Un gars a lancé un projet appelé Mike un mardi. Deux commits. Vieux de huit heures. Au moment où je suis allé me coucher, il avait 130 étoiles sur GitHub et était en tête de Hacker News.
Mike est un clone open source de Harvey et Legora. Auto-hébergeable, utilisez votre propre clé API, pas de prix par siège. Le code lui-même est rudimentaire - quelqu'un dans les commentaires a correctement fait remarquer 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 propos.
Faits marquants
- CourtListener de Free Law Project héberge 250 millions de pages de données judiciaires américaines, gratuitement, et la plupart des startups Legal AI s'en servent sans attribution.
- Le Caselaw Access Project de Harvard a numérisé 360 ans de jurisprudence américaine : 6,9 millions de cas, entièrement ouverts depuis 2024.
- HAQQ sert plus de 17 000 équipes juridiques dans plus de 200 juridictions tout en gardant l'infrastructure non différenciante open source.
Le point est la réaction.
Des centaines de commentaires. Des discussions sur Reddit. Des débats sur LinkedIn. Des avocats qui se demandent pourquoi leur associé n'a pas pu créer quelque chose de similaire en un week-end. Des développeurs qui se demandent pourquoi cela n'était pas arrivé il y a cinq ans.
J'ai lu le tout deux fois. Et plus je lisais, plus cela ressemblait à un moment important. Non pas parce que Mike lui-même va perturber quoi que ce soit - il ne le fera probablement pas. Mais parce que la Legal tech a finalement attrapé le virus de l'open source, et une fois que cela commence, on ne peut plus l'arrêter.
Pourquoi le secteur juridique a été le dernier à s'y mettre
Toutes les autres industries ont adopté l'open source il y a des années. La santé a OpenMRS. La fintech a Hyperledger. Le commerce électronique a Magento. Même les coins les plus ennuyeux des entreprises ont leur propre truc.
Le domaine juridique n'avait pratiquement rien. Et les raisons n'étaient jamais liées à la technologie.
La première raison est que les cabinets d'avocats gagnent de l'argent en étant inefficaces. Désolé - je sais que cela semble dur. Mais l'heure facturable crée une incitation perverse : si vous automatisez une tâche de 10 heures en 1 heure, vous venez de supprimer 9 heures de revenus. Alors, pourquoi un associé contribuerait-il à un projet qui fait cela ?
La deuxième raison est le "secret sauce". Les cabinets protègent leurs bases de données de mémoires et leurs modèles comme des secrets commerciaux, parce qu'ils le sont en quelque sorte. Vous ne pouvez pas rendre publique votre stratégie de litige alors que vous pourriez l'utiliser contre le cabinet d'en face le mois prochain.
La troisième raison est la peur des licences. Les ordres des avocats ne sont pas rapides. Les équipes de conformité paniquent face à la GPL. La plupart des conseillers juridiques lisant les mots 'open source' imaginent un adolescent à capuche volant des données clients, pas un mainteneur du noyau Linux.
Et la quatrième - celle dont personne ne parle assez - est que Thomson Reuters et LexisNexis ont construit leurs remparts autour des données, et non des logiciels. KeyCite et Shepard's sont des taxonomies qui ont mis des décennies à se construire. Les reproduire coûte des centaines de millions. Donc, même si vous vouliez livrer une pile juridique open source, la couche de données sous-jacente était verrouillée.
C'est le monde dans lequel nous avons travaillé. C'est aussi le monde qui commence à se fissurer.
Ce qui est réellement en construction actuellement
J'ai tenu une liste. Certains de ces projets ont des années et commencent enfin à attirer l'attention. Certains ont été lancés ce mois-ci. L'espace est bien plus vaste que la plupart des gens ne le pensent. Permettez-moi d'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 en technologie juridique. Ils gèrent CourtListener (250 millions de pages de données judiciaires américaines, gratuites), RECAP (une extension de navigateur qui extrait les dépôts fédéraux de PACER et les met dans le domaine public), eyecite (l'analyseur de citations américain de facto) et Juriscraper (des 'scrapers' Python pour des centaines de tribunaux américains). 138 dépôts. La plupart des startups Legal AI s'entraînent sur leurs données et ne les créditent pas. Elles devraient le faire.
