1. Solution d’IA générative « JP Intelligence »

a .Type d’outils

L’objectif est de décrire les faits d’une décision de justice et la question de droit à laquelle on cherche une réponse, comme si on l’expliquait à son associé, à son collaborateur ou à son stagiaire. L’algorithme donne une empreinte vectorielle à ces faits et cet algorithme est comparé à l’empreinte de toutes les décisions de justice de Lexbase.fr pour identifier les 3 plus proches. C’est un peu le « Shazam » de la décision de justice.

L’utilisateur doit décrire les faits concernés en 50 mots pour être sûr qu’il rentre dans les détails de ce cas d’espèce et pour ensuite trouver la meilleure décision qui lui correspond.

Les trois réponses les plus proches sont résumées et restituées via une IA générative.

Au-delà du travail que font les LLM (RAG) pour identifier les bonnes décisions, l’utilisateur peut ensuite affiner sa réponse grâce à 4 filtres issus de la base de données classique de Lexbase.fr :

• Spécifier une période ;
• Spécifier un domaine du droit ;
• Spécifier si on veut une décision de référence ;
• Spécifier la juridiction (un TJ, une CAA, etc.).

Cette combinaison de plusieurs LLM et de filtres de moteurs de recherche est unique. Elle n’est possible que parce Lexbase a décidé d’adresser uniquement les décisions de justice et parce que Lexbase a utilisé des LLM open source que l’on peut combiner avec la richesse de le base de données juridiques de Lexbase.fr et son indexation dans Elastic Search.

b. Cas d’usages

Le cas d’usage de base est : je recherche une décision de justice parmi des millions et je veux avoir une similarité factuelle dans le détail. Plutôt que de saisir 4, 6 ou 8 mots dans un moteur de recherche, je peux la décrire en langage naturel.

L’idée est de faire gagner du temps dans la recherche et de permettre de trouver des décisions très similaires dans les faits.

Cette approche est pertinente pour plusieurs raisons :

• Lexbase est connue pour la profondeur de sa base jurisprudentielle (avec beaucoup de décisions inédites)
• Avec l’Open Data des décisions de justice, Lexbase a de plus de plus de décisions récentes et de première instance, qui sont très factuelles.
• Sur demande des utilisateurs, Lexbase a également ajouté les décisions des autorités administratives indépendantes (par exemple le conseil de la concurrence) et les décisions européennes.

Avec les filtres, l’utilisateur peut également ne consulter que des décisions récentes, pour vérifier qu’il n’y a pas de revirement intervenu entre temps. Et de fait, cette méthode permet aussi d’obtenir le droit en vigueur, celui qui est appliqué par la juridiction.

Cette fonctionnalité s’intègre à l’ensemble du parcours « utilisateur » de Lexbase.fr.

Voici 2 exemples :

• L’utilisateur consulte une décision de justice : il a à sa disposition le bouton « JP Similaire » pour obtenir via cette empreinte vectorielle toutes les JP similaires générées grâce à l’IA ;
• L’utilisateur utilise Lextract qui permet d’automatiser le traitement des conclusions : on les glisse et dépose en PDF et elles sont traduites en format html avec identification de tous les textes de loi, et de toutes les décisions de justice citées . Une fois que les décisions de justice sont identifiées dans les conclusions, l’avocat peut également extraire pour chacune desdites décisions, d’autres décisions similaires en faits.

c. Données d’entrainement – LLM utilisé(s) – Lieu d’hébergement du ou des LLM

JP Intelligence utilise plusieurs LLM :

