Une évaluation quantitative de la médiation/conciliation comme processus d’amélioration de l’efficacité de l’appareil judiciaire

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MELO, Magaly Abreu de Andrade Palhares de [1], MELO, Luis Alberto Martins Palhares de [2], CALDAS, Camilo Onoda [3]

MELO, Magaly Abreu de Andrade Palhares de. MELO, Luis Alberto Martins Palhares de. CALDAS, Camilo Onoda. Une évaluation quantitative de la médiation/conciliation comme processus d’amélioration de l’efficacité de l’appareil judiciaire. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. An 06, Ed. 06, Vol. 17, p. 129 à 155. Juin 2021. ISSN: 2448-0959, Lien d’accès: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/droit/appareil-judiciaire

RÉSUMÉ

Le Pouvoir Judiciaire est un organe demandé par la société brésilienne pour la résolution des conflits de natures les plus diverses et, par conséquent, il faut un temps considérable pour finaliser les litiges. Une façon d’accélérer les processus judiciaires peut être par le biais de procédures de médiation et de conciliation, qui sont devenues des politiques publiques à travers les préceptes de la résolution CNJ 125/2010, le nouveau code de procédure civile de 2015 et la loi sur la médiation (loi n° 13 140/2015). Ce travail visait à évaluer et à enquêter sur l’efficacité de la médiation/conciliation en relation avec la résolution des conflits des affaires traitées au Tribunal de Première Instance du TJSP, du TJRJ et du TJPI. Fondamentalement, l’évaluation réalisée a considéré des estimations de la probabilité d’occurrence de l’heure de clôture des processus traités via la médiation/conciliation et ces valeurs estimées ont été appliquées aux données réelles des processus traités (ou encore en cours) dans les tribunaux dans la période allant de 2013 à 2019, réalisant ainsi une simulation de l’étendue de la durée du processus jusqu’à sa clôture définitive. Les résultats de la simulation ont montré une amélioration raisonnable de l’efficacité de la résolution des conflits, évaluée quantitativement en termes de réduction (1) du temps de clôture du processus, (2) de la charge de processus/juge/année et (3) de la charge de processus/serveur /année. A titre de recommandation, il a été suggéré que des études supplémentaires soient menées pour évaluer l’efficacité via la médiation/conciliation avec d’autres données (coûts de procédure, personnel, tribunal, etc.) pour améliorer la robustesse de l’évaluation de la médiation/conciliation.

Mots-clés: Médiation, Conciliation, Efficacité du pouvoir judiciaire, Rapidité des procédures judiciaires.

INTRODUCTION

Le pouvoir judiciaire est une agence extrêmement demandée par la société brésilienne pour la gestion / résolution des conflits de diverses natures: travail, civil, consumériste, criminel, fisc, etc. Cette demande exacerbée provoque un encombré naturel des processus avec une lenteur à les juger.

Il est notoire le slogan populaire qui affirme que « la justice est longue, mais pas échoue ». Cela signale, d’une certaine manière, un stéréotype social lié à la justice. C’est l’image que le travail de la justice se déroule lentement.

Selon les arguments avancés par Rutckeviski (2002), l’image selon laquelle la justice ne suit pas l’évolution de notre époque peut être prouvée par le retard dans la résolution des conflits demandés. Le manque de rapidité procédurale est donc l’une des plus grandes difficultés rencontrées aujourd’hui en raison de la densité et de la traînée du cadre judiciaire.

Selon Alvim (2003), l’absence intrinsèque de la structure organisationnelle du pouvoir judiciaire est l’un des responsables de la lenteur des procès qui lui sont présentés.

Et en fait, plusieurs auteurs font allusion à la lenteur de la justice. Par exemple, Rutckeviski (2002) fait le commentaire selon lequel « le manque de rapidité procédurale est l’une des plus grandes difficultés rencontrées aujourd’hui en raison de la densité et de la traînée du système judiciaire ». Alvim (2003) commente cette lenteur de la justice en considérant que « l’absence intrinsèque de la structure organisationnelle du pouvoir judiciaire est l’un des responsables de la lenteur des procès qui lui sont présentés ».

Ainsi, les actions visant à accélérer le processus judiciaire lui-même peuvent contribuer considérablement à son efficacité. Dans ce contexte, les mécanismes appropriés/alternatifs de règlement des conflits, de médiation/conciliation/arbitrage, sont des suggestions viables pour harmoniser et accélérer les procédures favorisant en conséquence le déconfinement du système judiciaire, par exemple, comme dans le cas de la médiation.

La médiation et la conciliation, bien qu’elles soient considérées comme des mécanismes contemporains et alternatifs au pouvoir judiciaire, ont certaines de leurs citations rapportées à l’époque de Confucius, mais sont devenues pour l’essentiel des politiques publiques grâce aux diktats de la résolution 125/2010 du CNJ, du nouveau Code de procédure civile 2015 et de la loi sur la médiation (loi n° 13.140/2015).

En tant que politique publique, la médiation et la conciliation étaient exigées et corroborées avec la mise en place des Centres judiciaires de résolution des conflits – CEJUSC et conjointement et conformément à l’émergence de structures d’appui extrajudiciaire, telles que les Chambres et les Services extrajudiciaires, ainsi que pour la encourager le travail de professionnels indépendants, appelés médiateurs ad hoc.

Ainsi, la médiation/conciliation peut être une alternative pour accélérer les processus, assurant ainsi l’efficacité dans la résolution des conflits/procédures judiciaires en ce qui concerne le temps et l’allocation des ressources humaines utilisées pour dissiper les litiges judiciaires.

Cette étude visait à étudier l’efficacité de la médiation/conciliation en ce qui concerne la résolution des conflits d’affaires traitées par la Cour en première instance. Dans le cadre de ce travail, l’efficience a été évaluée quantitativement à l’aide de quatre indicateurs : (1) la durée du processus; (2) l’index du nombre de causes traitées par un magistrat au cours d’une année donnée; (3) l’index du nombre de causes traitées par serveur exploité dans la zone du 1er degré au cours d’une année donnée et (4) le taux annuel de clôture des procédures en cours.

Fondamentalement, l’évaluation faite dans ce travail consistait à considérer les estimations de la probabilité d’occurrence du temps de clôture des cas traités par médiation / conciliation et à appliquer ces valeurs estimées aux données réelles des affaires traitées (ou toujours en instance) devant les tribunaux au cours de la période de 2013 à 2019, effectuant ainsi une simulation de la portée de la durée du processus jusqu’à sa clôture définitive. Les procédures suivantes sont présentées.

MATÉRIAUX ET MÉTHODES

Une façon d’examiner l’efficacité du fonctionnement du système judiciaire est d’évaluer la vitesse du cycle de vie des processus qui sont traités dans le contexte de la justice pour résoudre les conflits et, certainement, plus le cycle de vie du processus est court (jusqu’à sa clôture définitive), meilleure est la performance du travail de la sphère judiciaire C’est. l’efficacité et une plus grande efficience de ce travail. Et a priori, ce qui est postulé dans ce travail, c’est le fait que la médiation et /ou la conciliation sont des processus qui offrent généralement un temps de cycle de vie plus court, par rapport aux processus de résolution par les « voies traditionnelles » de la justice.

