Alors que l’IA générative fascine le monde des affaires à l’échelle planétaire, elle représente un ensemble unique de facteurs à prendre en considération pour les chefs du contentieux et les équipes juridiques. Comme de nombreuses autres fonctions, le service du contentieux a sans doute beaucoup à gagner de l’intégration de l’IA générative à ses méthodes de travail. Cela dit, un grand nombre de préoccupations ayant trait à la protection des données et de la vie privée dissuadent certains chefs du contentieux de tirer pleinement parti de ce nouvel outil.
En fait, la mise en place d’outils d’IA générative ne devrait pas être un choix qui en exclut d’autres. Les chefs du contentieux et les équipes juridiques au Canada et ailleurs peuvent à la fois profiter de l’IA générative et en atténuer les risques inhérents. Cependant, pour réussir, ils ont besoin d’une approche stratégique judicieuse.
L’IA générative constitue un jalon décisif dans l’évolution de l’intelligence artificielle. Elle est à la fois accessible, simple à utiliser et relativement abordable, et elle offre une foule de possibilités pour les équipes juridiques à travers le monde. Mais qu’est‑ce que tout cela pourrait signifier au quotidien?
Pensons au flux incessant d’ententes‑cadres de services, de contrats et de devis que les services du contentieux doivent examiner au quotidien. Imaginons ensuite ce qu’un outil d’IA générative peut faire pour optimiser ce processus d’examen : examen d’un devis en une minute ou moins, détection automatisée des modifications à apporter et des éventuelles incohérences par rapport aux hypothèses formulées au préalable, etc. L’équipe peut ainsi réaliser d’importants gains de productivité tout en réduisant les possibilités d’erreurs humaines et de problèmes non relevés.
Il en va de même pour les appels d’offres, dans le cadre desquels la participation ou l’assistance des services du contentieux sont souvent sollicitées. La bonne technologie d’assistance fondée sur l’IA générative peut aider les chefs du contentieux et les équipes juridiques à remplir instantanément les principales sections des documents d’appels d’offres avec des données standard de l’entreprise. Non seulement le traitement de ces documents névralgiques sera accéléré, mais les membres de l’équipe juridique se verront investis d’un rôle d’examen stratégique et non plus d’un simple rôle de traitement de données. Plutôt que de s’enliser dans l’infinité des détails à gérer, les chefs du contentieux et les juristes pourront enfin se concentrer sur les différentiateurs de l’entreprise, soit les particularités qui la démarquent de la concurrence, pour ainsi bonifier la rédaction de l’appel d’offres et ouvrir la voie à de nouvelles occasions et, ultimement, à de nouveaux mandats.
Intégrez l’IA générative au traitement des contrats avec les fournisseurs, et vous verrez se dessiner un nouveau monde de possibilités. Par exemple, l’utilisation de l’IA générative pour la gestion des ententes‑cadres de services pourrait aider les équipes juridiques à mettre en place une structure de prix réduits ou d’autres mesures pertinentes au bon moment et auprès des bons clients.
En outre, l’IA générative pourrait aider l’équipe du contentieux à détecter les liens abstraits qui existent entre différents contrats. En effet, le traitement d’une demande peut exiger l’examen simultané de plusieurs contrats conservés dans différents services de l’entreprise. En faisant ressortir tout ce qui est inhabituel ou particulier dans les données, l’IA générative peut aider les avocats à se doter de façon permanente d’une plus grande profondeur d’analyse, de sorte que les contrats deviendront des documents en évolution constante qui permettront d’améliorer les résultats financiers.
Étant donné que l’IA générative cherche à reproduire les capacités de création et d’interprétation de contenu qui caractérisent de nombreuses fonctions juridiques, les occasions d’application stratégique fourmillent. Qu’à cela ne tienne, les équipes du contentieux restent prudentes quant à l’adoption de cette technologie, et pour cause.
Sur le plan réglementaire, de nombreuses parties prenantes appréhendent les répercussions potentielles de l’adoption de la Loi sur l’intelligence artificielle de l’Union européenne (UE). Première mondiale en matière de réglementation de l’IA, cette loi ambitionne de faire de l’Europe un centre mondial de l’IA fiable en définissant des règles harmonisées pour encadrer le développement, la commercialisation et l’utilisation de l’IA dans l’UE. Créée pour garantir que les systèmes d’IA exploités dans l’UE sont sécuritaires et respectent les valeurs et droits fondamentaux, cette loi s’appliquera à toutes les parties prenantes qui participent au développement, à l’utilisation, à l’importation, à la diffusion et à la fabrication de modèles d’IA, y compris aux fournisseurs et utilisateurs situés en dehors de l’UE, lorsque les produits de leurs systèmes sont destinés à une utilisation à l’intérieur de l’UE.
Les organisations canadiennes implantées à l’étranger devront certainement commencer à tenir compte de la Loi sur l’intelligence artificielle de l’UE. Par ailleurs, la Loi sur l’intelligence artificielle et les données du Canada, proposée dans le cadre du projet de loi intitulé Loi de 2022 sur la mise en œuvre de la Charte du numérique, prévoit des mesures comparables visant à garantir le caractère responsable de toute activité de conception, de développement et de déploiement de systèmes d’IA qui touchent la vie des Canadiens. En septembre 2023, un nouveau code a été mis en œuvre dans le but d’offrir aux entreprises canadiennes des normes communes, quoique temporaires, pour leur permettre de s’engager volontairement à agir de façon responsable au moment de concevoir et d’utiliser des systèmes d’IA en attendant qu’une réglementation fédérale en la matière soit adoptée.
