Point clé à retenir: Découvrez les principaux cadres de référence et les enseignements concrets partagés lors de la session de l’ACC Legal Ops Conference Comment l’IA crée de la valeur à chaque étape de la maturité CLM. Ces enseignements offrent aux professionnels des opérations juridiques et de la gestion des contrats une feuille de route pratique pour évaluer leur niveau de maturité, mesurer leur état de préparation et définir les prochaines étapes à suivre.

L’IA transforme la gestion du cycle de vie des contrats. Le retour sur investissement de l’IA dépend du niveau de maturité de votre solution CLM et de votre préparation dans cinq domaines essentiels. Déployée trop tôt, l’IA amplifie les inefficacités existantes. Déployée sur des bases solides, selon une approche rigoureuse et des bonnes pratiques éprouvées, elle devient un véritable levier de performance. Cette approche permet aux organisations de passer d’une gestion réactive des contrats à une fonction juridique intelligente qui s’améliore en continu.

Première partie : Le cadre de maturité CLM

La maturité d’une solution CLM s’inscrit dans une progression continue, qui mène d’une gestion réactive des contrats à une fonction proactive guidée par les données et l’intelligence.

Déployer l’IA dès le premier niveau de maturité, lorsque les processus restent peu structurés et que les contrats sont dispersés, n’accélère pas la transformation. Cela automatise les inefficacités existantes. Les organisations doivent d’abord mettre en place des bases solides.

Une fois qu’elles disposent d’une bibliothèque de clauses et de playbooks, les équipes peuvent utiliser l’IA pour automatiser les propositions de modifications contractuelles et évaluer les risques. Elles réduisent ainsi les délais de traitement et renforcent la cohérence des processus. À partir du troisième niveau de maturité, le retour sur investissement de l’IA augmente à chaque nouvelle étape de structuration et d’optimisation des processus.

Deuxième partie : Préparez votre organisation à l’adoption de l’IA

Une préparation efficace à l’IA repose sur cinq dimensions essentielles, chacune jouant un rôle déterminant dans la réussite du déploiement.

Préparation des équipes

Le facteur humain est souvent le plus difficile à faire évoluer. Pour évaluer votre niveau de préparation, posez-vous les questions suivantes :

• Les utilisateurs comprennent-ils ce que l’IA générative fait bien et ce qu’elle ne peut pas faire ?
• Les équipes juridiques et métiers sont-elles capables d’évaluer de manière critique les modifications proposées par l’IA ou les accepteront-elles sans les remettre en question ?
• Existe-t-il une réelle volonté de faire évoluer les méthodes de travail ou une résistance au changement persiste-t-elle ?
• Qui est responsable du résultat produit ?
• Quels écarts de compétences doivent être comblés pour permettre une utilisation efficace de l’outil ?

Préparation des processus

L’IA ne peut pas compenser un processus défaillant ou non documenté. Avant de déployer une solution d’IA, les organisations doivent disposer des éléments suivants :

• Un processus documenté couvrant l’ensemble du cycle de vie des contrats
• Des catégories de contrats et des seuils de valeur clairement définis
• Des playbooks de négociation standardisés
• Une visibilité claire sur les goulots d’étranglement et les points de défaillance

Préparation des données

La qualité des résultats de l’IA dépend directement de la qualité des données sur lesquelles elle s’appuie. Une base solide repose sur les éléments suivants :

• Un référentiel unique et accessible regroupant l’ensemble des contrats.
• Des contrats historiques étiquetés, classés et enrichis avec des métadonnées pertinentes.
• Des positions contractuelles privilégiées et des clauses de repli clairement documentées et régulièrement mises à jour.
• Un processus de contrôle permettant d’identifier les clauses sensibles, les données à caractère personnel et les obligations de confidentialité de tiers avant l’intégration des documents.

Préparation de la gouvernance

L’IA introduit de nouveaux risques juridiques et opérationnels que les organisations doivent gérer de manière proactive. Une gouvernance efficace repose notamment sur les éléments suivants :

• Une politique d’utilisation de l’IA définissant les usages appropriés des différents types d’IA dans les processus juridiques.
• Une validation humaine obligatoire avant toute diffusion externe d’un contenu généré par l’IA.
• Une évaluation des risques liés à l’IA couvrant la gestion des données par le fournisseur, l’entraînement des modèles et les mesures de sécurité mises en place.
• Une bonne compréhension des réglementations applicables à votre secteur d’activité, telles que le RGPD, l’HIPAA ou le DFARS, qui encadrent l’utilisation des données contractuelles.

