Le battage médiatique autour de l'IA générique a contribué à une vague d'intérêt sur la manière d'appliquer de nombreuses formes d'IA, et pas seulement l'IA générique. Alors que les entreprises encouragent l'adoption de l'IA à l'échelle de l'entreprise pour rester compétitives, certains services juridiques internes bénéficient de moins de restrictions sur les investissements liés à l'utilisation de la technologie alimentée par l'IA. Beaucoup le font à la dure, en essayant d'appliquer la technologie émergente de l'IA générique pour résoudre des problèmes spécifiques et étroits, et en négligeant les besoins plus larges des opérations juridiques.

Bien que l'IA générique puisse effectuer des tâches incroyablement utiles, qu'il s'agisse de répondre à des questions sur les politiques ou d'établir une liste rouge des contrats, ces outils ne disposent généralement pas des fonctions d'orchestration et d'administration des flux de travail qui sont essentielles à la gestion des processus et à la collecte de données de gestion des performances.

L'intérêt pour les technologies basées sur l'IA ne cessant de croître, il est logique d'envisager d'investir dans des solutions d'automatisation des flux de travail (WFA) alimentées par l'IA, qui ajoutent rapidement de l'IA générique.

Capacités des solutions d'automatisation du flux de travail à code faible ou nul

Les principales solutions commercialisées auprès des services juridiques des entreprises (Bryter, Checkbox, Josef, Kim, MyLegal, Neota, OnitX, TAP et Tonkean) fournissent des applications de flux de travail et des blocs de construction pour les « développeurs citoyens », ainsi que de solides capacités d'intégration, d'administration, d'automatisation des documents, de conformité et de sécurité.

Il est conseillé aux acheteurs de technologie WFA d'examiner dans quelle mesure les approches de ces fournisseurs correspondent à leurs besoins dans les domaines clés suivants :

Gestion du flux de travail - Le contrôle du flux de tâches, de processus ou d'actions est généralement traité selon l'une des deux approches suivantes :

• Les solutions axées sur les arbres de décision utilisent une structure en organigramme. Leur approche logique est intuitive pour les juristes, avec des représentations visuelles faciles à suivre, mais les interdépendances sont plus difficiles à gérer.
• Les solutions axées sur l'orchestration offrent un moyen centralisé de concevoir et de contrôler les flux de travail impliquant plusieurs tâches, systèmes et acteurs. Les outils recueillent des données, surveillent l'état et déclenchent les tâches suivantes. Ils sont bien adaptés aux flux de travail complexes, mais leur gestion peut s'avérer difficile.

Intégration - L'interaction avec des systèmes adjacents, au sein du département juridique ou entre fonctions, implique des approches qui peuvent être combinées pour faciliter l'établissement de connexions sans faire appel à l'informatique :

• Des intégrations prêtes à l'emploi à des outils de collaboration couramment utilisés tels que Slack, Teams et Outlook pour « rencontrer les clients là où ils sont ». Il suffit généralement de fournir des informations d'identification pour établir un lien entre les deux systèmes.
• La plateforme d'intégration en tant que service (iPaaS) permet l'intégration avec une grande variété d'applications et de bases de données. La transformation des données fait partie du processus.
• iPaaS de tiers grâce à des partenariats établis avec des solutions middleware, telles que Workato ou MuleSoft. Des abonnements séparés peuvent être nécessaires.

Administration - Activités liées à la mise en place, au suivi et à la maintenance de l'environnement d'automatisation, ce qui inclut les intégrations, le contrôle d'accès et la supervision d'un portefeuille de flux de travail. La maîtrise peut impliquer une courbe d'apprentissage, c'est pourquoi le « mindshare » de l'administrateur est important.

Automatisation des documents - Un certain nombre de solutions de flux de travail permettent d'automatiser le processus de génération de documents personnalisés de manière efficace et cohérente. Les cas d'utilisation les plus courants sont les contrats à haut volume ou à faible risque.

Processus et campagnes en masse - Certaines solutions de WFA peuvent lancer des processus à grande échelle pour un grand nombre d'utilisateurs :

• Les processus « par lots » impliquent l'itération des données et l'exécution en parallèle. Les cas d'utilisation comprennent l'émission d'addenda pour les nouvelles réglementations ou politiques et l'émission de mises à jour des lignes directrices pour les avocats externes - souvent des processus à sens unique.
• Les campagnes sont des processus à plusieurs étapes impliquant une variété de tâches. Elles fournissent un « assistant » pour l'exécution et le suivi des progrès. Elles sont bien adaptées aux processus bidirectionnels et itératifs, tels que les audits de conformité et les processus de gestion des politiques.

Conformité et sécurité - Généralement, pistes d'audit et contrôles d'accès basés sur les rôles (utilisateur, constructeur et administrateur), tandis que certains fournissent des autorisations plus fines en utilisant des règles, la géographie, les rôles, les données, les actions (par exemple, exécuter ou modifier) et le flux de travail spécifique en cours d'utilisation. La plupart des solutions de WFA permettent la résidence des données aux États-Unis et en Europe, avec un éventail d'options de plus en plus large.

