Début – 2018 | Fin – 2024
Durée – 6 ans
La spécificité des autorités de poursuite est liée à l’enjeu public de leur décision d’intenter une action judiciaire. Il importe pour elles d’analyser d’une façon plus globale l’ensemble des données relatives à leur périmètre d’intervention afin de cibler les actions les plus efficaces et les plus dissuasives.
Chef de chantier
Tom van Engers
Activités de recherche
Étude de cas
Au cours de la première année du projet, une analyse approfondie de l’un des projets phares; INDIGO est prévue. Ce projet est actuellement mené par le Service néerlandais de l’immigration.
Inventaires
Le Chantier a pour objectif de constituer un inventaire des pratiques courantes et des outils technologiques d’aide à la décision qui sont utilisés par les autorités judiciaires, ainsi que celles encore en développement. L’accent sera tout particulièrement porté sur la façon dont l’aide à la décision automatisée influence les sujets qui font l’objet des décisions et leur volonté d’accepter ces décisions.
Le deuxième inventaire énumérera des exemples des meilleures pratiques en prévention de conflits dans les organisations juridiques.
Publication des chercheurs
- Benjamin ALARIE. « Turning Standards into Rules Part 1: Using Machine Learning to Predict Tax Outcomes », (2018) 10-182 DTR.
- Benjamin ALARIE. « Turning Standards into Rules Part 4: Machine Learning and Economic Substance », (2018), 249 DTR 111.
- Benjamin ALARIE, Abdi AIDID, « Predicting Economic Substance Cases with Machine Learning », (2020) Journal of Tax Practice and Procedure.
- David RESTREPO-AMARILES, « From Computational Indicators to Law into Technologies: The Internet of Things, Data Analytics and Encoding in COVID-19 Contact Tracing Apps », International Journal of Law in Context (forthcoming).
- Benjamin ALARIE, « Ahead by a Century: Tim Edgar, Machine-Learning, and the Future of Anti-Avoidance », (2020) 68-2 CTJ 613‑629.
- Benjamin ALARIE, Bettina XUE GRIFFIN et Abdi AIDID, « Using AI to Characterize Financing Between Related Parties », (2020) Tax Notes State 915‑920.
- Benjamin ALARIE, Kim CONDON et Nasreen RAHMAN, « Unbridled Losses: Harnessing Machine Learning for Tax Analysis », (2023).
- Benjamin ALARIE, « Generative AI for Tax: Looking Back, Looking Ahead », (2024) Tax Notes Federal 1069.
- Benjamin ALARIE, Rory McCREIGHT et Cristina TUCCIARONE, « Automated Tax Planning: Who’s Liable When AI Gets It Wrong? », (2023) Tax Notes Federal 2297.
Présentations
- Frank PASCALE, « Web-conférence : New Laws of Robotics: Defending Human Expertise in the Age of AI », HumanIA, 7 décembre 2020.
- Frank Pascale (dir.), « New Laws of Robotics Defending Human Expertise in the Age of AI », Harvard University Press, (2020).
- Cassandra LAROCQUE-RIGNEY, Karl BRANTING, Kevin ASHLEY, Tom VAN ENGERS, « Web conference | AI’S Contribution to the Administration of Justice », programme virtuel du Laboratoire de cyberjustice, 15 juin 2020.
Partenaires
Ce contenu a été mis à jour le 13 août 2024 à 15 h 13 min.