'analyse d'impact sur les droits fondamentaux (art. 27 RIA).
Des clauses contractuelles types pour la commande publique d'algorithmes.
Aménager la charge de la preuve et fonder la responsabilité sur le « risque spécial » (considérant Gomez).
Deux familles. Un seul critère, juridique. Et un droit administratif qui, en apprenant à nommer ces outils, apprend aussi quelque chose sur lui-même.