Un développeur a publié un projet baptisé Mike un mardi. Deux commits. Huit heures d'existence. Le temps que je me couche, il comptait déjà 130 étoiles sur GitHub et trônait en tête de Hacker News.
Mike est un clone open source de Harvey et Legora. Auto-hébergeable, avec votre propre clé API, sans tarification par utilisateur. Le code lui-même est rudimentaire — quelqu'un dans les commentaires a fait remarquer, à juste titre, qu'il s'agit essentiellement d'un appel d'authentification Supabase et de cinq tables de base de données. Mais ce n'est pas vraiment le sujet.
Faits clés
- CourtListener, de Free Law Project, héberge 250 millions de pages de données judiciaires américaines, gratuitement — et la plupart des startups d'IA juridique s'entraînent dessus sans le créditer.
- Le Caselaw Access Project de Harvard a numérisé 360 ans de jurisprudence américaine : 6,9 millions d'affaires, en accès totalement libre depuis 2024.
- HAQQ compte environ 9 800 cabinets clients dans plus de 200 pays, tout en maintenant en open source son infrastructure non différenciante.
Le vrai sujet, c'est la réaction.
Des centaines de commentaires. Des fils Reddit. Des débats sur LinkedIn. Des avocats se demandant pourquoi ils ne pourraient pas simplement faire monter quelque chose de similaire par un collaborateur en un week-end. Des développeurs se demandant pourquoi cela n'était pas arrivé cinq ans plus tôt.
J'ai tout lu deux fois. Et plus je lisais, plus j'avais le sentiment qu'il s'agissait d'un moment charnière. Pas parce que Mike lui-même va bouleverser quoi que ce soit — il ne le fera probablement pas. Mais parce que la legal tech a enfin attrapé le virus de l'open source, et qu'une fois que ça commence, on ne peut plus faire machine arrière.
Pourquoi le juridique a été le dernier secteur à y arriver
Tous les autres secteurs ont adopté l'open source il y a des années. La santé a OpenMRS. La fintech a Hyperledger. Le e-commerce a Magento. Même les recoins les plus ennuyeux de l'entreprise ont leur solution.
Le juridique n'avait pratiquement rien. Et les raisons n'ont jamais été d'ordre technologique.
La première raison, c'est que les cabinets d'avocats gagnent de l'argent en étant inefficaces. Désolé — je sais que ça peut paraître dur. Mais le taux horaire facturable crée une incitation perverse : si vous automatisez une tâche de 10 heures pour la ramener à 1 heure, vous venez de supprimer 9 heures de chiffre d'affaires. Alors pourquoi un associé contribuerait-il à un projet qui fait exactement ça ?
La deuxième raison, c'est la recette secrète. Les cabinets protègent leurs banques de mémoires et leurs modèles comme des secrets industriels, parce que c'en est un peu le cas. On ne met pas sa stratégie contentieuse en open source quand on risque de l'utiliser contre le cabinet d'en face le mois prochain.
La troisième raison, c'est la peur des licences. Les barreaux n'avancent pas vite. Les équipes conformité paniquent à la vue du sigle GPL. La plupart des juristes qui lisent les mots « open source » imaginent un adolescent en sweat à capuche en train de voler des données clients, pas un mainteneur du noyau Linux.
Et la quatrième — celle dont on ne parle jamais assez — c'est que Thomson Reuters et LexisNexis ont bâti leurs remparts autour des données, pas du logiciel. KeyCite et Shepard's sont des taxonomies qui ont mis des décennies à se construire. Les répliquer coûterait des centaines de millions. Donc même en voulant livrer une pile juridique open source, la couche de données sous-jacente restait verrouillée.
C'est le monde dans lequel nous avons travaillé jusqu'ici. C'est aussi un monde qui commence à se fissurer.
Ce qui se construit vraiment en ce moment
Je tiens une liste au fil de l'eau. Certains de ces projets ont plusieurs années et reçoivent enfin de l'attention. D'autres ont été publiés ce mois-ci. L'écosystème est bien plus vaste que la plupart des gens ne l'imaginent. Laissez-moi essayer de l'organiser.
