Thread by @precisement

@cottinstef @GregoirePerson @Bernard_Lamon Les statistiques sont *toujours* une illusion, mais *en partie* seulement (sauf si elles sont faites sans suivre les règles : représentativité échantillon, biais ... ça arrive). Elles permettent en revanche de *tenter* de décrypter la jurisprudence.

@cottinstef @GregoirePerson @Bernard_Lamon Une statistique est une *simplification*, outrancière si elle manque de finesse (préférer les déciles ou la médiane à la moyenne, par ex.). Cette simplification permet toutefois de détecter ou prouver des tendances. 1/2

@cottinstef @GregoirePerson @Bernard_Lamon A l'heure actuelle, les stats de la justice prédictive restent fragiles car leur substrat est peu représentatif et elles nécessitent pas mal d'interprétation et d'explications. De plus, la qualité varie selon les outils.
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@cottinstef @GregoirePerson @Bernard_Lamon Pour plus d'informations, voir mon (long) billet :
Intelligence artificielle en droit : derrière la "hype", la réalité
precisement.org/blog/Intellige…

@cottinstef @GregoirePerson @Bernard_Lamon Enfin, les stats de la justice prédictive restent fragiles égalt pce que comme le souligne J. Larrègue (Droit pénal avril 2019) les applis et expériences menées nous «apprennent peu de choses sur les raisons et le sens des décisions» (sans même parler pb explicabilité résts ML).

@cottinstef @GregoirePerson @Bernard_Lamon J'oubliais: une dernière fragilité des stats de justice prédictive (cf J. Larrègue) réside, en droit *pénal* (et p-ê en dt civil - droit de garde lors divorce, voire proc. coll.), ds fait qu'elles ignorent les rech. menées en sc. sociales et de jurimetrics menées depuis années 40

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