Une expérimentation de terrain de trois mois menée avec 133 avocats en propriété intellectuelle montre que l'assistance par IA améliore les performances immédiates, en particulier pour les jeunes avocats. Mais lorsque l'IA est retirée, seuls les avocats seniors en conservent les bénéfices.
La question de savoir si l'assistance par l'IA développe ou érode l'expertise professionnelle est un sujet controversé dans la recherche. Un document de travail du National Bureau of Economic Research (NBER), une organisation américaine à but non lucratif de recherche en économie, l'aborde au moyen d'un essai contrôlé randomisé de trois mois mené dans onze cabinets d'avocats américains spécialisés en propriété intellectuelle.
L'étude a séparé deux choses en demandant aux avocats de travailler d'abord avec l'assistance de l'IA, puis d'évaluer les résultats sans elle. Ce dispositif a permis aux chercheurs de mesurer à la fois la qualité du travail assisté par l'IA et la manière dont le jugement propre des avocats tenait ensuite. Des avocats en propriété intellectuelle d'un cabinet indépendant, en aveugle, ont noté tous les résultats selon cinq catégories : opposabilité, exactitude technique, ambiguïté stratégique, exhaustivité et clarté.
Deux tiers des participants à l'étude financée par Google ont eu accès à « InFlow », un assistant IA de Google Labs non encore commercialisé, tandis que le tiers restant a travaillé sans aucune IA. Dans deux tâches de rédaction de revendications de brevet, seul le groupe de traitement pouvait utiliser InFlow, et le groupe de contrôle a accompli les mêmes tâches sans assistance.
Dans une troisième tâche appelée redlining, tous les participants devaient examiner de manière critique un projet de brevet existant sans IA. Comme l'expliquent les auteurs, la rédaction mesure la performance immédiate assistée par l'IA, tandis que le redlining mesure le jugement internalisé, une tâche que les avocats en propriété intellectuelle accomplissent habituellement sans aucun outil.
L'IA améliore les projets surtout pour les jeunes avocats
Dans les tâches de rédaction, le groupe de traitement a clairement surpassé le groupe de contrôle tant au bout de 10 jours que de 90 jours, avec des effets observés dans les cinq dimensions de notation. Les scores plus élevés provenaient surtout d'une réduction des mauvaises notes au profit de notes moyennes, tandis que les meilleures notes n'ont guère bougé.
Les gains ont été bien plus importants pour les juniors ayant moins de sept ans d'expérience que pour les seniors. Selon les chercheurs, cela concorde avec un nombre croissant d'études montrant que l'IA réduit les écarts de performance entre travailleurs moins expérimentés et plus expérimentés, un effet déjà observé dans la rédaction, le service client et le développement logiciel.
Seuls les seniors conservent les avantages de l'IA
Le redlining a produit le résultat inverse. Le groupe de traitement a obtenu de meilleurs scores dans l'ensemble, mais l'avantage provenait entièrement des avocats seniors, et les juniors n'en ont tiré aucun bénéfice, alors même qu'ils avaient réalisé les plus grands progrès lors de la rédaction assistée par l'IA.
En revanche, les résultats des juniors se sont dispersés, avec beaucoup moins de notes moyennes remplacées par davantage de mauvaises et de bonnes notes, et aucune progression vers le haut. Les auteurs y voient le signe que l'IA a accéléré le développement des compétences chez certains juniors tout en le remplaçant chez d'autres, bien que l'expérimentation n'explique pas pourquoi les effets ont divergé.
Les avocats qui ont le plus profité de l'IA sont les mêmes que ceux qui ont retenu le moins de compétences durables, ce qui amène les chercheurs à suggérer qu'une expertise de base pourrait être un prérequis pour transformer la pratique assistée par l'IA en aptitude durable.
Une analyse textuelle complémentaire offre une explication possible. Les avocats seniors restructuraient plus souvent le projet défectueux et fondaient leurs modifications sur des principes juridiques, tandis que les juniors repéraient fréquemment des défauts graves sans les corriger, laissant des notes qui ressemblaient à des instructions destinées à un assistant IA. Comme ce comportement est aussi apparu dans le groupe de contrôle, les auteurs ne l'attribuent pas à une habitude acquise par l'IA et y voient plutôt un déficit de base chez les juniors que l'utilisation de l'IA n'a pas corrigé.
Ce que les résultats signifient en pratique
Les auteurs soulignent plusieurs limites, notamment la petite taille de l'échantillon due aux taux de facturation élevés des avocats de haut niveau, le fait que les cabinets participants ne sont pas représentatifs des services professionnels dans leur ensemble, l'absence de mesure initiale des compétences, et la fenêtre de trois mois, courte par rapport aux années nécessaires pour construire une expertise en propriété intellectuelle.
La tension entre les gains de productivité immédiats et le développement durable des compétences importe tant que le travail professionnel exige encore du jugement sans IA, affirment les chercheurs, et ce sera probablement le cas encore longtemps. Même si l'IA finit par prendre en charge la rédaction juridique, elle ne sera probablement pas disponible en temps réel pour les avocats pendant les réunions avec les clients et les audiences judiciaires, où les enjeux sont élevés et où les décisions de jugement se prennent sur le moment.
Des schémas similaires apparaissent dans d'autres domaines. Dans le développement logiciel, une étude d'Anthropic a révélé que les développeurs plus jeunes qui ont appris une nouvelle bibliothèque de programmation avec l'aide de l'IA ont obtenu 17 pour cent de moins à un test de connaissances ultérieur que ceux qui ont appris sans. Dans la rédaction de dissertations, le MIT Media Lab a trouvé des signes de dette cognitive liée à la délégation de la pensée. Et dans le conseil en management, une étude du BCG montrait dès 2023 que les consultants les plus faibles s'amélioraient bien davantage avec GPT-4 que les plus performants.
Les chercheurs de Stanford expliquent le déclin des emplois de débutants dans plusieurs secteurs en affirmant que l'IA peut largement remplacer les connaissances théoriques acquises à l'école et à l'université, qui constituent l'essentiel de ce que les travailleurs en début de carrière apportent, tandis que les professionnels expérimentés possèdent également une expertise pratique que l'IA ne peut pas facilement remplacer.
L'étude sur les conseils en propriété intellectuelle alimente un débat plus large sur l'érosion de l'expertise professionnelle, ce que certains chercheurs appellent la «tragédie des communs cognitifs». Les cabinets individuels bénéficient de l'automatisation tandis que le coût du développement entravé des talents se répartit sur une profession entière, et cette étude apporte des preuves expérimentales supplémentaires issues de la pratique réelle à l'appui de cette préoccupation.
Anthropic a récemment déclaré que les postes de débutants dans ses départements d'ingénierie sont passés de 21 pour cent à 14 pour cent depuis le début de 2025.