La couche de données — ce sur quoi tout le reste repose
Free Law Project est l'organisation la plus sous-estimée de la legal tech. Elle gère CourtListener (250 millions de pages de données judiciaires américaines, gratuit), RECAP (une extension de navigateur qui extrait les dépôts fédéraux de PACER pour les verser dans le domaine public), eyecite (l'analyseur de citations de facto aux États-Unis) et Juriscraper (des robots Python pour des centaines de tribunaux américains). 138 dépôts. La plupart des startups d'IA juridique s'entraînent sur leurs données sans les créditer. Elles le devraient.
Le Caselaw Access Project de Harvard a numérisé 360 ans de jurisprudence américaine. 6,9 millions d'affaires, en accès totalement libre depuis 2024. Si vous construisez quoi que ce soit nécessitant de la jurisprudence américaine, c'est par là qu'il faut commencer.
Pile of Law — 256 Go de texte juridique répartis sur 35 sous-corpus, hébergés sur Hugging Face. Ce qui se rapproche le plus de « The Pile » pour le droit. Presque tous les LLM juridiques ouverts s'entraînent sur une tranche de ce corpus.
Find Case Law (Archives nationales du Royaume-Uni) — les jugements britanniques publiés en XML LegalDocML lisible par machine, avec des flux Atom. C'est le schéma étalon-or. Les autres pays devraient s'en inspirer.
EUR-Lex / Cellar — toute la législation de l'UE et la jurisprudence de la CJUE, avec un point d'accès SPARQL. Probablement le corpus juridique ouvert le plus structuré au monde. Sous-utilisé en dehors du monde académique.
OpenLegalData en est l'équivalent allemand — des décisions de justice allemandes gratuites, normalisées à partir de portails officiels fragmentés.
Indian Legal Corpus / InLegalBERT, issu de l'IIT Kharagpur, couvre les décisions de la Cour suprême et des Hautes Cours indiennes. La plupart des juridictions hors des États-Unis sont gravement sous-desservies, et l'Inde est l'une des rares à mener un travail sérieux de corpus ouvert.
Le Brésil dispose d'enveloppes communautaires autour de l'API CNJ DataJud, qui expose plus de 100 millions de dossiers — maintenues par la communauté, fragiles, importantes. Même schéma : techniquement public, pratiquement impossible à extraire, jusqu'à ce que quelqu'un mette le pont en open source.
Legal Data Hunter est un petit exemple de cette longue traîne — un projet Scrapy + FastAPI qui traque les textes de loi et les publications de journaux officiels sur les sites gouvernementaux et les normalise. Ce n'est pas un projet phare, mais il est emblématique. L'IA juridique repose sur des centaines de robots comme celui-ci, maintenus en solo. C'est la colonne vertébrale peu glamour que personne ne finance.
- l'étude HAQQ sur les agents juridiques (1 372 tâches à long horizon)
- HAQQ-LAB, notre benchmark de droit civil en open source
- notre compte rendu du webinaire juridique d'Anthropic
- Free Law Project
- Caselaw Access Project (Harvard)
- Pile of Law (Hugging Face)
- Find Case Law (Royaume-Uni)
- EUR-Lex
- OpenLegalData
- InLegalBERT
Bibliothèques NLP et poids ouverts
Blackstone — un pipeline spaCy pour les textes juridiques britanniques et du Commonwealth. Une reconnaissance d'entités nommées juridique rare en dehors des États-Unis.
LexNLP — une bibliothèque Python pour extraire entités juridiques, citations, durées, montants et parties. Antérieure aux LLM, mais encore embarquée dans la moitié des outils commerciaux dont vous avez entendu parler.
Legal-BERT (nlpaueb) — un BERT préentraîné sur la législation de l'UE, la CEDH et des contrats américains. Cité plus de mille fois. Fondateur.
