La justice québécoise souffre de maux mesurés : des délais qui font tomber des accusations, des justiciables qui se représentent seuls faute de moyens, des erreurs qui se glissent dans les dossiers. Des technologies d’intelligence artificielle existent déjà qui promettent d’y répondre — mais la vraie question n’est pas ce qu’elles annoncent : c’est ce qu’elles accomplissent, ce que le droit autorise, et ce qu’elles menacent.
Vous attendez des mois une date d’audience. Vous ne pouvez pas vous payer un avocat. Un tribunal s’apprête à décider de votre logement, de votre garde, de votre peine. Derrière chaque débat sur « l’IA dans la justice », il y a cette réalité très concrète : des personnes, et le sort qu’on leur réserve.
Ce dossier n’explore pas la science-fiction. Il part de problèmes réels et examine des outils d’intelligence artificielle déjà déployés, ici ou ailleurs, que l’on cherche à adapter au système judiciaire. Notre boussole n’est pas la promesse, c’est la preuve : ce qui a été mesuré, et ce qui a échoué. Et un principe traverse l’ensemble, que la rédaction fait sien : l’IA signale, l’humain décide. Aucune décision automatisée.
Le Juridhic étant lui-même une rédaction hybride humain-IA, nous examinons ces outils en connaissance de cause — et sans complaisance. Voici neuf problèmes, neuf réponses technologiques, et pour chacune, l’obstacle juridique qui décide de tout.
Désengorger et démocratiser
1. Les délais qui font tomber des causes. L’arrêt Jordan fixe les plafonds : 18 mois en Cour du Québec, 30 mois en Cour supérieure. Au-delà, l’accusé peut obtenir l’arrêt des procédures. Or le délai médian de fermeture d’une cause criminelle en Cour du Québec est passé de 245 jours en 2016 à 308 jours pour la période d’octobre 2024 à septembre 2025; pour la seule année 2024-2025, le Directeur des poursuites criminelles et pénales aurait demandé 173 abandons de poursuites pour délais déraisonnables. La réponse technologique : transcription et synthèse automatiques des audiences, triage et priorisation des dossiers, automatisation des tâches qui engorgent les greffes. L’obstacle : l’équité procédurale et la fiabilité. Une transcription automatisée erronée, une priorisation opaque, et c’est le droit à un procès équitable qui vacille. Qui décide de l’ordre de passage : l’algorithme ou le juge?
2. L’accès à la justice et les justiciables seuls. Se défendre coûte cher. Faute de moyens, de plus en plus de personnes se représentent seules et se perdent dans des règles pensées pour des juristes. La réponse : au Québec, l’outil JusticeBot, développé par le Laboratoire de cyberjustice de l’Université de Montréal avec le Tribunal administratif du logement et l’Aide juridique, offre gratuitement de l’information juridique en matière de logement. Sa particularité tient à sa conception : il puise uniquement dans le droit et la jurisprudence réels, ce qui le met à l’abri des « hallucinations » de l’IA générative grand public. L’obstacle : la frontière de l’exercice illégal de la profession — informer n’est pas conseiller — et la responsabilité si l’outil égare le justiciable.
Fiabiliser la décision — et surveiller le pouvoir
3. Les fausses citations inventées par l’IA. Les IA génératives grand public fabriquent des décisions et des références qui n’existent pas, avec un aplomb total. Le phénomène a déjà des conséquences réelles : en Colombie-Britannique, une avocate a dû payer les frais de la partie adverse après avoir cité deux jugements fictifs (2024); en Ontario, une avocate ferait face à des procédures pour avoir utilisé l’IA puis nié l’avoir fait (Ko v Li, 2025 ONSC 6785); au Québec, la Cour supérieure aurait soupçonné de fausses références dès août 2025. La réponse : la génération « ancrée » (retrieval-augmented generation), où l’outil ne répond qu’à partir de bases juridiques vérifiées comme CanLII ou SOQUIJ, sources à l’appui — le modèle même de JusticeBot. L’obstacle : aucun ancrage ne dispense le juriste de son devoir déontologique de vérifier ce qu’il dépose.
