Les juristes ont été particulièrement rapides à adopter l’intelligence artificielle générative dans leurs pratiques. Le droit, matière reposant sur le langage, s’y prête particulièrement. Yannick Meneceur, magistrat qui a développé durant sa carrière une expertise liant le droit, l’informatique et la gestion administrative dans le secteur public, vient de publier un ouvrage intitulé IA générative et professionnels du droit, chez LexisNexis.

Dans cette interview, il nous livre une réflexion sur son usage par les juristes, avec une vision éclairée mais néanmoins critique. Selon lui, le recours à l’IAG, technologie dont l’impact sur le droit et ses pratiques est sans précédent, ne peut se faire sans une analyse des besoins et des risques. Une interview qui fait particulièrement écho au rapport d’information de la commission des lois du Sénat intitulé L’intelligence artificielle générative et les métiers du droit, rendue publique le 18 novembre dernier.

Les points clés à retenir

• L’IA générative s’impose rapidement dans les métiers du droit, notamment pour la rédaction, la recherche et la synthèse documentaire.
• Ces outils ne produisent pas une analyse juridique fiable par nature : ils reposent sur des probabilités linguistiques et peuvent générer des contenus inexacts.
• Les usages les plus pertinents concernent l’assistance aux juristes, et non leur remplacement.
• Des risques importants subsistent : biais des modèles, perte de contrôle sur les contenus, influence sur le raisonnement juridique et dépendance technologique.
• L’automatisation excessive peut fragiliser la formation des jeunes professionnels et appauvrir les mécanismes d’apprentissage du métier.
• L’intégration de l’IA dans le secteur juridique nécessite une gouvernance rigoureuse, fondée sur la supervision humaine, l’évaluation des risques et la maîtrise des outils utilisés.

 

L’IA générative : un outil prometteur mais imparfait pour les juristes

Sylvie Rozenfeld : La 2ème édition de l’étude Legal Professionals & Generative AI Global Survey qui vient de sortir révèle que l’utilisation de l’IA générative est en pleine expansion au sein des professions juridiques, malgré les incertitudes relatives à l’impact sur les pratiques et les métiers. Face à ce phénomène, la commission des lois du Sénat a, de son côté, lancé une mission d’information intitulée : « Intelligence artificielle et professions du droit », qui s’est achevée en novembre par la 89ème et dernière audition, celle de Clara Chappaz, ex-secrétaire d’Etat en charge de l’IA. La mission s’est concentrée sur les risques du recours aux systèmes d’intelligence artificielle générative pour les professionnels du droit, les mutations des conditions d’exercice de ces professions et les défis éthiques et déontologiques.

Vous êtes magistrat, inspecteur de la justice, vous avez travaillé 10 ans au Conseil de l’Europe, notamment sur les questions de l’IA et vous êtes auteur d’un précédent ouvrage L’intelligence artificielle en procès. Vous venez justement de publier un livre intitulé IA générative et professionnels du droit, qui n’est pas un mode d’emploi des SIAG à destination des juristes, même s’il comporte des conseils pratiques, mais un livre de vulgarisation au sens noble du terme et de réflexion sur les enjeux du recours à l’IA pour le secteur du droit. Vous êtes un juriste « geek », ce qui ne vous empêche pas d’être critique et de vous interroger sur la généralisation si rapide de cette technologie.

Les professionnels du droit sont de plus en plus nombreux à adopter l’IA générative dans leur pratique et le secteur des legaltech est particulièrement dynamique. Est-ce que, comme le disait Muriel Jourda, présidente de la commission des lois du Sénat et avocate, le droit, matière basée sur le langage, s’y prête particulièrement ?

Yannick Meneceur : À peu près toutes les organisations, publiques ou privées, se sont assez vite saisies du sujet de l’emploi des larges modèles de langage pour chercher à industrialiser la production de divers types d’écrits, qui paraissent tout à fait convaincants à première vue. Le domaine juridique n’a pas échappé à cet enthousiasme, avec une prolifération de solutions, essentiellement commerciales, promettant de transformer durablement les métiers du droit.

Mais être convaincant n’est pas être juste : si le langage produit ressemble très fortement à du langage juridique, une IA générative n’est pas un moteur de connaissance, ni un moteur de recherche. Même si on lui adjoint une base de données structurée pour servir de « tuteur », au moyen d’une approche RAG pour retrieval augmented generation, ces IA produisent ce que j’appelle une « langue des probables », en cherchant essentiellement à enchaîner de manière cohérente des mots par une approche mathématique, statistique et probabiliste.

Tous ceux qui ont testé ces IA génératives se sont rendu compte de « l’inventivité » de ces outils. Je parle d’inventivité pour ne pas utiliser le terme que je trouve impropre « d’hallucination », car il anthropomorphise trop cette technologie.

