Spoiler : les avocats ne se méfient pas intrinsèquement de l’intelligence artificielle. Leur anxiété vient de la difficulté d’obtenir des résultats d’IA cohérents et fiables dans le travail juridique. Mais toute cette angoisse est-elle dirigée vers la bonne cible ?
Plus de 80 % des dirigeants de cupboards d’avocats de taille moyenne déclarent craindre l’IA générative dans leur cupboard, selon une enquête SurePoint. Ce qui alimente cette anxiété, ce ne sont pas les inquiétudes concernant les pertes d’emplois ; c’est la fiabilité. Les cupboards s’inquiètent du fait que les avocats produisent un travail dont ils ne peuvent pas garantir pleinement, des résultats déconnectés du contexte consumer et des outils qui fonctionnent de manière impressionnante dans les démonstrations mais sporadiquement dans la pratique.
Cette crainte mérite d’être prise au sérieux. Mais je dirais que cela vise la mauvaise cible.
Le problème n’est pas l’IA – le problème est le contexte
Lorsque les outils d’IA fonctionnent de manière isolée, coupés des données structurées d’un sujet spécifique, des précédents purchasers et des connaissances institutionnelles acquises au fil des années de travail consumer, les résultats sont génériques. Vous obtenez la saisie semi-automatique. Utile, parfois impressionnant, mais ce n’est pas quelque selected sur lequel un avocat peut s’appuyer dans une négociation ou déposer un file en toute confiance.
Le problème de fiabilité n’est pas un défaut de l’IA. C’est une faille dans la façon dont l’IA est déployée.
Pensez à quoi ressemble aujourd’hui un flux de travail d’IA typique dans la plupart des entreprises. Un avocat ouvre un outil de rédaction autonome, colle du texte, génère un résultat, puis rapproche manuellement ce résultat avec les paperwork de transaction réels, les préférences du consumer, la langue customary du cupboard et l’historique de l’évolution de cette affaire.
L’IA a fait quelque selected. Qu’il ait fait la bonne selected nécessite que l’avocat fasse un travail necessary pour le vérifier.
La fragmentation empêche des résultats fiables de l’IA dans le travail juridique
Le fardeau de la vérification est le level où la fiabilité s’effondre. Et cela échoue précisément parce que l’outil n’a pas accès au contexte qui rendrait sa sortie précise en premier lieu.
C’est le problème central de l’empilement de options ponctuelles sur des opérations fragmentées. Chaque outil ne sait que ce qu’il peut voir. Il ne connaît pas toute l’affaire. Il ne connaît ni l’historique d’acquisition du consumer, ni les conventions de rédaction du cupboard, ni les problèmes spécifiques signalés lors des diligences de la semaine dernière. Cela génère quelque selected de raisonnable et de générique, et l’avocat a la responsabilité de convertir cela en quelque selected de spécifique et fiable.
Parallèlement, le nombre d’outils ne cesse de croître. L’IA était censée simplifier les opérations. Au contraire, pour la plupart des entreprises, cela multiplie la fragmentation.
C’est pour cette raison que les avocats ne font pas confiance aux résultats de l’IA. Non pas parce que l’IA est mauvaise, mais parce que les résultats n’étaient pas fondés sur les informations qui les rendraient dignes de confiance.
Quand l’IA vit au sein du travail
Le même modèle d’IA, fonctionnant dans un environnement de matière structurée, fonctionne différemment. Il a accès au contexte réel : la construction spécifique de la transaction, la liste de contrôle de clôture en direct, les paperwork déjà rédigés pour ce consumer, les propres modèles et précédents du cupboard.
L’écart entre ce que génère l’IA et ce que l’avocat doit déposer se réduit considérablement.
C’est le cas pratique d’une infrastructure axée sur la plateforme. Tout le monde dans la technologie juridique se qualifie actuellement de plateforme, il vaut donc la peine d’être précis sur ce que cela signifie. Une véritable plate-forme repose sur un véritable système d’enregistrement, avec de nouvelles couches de données capturées au fur et à mesure que le travail se déroule. Il est profondément intégré aux systèmes que les avocats utilisent déjà. Il intègre la sécurité et la gouvernance. Il ne crée pas une autre connexion, une autre base de données, un autre silo.
Une véritable plateforme, reliant les paperwork, les communications et les données, ne rend pas seulement les opérations juridiques plus efficaces. Cela rend les résultats de l’IA dignes de confiance, automobile l’IA s’appuie sur des informations précises, actuelles et spécifiques au sujet en query.