Comment l'IA soutient l'automatisation des flux de travail

L'IA est très présente dans les solutions d'automatisation des flux de travail à code faible ou nul. Dans ce cadre, les capacités les plus courantes sont les suivantes :

• Le traitement intelligent des documents, à l'aide de la reconnaissance optique des caractères (OCR) et du traitement du langage naturel (NLP).
• Le mappage et la transformation des données entre différents formats, facilitant l'intégration et le traitement d'informations provenant de diverses sources.
• Automatisation des décisions à l'aide de règles prédéfinies et d'entrées de données, ce qui est particulièrement utile pour appliquer une logique conditionnelle afin de déterminer les flux de travail.
• L'apprentissage automatique dans le WFA à code bas pour soutenir l'amélioration continue basée sur de nouvelles données et des conditions changeantes.

Il est intéressant de comprendre ce qui se passe « sous le capot », mais l'accent doit être mis sur la manière dont la solution répond aux besoins anticipés. Les équipes ont tout intérêt à tester minutieusement les solutions et à prévoir la présence d'un « humain dans la boucle ». Par exemple, un assistant juridique expérimenté disposant d'un outil de rédaction de contrats basé sur l'IA peut effectuer une première analyse, minimisant ainsi le nombre de personnes devant être formées.

Comment l'IA de la génération améliore les outils du WFA

L'enthousiasme suscité par l'IA générique a entraîné l'émergence de capacités d'interprétation des requêtes, des demandes et des documents (tous non structurés) et de génération de réponses. En voici quelques exemples :

• Bryter a ajouté des « agents d'IA » pour que les employés obtiennent des réponses aux questions sur les polices, effectuent des contrôles de santé sur les polices, effectuent des recherches dans une base de connaissances définie, extraient des données et examinent les contrats pour déterminer les échéances et les clauses.
• Checkbox a amélioré sa « porte d'entrée » au service juridique avec un « AI Legal Chatbot » qui répond automatiquement et achemine les demandes en fonction des politiques de l'entreprise et des playbooks.
• JosefQ, qui utilise Gen AI pour les questions-réponses sur les politiques, peut être mis en œuvre seul ou avec l'outil principal WFA de Josef.
• Neota, fidèle à son approche modulaire, a annoncé la sortie de son « Azure OpenAI Building Block » pour l'extraction de texte, les traductions linguistiques et la rédaction de messages tenant compte du contexte.
• L'assistant virtuel Catalyst d'OnitX répond aux questions et rédige des courriels de suivi en utilisant le contexte de la demande de service juridique stockée, de l'affaire et des données contractuelles.
• La solution TAP de Mitratech a annoncé des fonctionnalités améliorées, notamment le résumé de texte et la recherche en langage naturel.
• L'« AI Front Door » de Tonkean, qui classe les demandes de services juridiques en vue de leur acheminement et de l'établissement de rapports, comprend un chatbot « LegalGPT » et une fonction d'aide « AI Concierge » pour les utilisateurs professionnels.

Avant l'arrivée de Gen AI, ces outils utilisaient déjà l'IA pour interagir avec les clients et pour lancer et exécuter intelligemment des flux de travail automatisés. Aujourd'hui, grâce aux améliorations apportées par Gen AI, l'interface client est plus conversationnelle. Les chatbots peuvent répondre aux questions de manière claire et précise, et les avocats peuvent gagner du temps grâce à une meilleure recherche et à de solides capacités de synthèse et de rédaction.

Les services juridiques qui se procurent des outils de WFA commencent à exploiter la puissance de l'IA et de l'IA générique au sein de l'infrastructure de solutions logicielles qui fournissent regalement des capacités d'intégration, d'administration, d'automatisation des documents, de conformité et de sécurité. L'évolution de l'IA s'accompagne de celle des outils.

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Catherine J. Moynihan est directrice principale de l'intelligence stratégique et du conseil pour le Legal Business Advisory Group d'Epiq. Elle supervise Hyperion Research, le programme d'intelligence du marché juridique d'Epiq, et dirige les programmes d'intelligence juridique pour les cadres juridiques mondiaux qui se concentrent sur la transformation des opérations juridiques.

Mme Moynihan a rejoint Epiq après avoir travaillé pour l'Association of Corporate Counsel (ACC), où elle a lancé et dirigé la section des opérations juridiques de l'ACC, qui fournit des services de recherche, d'éducation et de partage des connaissances en vue d'améliorer l'efficacité opérationnelle. Moynihan s'est distinguée en développant le modèle de maturité des opérations juridiques de l'ACC, la boîte à outils et la formation, ainsi qu'en dirigeant le programme ACC Value Champions afin d'identifier et de diffuser les meilleures pratiques.

Mme Moynihan est titulaire d'un MBA de l'université de Columbia et d'une licence en relations internationales et en anglais de l'université de Virginie. Elle est membre et administratrice du College of Law Practice Management, qui récompense les meilleurs professionnels de la gestion des cabinets d'avocats.