Introduction
L’adoption des outils d’intelligence artificielle, et en particulier de l’IA générative, s’est fortement accélérée ces dernières années. Les niveaux d’adoption varient selon les environnements réglementaires, l’appétence au risque et la maturité des organisations. Mais une chose est désormais certaine : l’IA fait partie intégrante du quotidien des équipes juridiques.
Qu’elle soit utilisée pour produire des comptes rendus de réunion, des rapports ou des analyses, elle s’est installée durablement dans les pratiques. Aussi avancée que cette technologie puisse paraître, une question se pose désormais : quelle est la prochaine étape pour l’IA juridique ?
Un événement récent, sponsorisé par EY et Legaltech Hub, a mis en lumière ce qui pourrait constituer le prochain grand tournant : l’IA agentique.
Ce changement marque le passage d’un outil isolé ou d’un simple gain de productivité à une intégration complète de l’IA au cœur des processus juridiques. Legaltech Hub et EY décrivent cette évolution comme une transition des « technologies isolées » vers des systèmes intégrés. De plus, ceux-ci sont conçus pour soutenir le fonctionnement des directions juridiques au sein de l’organisation dans son ensemble.
Mais concrètement, qu’est-ce que cela signifie pour les équipes juridiques ?
Qu’est-ce que l’IA agentique ?
L’IA agentique représente une évolution majeure dans la manière dont l’intelligence artificielle est conçue et déployée. Contrairement aux approches centrées sur des tâches isolées, les systèmes d’IA agentique sont conçus pour atteindre des objectifs définis. De plus, ils sont capables de percevoir des informations, de raisonner en tenant compte du contexte, de sélectionner les outils appropriés et d’agir à travers plusieurs systèmes.
En résumé :
Gartner définit les agents d’IA comme des « systèmes orientés vers des objectifs », distincts des outils ou assistants d’IA traditionnels. Pour les équipes juridiques, cette distinction est essentielle, car le travail juridique est intrinsèquement orienté vers des objectifs. Rédiger un contrat, vérifier une facture ou évaluer un risque ne sont jamais des finalités en soi. Ce sont des étapes au sein de workflows plus larges. Elles visent des résultats concrets : réduction de l’exposition au risque, accélération des validations ou sécurisation des décisions métier.
Sous cet angle, l’IA agentique correspond bien davantage à la réalité des processus juridiques que l’automatisation purement basée sur des tâches.
Pourquoi le travail juridique se prête particulièrement bien à l’IA agentique
Contrairement à des workflows de type CRM, généralement standardisés et prévisibles, le travail juridique est rarement linéaire. Il est possible de définir des workflows, des règles ou des playbooks pour identifier plus efficacement les clauses à risque. Cependant, les dossiers et les contrats présentent presque toujours des spécificités significatives.
Un même dossier peut couvrir plusieurs étapes, impliquer de nombreux intervenants et mobiliser différents systèmes. Un contrat, par exemple, passe par une phase de demande, de rédaction, de négociation, de validation, de signature, puis de suivi des obligations. De plus, chaque étape dépend du contexte, du jugement humain et du timing.
Cela ne signifie pas que l’automatisation ou l’IA telle qu’on la connaît aujourd’hui soit inutile dans le domaine juridique. Cela signifie simplement que l’IA doit opérer à un autre niveau : un niveau où l’intervention humaine est limitée. À ce niveau, les équipes travaillent par exception, et des processus complets peuvent être confiés à un agent d’IA.
C’est précisément cette complexité qui explique l’intérêt croissant pour l’IA agentique dans le secteur juridique. Legaltech Hub et EY soulignent que les agents sont particulièrement efficaces lorsque le travail doit être piloté de bout en bout, plutôt que fragmenté en tâches déconnectées. Ils rappellent également que toutes les activités juridiques ne se prêtent pas naturellement à une interface conversationnelle : les opérations complexes nécessitent des expériences utilisateur dédiées et une intégration étroite avec les systèmes existants de l’entreprise.
Enjeux et points de vigilance pour les équipes juridiques
L’IA agentique est prometteuse, mais elle soulève également des risques importants et nécessite des garde-fous solides.
