J’ai dix ans ou presque. Si tu ne me crois pas, regarde le JO. Depuis la loi République numérique adoptée en 2016 : la justice française a fait sa mue… tandis que l’IA juridique s’est divisée entre outil grand public ou professionnels. Et elle demeure parfois encore un stagiaire technologique surdoué mais qu’il faut former, connaître, superviser et bien alimenter. A défaut, le virage technologique devient sortie de route.
La Loi République numérique a (presque) 10 ans : quand la justice troque ses dossiers papier contre des PDF et quelques « bugs »
En 2016, la France adoptait sa Loi pour une République numérique, un texte ambitieux visant à propulser la justice dans l’ère du numérique. Résultat ? Moins de papier, plus de transparence et des avocats soudain appelés à utiliser des plateformes plutôt que du papier.
L’open data judiciaire : Legifrance, le « Google » des robes noires : Les décisions de justice sont désormais accessibles en ligne. Et les hautes juridictions sur leur site ont le souci de les expliquer et d’en assurer la lisibilité. Finies les heures passées à éplucher des volumes « imposants » et des recueils « brochés » ! Mais attention : comme le rappelle la CNIL (2021), cette transparence a un prix. Les avocats doivent désormais peaufiner leur stratégie de recherche pour qu’elles demeurent pertinentes et finalement continuer à lire au-delà des « abstracts » sauf à s’exposer à des contresens. Et l’effet de masse, l’ampleur des résultats « remontés » peut parfois effrayer ou dérouter ?
La dématérialisation : adieu les cartons, bonjour aux mails et aux messages électroniques (et les « Erreur 404 ») : Avec le RPVA et le TELERECOURS, les échanges se font désormais en quelques clics. Sauf quand le serveur du tribunal décide de faire une pause-café ou quand un confrère vous envoie un fichier en .doc de 1997 avec un « C’est plus sûr, la technologie moderne, je n’y crois pas ».
IA grand public vs IA professionnelle : de l’importance du choix et de la personnalisation
L’IA grand public c’est parfois le stagiaire trop sympa et prétendument parfait qui invente des lois et concocte des « arrêts topiques » sur mesure et sans mesure d’authenticité. Le danger se niche souvent dans la séduisante apparence du « discours » « Les systèmes d’IA grand public ne sont pas conçus pour répondre aux exigences de précision du droit. Leur utilisation sans adaptation peut conduire à des erreurs, car ils manquent de la spécialisation nécessaire pour comprendre les nuances complexes du droit. » — Harry Surden, « Artificial Intelligence and Law: An Overview » (Georgia State University Law Review, 2019) Lien vers l’article. Résultats parfois : des articles de loi inventés, des jurisprudences fantômes et des avocats qui passent plus de temps à vérifier qu’à rédiger. Et qui peuvent aussi se retrouver au Tribunal mais cette fois pour s’expliquer sur « leurs usages » de l’IA.
L’IA professionnelle et personnalisée : la formule 1 du juriste… si on lui donne le bon carburant et qu’on connaît son moteur ? Contrairement à leurs cousines grand public, les IA professionnelles sont conçues pour le droit. Les outils d’IA juridique les plus efficaces sont ceux qui intègrent des bases de données juridiques spécialisées et les connaissances spécifiques des cabinets. Sans cette personnalisation, même les meilleures IA resteront des outils génériques, peu adaptés aux besoins précis des praticiens.
Bref, pour obtenir un bon rapport « Bénéfice/Risque », il faut encore et toujours s’investir et accepter les limites de tout outil. « L’adoption réussie de l’IA en droit nécessite une technologie robuste, une restructuration des workflows, et une formation continue des équipes. Les cabinets qui investissent dans ces trois éléments voient des gains de productivité significatifs. » — Harry Surden, « Legal AI and the Future of Law Practice » (SSRN, 2023).
Comment (enfin) tirer parti de l’IA juridique ? Les 3 commandements selon Surden
D’après Harry Surden, pour que l’IA professionnelle tienne ses promesses, il faut :
1. L’alimenter avec vos données : Une IA juridique sans données locales, c’est comme un GPS sans carte : ça vous emmènera quelque part… mais pas forcément là où vous voulez.
2. Former les équipes : Les modèles d’IA générative peuvent produire des résultats qui semblent convaincants, mais qui sont en réalité des artefacts sans fondement juridique. Cela pose un défi majeur pour les professionnels, qui doivent développer des mécanismes de vérification rigoureux pour éviter les erreurs coûteuses. » Harry Surden, « Machine Learning and Law » (Edward Elgar Publishing, 2022).
3. Créer un cadre de validation : « L’objectif n’est pas de supprimer le contrôle humain, mais de le rendre plus efficace. »
Alors, pour sauter le pas ? S’assurer que votre IA au travers de son bon usage ait bien appris à distinguer le Code civil du Code de la route et n’ait pas la tentation de la substitution mais plutôt le « discernement » pour vous accompagner « justement » et « sans trop en faire » ?
Sources :
Surden, Harry, Artificial Intelligence and Law: An Overview, 35 Ga. St. U. L. Rev. (2019).
Surden, Harry, Machine Learning and Law, 89 Wash. L. Rev. 87 (2014) (ou version SSRN)
Surden, Harry, ChatGPT, AI Large Language Models, and Law (March 31 2024). Fordham Law Review, Vol. 92 (2024).
