--- title: "L’IA peut élargir l’analyse d’un dossier" description: "L’IA peut aider une équipe juridique à examiner davantage de pièces et à explorer plus de questions. Son utilité dépend de sources vérifiables, d’une évaluation rigoureuse et d’un avocat qui assume la responsabilité du résultat." language: "fr-CH" source: "/fr/notes/ai-in-legal-work/" canonical: "https://jonashertner.com/fr/notes/ai-in-legal-work/" content_id: "https://jonashertner.com/fr/notes/ai-in-legal-work/#post" type: "article" status: "current" author: "Jonas Hertner" published: "2026-07-27" modified: "2026-09-07" version: "2026-09-07" citation: "Jonas Hertner, “L’IA peut élargir l’analyse d’un dossier” (version 2026-09-07), https://jonashertner.com/fr/notes/ai-in-legal-work/." --- # L’IA peut élargir l’analyse d’un dossier 27 juillet 2026 · Révisé le 7 septembre 2026 > L’IA peut aider une équipe juridique à examiner davantage de pièces et à explorer plus de questions. Son utilité dépend de sources vérifiables, d’une évaluation rigoureuse et d’un avocat qui assume la responsabilité du résultat. L’IA peut permettre de réexaminer un dossier volumineux : établir une chronologie, comparer des documents ou rechercher des pièces susceptibles de remettre en cause l’analyse. Cet examen doit améliorer suffisamment les bases d’une décision pour justifier la vérification des résultats. Quelques passages décisifs peuvent valoir davantage que des centaines d’observations plausibles. Il faut reconnaître les constats pertinents, vérifier ce qui les étaye et apprécier ce qui a pu échapper à l’examen. ## Les sources et les constats Un modèle de langage peut extraire une date, calculer à partir de celle-ci ou en tirer une déduction. Ces opérations appellent des contrôles différents. Il faut distinguer ce que dit la source, ce qui a été calculé et ce que l’avocat en conclut. Prenons un exemple hypothétique : il faut déterminer si un avis est parvenu à son destinataire à temps. Un modèle trouve une lettre datée du 14 mars, un courriel du 16 mars auquel elle est jointe et une réponse ultérieure qui en accuse réception. La date de la lettre ne prouve ni l’envoi ni la réception. Le libellé de l’accusé de réception et la règle applicable restent à examiner. Le modèle signale aussi une adresse différente dans un projet antérieur du contrat. La version signée et l’avis portent la même adresse ; cet écart apparent n’apporte rien à la question du moment de la réception. Distinguer cette fausse piste de la piste utile demande du travail. Classer un document comme non pertinent ne suffit pas à établir qu’il l’est. La question posée peut elle-même avoir laissé de côté l’essentiel. ## Examiner davantage de pièces L’IA peut aider à examiner davantage de documents selon les mêmes questions et à relier les constats proposés aux passages correspondants. Le compte rendu doit préciser les pièces incluses et exclues, leur date de collecte et les fichiers non traités. Traiter chaque fichier ne prouve pas que tous les éléments pertinents ont été trouvés. Une page numérisée peut être mal lue, une question trop étroite ou une contradiction ignorée. Les divergences entre sources doivent rester signalées. Lorsque les preuves ne permettent pas de les résoudre, le conseil doit préciser sur quelle version des faits il se fonde. ## Quand le modèle expose le droit Un modèle interrogé sur le droit sans références précises peut mêler des propositions exactes à des sources dépassées, hors sujet ou inventées. Son assurance ne permet pas de faire la différence. Une erreur peut sembler banale : une référence plausible, un critère juridique familier ou une règle valable dans un autre ordre juridique. Elle peut échapper à une lecture rapide parce qu’elle correspond à la réponse attendue.[^1] Une réponse sans source peut suggérer une piste, mais la recherche juridique reste à faire. Même lorsque des références sont fournies, il faut vérifier qu’elles existent, restent pertinentes et étayent l’affirmation dans son contexte. ## Avant l’utilisation Il faut définir ce que le système doit examiner, les sources autorisées et le contenu attendu de la réponse. Toute affirmation factuelle ou juridique déterminante doit être reliée aux sources qui l’étayent. Le contrôle exige une personne disposant du temps et des compétences nécessaires pour examiner les affirmations non étayées. Le choix du système doit tenir compte de la confidentialité, du secret professionnel, du legal privilege, de la protection des données et de la sécurité de l’information.[^2] Avant de lui confier des informations sensibles, il faut savoir où elles seront traitées, qui pourra y accéder, combien de temps elles seront conservées, à quelles fins elles pourront être réutilisées et comment les transferts, les journaux d’activité et la sécurité seront gérés. Le traitement local peut réduire certains risques ; les contrôles d’accès, les sauvegardes et les services connectés doivent néanmoins être examinés. Supprimer les noms ne suffit pas si les autres détails permettent d’identifier les personnes concernées. ## Tester l’ensemble du processus L’évaluation doit porter sur l’ensemble du processus, de la recherche et de l’extraction à l’appréciation finale. Il convient de le comparer à une méthode existante appropriée, sur la même question et les mêmes sources. Les documents représentatifs, les réponses de référence vérifiées de manière indépendante et les cas difficiles doivent être choisis avant le test. Il faut au moins mesurer : - les éléments pertinents omis ; - les affirmations que les sources retenues n’étayent pas ; - les références inexistantes ou sans rapport avec l’affirmation ; - les réponses qui dépassent la question posée ou les sources autorisées ; - le temps nécessaire pour obtenir un résultat fiable, y compris les corrections et l’examen des fausses pistes. Il faut renouveler les tests lorsque des changements de modèles, de réglages ou de sources peuvent modifier les résultats, et analyser les échecs constatés à l’usage. Un succès sur une tâche ne prouve pas la fiabilité du système sur une autre. ## Qui répond du résultat ? L’avocat doit apprécier si les constats justifient le conseil, ce qui pourrait le modifier et si davantage de travail est nécessaire. Savoir s’arrêter fait partie de ce jugement : poursuivre l’analyse pourrait avoir peu d’effet sur la décision, ou un autre moyen d’obtenir des preuves pourrait être plus utile. Le client devrait recevoir un avis réfléchi exposant les incertitudes qui comptent pour sa décision. Le dossier de travail devrait permettre à une autre personne compétente de suivre le raisonnement et d’en discuter les déductions essentielles, sans obliger le client à refaire le travail de l’avocat. ## Notes [^1]: [NIST AI 600-1, Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile](https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1), section 2.2 et mesures MP-2.1-002, MP-2.3-001 et MS-2.5-003. Le NIST recense les contenus faux présentés avec assurance, notamment les raisonnements et les références inventés, et recommande de tester les transformations de données, de comparer les résultats à des données de référence vérifiées et de vérifier les sources et les références. [^2]: L’[art. 13 de la loi fédérale sur la libre circulation des avocats](https://www.fedlex.admin.ch/eli/cc/2002/153/fr#art_13) régit le secret professionnel. Le [Préposé fédéral à la protection des données et à la transparence](https://www.edoeb.admin.ch/fr/ia-et-protection-des-donnees) indique que la loi fédérale sur la protection des données s’applique directement aux traitements de données assistés par l’IA et exige la transparence sur leur finalité, leur fonctionnement et les sources de données utilisées.