Point clé : lorsqu’il s’agit d’adopter l’IA dans le règlement des litiges, le véritable risque réside dans une utilisation sans examen critique. L’IA joue déjà un rôle, mais sa crédibilité dépend de la manière dont elle est encadrée, testée et vérifiée. Les praticiens qui l’adoptent de manière progressive, appliquent leur jugement et posent les bonnes questions réduisent les risques tout en gagnant en précision et en efficacité.

FDans le règlement des litiges, la question n’est plus de savoir si l’IA jouera un rôle, mais comment l’utiliser de manière responsable sans compromettre la crédibilité ni la confiance client.

Une part importante des réticences provient d’affaires médiatisées où l’IA a généré des sources juridiques inexistantes, dites hallucinations. Ces cas sont préoccupants, mais souvent mal compris. Le risque tient à une confiance aveugle dans les résultats, et non à la technologie elle-même. Une utilisation maîtrisée suppose une formation, une compréhension des limites des outils et une vérification rigoureuse des résultats.

Le véritable risque ne réside pas dans la technologie

Tout professionnel du contentieux vérifie le travail d’un collaborateur junior pour en garantir l’exactitude. Il en va de même pour l’IA. Ses résultats exigent le même niveau de revue, et leur exactitude relève de la responsabilité du praticien qui les utilise. La revue humaine reste indispensable pour garantir l’exactitude, la défendabilité et le respect des obligations déontologiques.

Les tribunaux et les régulateurs n’interdisent pas l’IA. Ils encadrent son usage au regard des obligations de compétence, de sincérité, de diligence et de supervision. En pratique, l’IA peut soutenir l’analyse, la recherche et la revue, sans se substituer au jugement professionnel. Les risques apparaissent lorsqu’elle est utilisée comme un raccourci, et non comme un outil encadré et faillible.

La confiance prime sur la rapidité

La plupart des praticiens connaissent l’IA, mais hésitent à s’y fier. Le principal frein reste la confiance. Beaucoup en perçoivent les bénéfices, mais ne savent pas par où commencer ni comment valider les résultats.

Un point de départ consiste à privilégier des cas d’usage à faible risque. L’évaluation précoce des dossiers, la construction de chronologies, le soutien à la recherche juridique et la revue documentaire constituent des premiers cas adaptés. Même limités en valeur, ils exigent une validation et des processus clairs. Cela permet une adoption progressive sans confiance aveugle dans la technologie.

L’adoption rapide de l’IA ne doit pas conduire à une utilisation précipitée. L’objectif est de tirer parti de l’automatisation tout en garantissant la qualité et la fiabilité du travail.

Poser de meilleures questions réduit les risques

Une adoption responsable de l’IA commence par les bonnes questions, sur la technologie comme sur les fournisseurs. Les praticiens doivent obtenir des réponses claires sur la sécurité des données, la confidentialité, l’entraînement des modèles, la traçabilité et les processus de validation. Des réponses vagues ou incomplètes sont un signal d’alerte.

Le même principe s’applique à la formulation des requêtes. Les réponses de l’IA dépendent de la manière dont vous posez les questions.

Les requêtes qui recherchent une validation produisent des réponses rassurantes mais peu fiables. Par exemple, vérifier si une analyse est correcte et conforme conduit souvent à confirmer les hypothèses, sans révéler les erreurs ni les éléments manquants. La formulation incite le modèle à valider plutôt qu’à contester.

À l’inverse, des requêtes qui demandent d’identifier les erreurs, les faiblesses ou des points de vue alternatifs produisent des résultats plus utiles. Par exemple, identifier les incohérences, les hypothèses non étayées ou les risques de non-conformité. L’IA met alors en évidence les références manquantes, les raisonnements incomplets et les zones d’incertitude. Elle soumet ainsi ses propres résultats à un test de robustesse, en faisant apparaître les risques plus tôt.

La formulation des requêtes devient une compétence à part entière. Ceux qui la maîtrisent réduisent les risques tout en créant plus de valeur.

Les cabinets de taille plus modeste ont un avantage

Les cabinets de petite et moyenne taille considèrent souvent être en retard sur les grandes structures en matière d’adoption technologique. En réalité, ils sont mieux placés pour intégrer l’IA efficacement. Moins de niveaux décisionnels, une expertise plus ciblée et une proximité directe avec les besoins clients permettent un apprentissage plus rapide et des usages plus pertinents.

L’IA rééquilibre les capacités en réduisant la dépendance aux équipes importantes et aux processus manuels. Bien utilisée, elle renforce la spécialisation plutôt que de la diluer. Dans les pratiques de contentieux fondées sur l’expertise et le jugement, elle agit comme un levier qui amplifie les compétences, sans s’y substituer.

Aller de l’avant sans perdre le contrôle

Une adoption responsable et efficace de l’IA repose sur une approche progressive, fondée sur la gouvernance, la transparence et la responsabilité. Les praticiens qui comprennent comment l’IA fonctionne, où l’utiliser et où ne pas l’utiliser continuent de répondre aux attentes clients et aux obligations éthiques, tout en tirant parti de l’automatisation.

L’avenir du règlement des litiges repose sur ceux qui utilisent l’IA avec rigueur et responsabilité, sans recourir à des raccourcis.

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LLorraine Medcraft, Vice President, Court Reporting
Lorraine aide les cabinets d'avocats à optimiser leur efficacité et à répondre aux demandes de leurs clients tout en restant fidèles à leurs valeurs fondamentales, à leurs principes et à leur engagement envers leur personnel. Forte de plus de 20 ans d'expérience dans la fourniture de solutions aux cabinets d'avocats, elle et son équipe ont travaillé sur un large éventail de projets, allant de la gouvernance de l'information et de la gestion des documents à la mise en place de solutions de personnel externalisé, en passant par les technologies d'audience et la transcription.