Saul (Equall.ai) — le premier LLM à poids ouverts pré-entraîné en continu sur des corpus juridiques. Il prouve que la recette « pré-entraîner un Llama sur un domaine » fonctionne pour le droit.
CUAD (Atticus Project) — 13 000 clauses annotées par des experts sur 510 contrats, 41 catégories, licence CC BY 4.0. Presque tous les produits d'IA contractuelle au monde s'entraînent ou s'évaluent sur CUAD, qu'ils l'admettent ou non.
Benchmarks
LegalBench — 162 tâches de raisonnement juridique conçues par des avocats, issues de Stanford et Hazy Research. Le benchmark que les laboratoires de pointe citent désormais. Il remplace LexGLUE dans la pratique.
LexGLUE — la suite plus ancienne (CEDH, SCOTUS, EUR-Lex, LEDGAR, CaseHOLD, UNFAIR-ToS). Toujours utile pour comparer honnêtement les modèles open source.
Legal Benchmarks AI en est la version destinée aux praticiens. Sans lien avec un éditeur. Leur benchmark de rédaction contractuelle a mis 14 outils et une poignée d'avocats humains dans le même système de notation, avec une méthodologie ouverte. On ne peut pas améliorer ce qu'on ne mesure pas, et jusqu'à récemment, personne ne mesurait sérieusement l'IA juridique.
Applications d'IA, agents et compétences (« skills »)
Mike — la coqueluche de Hacker News. Code brut, signal réel.
Lawvable / awesome-legal-skills est celui vers lequel je reviens sans cesse. Un registre organisé de fichiers SKILL.md rédigés par de vrais praticiens de Clifford Chance, Baker McKenzie et d'autres. Glissez-en un dans Claude, Codex, Gemini CLI, ou tout outil qui supporte ce format, et vous lui aurez appris à faire une classification au titre de l'AI Act européen, une évaluation de violation de données RGPD, un triage de NDA, une assignation en référé en français. Plus de quarante compétences lors de ma dernière vérification, en croissance chaque semaine. Plus proche de la manière dont le savoir juridique circule réellement entre humains que n'importe quel produit d'IA monolithique que j'ai pu voir.
Divulgation : HAQQ est co-mainteneur d'awesome-legal-skills.
lawskills-hub (Harvard LIL) en est le cousin institutionnel. Un registre communautaire de compétences agentiques pour les flux de travail juridiques, organisé par le Library Innovation Lab de Harvard. Même schéma, signal de confiance différent. Le fait que Harvard appose son nom sur un registre de compétences indique que ce format est là pour durer.
anthropic-skills — le dépôt officiel de compétences d'Anthropic. Des praticiens en forkent des sous-ensembles pour le travail juridique. C'est de là que vient à l'origine le standard SKILL.md. Anthropic a aussi livré un plugin « Claude for Legal » en avril 2026 ; leur propre équipe juridique utilise des compétences en interne et l'a plutôt bien fait savoir publiquement.
Atticus Project — l'organisation à but non lucratif derrière CUAD et une bibliothèque croissante d'outils NLP pour les contrats. Ce qui se rapproche le plus, dans l'IA juridique, d'un organisme académique de normalisation.
ContraxSuite (LexPredict) — une plateforme d'analyse contractuelle en open core. Antérieure aux LLM, sous licence GPL, mais le pipeline de revue de contrats open source le plus complet jamais construit. Elle vieillit bien comme référence de base.
OLAW, de Harvard LIL — un atelier d'IA juridique ouvert pour la recherche RAG, intégrant l'IA à des API juridiques comme CourtListener.
Les recueils juridiques de LangChain et LlamaIndex ne sont pas des projets juridiques à proprement parler, mais ce sont la plomberie sur laquelle repose chaque démo de RAG juridique. Utile de savoir où se trouvent les chargeurs SEC/EDGAR, les schémas de découpage de contrats et les utilitaires d'ancrage des citations.
