Tech Teardown 035 | Ropes & Gray : l'IA passe à la due diligence

Contexte/Phénomène

Le 29 octobre 2026, OpenAI a publié sur son blog officiel un cas juridique : la firme de avocats américaine Ropes & Gray utilise une outil d’IA propriétaire basé sur ChatGPT/Astra for Law pour effectuer une due diligence transaction qui nécessitait auparavant l’intervention de nombreux avocats débutants. Cette firme, fondée en 1865, couvre des domaines tels que les fusions-acquisitions, les private equity, le droit des propriétés intellectuelles, la confidentialité des données, l’antitrust, la lutte contre la corruption, les questions de recrutement et les impôts, et doit traiter chaque année de nombreux documents en salle de données.

Ce n’est pas un nouveau produit lancé par une entreprise SaaS, mais plutôt un outil développé internement par la firme d’avocats. Ropes & Gray avait annoncé en septembre 2026 son partenariat avec OpenAI pour développer un outil de due diligence alimenté par l’IA, et le cas d’OpenAI a de nouveau mis cette initiative en lumière. Pour le secteur juridique, l’importance réside non pas dans « la capacité de l’IA à lire les contrats », mais dans « la capacité de l’IA à libérer les avocats des piles de documents pour qu’ils se concentrent sur le jugement et les conseils ».

Howard Glazer, Partner et Head of Practice AI chez Ropes & Gray, a exprimé cela de manière directe dans une interview : « Les clients payent des avocats, non pas pour lire les contrats, mais pour obtenir des jugements basés sur les contrats. » Cette phrase souligne le point de départ du projet : confier aux agents IA la tâche de vérifier et de résumer les documents répétitifs et mécaniques, afin que les avocats puissent se concentrer sur des tâches plus précieuses.

Dans une due diligence transaction traditionnelle, les avocats débutants et les spécialistes juridiques doivent souvent passer plusieurs semaines à rechercher des clauses anormales dans des milliers de documents, à vérifier les risques et à établir une liste d’ problèmes. Ce processus est fastidieux, chronophage et fortement dépendant de la main-d’œuvre humaine. La méthode de Ropes & Gray consiste essentiellement à extraire des parties du processus qui peuvent être régulées et modélisées pour que les agents IA effectuent le tri initial et les premiers résumés, tandis que les avocats se concentrent sur la vérification, le jugement et la communication avec les clients.

Principe technique/Architecture

D’après les informations publiées, cet outil ne consiste pas simplement à soumettre des documents à un grand modèle pour un résumé, mais plutôt à concevoir un flux de travail agentique personnalisé selon le processus réel des avocats après leur entrée en salle de données. Ses tâches principales incluent : identifier les risques, repérer les anomalies et mettre en évidence les problèmes clés au début de la due diligence.

Plus précisément, le flux de travail se divise en trois étapes :

La première étape consiste à l’intégration et à la structuration des documents. Les documents dans la salle de données sont de différentes formats : PDF, Word, Excel, e-mails ou documents numérisés. L’outil doit extraire ces contenus non structurés ou semi-structurés en un format compréhensible par les machines, puis permettre au modèle d’indexer et de rechercher. Cette étape implique généralement l’OCR, l’analyse du format, la reconnaissance des tableaux et le traitement multilingue, constituant la base de toutes les analyses ultérieures.

Deuxièmement, identification des risques et vérification croisée. Le modèle effectue une analyse des contrats, des états financiers, des archives judiciaires et des documents réglementaires en fonction du type de transaction et des domaines de prédilection, afin d’identifier les clauses qui pourraient constituer des obstacles à la transaction ou affecter l’évaluation. Par exemple, les restrictions sur les conflits d’intérêts dans les contrats de travail, les défauts de licences dans les accords de propriété intellectuelle, les risques de conformité dans les politiques de confidentialité, les sanctions potentielles dans les autorisations environnementales, etc. L’agent ne sert pas simplement de moteur de recherche, mais effectue des jugements préliminaires basés sur le savoir-faire sectoriel.

Troisièmement, génération du rapport de diligence au niveau des problèmes. Le système regroupe les problèmes identifiés en un rapport structuré, classé par thème et gravité, permettant aux partenaires de localiser rapidement les domaines nécessitant une attention particulière. Le rapport inclut également des références sources, facilitant la vérification par les avocats.

Ce système est construit sur la base d’Astra for Law d’OpenAI / ChatGPT, développé conjointement par des avocats de Ropes & Gray, des employés informatiques et des ingénieurs d’OpenAI à travers plusieurs cycles de réunions itératives. Ce n’est pas un SaaS prêt à l’emploi, mais un agent personnalisé profondément intégré aux processus internes du cabinet juridique. Cela signifie que ses phrases d’aide, sa base de connaissances, ses critères de vérification et son format de sortie ont été conçus en fonction des habitudes commerciales de Ropes & Gray.