Harvard's Caselaw Access Project a numérisé 360 ans de jurisprudence américaine. 6,9 millions d'affaires, entièrement accessibles depuis 2024. Si vous construisez quoi que ce soit qui nécessite un précédent juridique américain, c'est par là qu'il faut commencer.
Pile of Law - 256 Go de texte juridique à travers 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 partie de celui-ci.
Find Case Law (UK National Archives) - Jugements britanniques publiés au format XML LegalDocML lisible par machine, avec des flux Atom. C'est le schéma de référence. D'autres pays devraient le copier.
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 sur Terre. Sous-utilisé en dehors du milieu universitaire.
OpenLegalData est l'équivalent allemand - décisions de justice allemandes gratuites, normalisées à travers des portails officiels fragmentés.
Indian Legal Corpus / InLegalBERT de l'IIT Kharagpur couvre les jugements des Cours Suprême et Hautes Cours indiennes. La plupart des juridictions en dehors des États-Unis sont gravement sous-desservies, et l'Inde est l'une des rares à avoir un travail sérieux sur des corpus ouverts.
Le Brésil dispose de "wrappers" communautaires autour de l'API CNJ DataJud exposant plus de 100 millions de dossiers d'affaires - maintenus par la communauté, fragiles, importants. Même schéma : techniquement public, pratiquement impossible à "scraper", jusqu'à ce que quelqu'un ouvre le code source du "pont".
Legal Data Hunter est un petit exemple de la longue traîne ici - un projet Scrapy + FastAPI qui recherche des statuts et des publications de gazettes sur les sites gouvernementaux et les normalise. Pas un produit phare, mais emblématique. Legal AI fonctionne sur des centaines de "scrapers" maintenus individuellement comme celui-ci. Ils sont l'épine dorsale "peu sexy" que personne ne finance.
- l'étude HAQQ Legal Agent (1 372 tâches à long horizon)
- HAQQ Legal Benchmark, notre "benchmark" open-source sur le droit civil
- notre rapport sur le webinaire juridique d'Anthropic
- Free Law Project
- Caselaw Access Project (Harvard)
- Pile of Law (Hugging Face)
- Find Case Law (UK)
- EUR-Lex
- OpenLegalData
- InLegalBERT
bibliothèques NLP et poids ouverts
Blackstone - pipeline spaCy pour le texte juridique du Royaume-Uni et du Commonwealth. Rare NER juridique non-américain.
LexNLP - Bibliothèque Python pour l'extraction d'entités légales, de citations, de durées, de montants monétaires, et de parties. Antérieur aux LLM, mais toujours intégré dans la moitié des outils commerciaux dont vous avez entendu parler.
Legal-BERT (nlpaueb) - BERT pré-entraîné sur la législation européenne, la CEDH, et les contrats américains. Cité plus de mille fois. Fondamental.
Saul (Equall.ai) - Premier LLM open-weights pré-entraîné sur des corpus juridiques. Prouve que la recette 'pré-entraîner un Llama sur un domaine' fonctionne pour le droit.
CUAD (Atticus Project) - 13 000 clauses labellisées par des experts à travers 510 contrats, 41 catégories, CC BY 4.0. Presque tous les produits d'IA contractuelle dans le 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. La référence sur laquelle les laboratoires de pointe se basent actuellement. Remplaçant LexGLUE en pratique.
LexGLUE - l'ancienne suite (CEDH, SCOTUS, EUR-Lex, LEDGAR, CaseHOLD, UNFAIR-ToS). Toujours utile pour comparer honnêtement les modèles open source.
Legal Benchmarks AI est la version destinée aux praticiens. Sans fournisseur. Leur évaluation de la rédaction de contrats a placé 14 outils et un groupe d'avocats humains dans le même système de notation, avec une méthodologie ouverte. Vous ne pouvez pas améliorer ce que vous ne pouvez pas mesurer, et jusqu'à récemment, personne ne mesurait sérieusement l'IA juridique.