Préparation technologique

Même les meilleures solutions d’IA ne produisent pas les résultats attendus si l’infrastructure technologique ne peut pas les prendre en charge. Pour évaluer votre niveau de préparation, posez-vous les questions suivantes :

• Votre solution CLM actuelle doit-elle être connectée à l’outil d’IA ? Quel niveau de complexité cette intégration implique-t-elle ?
• L’équipe informatique et les responsables de la sécurité ont-ils évalué et approuvé le fournisseur ?
• L’outil peut-il être intégré à votre infrastructure d’identité existante, notamment pour l’authentification unique et la gestion des accès ?

Une faiblesse dans l’un de ces domaines peut compromettre la réussite de votre projet d’IA. Avant de lancer un pilote, assurez-vous d’atteindre un niveau de préparation suffisant dans chacun des cinq domaines afin de maximiser les résultats et de limiter les risques.

Troisième partie: Un cadre pratique pour démarrer

Première étape: Évaluer votre niveau de préparation

Menez une évaluation structurée de votre niveau de préparation dans chacun des cinq domaines avec les parties prenantes concernées. Appuyez-vous sur des enquêtes auprès des différents groupes d’utilisateurs, l’observation des méthodes de travail actuelles et des entretiens avec les responsables des opérations juridiques, des systèmes d’information et des fonctions métiers. L’objectif est d’obtenir une vision claire et réaliste de votre degré de préparation.

Deuxième étape : Éliminez les freins au déploiement

Traitez toute insuffisance identifiée avant d’aller plus loin. Les actions correctives les plus courantes consistent à créer ou mettre à jour les playbooks de négociation, centraliser et fiabiliser les données contractuelles, ainsi qu’à définir une politique de gouvernance et d’utilisation de l’IA. Négliger cette étape est l’une des principales causes d’échec des projets pilotes d’IA.

Troisième étape : Lancez un projet pilote ciblé

Commencez avec un périmètre limité et une équipe volontaire. Lors du lancement, mesurez trois indicateurs essentiels :

• La précision : Les résultats générés par l’IA sont-ils exacts et réellement utiles ?
• Les délais de traitement : Le processus est-il plus rapide de manière mesurable ?
• L’adoption par les utilisateurs : Les utilisateurs intègrent-ils réellement l’outil dans leurs activités quotidiennes ?

Conclusion

L’IA appliquée à la gestion du cycle de vie des contrats crée d’autant plus de valeur que la maturité de l’organisation progresse.

Les organisations qui réussissent sont celles qui investissent de manière équilibrée dans les équipes, les processus, les données, la gouvernance et la technologie. Elles considèrent l’adoption de l’IA autant comme un enjeu de transformation des pratiques que comme un projet technologique.

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Jessica Cook, Directrice principale, Contract Solutions
Jessica Cook est avocate et possède plus de 15 ans d’expérience dans le conseil ainsi que plus de 12 ans d’expérience à la direction de programmes dans les domaines des technologies juridiques, de l’IA et des services professionnels liés aux opérations juridiques. Elle supervise les équipes de déploiement CLM accompagnant les transformations numériques des grandes organisations, favorise l’adoption des solutions mises en œuvre et aide les clients à développer leurs activités pour soutenir leur croissance.


Dundi Thompson, Cheffe de projet senior, Opérations juridiques, Flowserve
Dundi Thompson est une cheffe de projet senior spécialisée dans les opérations juridiques et la transformation des organisations. Forte d’une solide expérience dans la conduite de projets complexes à fort impact, elle améliore l’efficacité des équipes grâce à la technologie, à l’optimisation des processus et à la mise en œuvre de solutions évolutives. Chez Flowserve, elle a dirigé d’importants projets de transformation numérique et de déploiement de solutions CLM, livrés avec succès dans les délais prévus et dans le respect des budgets.