• Un LLM Open Source qui permet de vectoriser le prompt (la requête de l’utilisateur) et l’ensemble des décisions de justice de Lexbase.fr. Cet LLM est entièrement administré par les équipes informatiques de Lexbase et se situe sur ses serveurs pour partie dans son data center, sis à son siège social 7, avenue Ingres 75016 Paris, ainsi que sur ses serveurs dédiés chez AWS sur le site de Paris.
• Un LLM Open Source qui permet d’extraire à la volée des mots clés du prompt et de l’ensemble des décisions de justice de Lexbase.fr. Ce LLM est entièrement administré par les équipes informatiques de Lexbase et se situe sur ses serveurs pour partie dans son data center, sis à son siège social 7, avenue Ingres 75016 Paris, ainsi que sur ses serveurs dédiés chez AWS sur le site de Paris.
• Une fois que les bonnes décisions sur identifiées, le prompt de l’utilisateur et l’extrait pertinent de ces décisions identifiées sont envoyés sur Mistral Large AI qui permet de synthétiser la réponse et d’exécuter la partie Streaming. Il s’agit là des serveurs de Mistral AI (souverains).

En résumé, les process résultent soit d’algorithmes Open Source exploités en interne, soit d’un algorithme souverain (Mistral).

2. Solution d’IA générative « Lexbase Intelligence »

a. Type d’outils

Il s’agit d’une solution d’IA générative de type chatbot (ou ChatGpt) dédiée au droit.

L’utilisateur peut poser n’importe quelle question de droit au ChatBot. Et une fois qu’il a la réponse, il peut rebondir sur cette réponse et poser des questions complémentaires pour affiner les résultats.

Pour chaque question, l’IA générative interrogera 4 types de contenus :

• Les 34 ouvrages produits par Lexbase
• Les 13 revues Lexbase
• Les textes de loi en vigueur
• Les décisions de justice.

Chaque type de contenus aura une combinaison de LLM spécifiques pour améliorer l’identification des sources via le RAG.

Ensuite, chaque source sera utilisée pour rédiger une réponse globale.

b. Cas d’usages

Le cas d’usage de base est : je recherche un point de droit en posant une question. J’obtiens une réponse sourcée avec des sources juridiques intègres, qui proviennent à la fois des textes de loi, des décisions de justice, des ouvrages et des revues.

Dès lors que l’IA générative donne une réponse, l’utilisateur peut vérifier la pertinence des sources en les lisant, dans leur intégralité.

c. Données d’entrainement – LLM utilisé(s) – Lieu d’hébergement du ou des LLM

Lexbase Intelligence utilise plusieurs LLM :

• Pour chaque type de contenu (ouvrage, textes de loi, décisions de justice, revues), il y a une combinaison de 1 à 3 LLM pour vectoriser la base. Ces combinaisons sont différentes selon les contenus pour améliorer la pertinence de la source. Il s’agit de LLM Open Source qui permettent de vectoriser le prompt (la requête de l’utilisateur) et l’ensemble des documents de Lexbase.fr. Ces LLM sont administrés par les équipes informatiques de Lexbase et se situent soit sur ses serveurs soit dans son data center, sis à son siège social 7, avenue Ingres 75016 Paris, soit sur ses serveurs dédiés chez AWS sur le site de Paris.
• Une fois que les bonnes sources sont identifiées, le prompt de l’utilisateur et l’extrait pertinent de ces sources sont envoyés sur plusieurs LLM Mistral Large AI qui permet de synthétiser la réponse et de faire la partie Streaming. Il s’agit là des serveurs de Mistral AI.
• Ensuite, il y un autre LLM Open Source qui permet de gérer la fonction Chat de questions-réponses. Ce LLM se situe sur ses serveurs soit dans son data center, sis à son siège social 7, avenue Ingres 75016 Paris, soit sur ses serveurs dédiés chez AWS sur le site de Paris.

Il s’agit donc soit d’algorithmes Open Source exploités en interne, soit d’un algorithme souverain (Mistral).

3. Tronc commun sur les deux solutions d’IA générative

a. Sécurité et Confidentialité

Réutilisation des données éventuelle par le LLM :

Les données de l’utilisateur ne sont pas réutilisées pour entrainer un LLM ou tout autre modèle.

