Emma Lunardi & Zoé Schwindt, Étude de l’admissibilité de la preuve immersive partiellement générée par l’IA au Québec et à l’international, 2025, 18p., Document de travail n°39
Dans ce rapport, nous explorons l’admissibilité des preuves immersives en 3D, partiellement générée par intelligence artificielle, dans les procédures judiciaires au Québec et à l’étranger. Celui-ci s’inscrit dans le cadre de notre projet visant à implémenter des représentations immersives en 3D de preuves dans des casques de réalité virtuelle, afin d’améliorer le déroulement des procès. Bien que le concept de preuve immersive existe depuis une quarantaine d’années, celui-ci a pris, par le passé, davantage la forme de représentations visuelles conçues par des parties et des experts afin d’illustrer leurs faits. Aujourd’hui, avec la génération en 3D des preuves et leur éventuelle altération par l’IA, nous souhaitons aller plus loin.
L’étude porte, dans un premier temps, sur le régime d’admission des preuves au Québec et particulièrement à la lumière des principes qui concernent les preuves électroniques, contenus dans la Loi concernant le cadre judiciaire des technologies de l’information (LCCJTI). Divers critères sont ainsi présentés notamment concernant l’évaluation de l’authenticité, de l’intégrité des documents présentés en preuve et finalement de leur fiabilité. Face à ces différents critères, nous avons par la suite discuté de la manière dont ces règles pourraient être satisfaites par les preuves immersives partiellement générées par l’IA. Dès lors divers défis ont été relevés, notamment en matière de transparence de l’IA utilisée pour la génération de parties potentiellement manquantes de la preuve dans les ressources, mais aussi les questions de partialité et de manipulation de la preuve.
Puis dans un second temps, nous nous sommes intéressés aux régimes étrangers en matière d’admission de la preuve, en particulier ceux des États-Unis et du Royaume-Uni, afin de déterminer si ces derniers sont plus enclins à admettre les preuves immersives partiellement générées par IA. Dans ces derniers, nous avons distingué différents niveaux de preuves étant soumis à différents critères d’admissibilité, un système qui pourrait plus facilement admettre nos preuves. Toutefois nous avons relevé que malgré des caractéristiques, telles que celle-ci, qui sont très intéressantes dans le cadre de notre étude, des enjeux persistent sur la fiabilité de l’IA de manière générale, la force probante que de telles preuves peuvent avoir et le manque d’études réalisées à ce sujet.
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Ce contenu a été mis à jour le 11 avril 2025 à 11 h 41 min.
