IA privée pour les études d’avocats : une architecture fondée sur les risques

Début juillet 2026, la base de données de Damien Charlotin recensait plus de 1 600 décisions où un tribunal a constaté qu’une partie avait invoqué des références inventées par une IA. Un an plus tôt, la base en comptait une centaine.

Ces affaires cumulent deux défaillances : le modèle a produit une information fausse, et la vérification humaine ne l’a pas repérée. Le contrôle ne peut pas reposer sur la seule discipline individuelle. Le système, lui, peut pousser les collaborateurs à vérifier, garder trace de ces vérifications et bloquer certains usages. Afficher le passage source aide à repérer une erreur, sans garantir pour autant que l’autorité citée existe, qu’elle est à jour, qu’elle est pertinente, ni que quelqu’un l’a lue correctement. L’avocat, lui, répond de la conclusion.

Je suis ingénieur, non juriste. Ce qui suit est une proposition d’architecture, que l’étude appréciera au regard de ses dossiers, de ses prestataires et de ses obligations.

L’art. 321 CP n’impose pas une machine ; il exige un contrôle

Les études se trompent souvent sur cette disposition, et au prix fort. L’art. 321 CP sanctionne la révélation d’un secret à un tiers non autorisé. Nulle part il n’écrit qu’un avocat doit effectuer lui-même tout le traitement.

La Fédération suisse des avocats a commandé un avis universitaire, dont elle a tiré ses recommandations sur les services cloud. Ces recommandations admettent qu’une étude recoure à un service cloud lorsque le prestataire est intégré comme auxiliaire et que les risques restent maîtrisés. La qualification n’a rien d’automatique. Quatre conditions structurent l’analyse :

1. l’étude choisit son prestataire avec soin ;
2. le contrat astreint ce prestataire au secret professionnel ;
3. le prestataire n’utilise les données que pour exécuter le mandat ;
4. l’externalisation résiste à une évaluation des risques menée cas par cas.

Lisez ces quatre points comme un cahier des charges, technique autant que contractuel. Un prestataire suisse et un hébergement en Suisse écartent certains risques, sans suffire. L’étude examine encore qui détient un accès d’administration, quels sous-traitants ultérieurs interviennent, qui garde les clés, ce qui est conservé et comment sortir du service. Un hébergement à l’étranger, ou un accès depuis l’étranger, appelle une analyse propre. Informer le client et obtenir son accord ajoutent des garanties ; selon les circonstances l’accord peut être implicite, encore faut-il que l’étude puisse le démontrer.

Poussez ce raisonnement jusqu’au bout. L’étude qui active une assistance intégrée sans cartographier le flux des données, sans lire le contrat, sans informer ses clients quand la situation l’exige et sans consigner les risques ne peut pas démontrer qu’elle maîtrise son externalisation.

Les lignes directrices de la FSA sur l’IA insistent sur la confidentialité, la compétence, la vérification et la responsabilité. Une installation interne comme un prestataire externe bien encadré peuvent convenir, et une conception hybride se défend aussi, dès lors que ses risques sont documentés.

Trois niveaux proposés

Ces niveaux forment un modèle de gestion des risques, non le libellé de l’art. 321 CP. Le niveau 3 mérite les contrôles les plus stricts, sans que la loi exige qu’il réside sur une machine appartenant à l’étude. Une archive historique recèle une vraie valeur de recherche ; pour l’exploiter, posez des autorisations par dossier, des règles de conservation et la validation de chaque résultat par un avocat.

Le serveur de l’étude

Dans une étude de cinq à vingt avocats, un premier service tient sur une seule machine à la salle des serveurs. Cette machine seule ne fait pas une architecture de production : l’étude décide de la marche à suivre en cas de panne, de maintenance ou de restauration.

