Juristes d'entreprise : l'IA et les demandes

Chez les juristes d’entreprise, l’IA générative fait déjà partie du quotidien : selon l’étude Perspectives Avocats et Juristes 2025, relayée par l’AFJE, 81 % d’entre eux l’utilisent dans un cadre professionnel. La question devient donc : à quelles étapes du traitement des demandes internes l’IA fait-elle vraiment gagner du temps, et avec quelles garanties ? Le cas d’AT&T, présenté par OpenAI en octobre 2026, sert ici de point de départ, avant une transposition à un service juridique français de taille moyenne.

Ce qu’AT&T et OpenAI ont annoncé

Le 8 octobre 2026, AT&T a annoncé une collaboration avec OpenAI dans laquelle sa direction juridique sert de « partenaire de conception » : les deux entreprises doivent concevoir, construire et évaluer des flux de travail juridiques, sous la supervision des avocats. Le projet s’appuie sur LegalEdge, un pôle interne lancé en janvier 2026 qui, selon AT&T, a traité près de 100 dossiers en six mois. Le 21 octobre, OpenAI a publié sa présentation du cas : le service juridique d’AT&T compte des centaines de juristes dans le monde, qui doivent rassembler des faits, des documents et des travaux antérieurs, souvent éparpillés entre plusieurs équipes, avant de pouvoir conseiller l’entreprise.

Une « porte d’entrée » pour les demandes

Le projet le plus concret porte sur la réception des demandes, ce que les Américains appellent l’intake : le moment où le service comprend la question, rassemble le contexte et décide de ce qui doit passer en premier. Bill Ryan, directeur de la conformité d’AT&T, y décrit un système de réception doté d’« une porte d’entrée où les demandes se formulent en langage naturel » (traduit de l’anglais). D’après OpenAI, ce système classerait et prioriserait les demandes, les relierait aux précédents, aux recherches et aux travaux déjà réalisés, puis donnerait au juriste responsable l’historique du sujet et des premières étapes recommandées.

Le communiqué d’AT&T précise le partage des rôles : ce sont les avocats qui décideront de l’usage des agents, c’est-à-dire des IA capables d’enchaîner des actions seules. Pour certaines tâches, comme les questions fréquentes, un agent pourra répondre lui-même ; pour d’autres, il rassemblera et synthétisera l’information qui aide un juriste à rendre son avis. AT&T affirme que la gouvernance, la confidentialité, la responsabilité et la relecture humaine seront intégrées à chaque flux.

Ce qui est vérifiable, et ce qui ne l’est pas encore

Il faut lire ces deux pages pour ce qu’elles sont : un communiqué d’entreprise et un témoignage client publié par le fournisseur. La page d’OpenAI parle d’une initiative « prévue » et emploie le conditionnel : le système de réception n’est pas présenté comme déployé. Le seul chiffre, près de 100 dossiers traités par LegalEdge, est déclaré par AT&T et ne dit rien du temps gagné ni de la qualité des réponses. Bill Ryan le reconnaît d’ailleurs dans le communiqué : « Le succès ne se mesurera pas à la quantité de technologie que nous déployons » (traduit de l’anglais), mais à la qualité, à l’accès au savoir interne et à la capacité libérée pour les juristes.

Ce qu’AT&T et OpenAI présentent comme prévu, face à ce que les sources établissent aujourd’hui.

Méfiez-vous donc des chiffres qui circulent. Le blog d’actualités d’un éditeur de logiciels a par exemple attribué au système la prise en charge de questions qui occupaient « 30 à 40 % » du temps des avocats : ce pourcentage ne figure ni dans l’annonce d’AT&T ni dans celle d’OpenAI. À l’inverse, un élément de contexte utile n’apparaît que dans la presse : d’après Crypto Briefing, le directeur juridique David McAtee a indiqué que le nombre de cabinets d’avocats nationaux d’AT&T pourrait passer d’environ 30 à 18 ou 20 d’ici deux ans, sans objectif ferme. Selon ces propos de David McAtee rapportés par la presse, les économies font donc partie des objectifs, même si les pages officielles n’en parlent pas.