Pour mesurer l’efficacité de la médiation/conciliation, des cas de première instance ont été choisis, car déjà à ce stade, le système judiciaire est en quelque sorte déclenché et, par conséquent, il est possible de mener l’enquête sur l’efficacité de la procédure de conciliation.

Les données de base pour la préparation de ce travail proviennent de deux sources de données : (1) les données de recherche du CNJ (2019) et (2) les données de la série historique de 2013 à 2019, disponibles sur le site Web du CNJ (CNJ, 2021). Dans ce qui suit sont citées les données de ces sources utilisées dans ce travail.

LES DONNÉES DU CNJ (2019)

Dans CNJ (2019), une étude a été menée dans le but d’«enquêter sur le flux et la forme de gestion des processus de justice au premier degré de l’État (salles et tribunaux de l’intérieur et de la capitale), en ce qui concerne l’existence de la conciliation et / ou de la médiation ». (CNJ,2019, p.19). Dans la phase de collecte de données, les auteurs ont effectué une procédure d’évaluation automatisée (exploration de textes) des documents de décisions judiciaires publiés sur les sites Web des cours de justice des États de Rio de Janeiro (TJRJ) et de São Paulo (TJSP) se référant aux processus initialisés et finalisés entre janvier 2013 et décembre 2017, et des documents de la Cour de justice du Piauí (TJPI) des processus de 2016 et 2017.

Le processus d’exploration de texte mis en œuvre par les auteurs consistait essentiellement à appliquer des recherches dans les textes numérisés:

d’un mot-clé qui identifie la finalisation des processus après une procédure de conciliation ou de médiation (…) ainsi, les procédés dans lesquels l’expression « homologué » ou l’une de ses variantes (« homologue ») ont été recherchés (CNJ, 2019, p. 43).

Les auteurs font la distinction entre les « procédés approuvés » et les « procédés non approuvés ». Les auteurs considèrent que selon le contexte de la recherche,

il est considéré que la procédure finalisée par un jugement d’homologation a fait l’objet d’une sorte de médiation ou de conciliation et, même si le processus s’est déroulé en dehors du pouvoir judiciaire (dans le bureau des avocats, par exemple), la machine judiciaire a été déplacée et, par conséquent, a joué un certain rôle dans l’issue du processus (CNJ, 2019, p. 92).

Sur la base du processus d’exploration de données, les auteurs ont estimé le pourcentage de processus approuvés et le pourcentage de processus non approuvés dans le TJPI, le TJRJ et le TJSP, où un processus approuvé, pour les auteurs, est un processus qui a eu un certain type de médiation/ conciliation. L’une des procédures a fourni l’estimation du taux de processus approuvés des processus sous la juridiction du TJPI, du TJRJ et du TJPI. Pour cela, les auteurs ont évalué les processus de 91, 81 et 317 municipalités de Piauí, Rio de Janeiro et São Paulo respectivement. Les données résumées des résultats obtenus sont présentées dans le tableau 1.

Tableau 1 – Taux de processus approuvés dans le cas des processus de 91, 81 et 317 municipalités de Piauí, Rio de Janeiro et São Paulo, respectivement

UF Nombre de communes évaluées Période d’évaluation Processus finis évalués Processus approuvés Processus approuvés

(%)

PI 91 2016 et 2017 92.236 1.908 2,07 %
RJ 81 2013 à 2017 11.554.778 147.663 1,28 %
SP 317 2013 à 2017 9.635.190 772.950 8,02 %

Source : Préparé par les auteurs à partir des tableaux 3, 9 et 12 du CNJ (2019).

De plus, les auteurs ont également effectué des travaux pour estimer le temps de clôture des processus approuvés et non approuvés. Et ce sont les données de ce travail qui servent de base pour, dans ce présent travail, utiliser les estimations de la probabilité d’occurrence de l’heure de clôture des processus traités via la médiation/conciliation.

À cette fin, les auteurs ont évalué la durée des processus (mesurée en jours) sur la base d’un échantillon de 256 056 processus de 17 municipalités, cinq de Piauí, huit de São Paulo et quatre de Rio de Janeiro. Dans le jargon statistique, la variable étudiée temps de la durée du processus est considérée comme une variable aléatoire. Désignons cette variable par Y. Les auteurs ont considéré la variable Y (durée du temps) des processus approuvés et non approuvés parmi les 256 056 processus par état (PI, RJ et SP) et ont développé six estimateurs de fonction de probabilité pour cette variable : (1) la distribution de Y pour les processus approuvés au Piauí ; (2) la distribution de Y pour les procédés non approuvés au Piauí ; (3) la distribution de Y pour les processus approuvés à Rio de Janeiro ; (4) la distribution de Y pour les processus non ratifiés à Rio de Janeiro ; (5) la répartition des Y pour les processus ratifiés à São Paulo et (6) la répartition des Y pour les processus non ratifiés à São Paulo.

Dans la figure 21 du CNJ (2019, p. 101), les graphiques des six distributions de probabilité de Y sont présentés et, dans ce travail, dans la figure 1, à titre d’illustration, les graphiques de la distribution de probabilité de Y pour les processus homologués et non homologués dans l’État de Piauí des cinq municipalités de Piauí dont la durée a été étudiée sont présentés.

Dans la figure 1, les graphiques à gauche ci-dessus et ci-dessous sont des images de la figure 21 (CNJ, 2019, p.101) et à droite ci-dessus et ci-dessous, ils montrent la fonction de densité de la variable Y pour les processus approuvés et non approuvés dans Piauí, respectivement, mettant en évidence les zones temporelles d’une durée d’un an (0 à 365 jours), deux ans (366 à 730 jours), trois ans (731 à 1095 jours), quatre ans (1096 à 1460 jours), cinq ans (1461 à 1825 jours) et six ans ou plus (à partir de 1826). Ces graphiques sur la droite mettent en évidence ces intervalles de 365 jours tels qu’ils ont été utilisés dans le cadre de ce travail.

Figure 1 – Graphiques de distribution de probabilité de la variable aléatoire Y = durée du processus (mesurée en jours) pour les processus approuvés et non approuvés dans l’état de Piauí.

Source : préparé par les auteurs sur la base de la figure 21 du CNJ (2019, p. 101).

Sur la base de l’image de ces graphiques, des estimations de probabilité de Y ont été faites pour des intervalles de temps de 365 jours. Dans le tableau 2, ces valeurs estimées sont présentées, en soulignant encore une fois qu’elles proviennent des 256 056 processus considérés pour évaluer la durée de chaque processus.