Pour le reformuler, nous avons affaire à des algorithmes permettant une production industrialisée de contenus, dont l’objectif n’est pas de produire quelque chose de vrai ou de juste mais seulement d’espérer que le modèle de langage a réussi à capturer, tel un chalutier drainant le fond, le raisonnement sous-jacent en même temps que sa formalisation. Tout cela n’est pas nouveau, puisque les performances des réseaux de neurones pour saisir des motifs récurrents dans de grands jeux de données ont permis des performances tout à fait saisissantes : jouer au jeu de Go par exemple ou reconnaître une image. Mais, pour les larges modèles de langage, cette propension à générer coûte que coûte du contenu n’est pas un « bug », mais bien une fonctionnalité. Cela ne veut toutefois pas dire que nous n’allons pouvoir ne rien en faire.

Quels usages concrets de l’IA générative dans les métiers du droit ?

S.R. : Pour quels usages ?

Y.M. : Je pense que certains opérateurs se sont trop vite concentrés sur des cas d’usage trop simplistes ou leur paraissant trop évidents : moins que l’emploi brut de ces IA génératives pour rédiger des textes à la place des juristes, il faut plutôt parvenir à se projeter sur l’utilité de cette nouvelle « brique » dans des systèmes hybrides.

Utiliser une couche conversationnelle basée sur un large modèle de langage avec un vrai moteur de recherche juridique par exemple, automatiser l’interaction entre plusieurs applications métiers avec un large action model, améliorer l’interaction avec un arbre de décision pour choisir des paragraphes prérédigés de rédaction sont autant de possibilités à explorer.

D’autres applications commencent par ailleurs à faire consensus comme le speech to text, c’est-à-dire de la transcription de captation audio vers du texte. C’est d’ailleurs probablement la première application qui va entrer dans les tribunaux en France, pour aider à transcrire des auditions par exemple.

L’interprétation ou la traduction sont des sujets plus délicats en matière juridique : si ces outils peuvent « dépanner » des professionnels maîtrisant déjà convenablement une autre langue, la précision indispensable dans certaines circonstances pouvant avoir des conséquences juridiques substantielles sur les individus continuera de justifier l’intervention d’interprètes ou de traducteurs assermentés.

Les résumés de quantités importantes de documents sont également souvent cités comme une aide utile pour les juristes. Une attention particulière est à porter sur la qualité de ces résumés, parfois trop généraux ou avec des contenus inexacts et devant être repris pour constituer une réelle valeur ajoutée.

Enfin, parmi les cas d’usage pouvant encore être cités, il peut être mentionné l’automatisation de la veille juridique, la recherche de cohérence ou d’incohérence entre divers textes, comme des divergences de jurisprudence, la recherche de nullités de procédures, ou encore l’aide à la rédaction.

Sur ce dernier point, beaucoup de précautions sont à prendre car des études ont démontré l’influence que ces systèmes pouvaient avoir sur la manière de rédiger. Une étude de l’université de Cornell a documenté par exemple la manière dont des personnes disposant d’une aide automatisée à la rédaction se trouvaient influencées par les propositions du système.

Un autre élément important à soulever est l’influence d’un type de système juridique qui peut être embarqué dans un système de langage. Avec des modèles majoritairement entraînés sur de l’anglais et des représentations de common law, il va être assez compliqué de l’empêcher de s’en défaire totalement dans les mécanismes sous-jacents.

 

Les risques liés à l’automatisation du raisonnement juridique

S.R. : Même si on nourrit le système avec des bases de données de jurisprudence de droit continental ?

Y.M. : Je parle ici de l’emploi de larges modèles de langage open source courants, qui peuvent servir de cœur à des systèmes plus spécialisés. L’on maîtrise en réalité peu, voire pas du tout, les données ayant servi à constituer ces modèles. Les modèles d’origine anglo-saxonne embarquent à coup sûr massivement des informations récoltées sur internet, en langue anglaise, embarquant des biais culturels tout à fait naturels.

Avec d’autres modèles, plus confidentiels pour l’instant, entraînés avec des données mieux sélectionnées et plus représentatives, les risques peuvent en effet être réduits. Mais plus que des suppositions, nous avons besoin de manière urgente de métriques et de benchmarks pour parvenir à évaluer de manière objective la performance de ces systèmes en exploitation.

Je ne cesse d’être surpris de la manière dont nous nous sommes accommodés de l’approximation à l’époque de l’IA, que j’avais qualifiée dans mon premier ouvrage L’intelligence artificielle en procès d’ère de l’approximation : après des décennies de très hautes exigences envers les systèmes informatiques en production dans des domaines sensibles, j’ai l’impression que les promesses de l’apprentissage automatique, si enthousiasmantes, ont conduit à une tolérance assez inexplicable.