Du point de vue de la structure technique, il ressemble à une plateforme AI juridique « personnalisée » : au niveau inférieur se trouve le modèle de langage large, au milieu les modules d’analyse de documents, de recherche et de génération améliorée (RAG), de classification des risques et de génération de rapports, tandis que le niveau supérieur consiste en la vérification, l’édition et la signature finale par les avocats. Le rôle de l’agent est d’améliorer l’efficacité, plutôt que de remplacer le jugement final.

Données clés/Cas d’utilisation

Les informations quantitatives publiées officiellement sont très limitées. Ropes & Gray indique que le rapport de diligence au niveau des problèmes, qui nécessitait auparavant plusieurs jours voire plusieurs semaines, peut maintenant être réduit à quelques heures. Cependant, concernant la relation entre « plusieurs jours/semaines » et « quelques heures », l’équipe officielle n’a pas donné de définition du volume de données, du nombre de pages du rapport ou de la complexité, donc cela ne peut pas être considéré comme une conclusion générale.

Les informations connues incluent : l’outil couvre au moins dix domaines interdisciplinaires tels que le financement, les impôts, les propriétés intellectuelles, la confidentialité des données, les réglementations, le travail, l’antitrust, la lutte contre la corruption, les risques internationaux, les litiges, etc. Les équipes impliquées dans le développement comprennent des avocats, des employés informatiques et des ingénieurs d’OpenAI. Le produit est propriétaire et ne est pas vendu au public.

Les données non publiées incluent : la précision de l’outil, le taux de vérification manuelle, le nombre réel d’avocats impliqués dans la mise en œuvre, le volume de documents traités, les retours des clients, le mode de tarification, ainsi que savoir si cela a réellement réduit la demande pour les postes d’avocat débutant. Toutes ces informations proviennent de Ropes & Gray ou d’OpenAI officiellement, et aucune évaluation indépendante n’a été réalisée à ce jour. Comparé aux autres benchmarks publiés dans le domaine des technologies juridiques, cet exemple ressemble plus à une démonstration interne de capacités d’un cabinet qu’à un rapport d’efficacité vérifié par l’extérieur. Lors de l’évaluation, les lecteurs doivent distinguer entre les informations « publiques officielles », les « médias » et les « évaluations indépendantes ».

Il est intéressant de noter que le plan officiel met particulièrement l’accent sur les changements apportés aux méthodes de travail des avocats, plutôt que sur des chiffres d’efficacité simples. Cela indique que Ropes & Gray accorde plus d’importance aux changements dans les processus de travail qu’à une simple réduction des coûts. Pour les lecteurs, cela signifie que nous ne pouvons pas évaluer sa valeur en termes de « nombre d’heures économisées », mais plutôt dans la mesure où elle libère les avocats d’une tâche peu valorisante.

Impact/Répercussions

Le plus direct impact sur l’industrie des technologies juridiques est que les grandes cabinets commencent à intégrer les agents AI dans leurs processus de travail essentiels, plutôt que de se limiter à des projets pilotes ou d’exhibition. L’audit juridique est l’un des aspects les plus laborieux et les plus standardisables dans les transactions d’acquisition. La démarche de Ropes & Gray constitue une leçon pour les concurrents : si les agents peuvent aider les grands cabinets à effectuer des audits, les autres cabinets et les départements juridiques seront également contraints de réévaluer leurs investissements technologiques.

Du point de vue du travail des avocats, cela peut changer la trajectoire de carrière des associés juniors. Autrefois, les avocats juniors acquéraient de l’expérience en lisant de nombreux contrats et en préparant des rapports d’audit ; si les agents prennent en charge la mise en forme des documents et la création des premières versions, comment les associés juniors peuvent-ils apprendre à identifier les risques ? Ce sera un nouveau sujet de formation. Cela pourrait également inciter les facultés de droit et les instituts de formation juridique à introduire plus tôt l’apprentissage collaboratif avec l’AI.

Du point de vue du produit, cela montre le choix entre « développement interne vs achat ». Le fait que Ropes & Gray choisisse de coopérer avec OpenAI plutôt que d’acheter des solutions SaaS en matière de technologies juridiques génériques indique que, dans des domaines hautement spécialisés et sensibles aux données clients, les produits prêts à l’emploi sont difficilement suffisants pour répondre aux exigences des cabinets en termes d’exactitude, de confidentialité et de profondeur des processus. À l’avenir, de plus grands cabinets pourraient choisir de collaborer étroitement avec des entreprises technologiques pour développer leurs propres outils propriétaires.