Tableau 2 – Probabilité de durée en années des 256 056 processus approuvés et non homologués de 17 municipalités de Piauí (5), Rio de Janeiro (4) et São Paulo (8)

Probabilité de terminer le processus
UF Clôture du processus 1 à

365 jours

(1 an)

366 a

730 jours

(2 ans)

731 a

1095 jours

(3 ans)

1096 à

1460 jours

(4 ans)

1461 a

1825 jours

(5 ans)

≥ 1826

Jours

(≥ 6 ans)

PI approuvé 0,08378 0,26254 0,30370 0,20701 0,11349 0,02947
PI Non approuvé 0,11031 0,12678 0,18942 0,19666 0,21338 0,16346
RJ approuvé 0,26445 0,31739 0,22030 0,12296 0,06782 0,00707
RJ Non approuvé 0,25121 0,21401 0,16586 0,12153 0,11159 0,13580
SP approuvé 0,43516 0,32410 0,14317 0,06840 0,02476 0,00441
SP Non approuvé 0,19311 0,17613 0,15813 0,16624 0,14952 0,15687

Source : préparé par les auteurs sur la base de la figure 21 du CNJ (2019, p. 101).

Sur la base du tableau 2, vous pouvez estimer la probabilité de fermer un processus donné à des intervalles de temps d’un an. Par exemple, l’estimation de la probabilité qu’un processus approuvé à Rio de Janeiro se termine dans trois ans (entre 731 et 1095 jours) est la suivante :

P (Y = 3) = 0,22030 = 22,03 %.                                                                  (1)

Dans le jargon statistique, la variable aléatoire est Y (durée en jours du processus) et nous considérons maintenant cette variable mesurée en années (intervalles de 365 jours). Ainsi, en (1) il est indiqué, dans le jargon statistique, que la probabilité que Y soit de trois ans (entre 731 et 1095 jours) est de 22,03 %.

Prenons un autre exemple, la probabilité qu’un processus non approuvé à São Paulo se termine dans quatre ans (entre 1096 et 1460 jours) serait écrite dans le jargon statistique tel que présenté au point (2).

P (Y = 4) = 0,16624 = 16,624 % ≈ 16,62 %.                                               (2)

En d’autres termes, selon le tableau 2, on peut dire qu’un processus de première instance à São Paulo qui n’est pas approuvé a une probabilité de 16,62 % de se terminer en quatre ans (entre 1096 et 1460 jours). En supposant qu’un jour donné, il y ait un record de n = 200 nouveaux cas de premier degré à São Paulo qui ne seront pas approuvés. Ainsi, sur ces n = 200 cas, on s’attend à ce que 200 * 16,62 % = 33,24 cas soient résolus en seulement quatre ans (entre 1096 et 1460 jours). Dans le jargon statistique, il est dit que « la valeur attendue (espoir) pour Y = 4 est de 33,24 cas » et il est écrit (3).

E (Y = 4) = 200 * 16,62 % = 33,24 cas.                                                      (3)

Ce sont ces valeurs du tableau 2 qui sont utilisées dans la simulation de la présente étude comme estimateurs de la probabilité de fermeture dans un temps donné t, d’un procédé approuvé ou non approuvé à São Paulo, Rio de Janeiro et Piauí.

LES DONNÉES DU CNJ (2021)

La base de données du CNJ (2021) contient plusieurs séries historiques de divers organes de justice, y compris des données provenant du TJPI, du TJRJ et du TJSP. En plus de calculer les indicateurs de ce travail, il est nécessaire de disposer de données sur le personnel des magistrats et des fonctionnaires des tribunaux et la base de données susmentionnée contient cette série historique.

Aux fins de ce travail, trois variables ont été consultées à partir des séries historiques de 2013 à 2019 du TJRJ et du TJSP et à partir des séries historiques de 2016 à 2019 pour le TJPI. Ces périodes ont été choisies parce que Rio de Janeiro et São Paulo ont fait évaluer les processus par CNJ (2019) de 2013 à 2017 et pour Piauí les processus évalués étaient de 2016 et 2017. Les variables utilisées sont présentées au tableau 3.

Tableau 3 – variables de la série historique de 2013 à 2019 du CNJ (2021) utilisées

Code de variable dans la base de données CNJ Description de la variable
cn1 Nouveaux cas au 1er degré survenus au cours de l’année
mag Nombre total de magistrats disponibles (au cours de l’année)
sajud1 Nombre total de serveurs dans la zone judiciaire du 1er degré au cours de l’année

Source : préparé par les auteurs sur la base de la figure 21 du CNJ (2019, p. 101).

Sur la base de ces trois variables recueillies de 2013 à 2019 et sur les valeurs estimées de probabilité de temps de fin du cycle de vie des processus présentées au tableau 2, les simulations de la dynamique du temps de fermeture du procédé ont été effectuées.

SIMULATION DE LA DYNAMIQUE TEMPORELLE DE FIN DE PROCESSUS

Les tableaux 1 et 2 montrent le taux de processus approuvés (et non approuvés indirectement) et la probabilité de clôturer un dossier dans un, deux, trois, quatre, cinq ans et six ans ou plus. Avec ces données, il est possible de simuler la dynamique temporelle des processus qui étaient effectivement de nouveaux cas de premier degré pour le TJPI, le TJRJ et le TJSP, dont les valeurs sont disponibles dans la base de données du CNJ (2021).

Afin d’évaluer la dynamique temporelle de la clôture des cas, seules les données réelles des nouveaux cas de 2013 à 2109 pour la TJRJ et le TJSP et seulement les nouveaux cas de 2016 et 2017 de l’IPGC ont été prises en compte. Par conséquent, les processus amorcés avant 2013 pour le TJRJ et le TJSP n’ont pas été calculés, ni les processus amorcés avant 2016 pour le TJPI.

Ainsi, nous avons consulté les dossiers des nouveaux cas de premier degré survenus entre 2013 et 2019 dans le TJRJ et le TJSP et les cas survenus de 2016 à 2019 dans le TJPI. Ensuite, l’estimation de chaque « lot » de nouveaux cas au cours de l’année a été calculée, du pourcentage de fermeture « homologuée » (faite par médiation/conciliation) et de fermeture « non approuvée » en fonction des pourcentages d’approbation présentés dans le tableau 1. Ensuite, la durée de chaque procédé approuvé et non homologué a été estimée, d’après le tableau 2, pour chacun des procédés. Enfin, l’estimation des processus en cours de l’année en question a été calculée pour chaque année. Pour une meilleure compréhension, voici la procédure effectuée pour les données du PSSJ. Cette procédure était la même pour le TJRJ et le TJPI.

Dans un premier temps, à titre d’exemple, prenons le résultat du nombre de nouveaux cas de premier degré en 2013 de la TJSP. Ces données proviennent de la variable cn1 mentionnée dans le tableau 3. Selon CNJ (2021), il y a eu N = 4 188 012 nouveaux cas de premier degré en 2013. Sur la base du tableau 1, à São Paulo, on estime que 8,02 % des cas sont résolus avec statut « approuvé » et les autres sont résolus avec le statut « non approuvé ». Ainsi, compte tenu de ce taux, on s’attend à ce que sur les 4 188 012 processus, H = 4 188 012 * 8,02 % = 335 878,56 ≈ 335 879 cas approuvés et NH = NH = 4 188 012 – 335 879 = 3 852 surviennent. 133 cas non approuvés. Le tableau 4 présente les estimations pour les cas approuvés (H) et non approuvés (NH) des nouveaux cas de premier degré enregistrés dans le TJSP de 2013 à 2019.