Lorsque le travail juridique est structuré de cette manière, les résultats sont mesurables. Les avocats peuvent examiner et s’appuyer sur les résultats de l’IA, automobile ces résultats ont été construits sur les propres connaissances institutionnelles du cupboard, et non sur une invite hors contexte. La cost de vérification qui rendait l’IA peu fiable diminue considérablement, automobile l’IA travaillait dès le départ avec des informations précises et spécifiques.
Que vous évaluiez un nouvel outil d’IA pour votre propre cupboard ou que vous aidiez votre entreprise à prendre une décision technologique plus massive, la query est de savoir si l’outil restera fiable lorsqu’il effectuera un véritable travail sur des sujets réels.
Voici ce qu’il faut demander :
D’où l’IA de cet outil tire-t-elle son contexte ?
Si la réponse est « le doc que vous collez » ou « l’invite que vous écrivez », l’outil fonctionne sans connaissance du sujet dans son ensemble. Demandez s’il se connecte au file complet de l’affaire, à l’historique du consumer ou à la bibliothèque de précédents du cupboard.
La sortie reste-t-elle connectée au travail ou génère-t-elle quelque selected que je dois intégrer manuellement ?
Les outils qui vous obligent à réconcilier manuellement leurs sorties avec vos paperwork, listes de contrôle et flux de travail existants ajoutent une étape et non en suppriment une. Recherchez si la sortie de l’IA réside à l’intérieur de la matière ou si vous devez l’y transporter.
Cet outil est-il conçu pour fonctionner avec mes systèmes existants, ou est-ce que je dois travailler en parallèle ?
La meilleure technologie est conforme à la manière dont le travail juridique est réellement effectué. Si l’outil oblige les avocats à modifier leur flux de travail pour l’utiliser, l’adoption sera lente et incohérente. S’il s’intègre dans la gestion documentaire, la communication et la gestion des affaires, il est utilisé.
Puis-je retracer une sortie jusqu’à sa supply ?
Les résultats fiables de l’IA dans le travail juridique doivent être vérifiables. Demandez si l’outil vous montre les paperwork, les données ou les précédents sous-jacents dont il s’encourage. Si un résultat ne peut être retracé, il ne peut pas être entièrement garanti.
Les données sur lesquelles s’appuie cet outil sont-elles structurées et entretenues, ou lit-il des paperwork dispersés ?
L’IA est aussi organisée que les informations qu’elle fournit. Les entreprises disposant de données structurées – organisées par étape de transaction, sort de doc et étape du flux de travail – obtiendront des résultats d’IA fondamentalement meilleurs que les entreprises alimentant le même modèle, une assortment désorganisée de PDF.
Qu’est-ce que l’outil ajoute à ma pratique à lengthy terme ?
Les options ponctuelles produisent souvent des features rapides qui atteignent un plateau. L’infrastructure de la plateforme s’agrandit au fil du temps, automobile chaque sujet que vous y traitez ajoute aux données structurées et aux connaissances institutionnelles dont s’inspirent les futurs travaux d’IA. Demandez remark la valeur de l’outil s’accumule.
Lecture connexe : « Ce que l’IA signifie réellement pour les flux de travail des avocats. »
La part de consolidation de l’IA arrive ensuite
Le même rapport SurePoint révèle que 45 % des dirigeants de cupboards d’avocats contributors ont déclaré que l’IA générative avait influencé leur approche de la gestion des connaissances. Les entreprises commencent à comprendre que la qualité de l’IA dépend de la qualité des données. Des résultats fiables dans le travail juridique que les avocats peuvent utiliser et faire évoluer nécessitent des intrants fiables.
Cette reconnaissance est le début d’une bonne dialog.
Pour passer de cette compréhension à des résultats durables, il faut d’abord jeter les bases : des données structurées, des systèmes connectés, une IA qui opère au sein du travail juridique plutôt qu’à ses côtés.
Chaque cycle technologique go well with le même schéma : explosion, prolifération, fatigue, consolidation. La part de consolidation arrive. Lorsque cela se produira, les entreprises qui ont passé cette période à construire de véritables infrastructures se retrouveront dans une place fondamentalement différente de celles qui ont empilé des outils.
Les 81 % qui craignent le manque de fiabilité trouveront quelque selected de différent de l’autre côté : une IA que les avocats peuvent réellement utiliser.
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