Du point de vue du client, la réduction des coûts d’audit et l’amélioration de la qualité pourraient changer la structure des négociations dans les transactions d’acquisition. Bien que les honoraires des avocats ne diminuent probablement pas significativement à court terme grâce à l’AI, l’accélération de la livraison et la réduction des risques d’omission peuvent changer les attentes des clients envers les services juridiques.

Controverses/Risques

Premièrement, il y a la sécurité des données et la confidentialité. Les audits juridiques impliquent de grandes quantités d’informations financières, commerciales et juridiques non publiques. Assurer que ces données ne soient pas utilisées pour l’entraînement des modèles ou consultées par d’autres clients est une question à laquelle les cabinets et les clients doivent répondre. Bien que OpenAI ait promis de protéger les données pour les clients corporatiques, les détails de mise en œuvre nécessitent encore des contrats et des audits. Pour les transactions transfrontalières, les règles de transfert de données dans différents juridictions augmentent également la complexité de la conformité.

Deuxièmement, il y a la responsabilité. Si les risques identifiés par l’AI sont négligés ou mal évalués, la responsabilité revient finalement aux avocats et aux cabinets. Cela signifie que les résultats des agents doivent être vérifiés manuellement et ne pas être simplement considérés comme « déjà examinés par l’AI ». Les mots de Howard Glazer suggèrent également cela : l’AI est un outil d’aide, pas un remplacement du jugement humain. Dans un avenir prévisible, la responsabilité professionnelle des avocats ne sera pas allégée par l’utilisation de l’AI.

Troisièmement, il y a l’exagération des risques dans les annonces publicitaires. L’administration présente « des jours/semaines réduits en heures » comme le principal argument commercial, mais elle manque de transparence. La complexité des différentes transactions varie grandement, et une simple comparaison de temps peut facilement faire高估 les capacités actuelles. En tant que lecteurs, nous devons distinguer entre « la possibilité d’accélérer certains processus » et « une substitution complète ». Avant que de nombreuses évaluations indépendantes et tierces ne soient disponibles, toute conclusion concernant l’efficacité et l’exactitude doit être prudente.

Le quatrième point concerne la probabilité que les modèles commettent des erreurs. Lorsqu’ils produisent des réponses, les grands modèles de langage peuvent parfois donner des conclusions qui semblent raisonnables mais sont en réalité erronées. Dans des contextes où le taux de tolérance aux erreurs est extrêmement bas, comme la due diligence juridique, une erreur présentée comme un « risque identifié » peut être plus dangereuse que la non-présentation d’informations. Par conséquent, les résultats de l’agent doivent non seulement être révisés, mais aussi être retracables : il est essentiel de savoir de quel document, de quelle page, de quelle clause provient chaque conclusion.

Conclusion/Prospérité

La collaboration entre Ropes & Gray et OpenAI est un exemple caractéristique de l’intégration des agents d’IA dans les flux de travail professionnels de haut niveau. Elle montre le chemin à suivre pour l’utilisation des agents dans la due diligence juridique : il ne s’agit pas de laisser l’IA remplacer les avocats dans leurs jugements, mais plutôt de permettre à l’IA de gérer en premier les tâches documentaires répétitives et mécaniques, afin de laisser aux avocats l’espace pour juger.

À court terme, ces outils seront d’abord largement utilisés dans les grandes cabinets d’avocats et les départements juridiques des entreprises, principalement pour la rédaction des premières versions de la due diligence, le pré-traitement des risques et l’indexation des documents. À moyen terme, ils pourraient transformer le contenu de travail et les méthodes de formation des avocats débutants. À long terme, à mesure que les capacités des modèles s’améliorent, le rôle de l’agent dans les services professionnels passera de « producteur de premières versions » à « juge collaboratif », mais la révision manuelle et la responsabilité finale resteront des principes incontournables pour le secteur juridique.

Ce qui sera le plus intéressant à l’avenir, ce n’est pas quel cabinet d’avocats utilise l’IA, mais comment ces outils parviennent à un équilibre entre efficacité, confidentialité, responsabilité et coût. Ce n’est que lorsque les capacités technologiques, la conception institutionnelle et l’éthique professionnelle progressent ensemble que la valeur de l’IA dans des services professionnels à haut risque comme la due diligence pourra être pleinement exploitée. Pour les professionnels et les observateurs, un critère de jugement sain est le suivant : l’IA permet-il aux avocats d’avoir plus de temps pour juger, plutôt que de leur donner plus de raisons de ne pas juger.

Sources de référence

• Blog officiel OpenAI : Ropes & Gray utilise OpenAI pour accélérer la due diligence
• Communiqué de presse officiel de Ropes & Gray (2026-09-16)
• Reportage sur Law.com (2026-09-23)