Prédiction des décisions judiciaires

La prédiction des décisions judiciaires est une approche d'apprentissage automatique qui prévoit les décisions des tribunaux et les issues judiciaires en se basant sur les caractéristiques des affaires, les précédents juridiques et les particularités des juges. Lancée par Daniel Katz et ses collègues en 2017 avec leur célèbre modèle de prédiction de la Cour suprême des États-Unis, cette méthode applique l'apprentissage supervisé à de vastes ensembles de données de décisions judiciaires numérisées pour identifier les schémas de prise de décision des juges. La prédiction des décisions judiciaires s'est depuis étendue aux cours d'appel, aux tribunaux de première instance et aux tribunaux internationaux, permettant aux professionnels du droit d'anticiper les issues des affaires et de prendre des décisions stratégiques en matière de litige.