Applications, agents et compétences d'IA
Mike - le chouchou de Hacker News. Code brut, vrai signal.
Lawvable / awesome-legal-skills est celui auquel je reviens sans cesse. Un registre organisé de fichiers SKILL.md rédigés par des praticiens réels de Clifford Chance, Baker McKenzie et d'autres. Déposez-en un dans Claude, Codex, Gemini CLI, ou tout outil prenant en charge le format et vous lui avez appris à effectuer une classification selon la loi européenne sur l'IA, une évaluation de violation du RGPD, un triage de NDA, une assignation en référé en français. Plus de quarante compétences la dernière fois que j'ai vérifié, et cela augmente chaque semaine. Plus proche de la façon dont les connaissances juridiques circulent réellement entre les humains que n'importe quel produit d'IA monolithique que j'ai vu.
Divulgation : HAQQ est un co-responsable de awesome-legal-skills.
lawskills-hub (Harvard LIL) est son cousin institutionnel. Un registre communautaire de compétences d'agents pour les flux de travail juridiques, organisé par le Library Innovation Lab de Harvard. Même modèle, signal de confiance différent. Le fait que Harvard mette son nom sur un registre de compétences indique que le format va perdurer.
anthropic-skills - le dépôt de compétences officiel d'Anthropic. Les praticiens dupliquent des sous-ensembles pour le travail juridique. C'est de là qu'est venue la norme SKILL.md. Anthropic a également lancé un plug-in 'Claude for Legal' en avril 2026 ; leur propre équipe juridique utilise les compétences en interne et l'a fait savoir publiquement.
Atticus Project - une organisation à but non lucratif derrière CUAD et une bibliothèque croissante d'outils de PNL de contrats. Ce qui se rapproche le plus d'un organisme de normalisation académique dans le domaine de Legal AI.
ContraxSuite (LexPredict) - plateforme d'analyse de contrats "open core". Pré-LLM, sous licence GPL, mais le pipeline de révision de contrats open source le plus complet jamais construit. Il vieillit bien comme référence.
OLAW de Harvard LIL - atelier Legal AI ouvert pour la recherche RAG, intégrant l'IA avec des API juridiques comme CourtListener.
Les "cookbooks" juridiques de LangChain et LlamaIndex ne sont pas des projets juridiques, mais ils constituent la plomberie sur laquelle repose chaque démo RAG juridique. Il est utile de savoir où se trouvent les chargeurs SEC/EDGAR, les modèles de découpage de contrats et les aides à la justification des citations.
LawGPT, ChatLaw, DISC-LawLLM, Lawyer LLaMA et une longue liste de projets universitaires 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 des projets en chinois (ChatLaw, DISC-LawLLM de Fudan) sont très bons et sous-utilisés en dehors de la Chine.
Les démos RAG de style Casetext constituent désormais une catégorie à part entière - il y a une petite armée de développeurs solitaires qui produisent des "clones de Harvey en 200 lignes" en utilisant LlamaIndex ou LangChain sur CourtListener. La plupart sont des jouets. Quelques-uns se transforment discrètement en de vrais produits.
Les "topics" GitHub comme gpt-legal-chatbot, legal-rag et legal-agent font surface des dizaines de projets chaque mois. La qualité est extrêmement variable. Il est utile de les parcourir si vous recherchez des antécédents 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 livré aux communs
Je devrais être précis sur cette partie puisque vous l'avez demandé.
Nomos est notre interface juridique open-source native aux agents. Auto-hébergeable. Axée sur les compétences. Conçue pour être le 'Curseur pour le juridique' dans le sens où le Legal AI Engine et l'avocat sont tous deux des utilisateurs de première classe du même espace de travail. Nous l'utilisons en interne pour le travail de 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 rendus (HTML et JSON), et une extension VS Code. Sous licence MIT. La thèse est que les avocats ne devraient pas rédiger de contrats en DOCX en 2026, pas plus que les développeurs ne devraient écrire du code dans Word. Précoce mais déjà disponible.