LawGPT, ChatLaw, DISC-LawLLM, Lawyer LLaMA et une longue traîne de projets académiques de LLM juridiques sur Hugging Face. La plupart sont des prototypes de recherche qui ne survivent pas au contact de la pratique réelle — mais quelques-uns en langue chinoise (ChatLaw, DISC-LawLLM, issu de Fudan) sont sérieusement bons et sous-utilisés en dehors de la Chine.
Les démos de RAG façon Casetext forment désormais une catégorie à part entière — une petite armée de développeurs solo livre des « clones de Harvey en 200 lignes » avec LlamaIndex ou LangChain par-dessus CourtListener. La plupart sont des jouets. Quelques-uns se transforment discrètement en vrais produits.
Des topics GitHub comme gpt-legal-chatbot, legal-rag et legal-agent font remonter des dizaines de projets chaque mois. La qualité est extrêmement variable. Ça vaut le coup de les parcourir si vous cherchez l'art antérieur avant de construire.
- Mike (mikeoss.com)
- awesome-legal-skills (Lawvable)
- lawskills-hub (Harvard LIL)
- anthropic-skills
- Atticus Project
- ContraxSuite
- LangChain
- LlamaIndex
Ce que HAQQ a versé dans les communs
Je vais être précis sur ce point, puisque vous me le demandez.
Nomos est notre interface juridique open source, nativement pensée pour les agents. Auto-hébergeable. Compétences (« skills ») en premier. Conçue pour être le « Cursor du juridique », au sens où le moteur d'IA juridique et l'avocat sont tous deux des utilisateurs de premier rang du même espace de travail. Nous l'utilisons nous-mêmes en interne pour le travail HAQQ.
LegalMD est un dialecte Markdown pour les documents juridiques — quatre primitives typées (`@party`, `@cite`, `@clause`, `@deadline`) avec un analyseur TypeScript, un résolveur qui vérifie les citations par rapport aux données juridiques ouvertes, deux moteurs de rendu (HTML et JSON) et une extension VS Code. Licence MIT. La thèse : les avocats ne devraient pas rédiger de contrats en DOCX en 2026, pas plus que les développeurs ne devraient écrire du code dans Word. Encore jeune, mais déjà en production.
Master Claude for Legal est un pack de compétences communautaire. Cinq compétences de démarrage fonctionnelles (triage de NDA, diff de versions multi-parties, brief de réunion, vérificateur de citations, synthèse de statut), des documents de référence couvrant l'architecture de la confidentialité (privilege) et le durcissement des permissions MCP, trois modèles (politique IA de cabinet, note explicative sur les données pour les clients, questionnaire de sécurité fournisseur). Licence MIT. Conçu comme la version longue du webinaire Claude for Legal Teams d'Anthropic — vingt mille inscriptions, cinquante et une questions, dont la moitié sont restées sans réponse.
awesome-legaltech est exactement ce que son nom indique — une liste organisée de projets de legal tech, open source quand c'est possible, commerciaux quand ça vaut la peine d'être connu. Les contributions sont bienvenues.
awesome-legal-skills est le registre Lawvable mentionné plus haut. Nous en sommes co-mainteneurs.
Legal Data Hunter — notre couche interne de robots pour traquer les textes de loi, les règlements et les publications de journaux officiels sur les sites gouvernementaux des juridictions où nous opérons. Une partie est déjà publique. Davantage sera mis en open source au cours des deux prochains trimestres, à mesure que nous standardisons le schéma.
Il y en a d'autres à venir. Certains sont encore dans des dépôts privés, en attendant d'être assez stables pour ne pas nous faire honte. Le principe reste constant : tout ce qui ne constitue pas une différenciation produit essentielle est reversé aux communs. Analyseurs, schémas, robots, harnais d'évaluation, registres de compétences — rien de tout cela n'est le rempart de HAQQ. Notre rempart, c'est la profondeur juridictionnelle, l'entraînement spécifique à chaque cabinet, et la couche produit qui rend tout cela utilisable par un avocat en exercice.
