La découverte du contexte
Un leader mondial de l’édition et des services d’information juridique s’est donné pour mission de moderniser les pratiques de recherche juridique. Le constat initial ? Une recherche juridique complexe, chronophage et souvent inefficace, alors même que la jurisprudence évolue rapidement et que les volumes de données explosent.
L’ambition était claire : développer un assistant juridique alimenté par l’intelligence artificielle générative, capable de fournir des réponses précises et contextualisées, tout en évitant les biais ou les erreurs communément appelées "hallucinations".
Pour cela, le groupe a mobilisé des moyens colossaux, incluant une équipe de 200 data scientists et une collaboration stratégique avec Anthropic, un des acteurs majeurs dans la production des modèles d’IA. En s’appuyant sur un corpus impressionnant de plus de 100 milliards de documents, le leader a lancé avec succès sa solution IA aux États-Unis. L’objectif pour nos équipes a été ensuite d’adapter le modèle à des cadres juridiques et légaux différents notamment pour les marchés Français et Autrichien.
Les chantiers menés par nos équipes
#1. Définition et pilotage de la roadmap produit IA
Construire une roadmap claire et réaliste était essentiel pour structurer les étapes du développement tout en alignant les parties prenantes.
Vision produit : nos Product Managers ont défini des objectifs stratégiques pour garantir que le produit répond aux attentes des utilisateurs tout en s’inscrivant dans les ambitions globales du groupe.
Planification agile : la roadmap a été conçue pour permettre une flexibilité dans le processus de développement, en tenant compte des retours itératifs des utilisateurs.
#2. Gestion et priorisation du delivery
L’efficacité du delivery est un pilier clé pour respecter les délais tout en garantissant une qualité optimale.
Gestion des backlogs : les tâches ont été organisées pour que les fonctionnalités critiques soient livrées en priorité, en s’appuyant sur des outils comme Jira ou Azure DevOps.
Résolution de problèmes : les imprévus techniques ou fonctionnels ont été gérés rapidement grâce à des points de synchronisation réguliers entre équipes.
#3. Phase de tests et d’expérimentations
Pour garantir une expérience utilisateur sans faille, une phase rigoureuse de tests a été menée.
Tests techniques : chaque intégration a été vérifiée pour s’assurer que l'assistant fonctionne parfaitement dans des environnements variés, y compris sur des stacks techniques comme Microsoft Azure, AWS, et Claude 3.
Expérimentations utilisateurs : des avocats et juristes ont été invités à utiliser le produit dans des conditions réelles. Ces sessions ont permis d’identifier les axes d’amélioration et d’ajuster les réponses de l’IA pour plus de précision et de pertinence.
Itérations continues : les retours des tests ont été intégrés en temps réel dans le développement, permettant un perfectionnement constant avant le déploiement final.
#4. Co-construction de la stratégie de lancement
Le lancement d’un produit IA ne se limite pas à une mise à disposition technique. Il s’agit d’une démarche globale visant à maximiser l’adoption.
Positionnement produit : une proposition de valeur claire et attractive a été formalisée afin de donner aux équipes Marketing et Ventes les éléments clés pour du value selling performant.
Plans de communication ciblés : des campagnes ont été conçues pour toucher directement les segments clés (cabinets d’avocats, services juridiques d’entreprise, notaires) via des webinaires, des demos et des articles spécialisés. Ces campagnes se sont appuyées sur des marketing assets auxquels nos équipes ont contribué.
Les résultats obtenus
Lancement progressif de la solution
La version supervisée sera disponible dès mars 2024, suivie de la version non-supervisée en juillet 2024. Ce déploiement progressif garantit une montée en puissance maîtrisée et adaptée aux retours utilisateurs.
