Le potentiel de l'IA pour améliorer la prise de décision en matière d'asile

Environ 26,6 millions de personnes étaient des réfugiés et 4,4 millions étaient des demandeurs d'Asile à la mi-2021. Un enjeu central pour gérer cette situation mondiale est le processus de décision sur qui obtient le statut de réfugié et qui ne l'obtient pas. Ce processus s'appelle la détermination du statut de réfugié.

Des recherches montrent que prédire l'issue de ces demandes peut être étonnamment précis, atteignant souvent entre 70 % et 90 % de précision. Des techniques avancées analysent des textes provenant de divers domaines juridiques, y compris les affaires de réfugiés. Certaines études ont même pu prédire les résultats uniquement en se basant sur l'identité du juge. De plus, de nombreux facteurs utilisés dans ces prédictions ne sont pas liés aux affaires elles-mêmes, mais proviennent d'influences extérieures, comme des reportages ou même la météo le jour de l'audience.

Les jugements humains sont souvent affectés par ces facteurs externes, ce qui entraîne des incohérences. Par exemple, deux juges peuvent prendre des décisions différentes sur la même demande. Ce concept, appelé "Bruit", souligne comment les facteurs externes peuvent déformer la prise de décision.

#Le rôle de l'apprentissage machine

Cette étude examine comment l'apprentissage machine pourrait aider à réduire le bruit et ainsi rendre le processus de détermination du statut de réfugié plus juste. On ne dit pas que les algorithmes devraient remplacer complètement le jugement humain ; plutôt, on pense qu'ils peuvent compléter la prise de décision humaine pour améliorer la qualité des jugements.

En utilisant des outils d'apprentissage machine, on peut s'assurer que des affaires similaires aboutissent à des résultats similaires. Cette approche vise à réduire l'imprévisibilité et l'injustice qui découlent souvent du jugement humain. On examine spécifiquement comment ces outils peuvent être utilisés au Canada et aux États-Unis.

#Comprendre le droit des réfugiés

Le droit des réfugiés fait partie du droit international et est étroitement lié aux droits de l'homme. Pour être reconnu comme réfugié, une personne doit montrer une "peur fondée de persécution". Cela peut être basé sur des facteurs comme la race, la religion, la nationalité, l'appartenance à un groupe social ou les opinions politiques.

Les juges prennent des décisions sur la base d'entretiens, d'audiences et de demandes écrites. Ces demandes sont souvent préparées avec l'aide de diverses organisations, y compris des ONG et des travailleurs de cas. Une partie critique de l'évaluation est l'évaluation de la crédibilité du demandeur par le juge.

#Perspective historique sur l'IA dans les systèmes juridiques

L'utilisation de l'IA dans les systèmes juridiques n'est pas nouvelle. Elle a commencé il y a plusieurs décennies avec des systèmes experts basés sur des règles prédéfinies. De nos jours, les applications d'IA aident avec le contrôle des frontières et les tâches de migration, comme prédire les flux migratoires et traiter les demandes de visa.

Depuis 2019, le HCR développe sa base de données, RefWorld, qui compile des affaires, des lois et des rapports liés au statut de réfugié. Les améliorations apportées à cette plateforme incluent de meilleures capacités de recherche et l'extraction d'informations pertinentes pour les professionnels du droit.

#Défis de l'IA dans la prise de décisions juridiques

Lorsque l'on introduit l'IA dans le domaine juridique, divers défis se posent. Certains d'entre eux incluent des limitations techniques, la nécessité de disposer de données significatives, des préoccupations concernant l'équité dans la prise de décisions et le risque de reproduire des biais existants. Il y a aussi des préoccupations en matière de confidentialité concernant l'impact de l'IA sur le processus juridique.

Bien que la recherche sur l'IA en droit international, en particulier le droit des réfugiés, soit limitée, des études plus larges sur l'IA juridique fournissent des informations utiles.

#Bruit dans les décisions juridiques

Pour cette analyse, on se concentre sur le bruit qui peut affecter les décisions d'asile. Le bruit peut être compris comme une randomité non désirée qui conduit à des résultats incohérents. Trois types de bruit peuvent être identifiés :

1. Bruit occasionnel : des facteurs externes comme le moment et le lieu des audiences.
2. Bruit de niveau : différents juges peuvent arriver à des conclusions différentes sur la même affaire.
3. Bruit de modèle : les juges peuvent être influencés par divers facteurs de manières différentes.

Bien que le biais dans les décisions juridiques ait été bien étudié, il est essentiel de le distinguer du bruit. Les biais suivent généralement un schéma reconnaissable, tandis que le bruit est moins prévisible et plus difficile à identifier.

#Objectifs de la recherche

L'objectif principal ici est de trouver des moyens d'améliorer les décisions en matière de détermination du statut de réfugié. L'accent est mis sur les aspects cognitifs de la prise de décision plutôt que sur les facteurs institutionnels plus larges. En combinant des outils d'IA avec le jugement humain, on espère réduire le bruit dans ces décisions.