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Automatisation documentaire, accès à la justice (A2J), e-discovery
Docassemble existe depuis toujours et fait tourner les systèmes d'aide à la libre défense dans plusieurs États américains. Si vous avez déjà rempli un formulaire judiciaire gratuit en ligne, il y a de bonnes chances que Docassemble était derrière. Discret, durable, construit par un avocat-programmeur qui n'a jamais arrêté de livrer.
Open Decision en est la réponse plus moderne et nativement web, venue de Berlin. Un constructeur d'arbres de décision sous licence MIT pour l'aide juridique en libre-service. Actif.
Document Assembly Line du Suffolk LIT Lab — construit sur Docassemble, il automatise les formulaires judiciaires à travers les États américains. Open source, bien maintenu, profondément peu glamour, profondément important.
Aleph (OCCRP) — une plateforme documentaire d'investigation qui fait de l'OCR, de la reconnaissance d'entités et de la recherche croisée à grande échelle. Pas spécifiquement juridique, mais c'est l'équivalent open source le plus proche de Relativity ou Nuix pour les investigations et le travail connexe au contentieux. Les journalistes l'utilisent. Les cabinets de demandeurs devraient aussi.
opensource.legal — OpenContracts pour l'annotation, Docxodus pour le redlining de DOCX en WebAssembly, Python-Redlines, CAML pour le balisage d'articles juridiques. Une infrastructure ennuyeuse, mais d'une valeur immense.
Taxonomie LMSS de la SALI Alliance — pas du code, mais une ontologie ouverte que tout projet sérieux d'IA juridique finit par adopter. Ça vaut la peine de savoir qu'elle existe.
Le guide open source de GitHub sur les questions juridiques n'est pas un produit, mais si vous livrez dans cet espace et que vous ne comprenez pas la différence entre MIT, Apache 2.0 et AGPL, lisez-le avant de pousser quoi que ce soit.
J'en ai laissé de côté une bonne douzaine d'autres. Des survivants façon ROSS, des expérimentations de smart contracts, des robots régionaux de niche, des dépôts de hackathon inachevés qui se sont discrètement transformés en infrastructure. L'écosystème est bien réel désormais. Il y a deux ans, je pouvais faire tenir tout le paysage de l'IA juridique open source sur une seule diapositive. Ce n'est plus le cas.
- Docassemble
- Open Decision
- Suffolk LIT Document Assembly Line
- Aleph (OCCRP)
- opensource.legal
- SALI Alliance
- GitHub Open Source Guide — Juridique
Ce dont personne ne parle : les données
Voici la partie qui ne tient pas sur le site marketing.
Le goulot d'étranglement de l'IA juridique, ce ne sont pas les modèles. Ce n'est même pas l'outillage. Ce sont les données.
Le travail qui compte vraiment pour les clients — mémos, documents de deal, productions de discovery, lettres de transaction, avis internes, les redlines qu'un associé senior fait à 2 heures du matin — est couvert par le secret professionnel, confidentiel, ou verrouillé contractuellement à l'intérieur des cabinets. Rien de tout cela ne peut être diffusé. Rien ne peut être évalué publiquement dans un benchmark. Rien ne peut servir à entraîner un moteur d'IA juridique qu'un autre cabinet verra. L'arrêt Heppner que j'ai mentionné plus haut n'a fait que rendre cela encore plus explicite.
Ce qui reste en accès libre — décisions publiées, textes de loi, dépôts EDGAR, les 510 contrats de CUAD — n'est qu'une tranche minuscule et non représentative. Des affaires d'appel. Des sociétés cotées. En anglais. À dominante américaine. C'est pourquoi des benchmarks comme LegalBench paraissent étroits. C'est pourquoi les modèles contractuels surapprennent sur CUAD. C'est pourquoi le véritable rempart de tout éditeur sérieux d'IA juridique est un pipeline de données privé, pas un choix d'architecture.
