Dans mon cours de Numérisation du Droit, à la Faculté de Droit de l’Universidad Panamericana, je commence invariablement par la même définition opératoire : un algorithme est une suite ordonnée d’opérations qui permet de parvenir à un résultat prévu d’avance. Non le résultat exact, mais la nature du résultat.
Puis je pose une question :
Quel est l’objectif de ChatGPT ?
Les réponses sont toujours les mêmes : « produire un texte de qualité », « répondre aux questions », parfois, avec un degré supplémentaire d’anthropomorphisme, « dire la vérité ». Toutes erronées. L’objectif réel est d’une banalité confondante : prédire le prochain token. Point.
Pas de « compréhension », pas de « réponse », pas de « raisonnement » : un calcul de probabilités sur des suites de mots. Tout le reste, la cohérence, l’utilité, l’apparence d’intelligence, relève de ce que nous projetons sur ce mécanisme.
Ce que mes étudiants répètent, les cabinets le répètent aussi
Mes étudiants ne sont pas responsables de l’erreur. Ils relayent le récit dominant que le marketing a tissé autour de l’IA. La difficulté commence ensuite : ce même récit circule, en cravate, au sein des cabinets et des directions juridiques. Or, à ce stade, il ne s’agit plus d’étudiants : il s’agit de ceux qui signent des contrats avec des fournisseurs d’IA, homologuent des outils pour leurs équipes et prennent position dans les consultations réglementaires.
La réaction habituelle face au binôme « avocats et IA » consiste à programmer des ateliers. Cette réaction traite le sujet comme un déficit de compétences. Or le problème n’est pas que les avocats ne sachent pas ouvrir ChatGPT : c’est qu’ils signent, régulent et plaident sur des systèmes qu’ils ne savent pas décrire. Cela ne se règle plus par un séminaire. Cela se règle par une décision de gouvernance : déterminer qui, dans l’organisation, est autorisé à opérer sans comprendre ce qu’il signe.
Ce qui sépare une équipe qui négocie d’une équipe qui ne fait que commenter
L’écart stratégique se joue en un point unique : la direction juridique sait-elle décrire, dans ses propres mots, l’architecture technique, les flux de données et les objectifs des modèles qu’elle signe, qu’elle audite ou qu’elle utilise ?
Lorsque la réponse est oui, trois choses se produisent concrètement :
- Les contrats répartissent les risques à partir de réalités opérationnelles, et non de métaphores héritées du marketing.
- L’équipe contribue à la rédaction des règles réglementaires, au lieu d’hériter de règles écrites par d’autres acteurs et de se borner à les commenter.
- Apparaissent des opportunités, de produit ou de processus, invisibles pour qui traite ces outils comme des boîtes noires.
Lorsque la réponse est non, l’équipe se trouve structurellement reléguée au rôle de commentateur. Les règles du jeu s’écrivent ailleurs ; elles s’appliquent ensuite au périmètre juridique, presque toujours tardivement et presque toujours à un coût asymétrique pour l’organisation.
Démystifier comme décision de gouvernance
Démystifier l’IA au sein d’une équipe juridique n’est donc pas une ligne budgétaire de formation. C’est une question : qui, dans l’organisation, peut signer, auditer, réguler ou utiliser professionnellement des systèmes qu’il ne comprend pas ? Une fois la question ainsi formulée, la réponse cesse d’aller de soi, et l’allocation des moyens quitte le tiroir « formation interne » pour s’inscrire à l’ordre du jour du comité de direction ou de l’associé gérant.
C’est précisément à cette frontière qu’une transformation digitale sérieuse du cabinet ou de la direction juridique cesse de ressembler à un cours pour commencer à ressembler à une décision architecturale. Les directions qui franchissent cette frontière ne finissent pas par « maîtriser » l’IA : elles retrouvent la position de pouvoir que l’asymétrie leur dérobait, jour après jour, à chaque outil signé sans véritable compréhension.
Avant de réguler, il faut comprendre. Avant de comprendre, il faut décider, au sommet de l’organisation, que comprendre est prioritaire.