Tableau 4 – Nouveaux cas du premier degré des années 2013 à 2019 du TJSP et valeurs attendues des cas approuvés et non approuvés

(A) (B) (C)
Année Nouveaux cas du 1er degré (N)

(cn1)

Processus approuvés (H)
(Valeur attendue : 8,02 %)
Processus non approuvés (NH)

(Valeur attendue : 91,98 %)

2013 4.188.012 335.879 3.852.133
2014 4.180.691 335.291 3.845.400
2015 3.204.471 256.999 2.947.472
2016 3.624.887 290.716 3.334.171
2017 4.005.941 321.276 3.684.665
2018 3.843.648 308.261 3.535.387
2019 3.925.116 314.794 3.610.322

note.: (A) Données obtenues du CNJ (2021) (B) Proportion de cas approuvés dans le TJSP: 8,02% (Voir tableau 1) (C) Proportion de processus non approuvés dans le TJSP: 91,98% (Voir tableau 1) Source: préparé par les auteurs.

Ensuite, il est souhaitable d’estimer, pour chacun des nouveaux cas de chaque année, combien de temps il se terminera. Pour effectuer cette estimation, le tableau 2 a été utilisé, où une estimation de la fermeture d’un procédé est estimée en un, deux, trois, quatre, cinq et six ans ou plus. Par exemple, considérons le N = 4 188 012 nouveaux cas au premier degré qui sont entrés dans le TJSP en 2013. De ce nombre, 335 879 devraient être approuvés et les 3 852 133 autres ne le sont pas.

Ainsi, on a pu estimer le nombre de processus approuvés à São Paulo avec fermeture en un an (entre 1 et 365 jours), en multipliant simplement le H = 335 879 nouveaux cas (attendus) approuvés par la probabilité de fermeture dans un an, ce qui, comme on peut le voir dans le tableau 2, vaut 0,43516 ≈ 43,52%. Ainsi, sur les 335 879 cas qui devraient être réglés par approbation, on s’attend à ce que 335 879 * 43,52 % = 146 174,54 ≈ 146 175 cas soient fermés en un an. Et il en est de même pour les autres valeurs des nouveaux cas.

Cependant, dans ce travail, nous avons choisi d’effectuer un tirage au sort pour simuler l’heure de clôture de chaque processus approuvé et non approuvé en fonction des valeurs de probabilité présentées dans le tableau 2. Le logiciel statistique R (2019) a été utilisé pour effectuer les dessins, en utilisant si la fonction sample dudit logiciel. Dans la figure 2, à titre d’illustration, le code en langue R utilisé pour l’échantillonnage de N = 4 188 012 nouveaux cas de premier degré à São Paulo en 2013 est présenté, se terminant en un an, deux ans et ainsi de suite jusqu’à six ans ou plus. .

Figure 2 – Code dans R pour l’échantillonnage N = 4 188 012 nouveaux cas de premier degré à São Paulo en 2013 se terminant en un an, deux ans et ainsi de suite jusqu’à six ans ou plus.

Source: établi par les auteurs.

Comme le montre la figure 2, les variables de programme dans R coorte_H et coorte_NH résument la distribution de la fin de N = 4 188 012 processus. Par exemple, 22 863 des 335 879 processus (prévus) approuvés à São Paulo devraient être clôturés dans quatre ans (voir la valeur dans la variable coorte_H  du code R). Et on s’attend, par exemple, à ce que 603 775 des 3 852 133 cas non approuvés se terminent dans six ans ou plus (voir la valeur dans la variable coorte_NH du code R). Pour une meilleure illustration, le tableau 5 montre ces valeurs générées par lot dans l’environnement logiciel R.

Tableau 5 – Répartition de N = 4 188 012 nouveaux cas au premier degré à São Paulo en 2013 selon les valeurs attendues des procédés approuvés et non homologués avec des valeurs de fermeture prévues dans un, deux, trois, quatre, cinq ou six ans ou plus

Processus 1 à

365 jours

(1 an)

366 a

730 jours

(2 ans)

731 a

1095 jours

(3 ans)

1096 à

1460 jours

(4 ans)

1461 a

1825 jours

(5 ans)

≥ 1826

Jours

(≥ 6 ans)

Total
SP – H 146.346 108.944 48.020 22.863 8.243 1.463 335.879
SP – NH 742.453 678.811 610.463 640.639 575.992 603.775 3.852.133
PS -Total 888.799 787.755 658.483 663.502 584.235 605.238 4.188.012

Source: établi par les auteurs.

D’après le tableau 5, nous avons celui des N = 4 188 012 nouveaux cas de 2013, 888 799 (approuvés et non approuvés) se fermeront au cours de la première année du processus (en 2013). Puis, la deuxième année, 787 755 processus seront clôturés (en 2014). Etc. Il est à nouveau souligné qu’il s’agit de valeurs attendues obtenues à partir de la distribution de probabilité de la variable aléatoire Y (temps de durée du processus) obtenue à partir des travaux de CNJ (2019). Cette procédure de tirage via le code R a été réalisée pour tous les nouveaux cas (cn1) de 2013 à 2019 pour les processus TJRJ et TJSP et les nouveaux cas (cn1) de 2016 à 2019 pour les processus TJPI.

À titre d’exemple, le tableau 6 montre le nombre total attendu de dossiers clos (approuvés ou non) en un, deux, trois, quatre, cinq et six ans ou plus pour les nouveaux dossiers de premier degré des années 2013 à 2019 du TJSP.

Tableau 6 – Total prévu des cas fermés (homologués ou non) dans un, deux, trois, quatre, cinq et six ans ou plus pour les nouveaux cas au premier degré des années 2013 à 2019 du TJSP.

Valeur prévue des cas fermés (approuvés ou non)
Année Nouveaux cas
1er degré(cn1)
1 à

365 jours

(1 an)

366 a

730 jours

(2 ans)

731 a

1095 jours

(3 ans)

1096 à

1460 jours

(4 ans)

1461 a

1825 jours

(5 ans)

≥ 1826

Jours

(≥ 6 ans)

2013 4.188.012 888.799 787.755 658.483 663.502 584.235 605.238
2014 4.180.691 887.301 786.319 657.365 662.372 583.172 604.162
2015 3.204.471 680.326 602.709 503.557 507.519 447.275 463.085
2016 3.624.887 769.372 681.589 569.707 574.151 506.017 524.051
2017 4.005.941 850.145 753.420 629.885 634.495 559.051 578.945
2018 3.843.648 815.810 722.595 604.450 608.702 536.519 555.572
2019 3.925.116 832.942 737.991 617.214 621.685 547.975 567.309

Source: établi par les auteurs.

Avec les valeurs de temps de clôture prévues des affaires approuvées et non approuvées (en années), il est possible de vérifier le total des affaires en cours au fil des ans et d’estimer ainsi les trois autres indicateurs d’intérêt dans ce travail: (1) l’indice des affaires par magistrat, (2) l’indice des affaires par serveur et (3) le taux annuel de clôture des affaires.