Master Claude for Legal est un pack de compétences communautaire. Cinq compétences de démarrage fonctionnelles (triage d'NDA, différentiel de version multiparti, résumé de réunion, vérificateur de citations, synthèse de statut), des documents de référence couvrant l'architecture des privilèges et le renforcement des permissions MCP, trois modèles (politique d'IA du cabinet, explicateur de données pour le client, questionnaire de sécurité fournisseur). MIT. Construit comme la version longue du webinaire Claude for Legal Teams d'Anthropic - vingt mille inscriptions, cinquante et une questions, dont la moitié est restée sans réponse.
awesome-legaltech est exactement ce que son nom indique - une liste organisée de projets LegalTech, open source lorsque c'est possible, commercial lorsque cela vaut la peine d'être connu. Les contributions sont les bienvenues.
awesome-legal-skills est le registre Lawvable mentionné ci-dessus. Nous le co-maintenons.
Legal Data Hunter - notre couche de scraping interne pour rechercher les lois, les réglementations et les publications officielles sur les sites gouvernementaux dans les juridictions où nous opérons. Certaines parties sont déjà publiques. Une plus grande partie sera open-sourcée au cours des deux prochains trimestres à mesure que nous standardiserons le schéma.
Il y a d'autres choses à venir. Certaines sont dans des dépôts privés jusqu'à ce qu'elles soient suffisamment stables pour ne pas nous embarrasser. Le principe est constant : tout ce qui n'est pas une différenciation de produit essentielle est reversé au commun. Analyseurs, schémas, scrappers, harnais d'évaluation, registres de compétences - rien de tout cela n'est le fossé de HAQQ. Notre fossé est la profondeur de la juridiction, la formation spécifique au cabinet et la couche produit qui rend tout cela utilisable pour un avocat en exercice.
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Automatisation de documents, A2J, e-discovery
Docassemble existe depuis toujours et alimente les systèmes d'auto-assistance des tribunaux dans plusieurs États américains. Si vous avez déjà rempli un formulaire de tribunal gratuit en ligne, il y a de fortes chances que Docassemble soit derrière. Silencieux, durable, construit par un avocat-programmeur qui n'a cessé de livrer.
Open Decision est la réponse plus moderne et native du web, venue de Berlin. Un constructeur d'arbres de décision sous licence MIT pour l'auto-assistance juridique. Actif.
Document Assembly Line du Suffolk LIT Lab - basé sur Docassemble, automatise les formulaires de tribunal dans tous les États américains. Open source, bien maintenu, profondément peu sexy, profondément important.
Aleph (OCCRP) - plateforme de documents d'investigation faisant de l'OCR, du NER, de la recherche multi-documents à grande échelle. Non spécifique au domaine juridique, mais c'est l'analogue OSS le plus proche de Relativity ou Nuix pour les enquêtes et les travaux connexes aux litiges. Les journalistes l'utilisent. Les cabinets de plaignants devraient aussi.
opensource.legal - OpenContracts pour l'annotation, Docxodus pour la révision de DOCX dans WebAssembly, Python-Redlines, CAML pour le balisage d'articles juridiques. Infrastructure ennuyeuse, extrêmement précieuse.
Taxonomie LMSS de SALI Alliance - pas du code, mais une ontologie ouverte que tout projet Legal AI sérieux adopte finalement. 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 travaillez dans ce domaine et que vous ne comprenez pas la différence entre MIT, Apache 2.0 et AGPL, lisez-le avant de publier quoi que ce soit.
J'en ai laissé de côté une douzaine d'autres. Des survivants de type ROSS, des expériences de contrats intelligents, des scrappers régionaux de niche, des dépôts de hackathon à moitié terminés qui se sont tranquillement transformés en infrastructure. L'écosystème est réel maintenant. Il y a deux ans, je pouvais faire tenir l'ensemble du paysage Legal AI OSS sur une seule diapositive. Je ne le peux plus.
- Docassemble
- Décision ouverte
- Chaîne d'assemblage de documents Suffolk LIT
- Aleph (OCCRP)
- opensource.legal
- SALI Alliance
- Guide Open Source GitHub - 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 n'est 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 transaction, productions de découverte, lettres de règlement, avis internes, les annotations qu'un associé principal fait à 2 heures du matin - est privilégié, confidentiel ou contractuellement verrouillé au sein des cabinets. Rien de tout cela ne peut être divulgué. Rien de tout cela ne peut être comparé publiquement. Rien de tout cela ne peut être utilisé pour entraîner un Legal AI Engine qu'un autre cabinet verra. La décision Heppner que j'ai mentionnée plus tôt a rendu cela encore plus explicite.