Sur l’interface de JP Intelligence, l’utilisateur peut noter la réponse fournie par JP Intelligence. Cependant, il n’y a aucun entrainement ni automatique ni manuel. Ce feedback utilisateur est facultatif et peut permettre à l’équipe informatique de vérifier s’il y a un bug ou à l’équipe métier de voir s’il s’agit d’une problématique de prompt ou autre. Lexbase ne prend en considération que les outliers (soit les très bien notés, soit les très mal notés).

Communication des données éventuelles à des tiers :

Aucune donnée n’est communiquée à des tiers, à l’exception de :

• Le prompt saisi par l’utilisateur :
• Les paragraphes pertinents des quelques sources sélectionnées ; et ce

A Mistral large qui est sécurisé et souverain.

Lexbase travaille également à l’internalisation de cette dernière partie. A ce stade, les solutions que Lexbase peut embarquer sur ses serveurs ne synthétisent pas assez bien la réponse. Lexbase espère pouvoir internaliser cette partie en 2025.

Lieu d’hébergement des données – Nom de ou des hébergeur(s)

Une partie est sur des serveurs de Lexbase dans son data center, sis à son siège social 7, avenue Ingres 75016 Paris. Une partie est sur ses serveurs AWS, basés à Paris.

S’agissant des serveurs Mistral, il s’agit des suivants : A compléter.

Mesures de sécurité :

Les serveurs et les clusters sont redondés.

Lexbase a mis en place des load balancer pour la charge et des firewalls pour les intrusions.

S’agissant des connexions, Lexbase exige que chaque utilisateur ait un mail personnel. Lexbase propose gratuitement d’installer des connexions via SSO (pour que l’ensemble des avocats y aient accès) ou via des MFA (multi factor access).

b. Mesures d’accompagnement à la prise en main et au déploiement de l’outil proposées par la société

Lexbase est reconnu pour ses actions en formation. Tous les utilisateurs sont formés au produit avant usage :

• Tous les utilisateurs peuvent s’inscrire à un webinaire de formation gratuit via la homepage de Lexbase.fr avec plusieurs créneaux proposés par semaine.
• Les formateurs de Lexbase se déplacent sur site pour effectuer des formations produits.
• Le Responsable Produit / Directeur de l’innovation de Lexbase se déplace sur site pour réaliser des formations-conférences sur l’IA appliquée au Droit.
• Des formations en ligne sur les outils d’IA de Lexbase sont accessibles à tout moment via le site Lexlearning.fr exploité par Lexbase.

Au total, Lexbase a formé sur ses produits et sur l’IA en 2024 plus de 4 000 utilisateurs.

Par ailleurs, en tant qu’organisme formateur homologué par le CNB, les heures de formation peuvent être considérées comme des heures de formation continue.

Enfin, Lexbase met à la disposition de ses utilisateurs une hotline accessible aux heures ouvrées.

c. Certifications/Labels/Respect de codes de conduite :

Lexbase a mis en place une politique des données personnelles : https://www.lexbase.fr/legal-tech/donnees-personnelles

Lexbase a également adopté une charte éthique de l’IA : https://www.lexbase.fr/legal-tech/charte-ia

Lexbase a signé la charte éthique de l’IA du groupe France Digitale, dont Lexbase est fondateur.

Lexbase a signé le guide pour la sécurité pour les avocats du CNB.

S’agissant des données que traite Lexbase et qui sont hébergées par AWS Paris AWS est certifié ISO/EIC 27001:2013, ISO/IEC 27017:27015, ISO/IEC 27018:2019 et ISO 9001:2015.

Les statistiques d’usage de Lexbase sont aux normes Counter IV.

Par ailleurs, Lexbase a mis en place :

• Une AIPD (analyse d’impact relative à la protection des données) ;
• Une PSSI (politique de sécurité des systèmes d’information) ;
• Un PAS (plan d’assurance sécurité) ;
• Une politique de SSO et de MFA pour la connexion sécurisée de structures importantes.