Des outils tels que ChatGPT offrent un accès direct à ces modèles, ce qui explique pourquoi vous pouvez voir des confrères les utiliser pour obtenir des réponses rapides.

Toutefois, les plateformes d'IA juridique vont plus loin. Elles exploitent les capacités brutes d'un LLM en y intégrant un entraînement propre au droit, des flux de travail dédiés, des protocoles de sécurité et des intégrations logicielles. Elles deviennent ainsi adaptées à une véritable pratique juridique, où la confidentialité et l'exactitude sont primordiales.

Pour tirer le meilleur parti de ces technologies, les professionnels du droit doivent comprendre la nature d'un LLM, son fonctionnement, ses limites, ainsi que la structure des plateformes élaborées à partir de ces modèles.

Remarque : si votre équipe juridique a recours à des LLM généralistes pour la révision de contrats, les audits de conformité ou la rédaction, mais consacre davantage de temps à vérifier les résultats qu'à les produire, le problème ne réside pas dans le modèle lui-même. Il s'agit plutôt d'un manque de contexte juridique, de référentiels (playbooks) et de gouvernance des données. LEGALFLY repose sur ces mêmes modèles sous-jacents, tout en y intégrant les garde-fous rigoureusement exigés par la pratique juridique. Réservez une démonstration pour constater la différence.

Ce que sont les LLM et ce qu'ils ne sont pas

Un LLM (modèle de langage étendu) est une forme d'intelligence artificielle entraînée sur des volumes massifs de textes. Plutôt que de « connaître » des faits, il identifie des régularités statistiques dans l'agencement des mots et des phrases. Cela lui permet d'anticiper le mot suivant dans une séquence — à l'instar de la saisie intuitive d'un smartphone, mais à un niveau de complexité infiniment supérieur.

Certains LLM sont publics et proposés par des entreprises telles qu'OpenAI (ChatGPT) ou Anthropic (Claude). D'autres peuvent être déployés de manière privée par une entreprise ou par un prestataire garantissant la stricte non-divulgation des données à des tiers.

Il convient de souligner qu'un LLM ne fonctionne pas comme une base de données ou un moteur de recherche. Il n'extrait pas des faits stockés. Il génère des réponses fondées sur des récurrences observées lors de son entraînement. Par conséquent, il peut parfois produire des assertions en apparence convaincantes mais inexactes. Ces erreurs sont qualifiées d'« hallucinations ».

Les LLM peuvent également être adaptés à des domaines spécialisés. Lorsqu'ils sont entraînés ou affinés (fine-tuning) à partir d'exemples issus de la pratique juridique, leur précision s'accroît considérablement pour ces tâches. En l'absence de cette étape, les modèles généralistes s'avèrent généralement insuffisamment fiables pour traiter des dossiers juridiques sensibles ou à haut risque.

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Le fonctionnement sous-jacent des LLM

Les LLM reposent sur un mécanisme dit « d'attention ». Contrairement à un lecteur humain qui parcourt un texte ligne par ligne, un LLM appréhende l'ensemble des informations d'un prompt simultanément. La formulation de votre instruction conditionne donc directement la pertinence du résultat obtenu.

Le modèle produit du texte mot après mot. Chaque nouveau terme est sélectionné selon des probabilités calculées à partir de tous les termes précédents. Une même question peut ainsi générer des réponses variables, le modèle introduisant de légères variations probabilistes dans ce processus.

Les performances varient selon les modèles. Par exemple, Claude est souvent privilégié pour son style et la maîtrise du ton rédactionnel, tandis que les modèles d'OpenAI se distinguent fréquemment par la rigueur de leur raisonnement structuré.  

Conseils pratiques d'ingénierie de prompt pour les juristes et avocats

La qualité des résultats dépend directement de la précision des instructions fournies. Vous pouvez optimiser vos résultats en appliquant ces bonnes pratiques de prompting :

• Fournissez un contexte exhaustif. Précisez votre rôle, l'objet de la mission et l'objectif visé. Par exemple : « J'agis en tant que juriste d'affaires dans le cadre de la révision d'accords de confidentialité. Réalisez une première relecture critique avec suivi des modifications en mettant en évidence les clauses de confidentialité dérogeant à notre modèle standard. »

• Donnez des instructions précises. Évitez les formulations vagues telles que « améliorez la rédaction ». Définissez précisément le critère recherché : style plus accessible, registre de langue plus soutenu ou synthèse resserrée.