Ce qui reste à découvert - les avis publiés, les statuts, les dépôts EDGAR, les 510 contrats de CUAD - est une tranche minuscule et non représentative. Appel. Sociétés cotées. En langue anglaise. Axé sur les États-Unis. C'est pourquoi des références comme LegalBench semblent étroites. C'est pourquoi les modèles de contrats sur-apprennent CUAD. C'est pourquoi le véritable avantage concurrentiel de chaque fournisseur sérieux d'IA juridique est un pipeline de données privé, et non un choix d'architecture.
Cela crée un plafond structurel pour l'open source. L'OSS peut livrer d'excellents outils (eyecite, Juriscraper, Docassemble, Aleph, Open Decision) et d'excellents Legal AI Engines basés sur des données publiques (Legal-BERT, Saul, InLegalBERT). Mais il ne peut pas boucler la boucle sur le produit de travail qui définit la pratique réelle. Vous ne pouvez pas rendre open source ce à quoi vous n'avez pas accès.
Ainsi, la frontière intéressante de l'OSS n'est pas « l'open GPT pour le droit ». C'est l'évaluation fédérée. La génération de données synthétiques. L'affinement respectueux de la vie privée. Les marchés de compétences qui permettent aux cabinets de garder leurs données privées et de partager le comportement. C'est le domaine où l'open source a encore un réel levier en 2026, et c'est le domaine qui me passionne le plus.
Le corollaire, soit dit en passant, est que la couche de données juridiques publiques est plus importante que jamais. Chaque gouvernement qui ouvre ses statuts et sa jurisprudence sous une forme lisible par machine élargit la surface où l'open source peut rivaliser sur un pied d'égalité. Les Archives nationales du Royaume-Uni ont réussi avec LegalDocML. L'UE a en grande partie réussi avec EUR-Lex. La plupart des autres juridictions, y compris celles où HAQQ opère, ne l'ont pas fait. Nous le constatons tous les jours. Des statuts bloqués dans des PDF. Des décisions de justice publiées une seule fois et jamais indexées. Des gazettes qui n'existent que sous forme d'images numérisées. Des développeurs solitaires construisant des "scrapers" comme Legal Data Hunter pour y remédier, loi par loi.
Si vous voulez savoir où se trouve le véritable goulot d'étranglement, il est là.
Les arguments que je vois constamment, et ce que j'en pense réellement
Chaque fois qu'un de ces projets apparaît sur Hacker News ou Reddit, les mêmes arguments reviennent. Permettez-moi de passer en revue ceux que je trouve intéressants.
Ce n'est qu'un "wrapper" autour d'un LLM.
Oui. Cursor aussi. Harvey aussi. Et, franchement, la plupart de ce qui est commercialisé actuellement dans n'importe quel domaine d'IA. Le "wrapper" est l'endroit où réside le produit - précision des citations, gestion des documents, orchestration des flux de travail, modèle de déploiement, posture de sécurité. Dire « ce n'est qu'un "wrapper" » c'est comme dire « votre voiture n'est qu'un châssis autour d'un moteur. » Techniquement vrai. Complètement hors de propos.
Le "copyleft" tuera l'adoption en entreprise.
Celle-ci, je suis d'accord. Les cabinets d'avocats ne vont pas GPL leur pile interne. Quiconque distribue une Legal AI open source devrait choisir Apache 2.0 ou MIT, point final. Les équipes qui comprendront cela gagneront en adoption. Celles qui ne le feront pas seront appréciées sur Twitter et ignorées lors des acquisitions.
Les grands cabinets n'utiliseront jamais l'open source pour le travail juridique.
