- Secteur d’activité : Services juridiques, fiscaux et financiers
- Client final : Harvey
- Date de publication : 25 avril 2024
Harvey collabore avec OpenAI pour concevoir un modèle d’IA personnalisé pour les professionnels du droit
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Depuis un an, Harvey s’est imposé comme une plateforme d’IA générative sécurisée dédiée aux professionnels du droit, de la fiscalité et de la finance. L’entreprise a connu une croissance fulgurante : elle compte aujourd’hui plus de 100 collaborateurs, a multiplié son chiffre d’affaires par dix en 2023, et a levé 80 millions de dollars lors d’une série B, valorisant l’entreprise à 715 millions de dollars.
Récemment, Harvey a noué un partenariat avec OpenAI pour créer un modèle de jurisprudence spécifiquement entraîné. Cette collaboration a permis à Harvey de proposer des systèmes d’IA capables d’accomplir des tâches nécessitant un raisonnement complexe, une expertise sectorielle approfondie, et des capacités dépassant un simple appel de modèle — telles que la rédaction de documents, la réponse à des questions complexes sur des litiges, ou encore l’identification d’incohérences dans des centaines de contrats.
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Redéfinir les capacités des modèles linguistiques en legal tech
Harvey a été fondée par Winston Weinberg, avocat spécialisé en contentieux antitrust et boursier, et Gabe Pereyra, chercheur en IA ayant travaillé sur les grands modèles de langage (LLMs) chez Google Brain et Meta. Tous deux ont vu une opportunité d’utiliser les LLMs pour synthétiser l’information et la présenter aux avocats pour validation.
« Les travaux transactionnels et contentieux deviennent de plus en plus complexes — il peut s’agir de passer au crible des centaines de milliers de contrats pour une fusion internationale, ou des millions d’emails à examiner dans le cadre d’un procès », explique Weinberg.
Grâce à l’IA pour synthétiser les documents, les avocats peuvent consacrer moins de temps à la recherche documentaire et plus de temps à la prise de décisions stratégiques et au conseil client.
Une première démonstration marquante est intervenue lorsque Weinberg et Pereyra ont utilisé GPT-3 pour répondre à des questions de droit locatif sur Reddit (r/legaladvice), partageant les réponses générées avec des avocats.
« Pour 86 questions sur 100, les avocats ont indiqué qu’ils auraient transmis la réponse au client sans modification », se souvient Weinberg. « Ce fut un véritable déclic. »
Concevoir le premier modèle de jurisprudence sur-mesure avec OpenAI
Pour la recherche en jurisprudence, l’équipe Harvey rêvait d’une expérience où il suffirait de copier-coller une question client dans un modèle dédié pour obtenir une réponse exhaustive, accompagnée de toutes les sources citées.
Ils ont d’abord testé les approches classiques : fine-tuning via des APIs publiques et construction de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation). Mais face à la complexité des besoins juridiques, ces méthodes se sont révélées insuffisantes.
« Avec le simple retrieval, vous pouvez répondre à des questions simples dans des domaines que vous ne maîtrisez pas. Mais pour un avocat, il faut des réponses stratégiques pour construire un argumentaire, et cela demande bien plus », explique Weinberg.
Constatant les limites des modèles de base, Harvey a décidé de collaborer avec OpenAI pour créer un modèle personnalisé, capable d’intégrer de nouvelles connaissances juridiques et des méthodes de raisonnement adaptées.
« Aucune de ces problématiques n’a de solution toute faite », précise Pereyra. « Cela a nécessité de longues sessions entre nos avocats et nos chercheurs, pour apprendre ensemble et ajuster finement notre approche avec OpenAI. »
En partant de la jurisprudence du Delaware, puis en étendant progressivement à l’ensemble du droit américain, Harvey et OpenAI ont ajouté l’équivalent de 10 milliards de tokens pour alimenter ce modèle inédit.
Obtenir des résultats d’une précision inégalée, avec citations systématiques
Pour tester le modèle, Harvey a collaboré avec 10 des plus grands cabinets d’avocats. Ils ont comparé, côte à côte, les réponses du modèle personnalisé avec celles de GPT-4 sur les mêmes questions.
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« 97 % du temps, les avocats ont préféré les réponses du modèle spécialisé », indique Weinberg. « Elles étaient souvent plus longues, plus complètes, abordant les nuances de la question et citant des jurisprudences plus pertinentes. »
L’un des principaux objectifs était de réduire les hallucinations. Objectif atteint :
« Non seulement le modèle ne fabrique pas de décisions inexistantes, mais chaque phrase est systématiquement étayée par la jurisprudence citée », souligne Weinberg.
Fort de ces résultats, Harvey explore désormais d’autres applications, comme l’aide à la rédaction de mémoires et de requêtes, ou l’analyse des variations de jurisprudence entre juridictions.
Construire pour la prochaine génération de LLMs
Pereyra adresse un conseil aux autres fondateurs IA :
« Ne construisez pas pour les capacités actuelles des modèles, mais pour celles à venir. Attaquez-vous aux problèmes les plus complexes aujourd’hui, afin que demain, les nouveaux modèles les résolvent naturellement. »
Pour l’avenir, Harvey se concentre notamment sur les agents : combiner plusieurs appels de modèles en une seule action fluide pour simplifier l’expérience utilisateur et réduire la dépendance au prompt engineering.
Leur ambition est claire : devenir un membre à part entière des équipes juridiques.
« La charge de travail juridique ne cesse d’augmenter, et les collaborateurs passent un temps considérable sur des tâches répétitives mais complexes », explique Weinberg. « L’opportunité pour Harvey, et pour l’ensemble des services professionnels, est de libérer ce temps pour favoriser l’interaction client. »
« Il s’agissait d’une recherche de pointe », conclut Pereyra. « Nous avions besoin d’un partenaire prêt à investir pour tenter des choses nouvelles. Après étude de toutes les options, nous n’avons fait confiance qu’à OpenAI pour développer ce modèle sur-mesure. »
Source
OpenAI – Customizing models for legal professionals (Harvey)
Analyse et Perspectives IA
1. Que doit en retirer une société du même secteur ?
Les cabinets juridiques et fiscaux doivent comprendre que les modèles d’IA spécialisés deviennent indispensables pour répondre à la complexité croissante du travail documentaire et stratégique. Un modèle générique ne suffit pas ; seule une IA sur-mesure intégrant la connaissance métier peut générer des gains de productivité sans compromettre la qualité. De plus, la rigueur des citations systématiques est désormais un standard attendu dans les professions réglementées.
2. Comment iA-match peut l’y aider ?
- Bâtir votre stratégie d’IA générative : iA-match accompagne les cabinets dans l’identification des cas d’usage les plus rentables pour une IA spécialisée (jurisprudence, analyse contractuelle, veille réglementaire).
- Coaching & Facilitation IA : Grâce à nos coachs IA, nous facilitons l’adoption des solutions auprès des équipes juridiques, en fluidifiant l’intégration dans les processus existants.
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