L’idée que l’adjonction continue de données parviendrait à améliorer progressivement les modèles est encore fortement ancrée. Or, non. L’augmentation du nombre d’observations entraîne parfois, paradoxalement, une chute de la performance des systèmes. C’est un peu comme si on avait inventé un moteur révolutionnaire pour les voitures, mais qui exploserait de manière aléatoire. Qui accepterait aujourd’hui de les voir se déployer dans l’espace public ?

Donc, pour des professions comme la justice ou la santé où il importe de produire des informations justes, on prend aujourd’hui le risque d’introduire ces systèmes de manière massive en ayant une capacité de contrôle assez faible et en reportant sur les utilisateurs la charge de les corriger.

Ce constat n’est pas un propos de défiance vis-à-vis de cette technologie. Mais, comme avec tout autre produit commercial, il faut se poser les bonnes questions : est-ce une solution adaptée à mon besoin ? Et si oui, comment l’implémenter et avec quelles précautions sur la base d’éléments objectivables ?

S.R. : Et pour quelle plus-value ?

Y.M. : Pour valable que soit la fameuse courbe de Gartner, il faut reconnaître que nous sortons à peine de la période d’emballement, qui va très probablement nous conduire à une période d’intenses déceptions : j’ai l’impression que l’on voit des projets d’IA partout mais que l’on peine à faire émerger le cas d’usage qui sera le réel game changer.

Je m’interroge si cette plus-value ne sera pas à trouver du côté des interfaces conversationnelles plus que dans la production. Notre manière d’interagir avec une machine n’a pas fondamentalement changé depuis l’émergence des systèmes d’exploitation graphiques des années 80. Les larges modèles de langage nous ouvrent la possibilité de converser de manière tout à fait naturelle.

Réserver un billet de train ou d’avion pourrait ne plus se réaliser en une cinquantaine de clics, et parfois un peu d’énervement, mais avec une simple demande orale contenant les informations nécessaires. Rechercher une jurisprudence, accéder à un modèle de document ou automatiser le traitement de certains emails pourrait s’effectuer avec la même simplicité.

S.R. : Cela existe déjà avec les assistants personnels intelligents ?

Y.M. : Ils ne vont pas si loin. Qu’il s’agisse de l’assistant Google, de Siri, d’Alexa ou d’autres, des automatisations sont possibles, mais avec encore d’immenses approximations. Ce n’est pas pour rien si Apple Intelligence s’est intéressé à ChatGPT.

Le gain est similaire à celui des dictées vocales. Rappelons-nous des premières dictées vocales dans les années 90 et les résultats que nous obtenons aujourd’hui. Tout comme nous nous sommes habitués aux correcteurs orthographiques à l’intérieur des traitements de texte, on pourrait également avoir des systèmes d’IA totalement intégrés, tirant parti de nos précédentes rédactions, de nos contextes de rédaction et qui nous proposeraient des textes dans notre style.

Cette hyperpersonnalisation m’apparait être une réelle attente de professionnels, notamment en droit, qui souhaitent conserver un haut degré d’autonomie dans leurs productions écrites. Tout en se laissant la possibilité d’y appliquer ensuite un « style », pour uniformiser le ton si besoin.

Cet exercice de prospective trouve naturellement des limites : les jeunes professionnels ou les profanes d’un domaine ne pourront vraisemblablement pas pallier leur manque de connaissances. À titre personnel, je tente de former mes étudiants en droit dans ce sens : ils constatent bien par la pratique que la production par des IA génératives demeure, au mieux, relativement banale et sans relief. C’est en se forgeant d’abord une bonne expérience de juriste qu’ils parviendront à en tirer le meilleur parti.

Formation des juristes : quels impacts sur l’apprentissage du métier ?

S.R. : Dans votre livre, vous évoquez le fait que l’IA générative permet de se délester des tâches répétitives ou à faible valeur ajoutée pour se consacrer à la partie la plus intellectuelle ou créative du raisonnement juridique. Est-il vraiment souhaitable de s’en passer ? N’est-ce pas un moyen pour les jeunes d’intégrer le métier, de sédimenter la connaissance ? Ces tâches ne participent-elles aussi à l’émergence de la créativité, voire de la sérendipité, autrement dit ne risque-t-on un formatage du raisonnement ?

Y.M. : Quand on entre dans une profession, je l’ai connu dans les métiers de greffier et de magistrat, on commence souvent par effectuer des tâches un peu ingrates. Mais il se joue davantage que l’exécution de la tâche. Il y a de l’observation, un retour des professionnels sur ce qu’on réalise, ce qui fait que lorsqu’on se retrouve en pleine responsabilité, les connaissances se sont sédimentées dans le temps.