Cela dit, les exigences réglementaires et liées à la conformité ne sont pas les seuls facteurs qui dissuadent les chefs du contentieux d’adopter l’IA générative à grande échelle. Dans l’ensemble du secteur, il existe une croyance généralisée selon laquelle l’IA pose des risques inconnus ou cachés ne pouvant être surmontés quant à la protection des données et de la vie privée. En réalité, ces craintes sont tout simplement infondées. Rien n’empêche les chefs du contentieux et les équipes juridiques de profiter des nombreuses occasions offertes par l’IA générative tout en observant des normes de sécurités rigoureuses. Il s’agit simplement de poser les bonnes questions dès le départ et de mettre en place les bonnes mesures de protection.
Qu’est‑ce que cela signifie au juste? Chez EY, nous encourageons les équipes du contentieux à se poser cinq questions essentielles pour se donner toutes les chances de réaliser une intégration efficace, sécuritaire et souple de l’IA générative et de s’adapter aux défis de demain :
- Nos données sont‑elles fiables? L’IA générative repose sur l’entraînement de grands modèles de langage à partir de données soumises. Par conséquent, les équipes juridiques, tout comme les organisations entières, doivent disposer d’un jeu de données bien structuré et de qualité. Lorsque les données soumises sont peu fiables ou comportent beaucoup d’erreurs, elles sont reprises par l’outil, et l’erreur est propagée dans l’ensemble des activités de votre service. Donnant parfois lieu à des « hallucinations », ces jeux de données de faible qualité peuvent en effet amener l’IA générative à créer des enchaînements logiques erronés. La révision méticuleuse des données est un premier pas important vers la réduction des risques et le succès de la mise en place de l’IA générative.
- Quelle approche en matière de grands modèles de langage est la meilleure pour nous? On peut exploiter un grand modèle de langage de différentes manières. Par exemple, chez EY, nous avons choisi de ne pas entraîner notre grand modèle de langage avec nos propres données, car notre approche conservatrice veut que nos données ne quittent jamais notre enceinte. Cela ne nous a pas empêchés d’utiliser de grands modèles de langage pour la création, la validation et la révision de documents juridiques. Pour ce faire, nous nous sommes servi des approches dites de plongement de mots (embedding) et de génération augmentée par récupération (retrieval augment generation ou RAG) avec le concours d’EY Technologie. Les données étant à la base de tout projet d’IA ou d’IA générative, leur qualité est demeurée un enjeu primordial. Nos modèles de fondation étant entraînés hors ligne, aucune donnée créée après l’entraînement n’est donc prise en compte par notre modèle.
- Avons‑nous mis en place des processus de protection des données efficaces? Les garanties de protection et de confidentialité des données sont aujourd’hui des enjeux importants pour les entreprises, y compris pour ce qui est de la mise en œuvre d’outils d’IA générative. L’analyse stratégique des processus de protection des données existants peut vous aider à repérer les lacunes potentielles et à les combler. Cela bénéficiera à votre équipe juridique comme à votre entreprise dans son ensemble, que vous choisissiez de faire le pari de l’IA ou non. Mais quand on parle de nouvelles technologies comme l’IA générative, l’enjeu est deux fois plus important. N’omettez ni ne brusquez surtout pas cette étape du processus.
- Comment se prémunir contre les violations des droits d’auteur? Dans le domaine juridique tout particulièrement, la gestion de la connaissance et l’autorisation à accéder aux fichiers est essentielle pour garantir la confidentialité des documents. Par conséquent, si l’on se propose de tirer le meilleur parti de l’IA générative, il importe de prévenir toute possibilité de violation des droits d’auteur. Il faut à tout prix éviter d’utiliser la propriété intellectuelle d’autrui aux fins d’entraînement de son grand modèle de langage. Assurez‑vous d’empêcher l’IA générative d’accéder à des dossiers et à des données au fil de l’eau. Pour garantir l’efficacité de ce processus, une approche judicieuse de l’IA générative doit être mise en œuvre. Vous devrez envisager la mise en place de fonctions d’authentification unique et d’un tas d’autres procédures pour empêcher l’IA générative d’accéder à des renseignements protégés par un droit d’auteur dans le cadre de son entraînement. Un fournisseur compétent peut vous aider à intégrer ces processus à vos outils d’IA générative et épargner à votre service du contentieux toute préoccupation à ce sujet une fois la mise en place terminée.
- Quelle est la meilleure architecture pour notre modèle d’IA générative? La conception d’un modèle d’IA générative efficace repose sur la prise en compte de facteurs uniques à chaque équipe juridique et à chaque entreprise. Il n’existe pas d’approche universelle en IA générative. En revanche, il est essentiel de placer les gens et les équipes, ou les facteurs organisationnels, au cœur de l’architecture du système. Pour tirer pleinement parti de l’IA générative, les équipes du contentieux, les avocats et les équipes juridiques devront se doter d’une architecture adéquate au moment opportun. Quand on parle d’architecture des systèmes d’IA générative, les approches universelles non seulement créent des risques additionnels mais empêchent les équipes juridiques de bénéficier du plein potentiel de la technologie.
