Avec la contribution d’Eugenia Navarro, consultante stratégique juridique et responsable régionale de la communauté espagnole au Corporate Legal Operations Consortium.
Les équipes juridiques sont réputées pour leur scepticisme vis-à-vis de l’adoption de solutions alimentées par l’IA. Mais la vraie question n’est pas de savoir si les directions juridiques doivent adopter l’IA. En réalité, c’est de savoir si l’IA générique fonctionne réellement pour le juridique. Ou alors si ce sont les directions juridiques qui doivent s’y adapter. Les équipes juridiques doivent adapter l’IA à leurs exigences spécifiques. C’est là que commence la bataille entre les outils IA génériques et les outils IA juridiques spécialisés.
Aujourd’hui, les entreprises adoptent des plateformes à l’échelle de l’organisation telles que Copilot ou Gemini. Par ailleurs, les DSI investissent massivement dans ces outils. La question suit naturellement : pourquoi le juridique aurait-il besoin d’autre chose ?
Lors d’une récente conversation, Eugenia Navarro, consultante stratégique juridique et responsable régionale de la communauté espagnole de CLOC, a soutenu que c’est là que de nombreuses organisations se trompent.
Les directions juridiques font face à une bataille entre l’IA généraliste et la technologie juridique spécialisée. Le problème, c’est que ces deux conversations impliquent souvent la DSI, et la DSI croit pouvoir développer en interne ce que les spécialistes ont mis des années à perfectionner.
Cette tension entre standardisation et spécialisation se produit au sein des grandes comme des petites entreprises. Comment les équipes juridiques peuvent-elles donc échapper au piège de l’IA d’entreprise ?
Le piège de l’IA d’entreprise
Il est courant que les organisations croient que des solutions peuvent être développées en interne en adaptant les plateformes IA aux besoins de différents départements. Bien que cette approche privilégie l’efficacité, elle ne fonctionne pas aussi bien pour toutes les unités opérationnelles. De plus, le taux d’échec est frappant.
Selon un rapport du MIT, trois projets IA sur quatre développés en interne échouent en raison d’une mauvaise compréhension des contextes spécifiques à chaque secteur. Le problème est que chaque département a des besoins et des priorités distincts. Ainsi, ceux-ci ne peuvent être traités avec une approche universelle.
Le juridique opère dans des cadres réglementaires complexes qui varient d’une région à l’autre. De plus, les risques en jeu exigent une expertise sectorielle approfondie. Navarro souligne également :
L’une des plus grosses erreurs que font les organisations est de supposer que leurs équipes DSI internes peuvent reproduire ce que les entreprises de technologies juridiques ont construit grâce à une expertise sectorielle approfondie.
Ce n’est pas une question de capacité technique. C’est une question de spécialisation. Les entreprises de technologies juridiques ont investi des millions pour comprendre les flux de travail juridiques, les structures documentaires et les réalités opérationnelles. Par contre, les équipes internes, aussi talentueuses soient-elles, ne peuvent pas facilement reproduire cette spécialisation.
Les prompts ne peuvent pas protéger contre tous les risques
L’exposition au risque juridique nécessite davantage qu’un outil IA générique. Certes, le bon prompt peut fournir des résultats solides pour les tâches répétitives et résoudre certains problèmes opérationnels. Cependant, le risque juridique ne fonctionne pas ainsi.
Les directions juridiques sont responsables de la gestion de tâches critiques telles que :
- Gestion des contrats : manquer un renouvellement peut retarder les ventes et endommager les relations commerciales
- Obligations réglementaires : manquer des dates de dépôt ou ne pas s’adapter aux nouvelles lois régionales ou internationales peut entraîner des pénalités
- Protection des données et application des politiques internes et de conformité : les incohérences entre juridictions peuvent exposer l’organisation à des enquêtes
Si les politiques internes ne sont pas alignées, l’organisation risque des enquêtes. Aussi, si la remédiation n’est pas documentée, l’organisation risque de perdre sa crédibilité auprès des autorités. Il ne s’agit pas tant de productivité que de gouvernance.
Mais même les arguments de risque les plus solides doivent être traduits en impact opérationnel pour convaincre la direction. Pour convaincre les dirigeants que les outils IA juridiques spécialisés ont du sens, Navarro partage sa perspective : les équipes juridiques et leurs partenaires technologiques doivent travailler ensemble pour construire le business case.
Construire le business case pour les outils IA juridiques
La technologie doit s’aligner sur les objectifs business. Si vous vous concentrez uniquement sur l’optimisation de la direction juridique sans expliquer le bénéfices concrets pour l’entreprise, vous échouerez.
L’IA juridique doit être conçue pour soutenir la traçabilité, le contrôle et des résultats mesurables. En complément, elle doit permettre aux équipes juridiques de démontrer leur valeur, pas seulement d’automatiser des tâches.
L’accès instantané aux contrats, la visibilité immédiate sur la documentation et les améliorations mesurables de la réactivité sont des bénéfices concrets pour l’entreprise qui résonnent auprès de la direction. Par conséquent, Navarro suggère d’examiner le retour sur investissement potentiel. Elle conseille aussi de souligner comment les outils IA juridiques spécialisés confèrent un avantage concurrentiel. Cela peut être déterminant pour convaincre les parties prenantes les plus réticentes.
Piloter la performance avec des KPIs et des données fiables
Avant de lancer toute initiative IA, Navarro met en évidence une étape critique que les organisations négligent souvent : définir les KPI et les résultats attendus.
Pour moi, il est essentiel d’établir des KPI et les bénéfices du projet avant de commencer. Sinon, personne ne voudra investir.
L’IA ne peut apporter de la valeur que si les données juridiques sous-jacentes sont structurées, accessibles et alignées sur des objectifs clairs. Toutefois, lorsque les contrats et les documents juridiques sont fragmentés ou mal organisés, même les outils IA les plus avancés peineront à produire des résultats significatifs.
Les organisations qui structurent leurs informations juridiques et mesurent les résultats gagnent plus que de l’efficacité. En effet, elles gagnent en visibilité. Elles gagnent aussi en préparation et en capacité à rivaliser à un niveau supérieur.
La vraie question
La question n’est pas de savoir si le juridique doit adopter l’IA. Par contre, c’est de savoir si le département dispose des bonnes fondations (et des bonnes solutions spécialisées) pour utiliser l’IA de manière efficace et responsable.
L’IA générique améliore la productivité et élimine les tâches répétitives. Par ailleurs, l’IA juridique spécialisée protège la valeur de l’entreprise, garantit la conformité et réduit l’exposition au risque.
Dans le domaine juridique, cette différence est déterminante.