• Une machine, un GPU : une carte de 48 Go alimente un modèle ouvert de classe 30 milliards pour toute l’étude. Voir trois machines pour exécuter l’IA en interne.
• vLLM pour servir le modèle : une interface web sur le domaine de l’étude, derrière l’annuaire et la connexion unique déjà en place.
• L’index de l’archive, sur la même machine : vingt ans de conclusions deviennent interrogeables par leur sens plutôt que par leur nom de fichier. Voir recherche intelligente.
• La preuve derrière chaque réponse : l’assistant affiche le passage source et la référence, et des contrôles vérifient que le document existe et que la citation correspond. L’avocat vérifie malgré tout l’autorité, son actualité, sa pertinence et le raisonnement.
• Des sauvegardes dont la restauration est prouvée : un serveur qui héberge l’archive de l’étude sans preuve de restauration expose l’étude à un manquement déontologique. Voir le test de restauration.
• Des contrôles d’exploitation à part entière : le chiffrement, les correctifs, les comptes privilégiés, les journaux, la surveillance, une redondance proportionnée et une procédure de repli comptent autant que le GPU.

À titre indicatif, une configuration de ce genre se situe entre CHF 10 000 et 20 000, machine, disques, onduleur et mise en service compris. Ce n’est pas un devis, et ce montant laisse peut-être de côté l’intégration, la sécurité, la redondance, la sauvegarde, la maintenance, l’énergie, le remplacement et l’assistance. Ne le comparez à un abonnement qu’après avoir mis en regard les coûts complets et les prestations complètes des deux côtés.

Le niveau 2 tourne chez un hébergeur suisse qui propose des modèles ouverts sous droit suisse. J’ai décrit cette pile complète dans IA interne sans cloud américain, et vous y branchez un assistant IA sécurisé sans déplacer le niveau 3.

La liste de contrôle

L’étude peut établir son état des lieux avant d’appeler qui que ce soit.

1. Où sont mes fichiers actuellement ? Comptez le partage réseau, la messagerie, la suite bureautique et les postes des collaborateurs.
2. Mes collaborateurs ont-ils un outil interne ? À défaut, ils utilisent l’outil public.
3. Mes accès, mes secrets et ma messagerie tiendraient-ils devant un audit ? Voir identités et accès et l’environnement collaboratif.

Une réponse négative ne prouve rien à elle seule. Deux ou plus indiquent que le vrai problème tient à l’infrastructure et à l’organisation, et que l’IA ne fait que rendre ce manque visible.

Les points que la convention de mandat doit refléter

Une clause générique ne suffit ni à protéger le secret professionnel ni à établir un consentement valable. La convention de mandat décrit la conception réelle de l’étude, et l’étude la rédige après son analyse. Elle couvre au minimum :

• les catégories de prestataires et leurs finalités ;
• les lieux de traitement et les accès depuis l’étranger ;
• les sous-traitants ultérieurs et les modifications importantes ;
• la confidentialité, la sécurité, la conservation et la suppression ;
• tout usage de l’IA, et un engagement de non-entraînement là où le fournisseur le tient réellement ;
• les circonstances qui exigent une information ou un accord du client ;
• les restrictions propres à un dossier ou à un client.

Le texte doit correspondre à la réalité. Une étude ne promet ni un traitement exclusivement suisse, ni l’exclusion de tout service public, ni le contrôle exclusif des clés de chiffrement si son infrastructure ne le démontre pas. Une clause trop large transforme une lacune d’organisation en contrat rompu.

L’ordre compte : cartographiez les flux, choisissez les contrôles, testez les preuves, puis n’annoncez que ce que le système permet à l’étude de promettre de bonne foi.

Les règles déontologiques citées

• Fédération suisse des avocats : utilisation des services cloud
• Lignes directrices de la FSA sur l’utilisation de l’IA

Ces trois niveaux proposent un modèle de gestion des risques. Ils ne remplacent pas l’analyse au regard de l’art. 321 CP, des règles déontologiques ou des restrictions propres à un client et à un dossier. C’est l’étude qui approuve ses propres conditions de mandat.

Règles et jurisprudence consultées le 14 août 2026.