Cela crée un plafond structurel pour l'open source. L'open source peut livrer une excellente plomberie (eyecite, Juriscraper, Docassemble, Aleph, Open Decision) et d'excellents moteurs d'IA juridique sur données publiques (Legal-BERT, Saul, InLegalBERT). Mais il ne peut pas boucler la boucle sur les livrables qui définissent la pratique réelle. On ne peut pas mettre en open source ce à quoi on n'a pas accès.
La frontière open source intéressante n'est donc pas « un GPT ouvert pour le droit ». C'est l'évaluation fédérée. La génération de données synthétiques. Le fine-tuning préservant la confidentialité. Des marketplaces de compétences qui permettent aux cabinets de garder leurs données privées tout en partageant le comportement. C'est la voie où l'open source garde un vrai levier en 2026, et c'est celle qui m'enthousiasme le plus.
Le corollaire, d'ailleurs, c'est que la couche de données juridiques publiques compte plus que jamais. Chaque gouvernement qui ouvre ses textes de loi et sa jurisprudence dans un format lisible par machine élargit le terrain où l'open source peut rivaliser à armes égales. Les Archives nationales du Royaume-Uni ont parfaitement réussi avec LegalDocML. L'UE a fait l'essentiel avec EUR-Lex. La plupart des autres juridictions, y compris celles où HAQQ opère, ne l'ont pas fait. Nous le constatons chaque jour. Des textes de loi enfermés dans des PDF. Des décisions de justice publiées une fois et jamais indexées. Des journaux officiels qui n'existent que sous forme d'images scannées. Des développeurs solo qui construisent des robots comme Legal Data Hunter pour corriger ça, loi par loi.
Si vous voulez savoir où se trouve le vrai goulot d'étranglement, il est là.
Les arguments que je vois revenir sans cesse, et ce que j'en pense vraiment
Chaque fois que l'un de ces projets atterrit sur Hacker News ou Reddit, les mêmes arguments reviennent. Laissez-moi passer en revue ceux que je trouve intéressants.
Ce n'est qu'une surcouche autour d'un LLM.
Oui. Cursor aussi. Harvey aussi. Et franchement, la plupart de ce qui sort en ce moment dans n'importe quel secteur de l'IA aussi. C'est dans la surcouche que vit le produit — précision des citations, gestion documentaire, orchestration des flux de travail, modèle de déploiement, posture de sécurité. Dire « ce n'est qu'une surcouche » revient à dire « votre voiture n'est qu'un châssis autour d'un moteur ». Techniquement vrai. Complètement à côté de la plaque.
Le copyleft va tuer l'adoption en entreprise.
Sur celui-ci, je suis d'accord. Les cabinets d'avocats ne vont pas mettre leur pile interne sous GPL. Quiconque livre de l'IA juridique open source devrait choisir Apache 2.0 ou MIT, point final. Les équipes qui l'ont compris gagneront l'adoption. Celles qui ne l'ont pas compris seront adorées sur Twitter et ignorées lors des appels d'offres.
Les grands cabinets n'utiliseront jamais l'open source pour le travail juridique.
Ils le font déjà. Tous les cabinets d'avocats du monde tournent sur Linux, Postgres et une centaine d'autres briques open source. La question n'est pas de savoir s'ils utiliseront l'open source — ils tapent littéralement ce commentaire dans un navigateur Chromium. La question est de savoir s'ils feront confiance à l'open source pour la couche spécifiquement juridique. Et la réponse est : oui, mais seulement quand il s'agit de quelque chose qu'ils peuvent auto-héberger, auditer et verrouiller. C'est exactement ce que permet un bon projet open source.
L'IA brise le secret professionnel avocat-client.
L'arrêt Heppner que tout le monde ne cesse de citer portait sur un service de chatbot public. Pas sur un cabinet faisant tourner sa propre instance, sur ses propres serveurs, avec ses propres clés. L'auto-hébergement, c'est toute l'histoire du secret professionnel. Et l'open source est le seul moyen pour la plupart des cabinets d'accéder à l'auto-hébergement sans un contrat à la Harvey.