Cependant, il n’y a aucune information sur la date de début et la date de fin des processus dans la base de données CNJ. On ne connaît que l’année de début des nouveaux cas (cn1). Ainsi, pour faciliter la compréhension de la simulation de la dynamique de l’heure de fermeture des processus et ensuite calculer les indicateurs d’intérêt, il a été considéré que tous les nouveaux cas de premier degré enregistrés se produisaient le premier jour de l’année, c’est-à-dire janvier 1er. C’est pourquoi l’intervalle de 365 jours (un an) a été choisi pour estimer la probabilité de clôture du processus. Ainsi, si un processus a commencé en 2013 et devrait se terminer pendant un an, cette année est l’année 2013, quel que soit le jour/mois où il a été lancé, car il est considéré comme ayant commencé le 01/01/2013.

Des diagrammes de Lexis ont été construits pour visualiser cette dynamique de temps de fermeture du processus pour les données tjpi, TJRJ et TJSP. À titre d’illustration, le diagramme de Lexis pour les données du TJSP est présenté à la figure 3.

Figure 3 – Diagramme de Lexis de la dynamique de clôture des processus de première instance de TJSP qui ont commencé entre 2013 et 2019.

Source: établi par les auteurs.

Dans le diagramme Lexis, le nombre de processus « actifs » dans une année donnée est affiché dans les colonnes diagonales de gauche, en fonction de l’année en question. Pour illustrer la construction et la lecture du diagramme de Lexis, il est le suivant : En 2013, N = 4 188 012 nouveaux cas ont été enregistrés qui ont débuté, par convention, le 01/01/2013. Selon le tableau 6, 888 799 processus (approuvés et non approuvés) sur ces 4 188 012 seront clôturés en un an, c’est-à-dire la même année où ils ont commencé, en 2013. Mais la machine judiciaire a été activée pour l’ensemble des 4 188 012 processus. Ainsi, dans le diagramme Lexis en colonne 2013 et ligne 1 an, la valeur des procès traités par les tribunaux est enregistrée, soit 4 188 012.

Mais, pour la deuxième année (en 2014), de ces 4 188 012 processus, nous devons soustraire 888 799 qui ont été résolus en 2013. Ainsi, en 2014, il y a 4 188 012 – 888 799 = 3 299 213 processus du ‘lot’ 2013. enregistré dans la colonne 2013 ligne 2 ans du diagramme de Lexis. À partir du tableau 6, on peut voir que la valeur attendue des processus du lot 2013 à clôturer avec deux ans est de 787 755. Ainsi, sur les 3 299 213 processus du lot 2013 en cours la deuxième année (en 2014), 787 755 seront clôturés. Par conséquent, 3 299 213 – 787 755 = 2 511 458 processus du « lot 2013 » suivront la troisième année (en 2015). Cette valeur de 2 511 458 est enregistrée dans la colonne 2013 ligne 3 ans.

Cela remplit le diagramme de Lexis pour chaque colonne pour une année donnée. Le tableau 6 contient toutes les valeurs nécessaires pour compléter ce diagramme. Un autre exemple : pour renseigner les valeurs du « lot de 2018 », il est noté dans le tableau 6 qu’en 2018, 3 843 648 nouveaux cas se sont produits. Cette valeur est enregistrée dans la colonne 2018 de la ligne 1 an. Déjà la même année, 815 810 ont été fermés. Ainsi, pour la deuxième année du « lot 2018 » (en 2019), il y a 3 843 648 – 815 810 = 3 027 838 cas et cela est enregistré dans la colonne 2018 de la ligne 2 ans. Et sur ces 3.027.838 cas qui ont « deux ans », 722.595 se termineront cette deuxième année. Ainsi, il y aura 3 027 838 – 722 595 = 2 305 243 processus « lot 2018 » qui passeront à sa troisième année (en 2020). Ce record se trouve dans la colonne 2018 de la ligne 3 ans.

Après avoir terminé les colonnes année par année, il est alors possible de vérifier le nombre de processus dans le processus d’une année donnée qui, comme dit, sont disposés dans les colonnes diagonales à gauche en fonction de l’année en question. Pour l’année 2013, il y a un total de 4 188 012 affaires qui ont occupé dans certains cas la machine judiciaire. En 2014, 4 180 691 nouveaux cas ont été inscrits, comme l’indique le tableau 6. Mais en outre, il reste encore le reste des 3 299 213 cas de « lot 2013 ». Ensuite, en diagonale à gauche de 2014 dans le diagramme de Lexis, nous avons enregistré 4 180 691 (colonne 2014 ligne 1 an) + 3 299 213 (colonne 2013 ligne 2 ans) = 7 479 904 cas (premier degré) traités dans le TJSP en 2014.

En 2018, par exemple, nous avons 12.383.821 dossiers de 1er degré qui occupent la justice en quelque sorte répartis comme suit : 3.843.648 nouveaux dossiers de 2018 (colonne 2018, ligne 1 an) + 3.155.796 dossiers de 2 ans de 2017 (colonne 2017 ligne 2 ans) + 2 173 926 processus de 3 ans de 2016 (colonne 2016 ligne 3 ans) + 1 417 879 processus de 4 ans de 2015 (colonne 2015 ligne 4 ans) + 1 187 334 processus de 5 ans de 2014 (colonne 2014 ligne 5 ans) + 605.238 processus de 6 ans (ou plus) à partir de 2013 (colonne 2013 ligne >= 6 ans).

De cette façon, une estimation raisonnable du volume de processus est obtenue chaque année et à partir de là, il est possible de calculer les indicateurs utilisés dans ce travail, résultant de la simulation.

INDICATEURS – INDEX DES AFFAIRES PAR MAGISTRAT ET PAR SERVEURS PAR AN

Une fois que vous avez une estimation du volume d’affaires en cours au fil des années et que vous disposez des données (réelles) pour les variables mag et sajud1 (voir tableau 3), il est simple de calculer l’indice des affaires du premier degré par magistrats et /ou par des serveurs au fil des années. Par exemple, selon la base de données CNJ (2021), en 2013 le TJSP comptait 2 501 magistrats et en 2014 il y avait 2 566 magistrats actifs, non seulement pour les affaires du premier degré, mais pour d’autres instances.

Néanmoins, une statistique raisonnable qui aide à mesurer l’efficacité de la justice serait la valeur de la raison des poursuites par magistrat. Ainsi, à São Paulo en 2013, nous aurions un indice de 4 188 012 / 2 501 = 1 674,74 affaires/magistrat et en 2014 cet indice est (3,3 299 213 + 4 180 691) / 2 566 = 7 479 904 / 2 566 = 2 915,01 affaires/magistrat. Une augmentation de 74 % de la charge des procédures judiciaires de 2013 à 2014. Et il convient de noter encore une fois que nous ne considérons que la répartition des affaires au premier degré par tous les magistrats et, dans ce calcul, les affaires antérieures à 2013 ne sont pas calculées, ce qui augmenterait certainement ce taux.

Les motifs de magistrat et de serveur ont été calculés pour les années 2013 à 2019 pour le TJRJ et le TJSP. Pour le TJPI, pour les années 2016 à 2019. À l’exemple, le tableau 7 présente les valeurs des indices pour les magistrats et des serveurs pour les données TJSP.

