Village de la Justice : Quelle est votre analyse du « phénomène IA », spécialement dans nos métiers du Droit ?
- Grégoire Miot
Grégoire Miot : « Ce qui se passe de plus important en ce moment entre l’IA et le Droit, c’est l’engouement inégalé des métiers du Droit pour l’IA. De la même façon que le COVID a accéléré la maturité des professionnels du droit sur la technologie en général et la technologie juridique en particulier, l’IA générative suscite encore plus d’engouement et d’attrait pour les avantages qu’elle peut apporter aux cabinets d’avocats et directions juridiques. L’IA est donc transformatrice.
Mais il me semble que l’on a pour le moment une maturité relativement faible… On voit encore une décorrélation assez nette entre, d’une part l’usage qui est fait de l’IA générative, à titre presque récréatif pour un certain nombre de professionnels du droit qui y vont timidement, qui prennent « la température de l’eau », et d’autre part la réalité de la pratique au quotidien de ceux qui la déploient dans les organisations.
L’IA est juste en train d’émerger, d’abord parce que l’IA générative a été un ticket d’entrée, de commoditisation [2] de cette technologie pour un grand nombre d’acteurs de la Tech qui n’avaient pas encore eu l’opportunité soit de développer, soit d’acquérir des outils dans ce secteur-là. Tout à coup, tout le monde a pu et voulu commencer à faire de l’intelligence artificielle. Je pense que ça fait avancer la maturité des professionnels du droit par l’augmentation de l’offre et les échanges entre prestataires et professionnels. Mais de là à dire qu’aujourd’hui, « ça y est », tout le monde s’y est mis, clairement pas. Nous en sommes encore aux prémices.
Par exemple, dans une entreprise, on déploie des licences Microsoft ; il est rapide d’installer l’IA Copilot pour l’ensemble des collaborateurs en interne. C’est avant tout un outil de productivité. Ça fait quasiment partie de la suite Office.
En revanche, pour la généralisation de services qui vont réellement intégrer l’IA dans le cadre d’un dispositif d’assistance ou de soutien aux activités juridiques, on n’y est pas encore tout à fait.
Nous commençons tous à voir des cas d’usage, mais je pense que l’on n’a pas identifié encore clairement quels étaient les vrais avantages et cas d’usage qui allaient vraiment émerger. Il y a beaucoup de sujets qui freinent encore, notamment au niveau réglementaire.
Un exemple pour la profession d’avocat : il est très facile de placer ces outils-là entre les mains d’un justiciable. Mais la pratique du droit est réglementée. Cela suscite donc beaucoup de questions sur la cohabitation entre ces technologies et le nécessaire respect des règle la profession et du conseil juridique [3]. »
Est-ce que l’intégration de l’IA « visible » dans les logiciels et outils pour le grand public (smartphones, outils de bureautique, etc) va faire avancer grandement la connaissance et la prise en main de l’IA générative ?
Grégoire Miot : « Il y a quand même un effet un peu « Monsieur Jourdain », où tout à coup, on a l’impression que ça y est, on s’est mis à faire de l’IA, alors qu’en réalité il y avait déjà beaucoup d’IA un peu partout. On a de l’IA dans les filtres anti-spam, dans nos téléphones pour les outils GPS, dans de nombreux d’outils que l’on utilise déjà, en réalité.
Mais oui, l’IA générative va irriguer encore plus les outils du quotidien que ne le faisait auparavant l’IA.
« La vraie bascule se produira lorsque l’on va retrouver l’IA dans des outils de l’office Tech ».
La vraie bascule se produira lorsque l’on va la retrouver dans des outils de « l’office Tech », les applications les plus élémentaires dans l’entreprise. Je pense que c’est le vrai pivot à venir.
Dans les outils spécialisés, c’est-à-dire les outils métiers comme ceux de la finance ou du droit, les cas d’usage vont devenir beaucoup plus fins et spécifiques.
On a (et là c’est plutôt une pression pour les éditeurs) beaucoup d’attente sur les niveaux de précision, sur la façon dont on assiste les métiers du droit dans des cas très spécifiques. On ne va plus pouvoir faire de l’IA générique et proposer uniquement une analyse d’un document, ou aller extraire une information. Il va falloir aller dans le fond des choses, dans le fond des besoins des métiers du droit.
Pour l’instant, on est en train de gratter la surface des bénéfices de l’IA dans ces outils. Ça amorce probablement un changement plus profond qui est celui de l’approche qu’on a de nos données dans les outils. Nous avons tous pour le moment une approche liée au stockage et à la structuration de la donnée pour naviguer dans l’information. Demain l’IA va bouleverser la façon dont on veut et peut consulter notre information.
La prochaine génération d’outils IA sera plus proactive.
