L’usage de l’intelligence artificielle par les avocats se heurte rapidement à une difficulté très concrète. Pour interroger utilement un dossier, il faut généralement fournir au système suffisamment d’informations pour qu’il en comprenne la structure. Mais plus le contexte transmis est riche, plus il devient difficile de soutenir que le dossier a véritablement cessé d’être identifiable ou, plus largement, confidentiel.
Prenons une chronologie contentieuse. Supprimer les noms des personnes, leurs coordonnées ou les adresses électroniques est relativement simple. Le document continue pourtant de contenir des dates, des fonctions, des montants, des lieux, des relations entre sociétés, parfois une juridiction ou la description d’un événement suffisamment singulier pour permettre de retrouver l’affaire.
Il serait possible d’aller plus loin : généraliser les dates, supprimer les fonctions, neutraliser les montants, rompre les liens entre les différents acteurs. Le risque d’identification diminuerait. Mais que resterait-il à analyser ?
Une date peut déterminer une prescription. La qualité d’un intervenant permet d’apprécier l’étendue de ses obligations. Un montant peut déclencher l’application d’une clause. La succession des échanges permet d’établir qui savait quoi, et à quel moment.
L’information qui contribue à identifier est ainsi parfois précisément celle dont l’analyse juridique a besoin.
C’est toute la difficulté : taire sans désarticuler.
La distinction entre anonymisation et pseudonymisation prend ici une importance particulière. Mais elle ne suffit pas à résoudre le problème. L’introduction d’une intelligence artificielle dans le traitement d’un dossier modifie également la manière dont l’information circule et, avec elle, l’organisation traditionnelle du travail juridique. Lorsqu’un système externe lit des contrats, rapproche des courriels, recherche des contradictions ou reconstitue une chronologie, un tiers technologique s’insère dans une chaîne jusqu’alors organisée autour du cabinet et de ses acteurs.
La question n’est donc plus seulement de savoir comment transformer un document avant de le soumettre à une intelligence artificielle. Elle est de déterminer ce que le système doit réellement connaître pour accomplir la tâche qui lui est confiée et, en amont, jusqu’où cette tâche mérite elle-même d’être déléguée.
I. Deux cadres juridiques distincts, dont aucun ne suffit à lui seul
A. Anonymisation et pseudonymisation : deux opérations, une identifiabilité contextuelle
L’article 4, paragraphe 5, du RGPD définit la pseudonymisation comme le traitement de données à caractère personnel de telle façon qu’elles ne puissent plus être attribuées à une personne précise sans avoir recours à des informations supplémentaires, à condition que celles-ci soient conservées séparément et protégées par des mesures techniques et organisationnelles appropriées.[1]
Remplacer « Jean Dupont » par « PERSONNE 1 », tout en conservant séparément une table permettant de retrouver son identité, relève donc de la pseudonymisation.
L’identité n’a pas disparu. Elle a été dissociée du contenu.
L’anonymisation obéit à une logique différente. Le considérant 26 du RGPD exclut de son champ les informations rendues anonymes de telle manière que la personne concernée n’est plus identifiable.
Pour apprécier cette identifiabilité, il convient de tenir compte de l’ensemble des moyens raisonnablement susceptibles d’être utilisés, notamment au regard de leur coût, du temps nécessaire, des technologies disponibles et de leur évolution.[2]
La différence ne tient donc pas à un simple degré d’occultation.
La pseudonymisation et l’anonymisation doivent être distinguées. La première réduit la possibilité d’identifier directement une personne sans supprimer nécessairement son caractère identifiable : les données peuvent encore être rattachées à la personne concernée à l’aide d’informations supplémentaires. L’anonymisation vise, à l’inverse, à rendre la personne non identifiable, de sorte que les données cessent de relever du régime applicable aux données à caractère personnel.
Cette distinction a été précisée dans l’affaire Single Resolution Board c. EDPS. [3]
Dans le cadre de la résolution de Banco Popular, le Single Resolution Board avait recueilli les observations d’actionnaires, auxquelles il avait attribué des codes alphanumériques, avant d’en transmettre certaines à Deloitte, chargé d’assister à l’évaluation. Plusieurs actionnaires avaient alors reproché au SRB de ne pas les avoir informés de cette transmission, tandis que celui-ci soutenait que les informations communiquées à Deloitte ne constituaient pas, entre les mains de ce destinataire, des données à caractère personnel.