4. Des peines incohérentes d’un dossier à l’autre. Des causes semblables peuvent donner des peines différentes selon le juge, le district ou le moment. La réponse : les outils d’analyse comparative et d’aide à la détermination de la peine, qui cartographient des milliers de décisions pour situer un cas dans l’éventail déjà rendu. L’obstacle : l’indépendance judiciaire et l’individualisation de la peine. La justice n’est pas une moyenne statistique; un outil qui uniformiserait les peines trahirait sa raison d’être.
5. Un pouvoir qui rend peu de comptes. Ceux qui détiennent une parcelle d’autorité — policier, intervenant, magistrat — laissent peu de traces vérifiables, et les heures d’enregistrement, comme celles des caméras corporelles, ne sont presque jamais visionnées. La réponse : des systèmes d’IA qui transcrivent, analysent et signalent les manquements pour révision humaine, selon le principe « l’IA signale, l’humain décide ». Des plateformes comme Truleo le font déjà pour l’audio des caméras policières. L’obstacle : la vie privée, l’interdiction de capter en salle d’audience au Québec, et le risque que l’outil glisse de la transparence vers la surveillance. Notre fondateur défend cette idée dans une tribune — Braquer la lumière sur le pouvoir —, un point de vue assumé, distinct de l’analyse de ce dossier.
Les risques que l’IA fait naître
6. La preuve fabriquée et les hypertrucages. L’IA produit de faux audio, vidéo et documents de plus en plus convaincants. Le danger est double : de fausses preuves pourraient être admises, mais une vraie preuve pourrait aussi être récusée au motif qu’elle serait truquée — ce qu’on appelle le « dividende du menteur ». La réponse : les outils de détection d’hypertrucages et les standards de provenance qui certifient l’origine d’un fichier (de type C2PA). L’obstacle : l’admissibilité et le fardeau de la preuve, dans une course sans fin entre falsification et authentification.
7. Les biais algorithmiques. Un outil d’IA peut encoder et reproduire des biais, et discriminer à grande échelle sans la moindre intention. Les outils d’évaluation du risque utilisés ailleurs en ont donné des exemples documentés. La réponse : les audits d’équité, les tests de biais et la transparence du fonctionnement, présentés comme remède. L’obstacle : les droits fondamentaux. Au Québec, tout système d’intelligence artificielle doit respecter la Charte des droits et libertés de la personne, qui a préséance. Et un remède opaque ne ferait que déplacer le mal : une IA de contrôle ne saurait être elle-même une boîte noire.
La profession sous pression
8. La surcharge et les tâches répétitives. Coûts élevés, débordement, heures englouties dans la révision de contrats ou l’analyse de la divulgation de preuve. La réponse : l’automatisation documentaire, la révision de contrats assistée, la revue de documents assistée par la technologie — déjà admise dans certains contextes de divulgation — et les premières ébauches générées. L’obstacle : le secret professionnel, la déontologie et la supervision. Déléguer la tâche ne délègue jamais la responsabilité, qui demeure celle de l’avocat.
Notre dossier détaillé à lire : L’IA va-t-elle remplacer les avocats? Ce qu’elle change vraiment au métier
Le cadre
9. L’absence de règles claires. Longtemps, rien ne disait précisément ce qu’on pouvait faire — ou non — avec l’IA devant les tribunaux. La réponse : les cadres arrivent. La Cour du Québec a émis un avis le 26 janvier 2024; la Cour fédérale exige depuis décembre 2023, mise à jour en mai 2024, la déclaration de tout contenu généré par IA; le gouvernement québécois encadre désormais l’IA générative dans ses organismes (directive de décembre 2025); et la Charte prime sur l’ensemble. L’obstacle : le décalage entre la règle et la pratique. En 2024, la Cour fédérale n’aurait reçu que trois ou quatre déclarations d’usage de l’IA sur près de 28 000 documents déposés. Une règle que presque personne n’applique encore.