• N'utilisez que des exemples positifs. Indiquez expressément la structure ou le style requis. Évitez de soumettre de « mauvais » exemples, car le modèle les intègre et risquerait d'en reproduire certains éléments.

• Fixez des règles strictes. Dans le domaine juridique, cela peut se traduire par des directives telles que : « Citez systématiquement la jurisprudence textuellement, sans la paraphraser » ou « Mentionnez les textes de loi avec leur titre intégral et le numéro de l'article ».

• Décomposez les tâches complexes. Plutôt que d'exiger un rapport d'audit juridique complet en une seule requête, débutez par l'établissement d'un plan, puis traitez chaque section successivement. Cette méthode garantit des résultats plus fiables et plus faciles à contrôler.

• Ouvrez une nouvelle session pour affiner. Si, au fil des itérations, les réponses dévient de votre demande initiale, reformulez la tâche au sein d'une nouvelle session avec un prompt plus explicite.

• Conservez et réutilisez vos prompts efficaces. Constituez un prompt système standard ou un bloc d'instructions réutilisable à insérer dans vos nouvelles sessions, afin que le modèle assimile d'emblée votre rôle et vos objectifs.

• Variez la mise en forme. La structure de vos instructions (puces, listes numérotées ou sous-titres) influe directement sur la manière dont le modèle organise sa réponse.

Cette démarche s'apparente aux directives données à un collaborateur junior : plus les instructions sont claires et structurées, plus le livrable sera rigoureux.

Les erreurs fréquentes commises par les LLM

Quiconque a déjà utilisé ChatGPT ou un modèle analogue a pu en constater les limites. Parmi les écueils récurrents, on observe notamment :

Des erreurs de calcul. Les LLM ne sont pas des calculateurs. Ils génèrent du texte sur la base de récurrences issues de données historiques, ce qui les conduit fréquemment à des inexactitudes lors d'opérations arithmétiques ou de calculs financiers complexes.

Des hallucinations. Il arrive que les modèles inventent avec assurance des faits, des décisions de jurisprudence ou des références doctrinales en apparence parfaitement authentiques mais totalement fictifs.

La perte de contexte. Face à des documents volumineux, certains modèles ne traitent correctement que les premières pages et omettent des stipulations contractuelles situées plus loin dans le corps du texte.

Pourquoi les LLM fournissent-ils des réponses différentes à une même question ?

Les LLM ne délivrent pas nécessairement une réponse identique à une même requête. Cette variabilité découle de leur mécanisme de génération textuelle. Le modèle produit ses réponses mot par mot, sélectionnant chaque nouveau terme en fonction de calculs de probabilités. Le mot présentant la probabilité la plus élevée n'est pas systématiquement retenu, ce qui engendre des variations naturelles entre les livrables.

La plupart des modèles intègrent en outre un paramètre désigné sous le terme de « température ». Plus la température est élevée, plus le modèle explore des formulations moins probables et offre des réponses diversifiées. À l'inverse, à basse température, il privilégie les tournures les plus prévisibles, assurant une plus grande constance rédactionnelle.

À titre d'illustration, si vous sollicitez d'un LLM la synthèse d'une clause de confidentialité avec une température basse, il formulera régulièrement :

« La présente clause interdit à chacune des parties de divulguer des informations confidentielles à des tiers. »

Avec une température plus élevée, la même instruction pourra donner lieu à des formulations alternatives, telles que :

« Aucune des parties n'est autorisée à transmettre des éléments confidentiels à des tiers, sauf dérogation prévue par la loi. » ou

« Les données confidentielles doivent demeurer strictement secrètes et ne faire l'objet d'aucune divulgation à toute personne extérieure. »

La portée juridique demeure analogue, mais la rédaction varie.