Ils le font déjà. Chaque cabinet d'avocats dans le monde fonctionne sous Linux, Postgres et des centaines d'autres éléments open source. La question n'est pas de savoir s'ils utiliseront l'OSS - 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 spécifique au domaine juridique. Et la réponse est : oui, mais seulement quand c'est quelque chose qu'ils peuvent auto-héberger, auditer et sécuriser. Ce que le bon open source permet précisément.
L'IA brise le privilège avocat-client.
La décision Heppner que tout le monde cite concernait un service de chatbot public. Il ne s'agissait pas d'un cabinet exécutant sa propre instance sur ses propres serveurs avec ses propres clés. L'auto-hébergement est l'histoire du privilège. Et l'open source est le seul moyen pour la plupart des cabinets de s'auto-héberger sans un contrat de la taille de Harvey.
Où se situe réellement HAQQ
Je dois dire l'évidence : HAQQ n'est pas open source. Nous sommes une entreprise financée par du capital-risque qui développe un produit commercial. Nous avons neuf mille huit cents cabinets qui nous paient dans quatre-vingts pays. Rien de tout cela ne change.
Mais toute notre pile fonctionne sur de l'open source. Nous utilisons Postgres, Next.js, Python, Node, les SDK de tous les fournisseurs de modèles, des dizaines de bibliothèques que nous n'avons jamais payées et que nous n'aurions jamais pu construire. Nous publions nos propres compétences et bibliothèques d'IA en retour. Nous envoyons des PR en amont. Nous sponsorisons des projets quand nous le pouvons.
Et voici ce que je répète à notre équipe : plus d'open source dans la Legal Tech est bon pour nous, pas mauvais. Cela élève le niveau. Quand CourtListener existe, quand LegalBench existe, quand Lawvable existe, chaque bâtisseur dans cet espace - y compris nous - peut rivaliser sur ce qui compte réellement. C'est-à-dire si le produit résout un vrai problème pour un vrai avocat.
Si Mike ou Docassemble ou OpenContracts aide un avocat indépendant où que ce soit à mieux servir ses clients, c'est une victoire. Nous ne cherchons pas à empêcher les autres de construire. Nous cherchons à nous assurer que les cinq milliards de personnes qui ne peuvent pas se permettre une aide juridique en obtiennent réellement.
L'ère du jardin clos de la technologie juridique touche à sa fin. Cela n'allait jamais durer.
Ce que je surveillerais ensuite
Quelques prédictions, faible confiance sur le timing, grande confiance sur la direction :
- La question des licences est réglée. Apache 2.0 l'emporte dans le domaine juridique. Quiconque utilise l'AGPL ou le copyleft aura du mal avec l'approvisionnement des entreprises jusqu'à ce qu'il change de licence.
- L'auto-hébergement devient essentiel. L'argument du privilège va rapidement pousser les cabinets d'avocats Am Law vers des déploiements privés. Les projets avec des images Docker propres et une infrastructure saine mangeront une grande partie du marché d'Harvey.
- Les données juridiques ouvertes deviennent mondiales. Les États-Unis ont CourtListener. La plupart des autres juridictions n'ont rien de comparable. Ceux qui ouvriront les données judiciaires au Brésil, en Inde, en Indonésie, au Nigeria - ces personnes vont façonner la prochaine décennie. Nous travaillons sur notre contribution à cela.
- Les compétences deviennent l'unité de connaissance juridique. Lawvable est précoce mais juste. Les compétences d'IA modulaires, rédigées par des praticiens et sous contrôle de version sont plus proches de la façon dont les avocats partagent réellement leurs connaissances que les monolithes finement réglés. Nous reconstruisons certaines parties de notre propre produit autour de cette idée.
- Le moment Mike se répétera. Toutes les deux semaines maintenant, quelqu'un lancera un projet de week-end qui attirera trop d'attention et pas assez d'examen. La plupart n'auront pas d'importance. Quelques-uns en auront. Faites attention à ceux auxquels 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 technologie juridique 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 rend les deux meilleurs.
Les bâtisseurs se manifestent enfin. Les données s'ouvrent. Les outils deviennent réels.
Si vous développez quelque chose dans ce domaine - open source ou non - j'aimerais en entendre parler. Contactez-moi à stephane@haqq.ai.