Tableau 7 – Nombre d’affaires par magistrat et par serveurs d’un grand nombre de nouvelles affaires au premier degré (cn1) de 2013 à 2019 dans le TJSP

Année Total des processus en cours Total magistrats

(mag)

Index des affaires par magistrat Nombre total de serveurs (1ère année)

(sejud1)

Indexer les processus par serveur
2013 4.188.012 2.501 1674,53 39.411 106,27
2014 7.479.904 2.566 2915,01 41.173 181,67
2015 9.009.319 2.335 3858,38 35.335 254,97
2016 10.509.078 2.397 4384,26 35.973 292,14
2017 11.822.071 2.519 4693,16 35.004 337,73
2018 12.383.821 2.581 4798,07 35.005 353,77
2019 12.474.071 2.503 4983,65 34.060 366,24

Source: établi par les auteurs.

INDICATEUR – TAUX DE PROCESSUS FERMÉS AU COURS DE L’ANNÉE

Un autre indicateur qui peut indiquer l’efficacité de la médiation/conciliation est le taux d’affaires clôturées (E) au cours de l’année par rapport à toutes les affaires traitées au cours de l’année (T). C’est le résultat de la division d’E/T qui peut aller de zéro à un. Plus on se rapproche de l’unité, plus il y a de processus qui ont pris fin au cours de l’année. Si la redevance est l’unité, cela signifie que toutes les procédures traitées au cours de l’année ont été clôturées la même année.

À l’exemple, le tableau 8 présente les valeurs des taux de poursuites fermées au cours des années 2013 à 2019 résultant de la simulation de la fermeture des processus du TJSP.

Tableau 8 – Taux de clôture des procédures dans l’année – TJSP

Année Processus fermés

E)

Processus en cours

(T)

Frais de clôture

(E/T)

2013 888.799 4.188.012 0,2122
2014 1.675.056 7.479.904 0,2239
2015 2.125.128 9.009.319 0,2359
2016 2.692.948 10.509.078 0,2562
2017 3.281.898 11.822.071 0,2776
2018 3.834.866 12.383.821 0,3097
2019 3.811.010 12.474.071 0,3055

Note: les processus fermés (E) sont des valeurs de clôture attendues (voir tableau 6) Source: préparé par les auteurs.

EFFICACITÉ PAR LA MÉDIATION/CONCILIATION

Les procédures effectuées à l’aide des données du TJSP, du TJRJ et du TJPI et qui ont été illustrées ci-dessus avec les données du TJSP pour obtenir des indicateurs de mesure de l’efficacité de la médiation/conciliation sont basées sur l’estimation du pourcentage de processus approuvés (avec une solution par la médiation/conciliation) de 8,02 %, 1,27 % et 2,07 % pour les processus de première instance du TJSP, du TJRJ et du TJPI respectivement.

L’objectif de ce travail est de déterminer si la médiation/conciliation peut accélérer les processus et contribuer à une plus grande efficacité du système judiciaire. En supposant qu’au contrôle du TJSP, du TJRJ et du TJPI, des efforts soient déployés pour accroître la résolution des conflits par la médiation/conciliation, une simulation a été effectuée avec des données de 2013 à 2019 du CNJ en supposant que les trois tribunaux ont atteint un taux de médiation/conciliation de 25 %, puis une autre simulation a été effectuée avec un taux de 50 %. Pour cette procédure, la probabilité de résolution des processus approuvés a été maintenue comme décrit dans le tableau 2.

Les résultats de ces simulations pour les données des trois tribunaux sont présentés dans les figures 4 à 9 ci-dessous.

Figure 4 – Simulations des valeurs des indicateurs (a) processus/magistrat/année et (b) processus/serveurs/année des données TJSP.

Source : préparé par les auteurs sur la base de la figure 21 du CNJ (2019, p. 101).

Pour l’index des affaires/magistrat avec les données du TJSP, la figure 4 montre une valeur attendue de 1 675 affaires/magistrat en 2013. En 2015, compte tenu du taux d’approbation de 8,02 %, on s’attendrait à un indice de 3 858 affaires/magistrat (compte tenu de l’héritage des affaires restantes de 2013, 2014 et des nouvelles affaires de 2015). Par simulation, si le taux d’approbation était de 25 %, ce taux tomberait à 3 666 affaires/magistrat. Cela représente 3 858 – 3 666 = 192 affaires de moins par magistrat représentant 192 / 3 858 = 4,98 % de moins pour chaque magistrat au cours de la période de deux ans (2013 à 2015). Et par simulation, si le taux d’approbation était de 50 %, ce taux tomberait à 3 382 affaires/magistrat. Cela représente 3 858 – 3 382 = 476 affaires de moins par magistrat, soit 476 / 3 858 = 12,34 % de moins pour chaque magistrat sur la période de deux ans (2013 à 2015).

Il convient de tenir compte du fait que le taux d’affaires/magistrat dépend du nombre de nouvelles affaires et du nombre de magistrats affectés à la Cour. Si, au cours d’une année donnée, le nombre d’affaires est beaucoup plus élevé que les nouvelles affaires des années précédentes et que le nombre de magistrats est maintenu, voire réduit, le taux d’affaires/magistrat augmentera bien sûr. Mais ces situations sont indépendantes du processus de médiation/conciliation.

Quoi qu’il en soit, selon la figure 4, en supposant qu’au cours de la période de 2013 à 2019, la proportion de processus approuvés était de 25 % (probablement un objectif plus facile à atteindre par rapport à la proportion de 50 %) en 2019, une charge de 4 619 affaires/magistrat serait attendue, tandis que si la proportion d’affaires approuvées était estimée à 8,02 %, en 2019, une charge de 4 984 affaires/magistrat serait attendue. Cela signifie que le taux d’affaires approuvées de 25% entraînerait une réduction de 4 984 – 4 619 = 365 cas, soit 365 / 4 984 = 7,32% de moins d’affaires pour chaque magistrat. De même, la charge de processus par serveur en 2019 présenterait une réduction de 366 – 300 = 66 processus, soit 66 / 366 = 18,03% de processus en moins pour chaque serveur.

Cela contribuerait certainement à améliorer la qualité du travail du magistrat et du serviteur, en contribuant à l’amélioration générale du fonctionnement du système judiciaire, c’est-à-dire à l’amélioration de l’efficacité du travail de la justice.

Figure 5 – Simulations des valeurs des indicateurs (a) processus/magistrat/année et (b) processus/serveurs/année les données du TJRJ.

Source: établi par les auteurs.

Pour l’indice des affaires/magistrat avec les données du TJRJ, la figure 5 montre une valeur attendue de 2 051 affaires/magistrat en 2013. En 2016, compte tenu du taux d’approbation de 1,28 % (valeur estimée pour Rio de Janeiro – voir tableau 1), un indice de 4 515 affaires/magistrat serait attendu (compte tenu de l’héritage des processus restants de 2013, 2014, 2015 et des nouveaux pour 2016). Par simulation, si le taux d’approbation était de 25 %, ce taux tomberait à 4 375 affaires/magistrat. Cela représente 4 515 – 4 375 = 140 affaires de moins par magistrat représentant 140 / 4 515 = 3,10 % de cas en moins pour chaque magistrat sur une période de trois ans (2013 à 2016). Et par simulation, si le taux d’approbation était de 50 %, ce taux tomberait à 4 227 cas/magistrat. Cela représente 4 515 – 4 227 = 288 affaires de moins par magistrat, soit 288 / 4 515 = 6,38 % de moins pour chaque magistrat au cours de la période de trois ans (2013 à 2016).

