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Chez Contractzlab, notre mission est de transformer les processus juridiques et réglementaires grâce à des solutions natives en IA conçues pour une précision optimale en matière de conformité. Dans cette optique, nous avons réalisé un benchmark scientifique rigoureux évaluant les capacités des grands modèles de langage (LLM) généralistes sur un large éventail de tâches juridiques et réglementaires. Notre évaluation combine des principes de sciences cognitives (via la taxonomie de Bloom), des métriques de performance en IA, et une expertise métier dans les domaines de l’informatique et de la protection des données.
La compétence juridique ne se limite pas à connaître la loi — il s’agit de l’appliquer correctement, d’interpréter des clauses ambiguës, d’évaluer les risques et de proposer des solutions proportionnées. Pour évaluer si les LLM sont prêts pour ces tâches, nous avons structuré notre benchmark selon la taxonomie de Bloom, couvrant : • Mémorisation : Rappel d’articles et principes juridiques (ex. : citer l’article 6 du RGPD) • Compréhension : Interprétation de dispositions et identification d’informations pertinentes • Application : Associer des faits aux textes juridiques et générer des rapports de conformité • Analyse : Décomposer des problèmes juridiques et identifier les déclencheurs réglementaires • Évaluation : Apprécier la proportionnalité, les risques et proposer des alternatives stratégiques • Création : Rédiger des arguments juridiques ou des mesures de conformité à partir de zéro
Notre jeu de données couvre trois types de tâches : 1. Questions à choix multiple (QCM) : Évaluation du rappel et de la compréhension de base 2. Raisonnement juridique ouvert : Évaluation de l’interprétation et de l’application du droit 3. Scénarios de conformité spécifiques : Mesure des performances sur le RGPD, la directive ePrivacy, et des cas comme Planet49 (consentement cookies) ou Doctissimo (minimisation des données IA)
Nous avons évalué six modèles : GPT-4.1, GPT-4o, Mistral, Phi-4, DeepSeek et Llama-4-Maverick. Les tâches étaient étiquetées par type (ex. : analyse, création) et par fonction IA (ex. : génération, extraction, classification simple ou multi-label). Les métriques incluaient : • Précision (QCM, tâches SLC) • Scores BLEU/ROUGE (tâches de génération) • Score F1 (tâches MLC) • Score d’alignement à la conformité (règles juridiques + application correcte) • Évaluation par des experts : interprétabilité et pertinence Notre plateforme SaaS Jessica a également été utilisée pour fournir des scores structurés avec des règles juridiques intégrées et des annotations explicites.
1. Points forts analytiques : Mistral et Phi-4 se sont démarqués dans l’identification des problèmes juridiques et la décomposition des scénarios, montrant une forte capacité de reconnaissance de schémas. 2. Supériorité générative : GPT-4 et GPT-4o ont excellé dans la formulation de conclusions juridiques cohérentes et pertinentes, en particulier pour les tâches de synthèse créative. 3. Lacunes spécifiques au domaine : Aucun modèle n’a appliqué de manière constante les règles juridiques (ex. : RGPD Article 4(11), directive ePrivacy Article 5(3)) sans erreurs factuelles ou mauvaise interprétation, notamment pour les analyses de risques ou les scénarios hypothétiques. 4. Sensibilité à la structure : Les modèles ont obtenu de meilleurs résultats lorsque les prompts suivaient une structure rigoureuse (faits, règles juridiques, problème, application, conclusion), ce qui confirme l’intérêt des instructions guidées. Nous fournissons des visualisations et des figures comparatives complètes dans notre rapport de benchmark.
Notre analyse révèle que, malgré leurs capacités impressionnantes, les LLM généralistes affichent des performances irrégulières sur les tâches juridiques — en particulier celles qui nécessitent une évaluation contextuelle, un jugement critique ou une conception de solutions de conformité innovantes. Le domaine nécessite des modèles spécialisés, non seulement linguistiquement performants, mais aussi juridiquement fiables. Pour combler ce fossé, Contractzlab a développé « Mike », un LLM interne entraîné sur un ensemble de tâches juridiques et réglementaires structuré explicitement autour de la taxonomie de Bloom. Mike est actuellement affiné pour : • Interpréter le RGPD, l’AI Act et les réglementations financières • Appliquer des tests juridiques (ex. : nécessité, proportionnalité) • Fournir un raisonnement juridique structuré et explicable Mike vise à combler le fossé entre l’expertise juridique et le raisonnement des IA généralistes. Son déploiement débutera dans les secteurs de l’IT et de la protection des données, avant de s’étendre à la finance, à l’énergie et au droit public.
Vous souhaitez tester Mike ou obtenir un accès anticipé à notre suite de benchmark en conformité ? Contactez notre équipe ou explorez notre plateforme Jessica pour découvrir comment une IA juridique structurée peut faire progresser votre pratique de la conformité.