Bibliographie sélective OHADA

Under the aegis of efficiency and neutrality, algorithmic risk-assessment tools have been rapidly inserted into the realm of pretrial justice, promising scientific and objective prediction where presumption of innocence and scarce resources are pitted against each other. Their sprawl has been uneven and confined to looser pretrial rules than would govern similar proof at trial. These systems translate miscellaneous data into scores of “risk,” inviting courts to act on what might happen rather than on what has been proven, within a process already plagued by plea bargaining, racial disparity, and institutional asymmetry. This thesis argues that such tools do not merely constitute information about the defendant; they reorder what counts as usable knowledge and who is treated as a credible knower at the weakest stage of a criminal process. The thesis lays out how scores interact with judicial decision-making; how ostensibly neutral inputs (criminal history, prior contacts, residence, employment) can re-encode social disadvantage; and how opacity and trade-secret claims frustrate fundamental rights such as due process. The doctrinal analysis clarifies the boundary between regulation and punishment under United States v. Salerno, the demands of proportionality, and the significance of the presumption of innocence when decisions are predictive. A brief technical account explains why claims of “explainability” often exceed what such models can reliably demonstrate for legal purposes, but the core argument is juridical: claims of legitimacy must be substantiated by enforceable safeguards; falling short of that, systems described as ‘explainable' or ‘fair' remain as fancy adjectives. The thesis contends that the safeguards that govern the trial must be applied earlier in the criminal process, where liberty is already fragile. Accordingly, the thesis argues for invoking evidentiary rules early on: demonstrating reliability of the tools; reasoned judicial decisions that explain how any score was weighed against case-specific facts; meaningful opportunities for defence challenge; and, where appropriate, access to independent expertise to translate model outputs without displacing judicial authorship. The researcher is of the opinion that these emphases are necessary so that pretrial decisions remain individualised and proportionate and detention retains its status as an exceptional, non-punitive measure. Finally, it defends doubt as a juridical virtue, a disciplined moment of pause that reins in the allure of algorithmic certainty and reasserts judicial responsibility, so that the presumption of innocence and liberty remains the rule even in a predictive age. Sous l'égide de l'efficacité et de la neutralité, les outils algorithmiques d'évaluation du risque ont été rapidement introduits dans le domaine de la justice pré-procès, promettant une prédiction scientifique et objective là où la présomption d'innocence et la rareté des ressources se trouvent mises en tension. Leur déploiement a été inégal et s'est inscrit dans des règles pré-procès plus souples que celles qui régiraient des éléments de preuve similaires au stade du procès. Ces systèmes traduisent des données hétérogènes en scores de « risque », invitant les juridictions à agir en fonction de ce qui pourrait advenir plutôt que de ce qui a été prouvé, au sein d'un processus déjà marqué par le plaider-coupable, les disparités raciales et les asymétries institutionnelles. La présente thèse soutient que de tels outils ne constituent pas seulement une information relative au prévenu ; ils réorganisent ce qui compte comme connaissance mobilisable et déterminent qui est traité comme un sujet crédible de savoir au stade le plus fragile de la procédure pénale. Elle expose la manière dont les scores interagissent avec la prise de décision judiciaire ; comment des variables présentées comme neutres (antécédents judiciaires, contacts antérieurs avec la police, résidence, emploi) peuvent réencoder des désavantages sociaux ; et comment l'opacité ainsi que les revendications de secret commercial entravent des droits fondamentaux tels que le droit à une procédure régulière. L'analyse doctrinale précise la frontière entre régulation et punition au regard de l'arrêt United States v. Salerno, les exigences de proportionnalité et la portée de la présomption d'innocence lorsque les décisions sont de nature prédictive. Un bref exposé technique explique pourquoi les prétentions à « l'explicabilité » excèdent souvent ce que ces modèles peuvent démontrer de manière fiable à des fins juridiques, mais l'argument central demeure juridique : les revendications de légitimité doivent être étayées par des garanties effectives ; à défaut, les systèmes qualifiés d'« explicables » ou d'« équitables » ne demeurent que des adjectifs séduisants. La thèse soutient que les garanties gouvernant le procès doivent être appliquées plus en amont dans le processus pénal, là où la liberté est déjà fragile. En conséquence, elle plaide pour une mobilisation précoce des règles de preuve : démonstration de la fiabilité des outils ; décisions judiciaires motivées expliquant la manière dont tout score a été mis en balance avec les faits propres à l'affaire ; possibilités effectives de contestation par la défense ; et, le cas échéant, accès à une expertise indépendante permettant de traduire les résultats des modèles sans se substituer à l'autorité judiciaire. La chercheuse estime que ces exigences sont nécessaires afin que les décisions pré-procès demeurent individualisées et proportionnées, et que la détention conserve son caractère exceptionnel et non punitif. Enfin, la thèse défend le doute comme une vertu juridique, moment discipliné de suspension qui tempère l'attrait de la certitude algorithmique et réaffirme la responsabilité judiciaire, afin que la présomption d'innocence et la liberté demeurent la règle, y compris à l'ère prédictive.