En supposant qu’au cours de la période de 2013 à 2019, la proportion de processus approuvés était de 25 % (probablement un objectif plus facile à atteindre que la proportion de 50 %) en 2019, une charge de 4 068 affaires/magistrat serait attendue, tandis que si la proportion d’affaires approuvées était estimée à 1,28 %, en 2019, une charge de 4 284 affaires/magistrat serait attendue. Cela signifie que le taux d’affaires approuvées de 25% entraînerait une réduction de 4 284 – 4 068 = 216 affaires, soit 216 / 4 284 = 5,04% de moins d’affaires pour chaque magistrat. De même, la charge de processus par serveur en 2019 présenterait une réduction de 294 – 280 = 14 processus, soit 14 / 294 = 4,76% de processus en moins pour chaque serveur.

Figure 6 – Simulations des valeurs des indicateurs (a) processus/magistrat/année et (b) processus/serveurs/année les données de l’IPGC.

Source: établi par les auteurs.

Les résultats de la simulation pour les données piauí sont montrés dans la figure 6 et ce qui est vérifié, c’est qu’avec le processus d’approbation dans la proportion de 25%, une réduction de 18 ans (2016 à 2019) est obtenue 43 – 1805 = 38 cas / magistrat, ce qui correspond à une réduction de 38 / 1805 = 2,06% moins de cas pour chaque magistrat dans la période de trois ans (2016 à 2019).Une réduction similaire est obtenue pour les serveurs, car en 2019, nous aurions 180 – 176 = 4 processus en moins pour chaque serveur, ce qui représente 4 / 180 = 2,22% de charge de travail en moins.

Figure 7 – Simulations des valeurs des taux de clôture des processus au cours de l’année pour le TJSP.

Source: établi par les auteurs.

Dans la figure 7, pour le TJSP, compte tenu de la proportion de 25 % pour les processus approuvés, on s’attend à ce qu’un taux de fermeture annuel soit en moyenne de 3 % plus élevé par rapport au taux d’approbation actuel (8,02 % de l’échantillon de données). En 2019, par exemple, le taux de clôture est de 33,06 % pour le taux d’approbation de 25 % alors que ce même taux est de 30,55 % si le ratio d’approbation est de 8,02 %. Cela signifie qu’en 2019, dans un lot de 100 cas, 33,06 devraient être résiliés avec un taux d’approbation de 25 %. Mais si le taux d’approbation était de 8,02 %, on s’attendrait à ce qu’il clôture 30,55 cas, soit environ trois processus de moins.

Figure 8 – Simulations des valeurs des taux de clôture des procédés au cours de l’année pour le TJRJ.

Source: établi par les auteurs.

Pour les données TJRJ, on peut dire que le taux de fermeture reste fondamentalement inchangé, maintenant la différence d’un processus, si le taux d’approbation est de 25%.

Figure 9 – Simulations des valeurs des taux de clôture des procédures dans l’année pour le TJPI.

Source: établi par les auteurs.

Pour les données de l’TJPI, on observe qu’après trois ans (2016 à 2019), le taux de fermeture est environ 2 % plus élevé, comparativement à un ratio d’homologation de 25 % avec la proportion estimée de 2,07 % (données d’échantillon). En 2019, sur chaque lot de 100 cas, on s’attendrait à la clôture de 20,70 dossiers contre la valeur attendue de 18,74 cas avec un taux d’approbation de 2,07 %.

RÉSULTATS ET DISCUSSION

Les données fondamentales pour les résultats de cette étude sont les valeurs de probabilité du temps de fermeture du procédé (approuvé et non approuvé) qui sont présentées au tableau 2. Il convient de noter que les données de ce tableau proviennent d’un échantillon de 256 056 processus provenant de 17 municipalités, cinq piauienses, huit paulistas et quatre de Rio de Janeiro, comme indiqué précédemment.

Supposons qu’un délai de clôture d’une affaire allant jusqu’à deux ans soit jugé approprié, c’est-à-dire qu’il soit efficace en termes d’action de la Justice pour la résolution des conflits. Ensuite, sur la base du tableau 2, les processus approuvés à São Paulo devraient aboutir dans deux ans à 0,43516 + 0,32410 = 0,75926 ≈ 75,93%. Pour les cas non approuvés, cette probabilité vaut 0,19311 + 0,17613 = 0,36924 ≈ 36,92 %. Cela signifie que la médiation/conciliation présente une plus grande chance de résolution des conflits en deux ans ou moins par rapport à la réduction significative de la durée de vie du processus dans la sphère judiciaire.

En d’autres termes, les données de l’échantillon de cas dans le cadre du TJSP ont indiqué que sur 100 nouveaux cas de 1er degré qui ont été approuvés, 76 ont été fermés dans les deux ans, tandis que sur 100 nouveaux cas non approuvés, seuls 37 ont été fermés en cette même période, qui témoigne de l’efficacité de la médiation/conciliation car moins de temps permet une moindre répartition de la charge de travail par les magistrats et les serveurs et par conséquent une augmentation de la qualité de l’évaluation des affaires par eux, et aussi une certaine réduction des coûts en général pour la justice.

Afin d’interpréter les données des trois tribunaux, le tableau 9 montre les probabilités, les chances de clôture et la racine des processus légalisés et des processus non approuvés dans un délai de deux ans sur la base des estimations de la probabilité de résiliation présentées dans le tableau 2.

Tableau 9 – Probabilité, chance (odds) et odds ratio (odds ratio) des processus approuvés et non approuvés dans les deux ans

A)

Probabilité

Fermer le processus

(B)

Chance

Fermeture

Jusqu’à 2 ans

X

Plus de 2 ans

H)

Rapport de cotes

Fermeture

Homologué

X

Non approuvé

jusqu’à deux ans

UF fermeture

du processus

(A1)

jusqu’à

2 ans

(A2)

Plus de 2 ans

(A1/A2)
PI approuvé 0,34632 0,65368 0,5298
PI Non approuvé 0,23709 0,76291 0,3108 1,7046
RJ approuvé 0,58184 0,41816 1,3914
RJ Non approuvé 0,46522 0,53478 0,8699 1,5995
SP approuvé 0,75926 0,24074 3,1539
SP Non approuvé 0,36924 0,63076 0,6330 4,9825

Source: établi par les auteurs.

Il existe une différence conceptuelle entre probabilité et chance (en anglais, chance se traduit par odds). Le hasard est le résultat de la division de la probabilité d’occurrence d’un certain événement d’intérêt E (dans notre cas, E représente le processus événementiel clôturé dans les 2 ans) par la probabilité de non-occurrence de cet événement E. Dans le tableau 9, dans la colonne (A) ces valeurs sont trouvées.