Chez Uber, l’agent arrive dans tous les services

La même semaine, le 22 octobre 2026, Uber a annoncé le déploiement de ChatGPT Work auprès de plus de 30 000 salariés, après un pilote mené avec 1 000 personnes. ChatGPT Work est l’agent de ChatGPT, qu’Uber déploie dans ChatGPT Enterprise, l’offre d’OpenAI pour les entreprises (il existe aussi dans les formules Plus, Pro, Business et Edu) ; il se connecte à Google Drive, Gmail, Google Calendar et Slack pour préparer des notes, des présentations ou des analyses. Uber accompagne ce déploiement d’une bibliothèque interne de compétences IA, d’intégrations approuvées et de formations.

Pour un service juridique, ce mouvement a deux conséquences, selon nous. D’abord, les demandes qui arrivent seront de plus en plus préparées, voire rédigées, par une IA côté métier : il faudra savoir les relire avec recul. Ensuite, la liste des « intégrations approuvées » décide de quels documents un agent peut lire, y compris des contrats ou des échanges sensibles. Le juriste a toute sa place dans ce choix, aux côtés de la DSI et du délégué à la protection des données.

Transposer à un service juridique français de taille moyenne

Prenons un exemple imaginé pour l’illustration : une entreprise de taille intermédiaire, quatre juristes, des demandes qui arrivent par e-mail, par messagerie ou au détour d’un couloir. L’approche d’AT&T se découpe en trois étapes où l’IA peut aider, et une étape qui reste humaine.

Les étapes du traitement d’une demande interne où l’IA peut aider, et celle qui reste au juriste.

Recevoir et qualifier les demandes

Un point d’entrée unique, où le demandeur décrit son besoin avec ses mots, remplace la boîte e-mail partagée. L’IA propose une catégorie (contrat, données personnelles, droit social, litige), un niveau d’urgence et la liste des pièces qui manquent ; le juriste valide ou corrige. Le gain attendu est surtout de réduire les allers-retours du type « pouvez-vous m’envoyer le contrat signé ? ». C’est exactement la « porte d’entrée » décrite par AT&T, mais elle peut commencer petit : un formulaire et un assistant en version entreprise suffisent pour un premier essai.

Rassembler les faits et les documents

Une fois la demande qualifiée, l’IA peut résumer un long fil d’e-mails, extraire les dates, les parties et les montants d’un contrat, ou dresser une chronologie. C’est le travail préalable à tout conseil que décrit la page d’OpenAI, et celui où AT&T espère réduire le temps passé. Il reste à vérifier chaque élément sur l’original : la CNIL rappelle que ces systèmes peuvent produire des résultats inexacts mais plausibles. Notre article sur les hallucinations des LLM explique pourquoi et comment s’en protéger.

Retrouver un travail déjà fait

C’est la promesse centrale du projet d’AT&T : relier chaque nouvelle demande au savoir accumulé par le service. Techniquement, on parle de RAG : l’outil cherche d’abord dans vos propres documents, puis rédige sa réponse à partir de ce qu’il a trouvé, comme l’explique notre article sur le RAG et vos documents. La qualité dépend de la base : des modèles validés, des notes à jour et une FAQ interne valent mieux qu’un lecteur réseau entier, où un avis périmé ressortira aussi bien qu’un avis actuel. La CNIL précise qu’une organisation qui connecte un système d’IA à sa propre base de connaissances est responsable de ce traitement lorsqu’il contient des données personnelles.

Ce qui reste au juriste

L’analyse, l’arbitrage entre les risques et l’avis lui-même restent au juriste. AT&T le dit sans détour : « Les décisions resteront toujours entre les mains des juristes », affirme David McAtee dans la présentation d’OpenAI (traduit de l’anglais). L’IA prépare le dossier, le juriste tranche et signe.

Les garanties à exiger avant de brancher l’IA

Le gain de temps ne vaut que si la confidentialité, la validation et la traçabilité sont réglées dès le départ. Voici les points à poser à votre fournisseur et à votre DSI.