Je m’explique. Quand on va chercher une information dans un document, ce que l’on veut souvent en réalité, c’est obtenir une réponse pour lancer une action. C’est justement cette démarche que favorisent les agents IA, pouvoir déclencher un certain nombre de choses en fonction de ce que l’on cherche. C’est l’avenir. On ne sera plus dans une démarche seulement consultative, mais dans une démarche active et on va passer de cette génération d’outils un peu passifs, à des outils beaucoup plus proactifs. C’est vraiment une tendance de fond qui est très intéressante, à plus long terme, pour la prochaine génération d’outils métiers. «
Est-ce à dire que la donnée va acquérir une vraie place, soulever une vraie attention, chez les utilisateurs ?
Grégoire Miot : « Oui, tout le monde va être sensibilisé. La question du stockage, souvent central aujourd’hui, est presque devenue anecdotique à l’échelle de la réexploitation de la donnée dans des modèles de langage IA.
Un nouvel échelon d’attention à la donnée s’annonce.
Donc oui, on va créer un nouvel échelon d’attention à la donnée, à l’information.
Jusqu’ici, on se demandait entre quels serveurs l’information transitait, où elle était stockée. Aujourd’hui, on se demande si notre donnée est perdue dans des milliards de paramètres d’un modèle de langage, comment elle est utilisée, sécurisée. Ce qui est quand même beaucoup plus inquiétant ; il faudra s’interroger sur les différents niveaux de sensibilité : j’ai de la donnée sensible, j’ai de la donnée très confidentielle, j’ai de la donnée propriétaire, j’ai de la donnée personnelle, etc.
La vraie difficulté avec ces modèles de langage en IA réside dans la distinction qu’ils arrivent à faire entre des données qui sont intégrées localement, c’est-à-dire ce qui concerne spécifiquement l’analyse d’une question sur un document donné d’une part, et d’autre part l’ensemble de l’information qui a été emmagasinée pour pouvoir avoir un niveau d’interaction avec l’utilisateur final, et qui vient de bien ailleurs que du document à analyser.
Cette distinction-là est justement la source de ce que l’on appelle les hallucinations.
Aujourd’hui, les gens ont beaucoup de difficulté à faire une distinction entre ce qui relève de l’erreur, ce qui relève d’une problématique de requête mal structurée, ou réellement d’un effet hallucinatoire qui est inhérent à tout modèle de langage. Pour l’instant, ce problème-là n’a pas été résolu.
C’est de la responsabilité des éditeurs d’avoir un très grand niveau de transparence. Toutes les études qui sont publiées sur des outils de recherche montrent leur capacité à halluciner. On voit à quel point c’est un sujet sensible et surtout, on voit à quel point aujourd’hui, il n’y a pas de dispositif clair pour garantir à 100% qu’un modèle de langage ne puisse pas halluciner.
L’IA Générative n’est pas un modèle qui comprend, c’est un modèle qui produit.
Les modèles de langage sont strictement probabilistes. Concrètement, ce n’est pas un modèle qui comprend, c’est un modèle qui produit. Qui produit une réponse, quoi qu’il arrive.
C’est-à-dire que quelle que soit la question, il va retourner quelque chose. Encore une fois, c’est un sujet de probabilité. S’il n’a pas ce qui est le plus évident en termes de réponse, il va aller chercher un peu plus loin, puis un peu plus loin, jusqu’à aller chercher quelque chose qui soit complètement faux potentiellement. Mais il va le verbaliser avec énormément d’aplomb, ce qui est toujours très perturbant.
Pour autant, et en particulier pour les métiers du droit, on ne peut pas se permettre d’avoir un niveau de véracité de l’information où, tout à coup, on a quelque chose de très approximatif. Il faut donc mettre en place les filtres pour poser les niveaux de probabilité qu’on veut tolérer. « Au-delà de ces informations-là, tu ne peux pas aller inventer une jurisprudence qui n’existe pas ».
Le modèle a très envie de produire quelque chose qui serait cohérent avec une chaîne de faits, de jurisprudence. Il va falloir mettre en place des contrôles. »
Comment est-ce que vous évaluez les compétences à acquérir pour les métiers du droit, dans leurs pratiques ? Est-ce que finalement, c’est de l’ordre de la maîtrise d’un nouvel outil, ou bien est-ce plus profond que ça ?
Grégoire Miot : « Personnellement, je ne suis pas un grand adepte du juriste qui doit apprendre à coder. Maintenant, il faudrait lui apprendre aussi à prompter ! Je ne crois pas que ce soit une approche raisonnable.
