Un essai de trois mois mené auprès de 133 avocats spécialisés en propriété industrielle montre que l'aide d'une Intelligence artificielleEnsemble de techniques permettant à des machines d'accomplir des tâches nécessitant habituellement certaines capacités humaines, comme la reconnaissance, la prédiction ou la prise de décision. améliore nettement les résultats immédiats, surtout chez les juristes en début de carrière. Quand l'outil disparaît, seuls les avocats seniors conservent l'avantage.

Un test en conditions réelles

Le projet, financé par Google et coordonné par le National Bureau of Economic Research, a réuni onze cabinets américains. Deux tiers des participants ont pu utiliser InFlow, l'assistant IA non publié de Google Labs, pendant deux exercices de rédaction de revendications de brevet. Le tiers restant a travaillé sans aucune aide technologique. Un troisième exercice, le "redlining", a demandé à tous les avocats de relire et corriger un texte de brevet existant, mais sans recourir à l'IA. Les travaux ont été évalués à l'aveugle selon cinq critères : applicabilité, exactitude technique, ambiguïté stratégique, exhaustivité et clarté.

Des performances qui divergent

Rédaction assistée

À la fois à 10 jours et à 90 jours, le groupe doté d'InFlow a obtenu de meilleurs scores que le groupe témoin sur les cinq critères. L'écart provient surtout d'une réduction des notes très faibles et d'une hausse des notes intermédiaires, tandis que les scores les plus élevés restent quasiment inchangés.

L'amélioration est beaucoup plus marquée chez les avocats disposant de moins de sept ans d'expérience. Cette différence rejoint d'autres études montrant que l'IA réduit l'écart de productivité entre travailleurs novices et confirmés, que ce soit dans la rédaction, le service client ou le développement logiciel.

Redlining sans IA

Le même groupe a ensuite été évalué sur le redlining, tâche qui dépend de la capacité de jugement propre de chaque professionnel. Cette fois, l'avantage observé appartient uniquement aux avocats seniors : les juniors ne tirent aucun bénéfice, malgré leurs performances supérieures lors de la rédaction assistée.

Chez les jeunes avocats, les notes se sont davantage polarises : on retrouve plus de scores très bas et très hauts, mais moins de notes intermédiaires, et aucune progression du haut du classement. Les chercheurs interprètent ce phénomène comme une accélération de l'apprentissage chez certains juniors, mais aussi comme un remplacement de compétences chez d'autres.

Pourquoi les seniors conservent-ils l'avantage ?

Une analyse textuelle complémentaire révèle que les avocats expérimentés restructurent souvent le brouillon et fondent leurs corrections sur des principes juridiques solides. Les juniors, en revanche, se contentent souvent d'identifier des erreurs sans proposer de solutions, laissant des remarques qui ressemblent à des consignes pour l'IA. Ce comportement apparaît également chez les participants non assistés, ce qui suggère qu'il ne s'agit pas d'une habitude induite par l'outil, mais d'une limitation de base chez les débutants.

Quelles leçons pour les cabinets ?

Les auteurs soulignent plusieurs limites : l'échantillon reste restreint, les cabinets étudiés ne représentent pas l'ensemble du secteur des services professionnels, aucune mesure initiale du niveau de compétence n'a été prise, et la durée de l'expérience (trois mois) est courte comparée au temps nécessaire pour maîtriser le droit des brevets.

Néanmoins, le contraste entre gains de productivité immédiats et absence d'appropriation durable de compétences pose la question de l'équilibre à trouver entre automatisation et formation. Même si l'IA venait à soutenir le redlining, il est peu probable qu'elle soit disponible en temps réel lors d'entretiens avec les clients ou de plaidoiries, où le jugement humain reste indispensable.

Des dynamiques similaires ont été observées dans d'autres domaines : un travail d'Anthropic montre que de jeunes développeurs formés avec l'IA obtiennent 17 % de moins aux tests de connaissance ultérieurs ; le MIT Media Lab signale une forme de « dette cognitive » chez les étudiants qui externalisent trop leur réflexion ; et un rapport BCG de 2023 indique que les consultants les moins expérimentés progressent davantage avec GPTFamille de modèles génératifs préentraînés reposant sur l'architecture Transformer, notamment utilisés pour produire du texte.‑4 que leurs collègues seniors.

Ces constats nourrissent le débat sur la « tragédie du commun cognitif », où les gains individuels d'automatisation se traduisent par un affaiblissement collectif des compétences. Si les cabinets continuent à automatiser les tâches routinières, ils devront repenser leurs programmes de mentorat et de formation afin que les jeunes avocats développent, au-delà de la simple utilisation d'outils, une compréhension profonde du raisonnement juridique.

En pratique, les cabinets qui souhaitent tirer parti de l'IA tout en préservant la montée en compétences de leurs équipes devront combiner l'outil avec des phases d'analyse critique et de feedback humain, afin d'éviter que la facilité d'écriture ne devienne un frein à l'apprentissage durable.