Les assistants d’IA générative savent raisonner sur le droit, mais ils ont du mal à retrouver les textes sur lesquels s’appuyer. Notaires, avocats et juristes utilisent déjà ChatGPT, Claude ou Mistral, alors que le débat sur « la meilleure IA juridique » passe, selon l’article, à côté du vrai sujet. La question n’est plus « quelle IA ? », mais « à quels textes a-t-elle accès ? ».
- Les IA génératives raisonnent bien sur le droit, mais elles retrouvent mal les textes applicables.
- Elles n’ont pas d’accès structuré aux versions en vigueur des textes ni à leurs modifications.
- Il faut relier les textes entre eux, car le droit ne se réduit pas à une pile de documents.
- Une couche de recherche juridique, reliée à l’IA par des connecteurs, fournirait des sources vérifiables sans révéler le nom des clients.
Dans un cabinet, l’IA générative est déjà installée, souvent sans passer par un appel d’offres ni par la direction des systèmes d’information. Un collaborateur s’en sert pour reformuler un courrier, un associé pour préparer une note, un notaire pour vérifier un raisonnement le soir. Les usages ont pris de l’avance sur les règles internes, et les professionnels ont reconnu un outil qui leur fait gagner du temps.
Le même scénario revient cependant partout. La réponse est fluide, structurée et convaincante. Vient ensuite la question décisive : sur quel texte repose-t-elle, quelle version de l’article, quelle décision ? La réponse devient alors vague, la référence approximative, et le professionnel refait la recherche lui-même. Le gain de temps disparaît au moment où sa responsabilité est engagée.
On juge l’IA sur sa plume, pas sur ses sources
Le débat public porte presque toujours sur la qualité du modèle : lequel raisonne le mieux, lequel se trompe le moins. Sur le raisonnement, les grands modèles généralistes sont déjà remarquables. Ils savent articuler un raisonnement, comparer deux positions et repérer une contradiction dans un argumentaire.
Le problème se situe ailleurs. Un modèle raisonne à partir de ce qu’il a appris pendant son entraînement, et parfois à partir d’une recherche sur le web. Il n’a pas d’accès structuré aux textes en vigueur à une date donnée. Il ne sait pas qu’un article a été modifié, qu’une réponse ministérielle a été rapportée ou qu’une chambre de la Cour de cassation a infléchi sa position. Pour un usage grand public, ce détail est secondaire. Pour un professionnel qui signe, il est rédhibitoire.
Le droit n’est pas une pile de documents
Pour combler ce manque, la tentation consiste à fournir des documents à l’IA : un code au format PDF, quelques arrêts, des modèles d’actes. Les réponses gagnent en pertinence, mais l’essentiel reste manqué. Un texte juridique ne vit pas seul. Il cite d’autres textes, il est modifié, abrogé, interprété, complété par un décret, éclairé par une décision, parfois contredit par une autre. Sa portée dépend de sa date et de sa place dans la hiérarchie des normes.
Un juriste expérimenté raisonne donc sur ce réseau de liens. Il sait aller chercher la version applicable à la date des faits, les décisions qui s’y réfèrent et le texte réglementaire qui le précise. Ce qu’il faut apporter à l’IA, selon l’article, ce ne sont pas davantage de documents, mais des chemins entre les textes.
Séparer le raisonnement de la mémoire
La voie proposée consiste à dissocier deux fonctions. D’un côté, le moteur de raisonnement, c’est-à-dire l’IA que le professionnel utilise déjà. De l’autre, une couche de recherche juridique qui indexe les corpus, conserve la trace des versions, relie les textes entre eux et renvoie à l’IA les sources utiles, avec des références vérifiables.
Cette approche s’appuie sur les connecteurs que les assistants grand public acceptent désormais, via des protocoles ouverts comme MCP, qui permettent de relier un assistant à des sources de données externes. Selon l’article, même les formules gratuites de ChatGPT et de Claude en acceptent un. L’IA cherche alors dans les textes au lieu de puiser dans sa seule mémoire d’entraînement, cite ce qu’elle trouve, et le juriste peut vérifier en un clic.
La séparation présente aussi un avantage pour la confidentialité. La couche de recherche n’a pas besoin de connaître le nom des clients pour trouver un texte, et elle peut garantir qu’aucun nom n’apparaît dans ses recherches, une promesse qu’une IA juridique tout-en-un peut difficilement tenir.
Pendant deux ans, les cabinets se sont demandé quelle IA choisir. Cette question perd de son poids à mesure que les modèles se rapprochent. La question qui fera la différence est plus prosaïque : à quels textes l’IA a-t-elle accès, et peut-elle indiquer d’où vient sa réponse ?
