L’IA ne remplace pas un avocat 

Au début de ma carrière de juriste dans un cabinet d’avocats, une question s’est vite imposée à moi : ai-je vraiment fait sept ans d’études pour passer 80% de mon temps à éplucher des documents? Et ne consacrer que 20% à un travail vraiment passionnant, comme analyser, répondre à des questions stratégiques, argumenter, etc. ? Cela ne devrait-il pas être l’inverse ? Cette question a été le point de départ de ma réflexion sur l’intelligence artificielle, l’IA.

Je me suis bien sûr concentré sur les domaines du droit pour lesquels les juristes sont aujourd’hui confrontés à la plus grande masse de documents : le droit des assurances en matière de santé, à l’instar des cas relevant de l’assurance-invalidité, l’assurance-accidents, les indemnités journalières, les caisses-maladie, la LPP, l’assurance-vie, la responsabilité civile, etc. Dans ces domaines en particulier, les juristes doivent étudier et évaluer une quantité importante de dossiers médicaux.

La plupart des cas comptent entre 400 et 5000 pages, avec souvent plus de 200 documents différents. Si certains documents ne comptent que une à cinq pages, un rapport médical peut atteindre 200 pages. Il est donc clair qu’étudier ces cas pour y découvrir l’élément décisif demande un temps fou aux professionnels très qualifiés et coûteux que sont les spécialistes en assurance, les médecins conseil des compagnies d’assurance, les experts, les avocats, les assureurs civils et les juges.

Mais la recherche d’informations pertinentes dans de gigantesques quantités de données n’est pas la plus grande force de l’être humain. Avez-vous déjà essayé de lire un annuaire et de recopier tous les prénoms incluant «Hans» ? Et de classer ces prénoms par zone géographique et par âge sans aucune aide technique ? Probablement pas. Or, c’est justement ce que vivent les spécialistes en assurance en recherchant des diagnostics précis dans des centaines de pages médicales – afin d’évaluer par exemple si un expert a bien pris en compte tous les diagnostics pertinents pour le cas examiné.

Lorsque la tâche est répétitive, comme c’est la cas pour la recherche d’informations, l’être humain se déconcentre relativement vite. Le taux d’erreur, lui, croît à une allure exponentielle. Contrairement à l’IA, qui elle, trouve rapidement et sans relâche des informations et schémas décisifs parmi des milliers de données.

Même si on le dit rarement, l’IA a aussi ses faiblesses. Sur quels points l’IA est-elle faible et l’être humain fort ? L’être humain sait évaluer les informations et schémas d’informations trouvés et les intégrer dans le contexte social. Le spécialiste est ici irremplaçable. C’est son atout, sa Unique Selling Proposition. Dans ce domaine, aucune IA ne lui arrive à la cheville. L’IA permet donc au spécialiste de se concentrer sur ses points forts.

Illustrons l’intérêt pratique de cette approche à l’exemple de l'assistant de recherche de legal-i : il ne prend aucune décision et se contente de fournir des informations potentiellement pertinentes au spécialiste, qui prend ensuite ses décisions sur la base des informations fournies. En tant qu'assistant, legal-i est donc dans une relation symbiotique avec le spécialiste et non en concurrence avec lui. Aujourd’hui déjà, le logiciel trouve les données pertinentes dix fois plus vite, et de façon plus précise, qu’un spécialiste du droit des assurances et de la santé. Aidé par ces extractions, le professionnel peut prendre des décisions plus efficientes bien plus rapidement, tout en tenant compte du contexte social. Ce partage des tâches est donc certainement amené à durer.