Avec la compréhension que les algorithmes peuvent ne pas éliminer les biais, ils peuvent néanmoins aider à atténuer le bruit. Cette coopération peut mener à des décisions plus justes, en tirant parti des forces de l'intuition humaine et des capacités de traitement des machines.

#Évaluation des décisions d'asile

Les décisions d'asile reposent sur des critères juridiques explicites dérivés d'accords internationaux. Les demandeurs doivent montrer des raisons valables de demander le statut de réfugié. Bien qu'il existe des normes pour les décisions, le processus n'est pas simple. Des facteurs tels que le parcours d'une personne, les barrières linguistiques et les expériences traumatisantes peuvent rendre l'évaluation de la crédibilité difficile.

Une "bonne" décision devrait être en accord avec les lois locales et les accords internationaux. L'équité dans les décisions est essentielle, tout comme la cohérence avec les rapports de pays décrivant les conditions dans le pays d'origine du demandeur.

#Variabilité et influences externes dans les décisions

Des recherches ont montré qu'il existe une variabilité dans les décisions d'asile, indiquant que les résultats peuvent dépendre fortement de facteurs externes. Par exemple, des études aux États-Unis ont révélé qu'une part significative des résultats était corrélée à des éléments externes plutôt qu'à des faits spécifiques à l'affaire.

Une étude a utilisé 137 caractéristiques pour prédire les résultats d'asile, révélant que seulement 20 % des informations provenaient directement de l'affaire elle-même, tandis que les 80 % restants venaient d'influences externes. Une autre étude a trouvé qu'une seule caractéristique, comme l'identité du juge, pouvait donner une précision de 71 % dans les prédictions.

#Raisons potentielles d'incohérences dans les résultats

Plusieurs hypothèses peuvent expliquer les incohérences dans les résultats d'asile. Notamment, l'identité du juge peut grandement influencer la décision. Certains juges peuvent avoir un taux d'approbation élevé pour les demandes d'asile, tandis que d'autres peuvent rejeter presque toutes les demandes.

Un autre facteur peut être la surcharge cognitive, où les juges font face à trop d'informations et ont du mal à prendre de bonnes décisions. Les algorithmes pourraient aider en réduisant la Charge Cognitive des juges, leur permettant de se concentrer sur les aspects critiques de chaque affaire.

Il est également possible que les juges s'appuient sur des raccourcis, se concentrant principalement sur les rapports de pays au lieu de considérer tous les détails spécifiques de chaque affaire.

#Approches pour améliorer le raisonnement juridique

Améliorer le raisonnement humain avec des outils d'IA nécessite de décomposer la prise de décision juridique en étapes compréhensibles. Cela signifie identifier des processus logiques pouvant être reproduits par des machines. Bien que cette tâche soit complexe, deux voies principales peuvent être explorées :

1. Évaluation des alternatives : Comparer les risques de ne pas accorder l'asile à quelqu'un qui y a droit face aux risques de l'accorder à quelqu'un qui n'y a pas droit.

2. Utilisation de précédents : Faire confiance à l'expérience des juges pour guider leur raisonnement en se basant sur des affaires passées.

L'accent sur l'analogie suggère que des affaires similaires devraient entraîner des décisions similaires, ce qui soutient l'idée d'analyse prédictive et d'utilisation des décisions passées pour éclairer les jugements actuels.

#Avantages des outils basés sur les données

L'utilisation de l'IA dans des contextes juridiques a plusieurs fonctionnalités :

• Les outils de prédiction juridique peuvent prévoir les résultats des affaires.
• Une gestion efficace des bases de données peut organiser les textes juridiques pertinents.
• La récupération d'informations peut aider à trouver rapidement la documentation nécessaire.
• L'analyse de similarité peut aider à identifier des affaires passées pertinentes.

#Mesurer le bruit

Pour mesurer le bruit, nous avons besoin de plusieurs points de données. Cela implique d'analyser les décisions de divers juges afin d'identifier le bruit interpersonnel. Pour le bruit intrapersonnel, on peut demander aux juges de réévaluer des affaires pour vérifier la cohérence de leurs jugements.

#Expériences proposées pour réduire le bruit

On propose d'utiliser les fonctionnalités de l'IA pour soutenir la prise de décision dans les cas d'asile. Cela inclut :

1. Évaluation des influences externes : Utiliser des modèles prédictifs pour identifier quels facteurs externes affectent le plus les décisions.
2. Soutenir les capacités cognitives : Organiser les informations de la base de données pour simplifier l'accès aux textes juridiques pertinents et résumer les demandes pour mettre en avant les arguments clés.
3. Associer les cas avec les rapports : Vérifier le lien entre les antécédents des demandeurs et les résultats de leurs affaires par rapport aux rapports de pays.

#Conclusion

Cette exploration souligne que, bien que l'IA ne devrait pas remplacer le jugement humain dans l'adjudication du statut de réfugié, elle peut soutenir les processus de prise de décision. L'équilibre entre les capacités de l'IA et le raisonnement humain peut conduire à des résultats plus justes et cohérents, renforçant la confiance entre les demandeurs d'asile et les professionnels du droit.