« Je ne crois pas que ce soit une approche raisonnable de dire que le Juriste ait à maitriser le prompt. »
La différence entre le codage et le prompting, c’est que le prompting se fait en langage naturel. Il y a quelque chose de très intuitif. Et puis, on arrive naturellement à affiner, il y a quelque chose de très empirique. On arrive à affiner ces demandes de telle sorte qu’on obtienne vraiment ce que l’on veut. On comprend assez vite, finalement, comment le modèle réagit, en fonction de ce qu’il nous retourne. On commence alors à lui donner des consignes qui sont de plus en plus claires.
Pour autant, je ne pense pas que les solutions dont ont besoin les professionnels du droit doivent s’appuyer intégralement sur un champ libre dans lequel on va dire, « allons-y, promptez ce que vous voulez et fournissez vos consignes« . On créerait des niveaux de satisfaction des utilisateurs variables et des résultats inégaux.
Il va plutôt falloir créer une expérience utilisateur où il va être facile de poser des questions tout en affinant ce qu’on en attend, c’est-à-dire le format de sortie, le contexte, la position, etc. On peut demander un résumé, c’est un cas d’usage qui est très fréquent en ce moment, mais cela peut-être un résumé d’un contrat, de n’importe quel document juridique, on peut fournir autant de résumés que l’on voudra !
Il y a une question de contexte qui prime. On veut un résumé pour qui ? Pour quelle finalité ? Qui s’intéresse à quelle partie du contrat ? Ce résumé, il est fait pour quoi ? Pour l’expliquer à mon CEO, pour l’expliquer aux parties concernées, pour faire un focus particulier sur un enjeu de responsabilité, pour un de nos actionnaires, pour renégocier le contrat ?
« A l’avenir, l’IA générative devra être mieux intégrée dans les solutions pour être plus satisfaisante. »
Il y a énormément de façons de gérer cela pour obtenir un bon résultat, il faut pouvoir accompagner les utilisateurs avec une expérience qui soit facile. Il faut arriver à créer un cadre, des interfaces où toutes ces instructions vont être très fluides et surtout vont s’inscrire dans des flux métiers.
A l’avenir, l’IA générative devra être mieux intégrée dans les solutions pour être plus satisfaisante au final. »
Quel sera d’impact de tout cela sur les métiers du droit et leur pratique ?
Grégoire Miot : C’est bien sûr une technologie qui va radicalement changer la façon de travailler. Bien plus que les précédentes générations d’outils de productivité pour les métiers du droit.
L’avenir, c’est maîtriser davantage sa donnée juridique, c’est accéder à son information de façon différente. L’IA est peut-être l’outil qui va permettre aux professions du droit, en particulier en entreprise, d’être davantage proactifs que sapeur-pompier, d’anticiper davantage. Je ne crois donc pas au remplacement des métiers du droit.
Ça pose néanmoins cette question délicate de la cohabitation entre la pratique du droit et celle du support aux métiers du droit. C’est un sujet qui se complexifie avec ces outils qui sont en mesure de répondre à une question juridique.
Mais on ne veut pas une substitution des professions du droit. La réglementation qui existe aujourd’hui sur la protection et la réglementation du métier et de l’exercice du droit est non seulement là pour protéger la profession d’avocat, par exemple, mais aussi pour protéger le justiciable.
Ce n’est qu’un exemple de ce que l’IA soulève comme questions. »
Quelle est la prochaine étape ?
Grégoire Miot : « Je pense que la une maturité du marché qui va monter graduellement, en fonction des cas d’usage. Nous avons déjà vu que les professionnels du droit, en général, se sont emparés de l’IA générative au moins par curiosité et pour des tâches à faible valeur ajoutée sur des questions de traduction, de syntaxe, des sujets un peu triviaux, si je puis dire. Ils vont progressivement voir arriver l’IA générative dans leurs outils bureautiques et ils vont commencer à s’y habituer, jusque dans leurs outils métiers. On est là sur un horizon à court terme.
Ensuite, nous verrons peu à peu quelle est exactement la part de soutien à la pratique du droit au quotidien. A quelle vitesse est-ce que l’on va passer d’une assistance IA dans 5% des tâches quotidiennes à 30%, 40%, 50% ? Je pense que ça sera sur une échelle de temps assez courte, vraisemblablement deux à trois ans pour que ce soit vraiment bien installé dans les organisations.
Mais d’abord, on a besoin de modèles qui soient un peu plus fins. Je pense aussi qu’il y a de la place pour des modèles de langage beaucoup plus spécifiques sur les tâches particulières. «
Quelle est votre approche de l’IA générative chez Wolters Kluwer ?
Grégoire Miot : « Notre approche pour nos outils métiers pour les professionnels du droit est à la fois prudente et sécurisante. Chez Wolters Kluwer, nous intégrons l’intelligence artificielle dans nos produits depuis plus de dix ans. La nouvelle technologie d’IA générative est un autre outil puissant que nous mettons en œuvre dans nos solutions.
