Big data et DROit Pénal : utilisation, compréhension et Impact des Techniques prédictives. Étude DROP IT : exemple de l’évaluation de l’incapacité totale de travail chez les victimes de violence.

Présentation

La justice et la médecine partagent cette poursuite commune de la personnalisation ou de l’individualisation : médecine personnalisée, individualisation des peines en droit pénal. Récemment, la médecine veut passer d’une médecine basée sur les preuves (evidence-based medicine, EBM), à une médecine dite 4P (prédictive, personnalisée, préventive et participative), basée sur les données et les observations. Les méthodes numériques apparaissent alors comme le vecteur principal de cette transformation, la donnée devenant la matière première, l’algorithme l’outil de sa fonctionnalisation. La science et la médecine sont souvent convoquées au sein du tribunal, comme productrice ou garante d’une preuve double : preuve scientifique, preuve juridique. La médecine légale et sociale naît de l’intersection du droit pénal et de la médecine. Dans le cas de l’estimation du retentissement fonctionnel des violences subies par une victime, quantifiée en nombre de jours d’incapacité totale de travail (ITT) au sens pénal, le légiste produit un certificat médical justifiant sa conclusion en termes d’ITT. Actuellement, les certificats médicaux sont souvent rédigés sous forme électronique. Les techniques dites de « big data » permettent de rassembler des certificats différents, d’en extraire de l’information et d’étayer, via un algorithme à élaborer une durée d’ITT qui prendrait en compte les différentes caractéristiques pertinentes : de la victime, de la situation de violence, des lésions… Un tel outil sera une aide à la décision et à la communication de l’ITT. Le projet de recherche Big data DROP IT porté par Thomas Lefèvre étudie les deux aspects du numérique en médecine légale : 1) la compréhension, la culture numérique et les utilisations et attentes des acteurs du juridique vis-à-vis des méthodes numériques et des algorithmes prédictifs et personnalisés et 2) aider à développer les conditions de la construction de ces outils de médecine légale personnalisée et prédictive, en particulier dans le cas de l’ITT.
Le projet s’appuiera sur l’expérience, l’expertise interdisciplinaire du service de médecine légale de l’Hôpital Jean Verdier à Bondy en matière de médecine légale du vivant et de développement de méthodes innovantes, et sur les compétences techniques d’un partenaire industriel historique, Tekliko, qui a entrepris de co-développer, avec le service de médecine et le laboratoire de recherche Iris UMR8156, une plateforme big data.

Partenaires et membres du projet

• Thomas Lefèvre

Equipe

EHESS : Iris

Mots clés

Big data, droit pénal, violences interpersonnelles, techniques prédictives