Par exemple, à Piauí, la probabilité (odds) qu’un processus approuvé soit résolu en deux ans maximum par rapport à sa résolution en plus de deux ans est de 0,34632 / 0,65368 = 0,5298. Comme la chance est inférieure à l’unité, il vaut mieux « lire » l’inverse : 1 / 0,5298 = 1,8875 ce qui signifie qu’« au Piauí, la probabilité qu’un processus approuvé se termine dans plus de deux ans est 1,8 875 fois supérieure à la chance que ce projet se termine dans un délai de deux ans. Et nous pouvons également dire qu’« au Piauí, la chance qu’un processus approuvé se termine en plus de deux ans est supérieure de 88,75 % à la chance que ce projet se termine en deux ans maximum ».

Autre exemple : à São Paulo, la probabilité (odds) qu’un processus approuvé soit résolu en deux ans maximum par rapport à sa résolution en plus de deux ans est de 0,75926 / 0,24074 = 3,1539. On peut alors dire qu’« à São Paulo, la chance qu’un processus approuvé se termine dans les deux ans est 3,1539 fois plus grande que la chance que ce projet se termine dans plus de deux ans ».

Si nous considérons que l’échantillon de données est, en fait, représentatif, alors les données indiquent qu’à Piauí les processus prennent plus de temps (plus de deux ans pour la résolution), qu’ils soient approuvés ou non (notez qu’à Piauí le risque d’un processus non ratifié si la fin après deux ans est 1 / 0,3108 = 3,2175 fois supérieure à la fin dans les deux ans). En ce qui concerne l’État de São Paulo, un processus approuvé signale de grandes chances de fermeture dans un délai pouvant aller jusqu’à deux ans, ce qui, à son tour, conduit à une meilleure efficacité des tribunaux en général.

Enfin, nous pouvons évaluer le rapport de cotes « odds ratio » des processus approuvés par rapport aux processus non approuvés se terminant en deux ans maximum. Le rapport de cotes est le résultat de la division (rapport) des cotes (odds) de clôture dans jusqu’à 2 ans de processus approuvés et de processus non approuvés. Comme le montre la colonne (C) du tableau 9, à Piauí, le rapport de cotes des projets approuvés se terminant dans les deux ans est de 0,5298 / 0,3108 = 1,7046 fois plus élevé que les processus non approuvés, c’est-à-dire qu’ils sont 70,46 % plus susceptibles de se terminer en deux ans.

Nous voyons qu’à São Paulo, le rapport de hasard est presque cinq fois plus élevé en faveur des processus approuvés (4,9825). Si les données de l’échantillon utilisé sont vraiment représentatives des états évalués, alors São Paulo a montré que les processus homologués ont trois fois plus de chances d’être résolus en deux ans qu’ils ne le sont en plus de deux ans. Et cela, par les simulations effectuées indiquent un degré raisonnable d’efficacité, ici dans ce travail se traduit par la réduction de la charge des affaires par magistrat et par serveur et même une légère réduction du taux de clôture au fil du temps.

À Rio de Janeiro, la simulation a également montré un gain d’efficacité raisonnable, car un processus approuvé a 1,3914 fois plus ou 39,14% plus de chances d’être résolu en deux ans par rapport aux chances d’être résolu en plus de deux ans. En outre, un processus approuvé à Rio de Janeiro a présenté, par simulation 1.5995 fois ou 59.95% plus de chances de se terminer dans jusqu’à deux ans par rapport à un processus non approuvé.

Et enfin, les données de Piauí ont montré que la tendance est que les processus prennent plus de deux ans pour finaliser si les processus approuvés ou non. Malgré cela, s’ils sont approuvés, en ce qui concerne les patients non homologués, ils avaient une plus grande chance de fermeture dans un temps allant jusqu’à deux ans (70,46%).

CONCLUSIONS ET RECOMMANDATIONS

Dans ce travail, la simulation avec des données réelles travaillées avec des estimations de données également réelles pourrait signaler, bien que simplement, des scénarios pour le travail de la justice englobant des procédures de médiation / conciliation. Obtenir plus d’efficacité de la justice mesurée de manière simple à travers la dynamique temporelle de la charge de la procédure par magistrat, par serveur, par le taux de clôture et par la vitesse du cycle de vie de la procédure semble marquer en faveur de ces procédures.

Toutefois, pour améliorer le processus de simulation, il peut être nécessaire d’exécuter un plan d’échantillonnage probabiliste plus robuste et plus complet. Par exemple, pour améliorer la simulation, il serait intéressant d’obtenir plus de données du cycle de vie de chaque processus (date exacte de début et de fin, obstacles éventuels, etc.). et d’autres données telles que les coûts de processus, les procédures entre les secteurs déclenchés, etc. L’échantillon utilisé dans ce travail était indéniablement pertinent et facilement accessible. Cependant, la représentativité de cet échantillon par rapport à la portée des tribunaux n’est peut-être pas idéale et, par conséquent, l’avertissement d’effectuer des travaux futurs avec une planification rigoureuse de l’échantillonnage.

En tout état de cause, on peut conclure que cette simulation réalisée avec des données réelles a signalé que la médiation/conciliation peut contribuer de manière proactive à l’amélioration (efficacité) du système juridique du pays.

RÉFÉRENCES

ALVIM, José Eduardo Carreira. Justiça: acesso e descesso. Rio de Janeiro: EMASRF, 2003. Disponível em: Justiça: acesso e descesso – Jus.com.br | Jus Navigandi. Acesso em: 4 de jun. 2021.

BRASIL. Lei Nº 13.105, de 16 de março de 2015. Código de Processo Civil. 2015b. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2015-2018/2015/Lei/L13105.htm. Acesso em: 10 mar. 2021.

BRASIL. Lei Nº 13.140, de 26 de junho de 2015. Dispõe sobre a mediação entre particulares como meio de solução de controvérsias e sobre à autocomposição de conflitos no âmbito da administração pública; altera a Lei no 9.469, de 10 de julho de 1997, e o Decreto no 70.235, de 6 de março de 1972; e revoga o § 2o do art. 6o da Lei no 9.469, de 10 de julho de 1997. 2015c. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2015/lei/l13140.htm. Acesso em: 10 mar. 2019.

CONSELHO NACIONAL DE JUSTIÇA. Justiça em Números 2020. Brasília: CNJ. Disponível em: WEB-V3-Justiça-em-Números-2020-atualizado-em-25-08-2020.pdf (cnj.jus.br). Acesso em: 4 de jan. 2021.

R CORE TEAM (2019). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/.

RUTCKEVISKI, João Carlos. A democratização do acesso à justiça: uma abordagem sobre a aproximação do judiciário da realidade social. Monografia apresentada como requisito parcial à conclusão do Curso de bacharelado em Direito na Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 2002. Disponível em: A democratização do acesso à justiça : uma abordagem sobre a aproximação do judiciário da realidade social (ufpr.br). Acesso em: 04 de jun. 2021.

[1] Étudiant en Master en Droit – Solutions alternatives pour les litiges commerciaux à l’Escola Paulista de Direito – EPD, Postgraduate en Méthodes Appropriées en Résolution des Conflits à l’Institut brésilien de droit public – IDP, Diplômé en Droit au Centre universitaire de Brasilia – UniCEUB.

[2] Doctorat en géographie de l’UnB.

[3] Conseiller. Doctorat en droit.

Déposée: Juin 2021.

Approuvé : Juin 2021.

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