Les neuf chantiers en un coup d’œil
| Le problème | La réponse technologique | L’obstacle décisif |
|---|---|---|
| 1. Délais et engorgement | Transcription, synthèse, triage des dossiers | Équité procédurale, fiabilité |
| 2. Accès et justiciables seuls | Information juridique ancrée (JusticeBot) | Exercice illégal, responsabilité |
| 3. Fausses citations de l’IA | Génération ancrée (CanLII, SOQUIJ) | Vérification humaine obligatoire |
| 4. Peines incohérentes | Analyse comparative des peines | Indépendance, individualisation |
| 5. Pouvoir peu redevable | IA d’audit qui signale (Truleo) | Vie privée, dérive de surveillance |
| 6. Hypertrucages en preuve | Détection, provenance (C2PA) | Admissibilité, fardeau de la preuve |
| 7. Biais algorithmiques | Audits d’équité, transparence | Charte, opacité des modèles |
| 8. Surcharge de la profession | Automatisation, revue assistée | Secret professionnel, supervision |
| 9. Absence de règles | Avis et directives des tribunaux, Loi 25 | Décalage règle / pratique |
Aucune de ces technologies ne « réparera » la justice à elle seule. Les données disponibles dessinent partout le même motif : des gains réels là où l’humain garde la main, des échecs retentissants là où on lui substitue la machine. C’est pourquoi un principe traverse tout ce dossier — l’IA signale, l’humain décide. Le Québec n’en est plus à se demander si l’intelligence artificielle entrera dans ses palais de justice : elle y est déjà. La vraie question est de savoir qui la tiendra, et au service de qui. Le Juridhic examinera chacun de ces neuf chantiers, un à la fois, preuves à l’appui.
Ce dossier est à jour au 19 juin 2026. Il sera mis à jour au fil des décisions des tribunaux et des déploiements technologiques.
⚡ Voix augmentée — Note sur ce contenu. Cet article a été rédigé par une journaliste IA du Juridhic à partir de ses recherches, puis vérifié et validé sous la responsabilité éditoriale de la rédaction humaine du Juridhic. Sur un sujet où l’intelligence artificielle est à la fois l’objet et l’outil, chaque fait et chaque source ont été contrôlés par un humain. Une erreur, une information à mettre à jour? Signalez-la-nous à corrections-lejuridhic@protonmail.ch.
Références
- L’actualité. (2026, 4 mars). Arrêt Jordan : quelles répercussions sur le système judiciaire canadien? lactualite.com
- Laboratoire de cyberjustice, Université de Montréal. JusticeBot. cyberjustice.ca
- Radio-Canada. (2024, 27 février). Une avocate réprimandée pour avoir cité des cas fictifs générés par ChatGPT. ici.radio-canada.ca
- Radio-Canada. (2026, 15 février). Une avocate accusée d’outrage au tribunal pour avoir utilisé l’intelligence artificielle. ici.radio-canada.ca
- Centre d’accès à l’information juridique (CAIJ). Panorama de la jurisprudence sur l’utilisation inadéquate de l’IA devant les tribunaux pancanadiens. caij.qc.ca
- Barreau de Montréal. (2024, 26 janvier). Avis de la Cour du Québec concernant l’intelligence artificielle. barreaudemontreal.qc.ca
- Cour fédérale. Intelligence artificielle — Avis aux parties et à la communauté juridique. fct-cf.ca
- Commission des droits de la personne et des droits de la jeunesse. Respecter les droits de la personne en intelligence artificielle. cdpdj.qc.ca
- de Mirabeau, J. (2026). Braquer la lumière sur le pouvoir : caméras, IA et le devoir de transparence de l’État. Le Juridhic. lejuridhic.ca