Nos clients ne nous demandent pas d’être les premiers sur le marché à lancer de l’IA générative dans nos produits et voir ce qu’il en ressort. On a aujourd’hui une approche prudente d’expérimentation, pour des résultats fiables.
Wolters Kluwer a déjà de l’intelligence artificielle dans son outilLegisway depuis 2020, avec l’intégration de Della AI : une intelligence artificielle dite extractive, par opposition à un modèle dit génératif. Autrement dit, ce qui ressort de notre IA ne s’appuie que sur la source d’information qu’on lui demande d’examiner. C’est la garantie qu’il n’y a pas d’effet hallucinatoire.
Pour autant, c’est aussi limitatif, dans la mesure où on ne peut demander à l’outil autre chose que de sortir des informations qu’il a trouvées dans le document. Il ne produit pas de contenu externe, il ne crée pas de déduction, il ne rédige pas quelque chose autour de ce qu’il a analysé. Il n’est pas doté du langage. L’apport de l’IA générative permet à nos utilisateurs de créer des réponses avec des éléments beaucoup plus complets. C’est ce qu’on déploie dans nos outils, dès cette année, notamment dans notre suite Legisway, en particulier Legisway Analyzer, qui aura ces capacités d’IA générative embarquées et donnera la possibilité à nos utilisateurs de produire du contenu en plus de pouvoir en extraire et d’analyser.
On veut pouvoir sortir des solutions qui soient aussi sûres et rassurantes que possible pour nos utilisateurs. C’est aussi ça ce que nos clients attendent d’un groupe comme Wolters Kluwer. «
2024 est l’année de l’IA à peu près pour tout le monde. On sent qu’il y a un peu de précipitation. Est-ce qu’il y a un risque de créer un effet déceptif avec des offres qui hallucineraient trop ou qui seraient, en termes d’interfaces utilisateurs, pas assez poussées ?
Grégoire Miot : « Clairement, le premier risque est effectivement de se heurter à des modèles mal adaptés, de telle sorte que la production de contenu ne soit pas celle espérée.
Même les plus grands ont trébuché, et certains ont eu un bad buzz sur des résultats de recherche qui étaient un peu aléatoires. Il y a eu beaucoup de tâtonnements, mais il faut bien pouvoir expérimenter pour améliorer…
L’autre effet qui peut être déceptif, je pense, est lié au fait que la marche à passer est assez haute d’un point de vue du changement de l’expérience d’utilisateur et de l’interaction avec un outil du quotidien. C’est très important de créer un environnement pour les utilisateurs qui soit adapté à la façon qu’ils ont d’interagir avec un outil aujourd’hui.
« C’est à nous, éditeurs, de prendre nos responsabilités et de créer une expérience utilisateur qui soit très fine. »
Évidemment, il faut les former, il faut les préparer, etc. Mais ce n’est pas seulement en leur disant « formez-vous, apprenez à prompter efficacement » que l’on va réussir à créer une vraie transformation, un vrai changement dans les métiers du droit. C’est à nous, éditeurs, de prendre nos responsabilités et de créer une expérience utilisateur qui soit très fine, qui soit adaptée à la réalité de leur quotidien, à leur pratique du droit, aux tâches juridiques auxquelles ils sont confrontés. «
Comment se positionne la France et les solutions qui y sont proposées par rapport à l’international ?
Grégoire Miot : « Nous n’avons pas à rougir, nous avons notre champion national, Mistral.
Et je pense que l’on est assez égaux à l’international vis-à-vis de la maturité sur l’IA générative. Mais il y a encore à apprendre des attentes culturelles locales. Est-ce que l’IA satisfait davantage des populations très occidentales avec une certaine culture et une certaine forme d’éducation, par rapport à d’autres cultures ? [4]
L’étude réalisée avec ELTA l’année dernière donnait globalement une tendance assez homogène, du moins en Europe, sur la curiosité pour l’utilisation de l’IA. »
Il n’y a pas une plus-value possible dans certains pays comme la France, qui a déjà initié depuis longtemps l’open data ?
Grégoire Miot : « On revient à la donnée. Est-ce qu’il n’y a pas des pays où la donnée disponible et fiable est plus accessible, plus large, plus dynamisante pour le marché que d’autres ? Est-ce que c’est un facteur qui joue ? Je pense que ça le sera sur le long terme. Le fait d’avoir eu une vraie politique d’open data en France va vraiment payer. Nous sommes très en avance sur le marché européen. On va en voir le résultat assez rapidement.
Le manque d’homogénéité au niveau européen, va plutôt créer des difficultés pour les éditeurs pour avoir une approche globale. Mais la France a définitivement, sur l’open data, une bonne longueur d’avance. »
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