Où se situe réellement HAQQ
Je devrais dire l'évidence : HAQQ n'est pas open source. Nous sommes une entreprise soutenue par du capital-risque, qui construit un produit commercial. Nous avons neuf mille huit cents cabinets qui nous paient dans une bonne quatre-vingtaine de pays. Rien de tout cela ne va changer.
Mais toute notre pile technique tourne sur de l'open source. Nous utilisons Postgres, Next.js, Python, Node, les SDK de chaque fournisseur de modèles, des dizaines de bibliothèques que nous n'avons jamais payées et que nous n'aurions jamais pu construire nous-mêmes. Nous republions nos propres compétences et bibliothèques d'IA. Nous envoyons des PR en amont. Nous sponsorisons des projets quand nous le pouvons.
Et voici ce que je n'arrête pas de dire à notre équipe : plus il y a d'open source dans la legal tech, mieux c'est pour nous, pas le contraire. Ça relève le plancher. Quand CourtListener existe, quand LegalBench existe, quand Lawvable existe, chaque bâtisseur de cet espace — nous y compris — peut se concurrencer sur ce qui compte vraiment. À savoir : est-ce que le produit résout un vrai problème pour un vrai avocat.
Si Mike, Docassemble ou OpenContracts aide un praticien solo, où qu'il soit, à mieux servir ses clients, c'est une victoire. Nous ne sommes pas dans le métier d'empêcher les autres de construire. Nous sommes dans le métier de faire en sorte que les cinq milliards de personnes qui n'ont pas les moyens de se payer une aide juridique en obtiennent réellement une.
L'ère des jardins clos dans la legal tech touche à sa fin. Elle n'était de toute façon pas faite pour durer.
Ce que je surveillerais à l'avenir
Quelques prédictions, faible confiance sur le calendrier, forte confiance sur la direction :
- La question des licences finit par se régler. Apache 2.0 s'impose dans le juridique. Quiconque livre en AGPL ou en copyleft aura du mal avec les appels d'offres en entreprise, jusqu'à changer de licence.
- L'auto-hébergement devient un prérequis de base. L'argument du secret professionnel va pousser rapidement les cabinets de l'Am Law vers des déploiements privés. Les projets avec des images Docker propres et une infrastructure saine vont manger une bonne part du déjeuner de Harvey.
- Les données juridiques ouvertes deviennent mondiales. Les États-Unis ont CourtListener. La plupart des autres juridictions n'ont rien de comparable. Quiconque ouvrira les données judiciaires au Brésil, en Inde, en Indonésie, au Nigeria — ces gens-là façonneront la prochaine décennie. Nous travaillons sur notre part de cette tâche.
- Les compétences (« skills ») deviennent l'unité de base du savoir juridique. Lawvable est en avance, mais dans le vrai. Des compétences d'IA modulaires, écrites par des praticiens et versionnées, se rapprochent bien plus de la manière dont les avocats partagent réellement le savoir que des monolithes fine-tunés. Nous reconstruisons des parties de notre propre produit autour de cette idée.
- Le moment Mike va se répéter. Toutes les deux ou trois semaines désormais, quelqu'un livrera un projet de week-end qui recevra trop d'attention et pas assez d'examen critique. La plupart n'auront pas d'importance. Quelques-uns en auront. Faites attention à ceux vers lesquels les vrais avocats (pas seulement les ingénieurs) reviennent sans cesse.
Ce à quoi je reviens sans cesse, c'est que l'open source dans la legal tech n'est pas une menace pour les avocats. Ce n'est pas non plus une menace pour les bons produits d'IA juridique. C'est la couche d'infrastructure qui améliore les deux.
Les bâtisseurs sont enfin au rendez-vous. Les données s'ouvrent. Les outils deviennent sérieux.
Si vous construisez quelque chose dans cet espace — open source ou non — j'aimerais beaucoup en entendre parler. Écrivez-moi à stephane@haqq.ai.