Le champ d'application des LLM pour les directions juridiques et cabinets d'avocats

Les LLM excellent dans la détection et la modélisation des structures linguistiques. Cette compétence les rend particulièrement précieux pour l'exercice du droit, centré sur l'analyse documentaire, les clauses types et les écrits formels. Utilisés judicieusement, ils permettent aux praticiens de :

• Traiter les demandes récurrentes des opérationnels en s'appuyant sur les politiques internes ou les guides contractuels

• Accélérer la recherche juridique par l'analyse et la synthèse rapides d'importants volumes documentaires

• Rédiger et réviser des contrats avec suivi des modifications, réduisant sensiblement le temps consacré aux corrections matérielles

• Rédiger des notes de synthèse, conclusions et correspondances claires et harmonisées

• Réaliser des audits juridiques (due diligence) en extrayant et synthétisant les données issues de volumineux corpus documentaires

• Détecter les clauses atypiques ou à risque et confronter les projets d'actes aux modèles de référence

• Contrôler la conformité des stipulations contractuelles avec les exigences réglementaires (RGPD, LCB-FT, RSE/ESG ou DORA)

• Générer des trames documentaires adaptées à la nature du contrat, à la juridiction compétente ou aux spécificités des parties

Les modes de déploiement des LLM à connaître pour les juristes

Les outils fondés sur des LLM présentent des caractéristiques distinctes. Cependant, les modèles publics ne sont pas conçus pour traiter des informations confidentielles ou sensibles. Ils doivent être réservés à des tâches courantes et à faible risque. Dès lors qu'il s'agit de données protégées par le secret des affaires ou le secret professionnel, les plateformes d'IA juridique sécurisées constituent la seule option fiable.

Certains outils permettent d'accéder à des LLM généralistes par le biais d'API, à l'image des services d'OpenAI ou d'Anthropic. Bien que rapides à déployer, ils soulèvent des interrogations majeures en matière de confidentialité, de sécurité des données et de responsabilité juridique.

D'autres outils s'appuient sur des modèles open source comme Mistral ou LLaMA. Ceux-ci peuvent être hébergés sur des clouds privés ou sur site (on-premise), offrant ainsi une maîtrise accrue de la sécurité et du traitement des données, au prix d'une gestion technique plus exigeante.

Un nombre croissant de solutions de legal tech reposent désormais sur un ou plusieurs LLM. L'agnosticisme technologique (être indépendant d'un modèle particulier) permet à une plateforme d'exploiter le LLM le plus performant pour chaque tâche spécifique. Cette flexibilité est essentielle : tel modèle excellera dans l'analyse de volumineux contrats, tel autre dans l'interprétation de réglementations complexes. Cela permet en outre d'éviter la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique et d'adapter en continu la solution aux évolutions du marché. LEGALFLY adopte cette approche agnostique : les requêtes sont dirigées vers le modèle le plus pertinent tout en garantissant l'anonymisation des données pour préserver une stricte confidentialité.

En savoir plus : Confiance, fiabilité et validité chez LEGALFLY

Apprentissage et exploitation des données par les LLM

Les LLM sont entraînés sur de très vastes ensembles de textes : ouvrages, articles de presse, pages web et, dans certains cas, corpus documentaires sous licence. Durant cette phase, le modèle assimile les structures du langage sans conserver les documents originaux sous une forme indexable. Il modélise des corrélations statistiques entre les termes et expressions.

Lorsqu'un juriste transmet une information à un LLM, celle-ci est analysée afin de formuler la réponse dans le cadre de la session en cours. Pour la plupart des offres commerciales, ces données saisies ne sont pas intégrées pour réentraîner le modèle. Toutefois, certains fournisseurs se réservent le droit d'utiliser les échanges pour perfectionner leurs systèmes futurs, sauf opposition expresse de l'utilisateur. Il est donc impératif d'examiner attentivement la politique de gestion des données du prestataire.

Une interrogation fréquente est de savoir si un élément soumis à un LLM pourrait ultérieurement être restitué dans la réponse adressée à un tiers. La réponse est négative : le modèle ne conserve ni ne redistribue les requêtes ou pièces transmises. Ses livrables sont le fruit de corrélations statistiques et non d'une extraction au sein d'une base de données de requêtes archivées.

Pour les juristes, le point fondamental est qu'un LLM ne « détient » pas le savoir factuel à la manière d'une base de données de jurisprudence. Il génère une formulation hautement plausible d'après ses données d'entraînement. La qualité de ses productions dépend ainsi de son apprentissage initial et des ressources juridiques spécifiques qui lui ont été associées.

En savoir plus : Les risques méconnus de l'IA au sein de votre organisation

La transformation des pratiques juridiques par les LLM

Les LLM redéfinissent la répartition des missions au sein des équipes juridiques. Des systèmes rigoureusement paramétrés sont désormais en mesure de produire des projets d'actes cohérents, des comparaisons de clauses et des synthèses documentaires de qualité. Le temps consacré aux tâches rédactionnelles répétitives se reporte ainsi sur des missions à plus forte valeur ajoutée, exigeant analyse critique, discernement juridique et sens stratégique.