Confidentialité : secret des affaires et RGPD

Dans ses questions-réponses du 18 juillet 2024, la CNIL distingue deux cas. Pour des usages non confidentiels, un service grand public peut être envisagé avec des adresses professionnelles dédiées et en désactivant la réutilisation des données par le fournisseur. Pour des données personnelles ou des documents sensibles et stratégiques, par exemple une base interrogée en RAG, elle juge généralement préférable un déploiement « sur site », installé sur vos propres serveurs. La CNIL admet toutefois un hébergement dans le cloud, souvent plus simple, s’il est encadré par un contrat de sous-traitance et des garanties de sécurité. Elle recommande aussi de ne jamais partager, sur un service grand public, d’informations couvertes par un secret, comme le secret des affaires.

Côté contrat, la CNIL invite à clarifier le rôle du fournisseur (contrat de sous-traitance au sens du RGPD), à encadrer les transferts hors de l’Union européenne et, le cas échéant, à s’opposer à la réutilisation des données d’usage, voire à l’enregistrement de l’historique. Le secret des affaires, lui, suppose, selon l’article L. 151-1 du Code de commerce, que l’entreprise ait pris des mesures de protection raisonnables : selon ce cabinet d’avocats, encadrer l’usage des outils d’IA en fait partie. Pour les avocats, tenus au secret professionnel, le Conseil des barreaux européens a publié un guide sur l’IA générative qui alerte sur l’exposition involontaire d’informations confidentielles et sur la jurisprudence inventée.

La nouvelle confidentialité des consultations

Le contexte français a changé en 2026. La loi n° 2026-122 du 23 février 2026 crée une confidentialité des consultations des juristes d’entreprise, sous conditions cumulatives : un avis personnalisé fondé sur une règle de droit, destiné aux organes de direction ou de surveillance, rédigé par un juriste diplômé et formé à l’éthique, portant la mention « confidentiel – consultation juridique – juriste d’entreprise » et classé de manière appropriée. Elle ne joue ni en matière pénale ni en matière fiscale. D’après l’AFJE, elle entrera en vigueur au plus tard le 1er février 2027 et protège aussi les versions successives de la consultation.

Ce régime soulève des questions pratiques pour l’IA, que nous posons sans y répondre à la place d’un avocat : où sont conservés les brouillons rédigés avec l’outil ? L’historique du fournisseur contient-il des versions de l’avis ? La base interrogée par l’IA respecte-t-elle le classement particulier exigé par la loi ? Mieux vaut trancher ces points avant d’indexer vos consultations.

Validation par un juriste et traçabilité

La CNIL recommande de former les utilisateurs aux limites de ces outils, de leur faire vérifier les résultats et de désigner un référent, par exemple le délégué à la protection des données avec le responsable de la sécurité informatique. Elle conseille aussi des contrôles réguliers et, parmi les critères de choix, des systèmes qui citent leurs sources. Pour un service juridique, nous ajouterions une règle simple : chaque réponse issue de l’IA garde la trace de la demande, des documents utilisés et du juriste qui l’a validée.

Outils généralistes ou spécialisés

Deux familles coexistent. Les assistants généralistes en version entreprise, comme ChatGPT Enterprise choisi par Uber, se connectent à vos outils de bureautique. Des éditeurs juridiques proposent des assistants adossés à leurs fonds documentaires, comme Doctrine, Lefebvre Dalloz (GenIA-L) ou LexisNexis (Lexis+ avec Protégé), présentés dans ce comparatif publié par un éditeur concurrent. Pour départager, posez les mêmes questions à chacun : où sont hébergées les données, quel contrat, quelles sources citées, quels connecteurs.

Par où commencer

À notre avis, les gains les plus nets se situent en amont de l’avis : qualifier la demande, réunir les pièces, retrouver ce que le service a déjà écrit. Commencez par un périmètre étroit, par exemple les demandes sur les contrats fournisseurs, mesurez le temps de traitement avant et après, et gardez la décision au juriste. Pour situer ces outils dans le cadre européen, notre article sur l’AI Act en 2026 fait le point sur les obligations qui vous concernent.

Juristes d'entreprise : ce que l'IA change dans le traitement des demandes internes