Contrôle et responsabilité
Les workflows traditionnels sont, par nature, prévisibles. Ils reposent sur des règles définies pour produire des résultats cohérents. Par exemple, une direction juridique peut mettre en place un processus pour suivre les renouvellements contractuels de l’équipe marketing. Elle peut aussi déclencher des alertes selon des critères prédéfinis.
Les agents, eux, agissent en fonction du contexte et de raisonnements autonomes. Leur comportement est donc moins prévisible, et les résultats peuvent varier.
Des fondations de gouvernance solides
Legaltech Hub et EY insistent sur un point clé : les agents interagissent avec les systèmes de l’entreprise de la même manière que des utilisateurs humains. Par conséquent, avant de déployer des agents d’IA à grande échelle, les organisations doivent s’assurer que chaque agent dispose d’une identité propre, que toutes les actions sont entièrement traçables et que des cadres de gouvernance sont en place pour détecter les anomalies et maîtriser les risques.
Gartner partage cette analyse et souligne que de nombreux agents d’IA sont encore à un stade de maturité limité pour un usage en entreprise. Leur efficacité repose sur des fondations solides : gouvernance des données, intégration des systèmes et modèles décisionnels clairement définis.
Sans ces éléments, l’IA agentique crée davantage d’exposition au risque que de valeur.
Cas d’usage concrets de l’IA agentique pour les équipes juridiques
Gestion du cycle de vie des contrats (CLM)
La gestion du cycle de vie des contrats constitue l’un des cas d’usage les plus immédiats de l’IA agentique. Un agent peut prendre en charge une demande de contrat, identifier le modèle approprié, orchestrer les validations selon des règles prédéfinies. Il peut aussi lancer la signature et s’assurer que le contrat exécuté est correctement archivé et suivi.
Dans un environnement idéal, au-delà de la réduction des tâches manuelles de coordination, ces modèles permettent de diminuer significativement la charge administrative. Ainsi, l’intervention humaine devient l’exception.
Gestion des connaissances juridiques
La gestion des connaissances est un autre domaine où l’IA agentique présente un fort potentiel. Des agents peuvent surveiller les nouvelles sources juridiques, extraire les informations clés, générer des synthèses. De plus, ils peuvent appliquer une classification cohérente et publier les contenus dans un référentiel centralisé.
Legaltech Hub décrit ces workflows pilotés par des agents comme un moyen efficace de maintenir les connaissances juridiques à jour, accessibles et exploitables. Lorsqu’ils sont bien conçus, ils permettent de soulager des équipes souvent déjà fortement sollicitées.
Suivi des obligations et des risques
Les contrats continuent de générer des obligations bien après leur signature. Les systèmes d’IA agentique peuvent surveiller les échéances, suivre les obligations de performance, évaluer l’exposition au risque. Ils peuvent aussi déclencher des alertes ou des workflows dès qu’une action est requise.
Les équipes juridiques passent ainsi d’une posture réactive à une approche beaucoup plus proactive de la gestion des risques.
Perspectives
L’IA agentique permet aux directions juridiques de dépasser l’automatisation ponctuelle pour évoluer vers des systèmes orientés résultats, nécessitant une implication humaine minimale. Elle s’inscrit pleinement dans la transformation déjà en cours du monde juridique. Rupali Patel Shah, Head of Legal Solutions chez DiliTrust, le résume ainsi : « Il existe de nombreux débats sur l’ampleur que prendra l’IA dans la profession juridique, mais une chose est certaine : l’avenir du travail juridique sera piloté par l’IA. »
L’IA agentique doit toutefois être envisagée comme une extension des capacités actuelles de l’IA générative, et non comme un substitut à l’expertise juridique.
Elle agit comme un véritable copilote juridique, capable de réduire encore davantage la charge administrative, à condition d’être déployée avec méthode et structuration. Pour produire de réels résultats, l’expertise humaine reste indispensable. Ce sont la gouvernance et la gestion des données qui permettent aux agents d’IA d’opérer de manière pertinente et maîtrisée.
Nous n’en sommes encore qu’aux premières étapes de l’adoption des agents d’IA en entreprise, mais ce modèle opérationnel mérite déjà toute l’attention des directions juridiques souhaitant garder une longueur d’avance.
Sources
Cet article s’appuie sur les sources suivantes :
- The current state of AI agents for enterprises, Gartner, 2025 (accès à la demande)
- EY et Legaltech Hub, The new normal: stabilizing legal change in an AI world