Pour les collaborateurs juniors, cela implique de développer de nouvelles compétences :

• Affiner et adapter les livrables générés par l'IA afin de livrer des actes finalisés conformes aux standards du cabinet ou de l'entreprise

• Déceler les omissions, inexactitudes ou formulations trop généralistes dans les productions du modèle

• Transformer une synthèse produite par l'IA en recommandations opérationnelles concrètes dans le cadre d'une négociation, d'un litige ou d'un audit de conformité

• Traiter les cas complexes et atypiques qui échappent aux configurations récurrentes apprises par le LLM

Pour les associés et directeurs juridiques, les compétences requises relèvent davantage de la gouvernance et de la stratégie :

• Identifier les processus où les LLM apportent une réelle valeur ajoutée et déterminer les opérations nécessitant un contrôle humain exclusif

• Instaurer des standards de validation permettant aux équipes de juger si un livrable d'IA est exploitable ou s'il exige une reprise substantielle

• Former les juristes à l'art du prompt et au contrôle critique des résultats

• Articuler les résultats fournis par l'IA en plans d'action, argumentaires clients ou stratégies de négociation, en veillant à traduire les données juridiques en décisions managériales claires

À mesure que le recours aux LLM s'institutionnalise, la capacité à interagir avec ces technologies constituera une compétence professionnelle déterminante. Utilisés à bon escient, les LLM permettent aux professionnels du droit de se recentrer sur l'interprétation, la négociation et le conseil stratégique, en s'affranchissant des tâches rédactionnelles purement mécaniques.

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Le guide LEGALFLY de l'IA pour la documentation juridique : méthodes et cas d'usage

Comment utiliser l'IA pour la révision et l'analyse de contrats 

Les questions fondamentales à poser aux prestataires

Plusieurs questions clés permettent d'évaluer si un outil d'IA s'avère sûr, fiable et adapté aux exigences de la pratique juridique :

• Quelles sont les données ayant servi à l'entraînement du modèle ?

• L'hébergement est-il situé au Royaume-Uni, dans l'Union européenne ou dans une zone conforme à nos impératifs de souveraineté des données ?

• Quels sont les traitements appliqués aux informations confidentielles préalablement à leur transmission au modèle ?

• Les prompts et livrables sont-ils conservés ? Sont-ils susceptibles d'être réutilisés pour perfectionner le modèle ?

• Les journaux d'activité (logs) peuvent-ils être audités ? Les résultats sont-ils traçables et explicables ?

Formuler ces exigences en amont permet d'éviter toute déconvenue ultérieure et assure aux directions juridiques et cabinets une parfaite maîtrise de leurs données, de leurs dossiers et des livrables de l'organisation.

En savoir plus : Comment évaluer les plateformes d'IA juridique en 10 minutes

Choisir la solution d'IA juridique appropriée

Les LLM fournissent la puissance de calcul sous-jacente permettant de générer, comparer et analyser le langage à grande échelle. Isolés, ils ne constituent que des moteurs bruts nécessitant cadrage et garde-fous. Leur utilité pratique découle des solutions conçues à partir d'eux. Ces plateformes intègrent la performance des LLM au sein de processus structurés que les professionnels du droit peuvent appliquer directement à la gestion des contrats, aux audits de conformité ou aux due diligences.

Les plateformes d'IA juridique performantes apportent les éléments essentiels à la pratique : trames documentaires éprouvées, étapes de validation, gestion des droits d'accès par rôles et interconnexion avec les outils quotidiens des praticiens. C'est précisément cette intégration qui transforme un LLM généraliste en un outil garantissant des résultats juridiques fiables et cohérents.

Si votre organisation recherche une solution d'IA juridique de confiance, LEGALFLY s'articule autour des processus concrets de votre métier, assure la protection des données sensibles par anonymisation et produit des résultats tangibles.

Elle conjugue la puissance des LLM avec de rigoureuses garanties de confidentialité, des circuits de relecture structurés et des flux de travail pensés pour les juristes, y compris sous Microsoft Word. Qu'il s'agisse d'analyser des contrats, de vérifier la conformité réglementaire ou d'élaborer des clauses intelligentes, LEGALFLY permet à vos équipes de gagner en efficience tout en conservant une parfaite maîtrise de leurs dossiers.