Pour le dire autrement, dans l’expérience de compagnonnage, c’est aussi du savoir-être qui se transmet. Je crains donc que les organisations qui misent sur la suppression massive de stagiaires et jeunes professionnels risquent de perdre un « sas » important et de se retrouver face à des jeunes professionnels dont ils ne comprendront pas les performances médiocres et imputer cette situation à des questions de génération ou à une baisse du niveau universitaire.

L’IA générative peut-elle transformer durablement la justice ?

S.R. : Contrairement à certains préjugés, la technologie n’est pas qu’un outil, elle n’est pas neutre et elle a une influence sur la construction des sociétés. Quelle pourrait être l’influence de l’IA générative sur le droit ? Peut-elle le transformer ?

Y.M. : Ces systèmes d’IA ont en effet déjà la potentialité d’exercer une influence majeure sur les individus et la société. Je pense que le droit est face à un réel enjeu de survie. Dans mon premier ouvrage, j’avais déjà partagé les travaux d’Antoinette Rouvroy et Thomas Berns sur la gouvernementalité algorithmique, c’est-à-dire la substitution du droit par le calcul.

L’idée à garder en tête c’est que nous ne nous trouvons pas face à une rupture nette, une sorte de « coup d’État », mais à quelque chose qui est de l’ordre du glissement. En multipliant les micro-mécanismes décisionnels partout, on introduit en réalité autant de chevaux de Troie qui peuvent être manipulés et influencer, volontairement ou non, leurs utilisateurs.

La place des réseaux sociaux dans les interférences électorales ne nous raconte pas autre chose. Une production juridique qui s’appuierait sur un modèle de langage commun déléguerait un pouvoir immense au concepteur de ce modèle : des contrepouvoirs sérieux devront être mis en place pour s’assurer qu’il ne dirige pas ses utilisateurs vers telle ou telle rédaction.

J’ai aussi exploré dans une étude récente intitulée Intelligence artificielle, État de droit et œuvre de justice : regard prospectif sur l’évolution de la justice à l’ère de l’hyperindividualisme et de la transition numérique, publiée par Lexbase, la manière dont notre système juridique risque de se trouver éclaté en autant de sous-systèmes de règlements de litiges, potentiellement automatisés, venant résoudre les conflits nés de l’exécution de telle ou telle prestation avec des fournisseurs de biens ou services.

L’on préfèrera probablement une solution automatisée immédiate, même moins satisfaisante, que porter la contestation devant une instance judiciaire. Or, on le voit avec les litiges en matière de consommation, moins que la réparation individuelle et ponctuelle d’un dommage, la justice joue également un rôle de rééquilibre des asymétries de notre société.

S.R. : Pensez-vous que l’IA générative puisse provoquer un risque de bipolarisation entre avocats : en creusant les écarts entre ceux qui l’utilisent et les autres ?

Y.M. : Dans l’esprit de l’évolution que je viens d’évoquer, je crois que l’utilisation de divers systèmes automatisés risque plutôt de faire naître une justice privée de masse, expéditive et automatisée, qui produira des solutions plus ou moins satisfaisantes, versus une justice qui s’adressera aux justiciables qui auront les moyens de se payer le temps d’un procès.

Évidemment, dans le temps de la transition technologique, ceux maîtrisant plus rapidement des systèmes leur faisant gagner en efficacité auront un avantage. Mais une fois banalisée et l’égalité des armes acquise, c’est une tout autre fracture qui s’opèrera.

L’intégralité de l’interview est à retrouver dans le n°508 de la revue Expertises des systèmes d’information.

Propos recueillis par Sylvie Rozenfeld

 

Exergues

On prend aujourd’hui le risque d’introduire ces systèmes de manière massive en ayant une capacité de contrôle assez faible et en reportant sur les utilisateurs la charge de les corriger. Les organisations qui misent sur la suppression massive de stagiaires et jeunes professionnels risquent de perdre un « sas » important et de se retrouver face à des jeunes professionnels dont ils ne comprendront pas les performances médiocres. Le vrai défi, de nature politique, sera de réinvestir les éventuels gains d’efficacité vers un meilleur accompagnement humain et personnalisé plutôt que de supprimer des emplois.

L’exemple du tribunal de commerce de Paris ou celui de la Cour de cassation nous montre que l’identification des usages à forte valeur ajoutée va émerger des praticiens. Anticiper dès le départ la manière de remplacer un tel système voire de s’en passer.

 

À propos

Yannick Meneceur est magistrat et a développé durant sa carrière une expertise liant le droit, l’informatique et la gestion administrative dans le secteur public. Il a notamment travaillé pendant dix ans au Conseil de l’Europe sur les questions liées à l’intelligence artificielle et au numérique.

Il est l’auteur de plusieurs ouvrages consacrés aux enjeux juridiques et sociétaux de l’IA, dont L’intelligence artificielle en procès, et vient de publier IA générative et professionnels du droit chez LexisNexis.