DataJust

Construire un référentiel d’indemnisation des préjudices corporels

  • Justice

  • Promotion 3

Ministère de la Justice, Direction des affaires civiles et du Sceau (DACS)

Paris

Data science

L’équipe

Le Ministère de la Justice, à travers sa Direction des affaires civiles et du sceau, souhaite analyser les données de la jurisprudence administrative et judiciaire sur l’indemnisation des préjudices corporels afin de mettre à disposition des victimes, des magistrats, des avocats, des assureurs et des fonds d’indemnisation un référentiel indicatif officiel, permettant de mieux évaluer financièrement les préjudices.

DataJust : garantir un traitement égalitaire et juste des demandes d’indemnisation de préjudices corporels

La problématique

Evaluer le montant de l’indemnisation d’une victime pour la réparation de son préjudice corporel est complexe à plusieurs égards : il s’agit d’une matière technique, à la frontière du droit et de la médecine légale, les acteurs sont nombreux (victimes, proches de victimes, avocats, magistrats, assureurs, fonds d’indemnisation), et ont des approches différentes. Les cas de préjudices corporels sont très variés et il n’existe pas de référentiel d’indemnisation des préjudices corporels commun à tous ces acteurs. Construite à partir de la jurisprudence administrative et judiciaire, une base recensant les montants alloués en fonction des dommages subis et de leur gravité permettrait à ces différents acteurs de mieux évaluer financièrement les préjudices et de proposer des montants plus justes aux victimes.

Celles-ci pourraient comparer en pleine connaissance de cause les offres d’indemnisation des assureurs et les montants qu’elles pourraient obtenir devant les tribunaux ; les avocats disposeraient d’informations fiables leur permettant de conseiller leurs clients ; les magistrats auraient un outil d’aide au chiffrage des préjudices grâce à un accès facilité à des jurisprudences finement ciblées.

Le défi : développer un outil d’analyse de la jurisprudence afin de constituer un référentiel fiable de l’indemnisation des préjudices corporels

Le défi se structurera autour de trois axes de travail :

  • extraire l’ensemble des décisions de justice rendues en appel concernant les préjudices corporels des bases de données JURICA (Cour de cassation) et ARIANE (Conseil d’Etat) contenant respectivement toutes les décisions de justice civiles rendues par les cours d’appel de l’ordre judiciaire, ainsi que tous les arrêts motivés des cours administratives d’appel, notamment dans les contentieux de la responsabilité hospitalière ou de la réparation des dommages survenus sur la voie publique;
  • recenser, grâce à un algorithme, les montants alloués aux victimes à titre d’indemnisation des différents chefs de préjudice corporels listés dans la nomenclature dite « Dintilhac » ;
  • élaborer un référentiel indicatif d’indemnisation diffusé au public et aux professionnels.

Ce projet s’inscrit dans le cadre de l’avant-projet de réforme de la responsabilité civile. Il est envisagé de rendre accessibles à certains acteurs, voire à tous (dans ce cas, en open data), les données des décisions de justice reliables aux résultats chiffrés d’indemnisation. Cela implique donc des précautions particulières en matière de traitement de données à caractère personnel, par exemple dans le domaine de la santé. Cette question fera l’objectif d’une expertise scientifique.

Par ailleurs, le Ministère de la Justice a répondu à un appel à projets relatifs à l’application des sciences comportementales aux politiques publiques, afin de préparer et accompagner l’introduction de cet outil et d’anticiper son impact sur le niveau d’indemnisation des victimes. Il s’agit donc pour les EIG d’intégrer une équipe pluridisciplinaire.

Des synergies seront encouragées avec les EIG accueillis au sein de la Cour de cassation dans le cadre du défi “Pseudonymiser et structurer les décisions de justice”, également porté par le Ministère de la justice.

Rétrospective

Implémenter de nouveaux outils et méthodes de travail dans l’administration, l’exemple du défi DataJust