Pour les avocats de Sullivan & Cromwell, la révision d’un projet d’accord comprend la pondération de ses clauses par rapport aux précédents pertinents, l’utilisation d’approches fondées sur l’expérience du cabinet et la prise en compte des priorités du client. Agreement Analyzer réunit ces éléments dans un flux de révision unique, produisant une analyse et des modifications proposées que les avocats peuvent examiner et affiner.
« Je pense que l’IA permettra . . . aux avocats de se concentrer sur les domaines où leur jugement est le plus important . . . afin qu’ils puissent se consacrer aux questions les plus critiques pour leurs clients. »—John Savva, associé, Sullivan & Cromwell
Apporter l’expertise du cabinet à la révision des accords
Bien que l’IA ait d’abord été utilisée principalement pour des tâches répétitives et administratives comme la rédaction de réponses par e-mail ou la gestion d’agendas, Savva constate que les récentes améliorations des capacités analytiques des modèles d’IA ont changé son usage. « Désormais, nous voyons beaucoup plus d’opportunités d’utilisation dans des tâches juridiques exigeantes telles que l’analyse approfondie d’accords complexes », explique-t-il.
Agreement Analyzer aide les avocats à comparer les clauses correspondantes entre les précédents et à suivre la manière dont ces clauses interagissent.
L’associé de Sullivan & Cromwell John Savva a développé Agreement Analyzer comme preuve de concept mono-utilisateur construite avec Codex. Il a ensuite collaboré avec OpenAI pour améliorer la qualité des résultats, accroître l’efficacité grâce au traitement parallèle et transformer l’application en un outil pouvant être utilisé par plusieurs avocats en même temps.
Agreement Analyzer intègre les flux de travail de Sullivan & Cromwell, les précédents sélectionnés du cabinet, les playbooks de négociation et ChatGPT Enterprise. Après avoir saisi un projet d’accord dans l’outil, un avocat peut ajouter ses propres précédents sélectionnés et un playbook contenant les positions du cabinet et du client, ainsi que des informations sur les pratiques du marché. L’outil effectue plusieurs cycles de révision sous différents angles, synthétise les résultats, aide à identifier les problèmes potentiels et renvoie un memorandum ainsi que des modifications proposées en mode révision que l’avocat peut examiner, adapter ou rejeter.
« Il ne s’agit pas de remplacer les avocats. Il s’agit de fournir un outil permettant aux avocats de mener des analyses plus approfondies et de trouver davantage d’autorités et de précédents afin d’offrir un produit encore plus qualitatif à leurs clients. »—John Savva, associé, Sullivan & Cromwell
Rendre les sources et l’incertitude visibles
Savva souligne que ce qui rend fiable le résultat d’un outil d’IA, c’est une transparence totale. « Si un outil d’IA affirme quelque chose sur la pratique du marché, vous devez pouvoir voir la source de cette information », dit-il.
Savva décrit une application dans laquelle des agents élaborent des conclusions et d’autres agents les contestent dans un processus contradictoire. Dans un cas d’usage potentiel, des agents spécialisés examinent l’accord en parallèle pour détecter, entre autres, les écarts par rapport au marché et la répartition des risques, les interactions entre clauses, ainsi que les ambiguïtés susceptibles d’avoir un impact sur un litige. Les résultats distinguent les constats validés après contestation par d’autres agents, les constats écartés et les problèmes non vérifiés conservés avec des réserves. Les avocats peuvent examiner les problèmes, leurs explications justificatives et les précédents pertinents, puis décider quels constats justifient des modifications dans la version finale annotée.
Et maintenant
Sullivan & Cromwell continue d’explorer des outils conçus autour de tâches juridiques spécifiques. Pour Savva, des capacités analytiques plus puissantes créent une opportunité de soutenir davantage le processus de recherche et de rédaction.
Savva évoque les avancées en matière de capacités de raisonnement avec GPT‑6 Astra : « Astra a vraiment fait progresser les choses en ce qui concerne la qualité du raisonnement disponible, et cela a été le facteur limitant par le passé », dit-il.