La question était donc de savoir si des données permettant une réidentification à l’aide d’informations supplémentaires devaient nécessairement être regardées comme des données personnelles à l’égard de tout destinataire. Le Tribunal a répondu par la négative et retenu une appréciation concrète de l’identifiabilité : il convenait de rechercher si Deloitte disposait lui-même de moyens raisonnablement susceptibles d’être utilisés pour accéder aux informations supplémentaires détenues par le SRB et identifier les auteurs des observations. L’EDPS ne pouvait dès lors se borner à constater que la réidentification demeurait possible du point de vue du SRB.
La décision consacre ainsi une approche relative de la notion de donnée à caractère personnel : un même jeu de données peut être personnel pour l’acteur qui dispose des informations permettant la réidentification sans nécessairement l’être pour un autre destinataire qui n’en dispose pas et ne peut raisonnablement y accéder.
Cette solution ne signifie toutefois pas que la seule absence d’une table de correspondance suffit à rendre les données anonymes. L’analyse doit porter sur l’ensemble des moyens raisonnablement susceptibles de permettre une réidentification, en tenant notamment compte des possibilités d’accès à d’autres informations, ainsi que du temps, des coûts et des efforts nécessaires à cette identification.
La pseudonymisation maintient une possibilité de rattachement dans certaines conditions. L’anonymisation vise à rompre suffisamment les possibilités d’identification pour que l’information cesse, dans le contexte pertinent, de relever du régime des données à caractère personnel.
Les lignes directrices 02/2026 sur l’anonymisation, adoptées par le Comité européen de la protection des données en juillet 2026 et encore soumises à consultation publique à la date de publication du présent article, s’inscrivent dans cette évolution.[4]
Cette évolution prolonge et infléchit l’avis 05/2014 du groupe de l’article 29 sur les techniques d’anonymisation, qui identifiait déjà les trois risques d’individualisation, de corrélation et d’inférence, mais retenait une conception plus absolue de l’anonymisation. La jurisprudence récente et les travaux du Comité européen déplacent le centre de gravité vers une appréciation contextuelle, attentive aux moyens dont dispose réellement le destinataire.
La question pertinente se révèle être : « qui reçoit l’information et de quels moyens raisonnables dispose-t-il pour retrouver la personne ? »
B. Taire l’identité sans supprimer l’ipséité
Cette difficulté est particulièrement sensible dans un dossier juridique, qui n’est pas une juxtaposition d’informations indépendantes.
Il contient des relations.
Une personne exerce une fonction dans une société. Cette société conclut un contrat avec une autre. Un incident survient. Une information est transmise. Un expert intervient. Une procédure est engagée.
Chacune de ces informations peut paraître peu identifiante prise isolément. Leur combinaison peut devenir beaucoup plus révélatrice.
Un document indiquant que « le directeur financier nommé en janvier a quitté ses fonctions trois jours après l’annonce d’une acquisition de 420 millions d’euros » peut ainsi permettre de retrouver une personne sans jamais la nommer.
Mais le problème se présente aussi dans l’autre sens.
Pour comprendre juridiquement le dossier, le système n’a pas nécessairement besoin de connaître le nom de cette personne. Il doit en revanche pouvoir comprendre que l’intervenant mentionné dans un courriel est le même que celui qui apparaît dans un contrat, reçoit une information quelques mois plus tard puis prend une décision déterminée.
La notion d’ipséité permet de décrire cette continuité : ce qui fait qu’un sujet demeure reconnaissable comme le même au travers de ses actes, de ses relations et de leur succession, indépendamment ici de la connaissance de son identité civile.
C’est précisément l’un des intérêts de la pseudonymisation. Elle peut taire l’identité sans supprimer l’ipséité fonctionnelle de l’acteur.
PERSONNE 1 demeure PERSONNE 1 d’une pièce à l’autre. Le système ignore son nom mais peut suivre ses actes, ses connaissances et ses relations.
L’anonymisation poursuit une ambition plus exigeante. Lorsqu’elle impose de réduire également les possibilités d’individualisation, de corrélation ou d’inférence, elle peut conduire à transformer les caractéristiques qui rendent un acteur ou une situation reconnaissable.[5]
Or ce sont parfois ces mêmes caractéristiques qui donnent au dossier son intelligibilité.
Le paradoxe apparaît alors dans toute sa netteté : il faut préserver suffisamment d’ipséité pour articuler le raisonnement, sans conserver suffisamment de singularité pour rendre l’identité accessible.
Le simple caviardage atteint rapidement ses limites lorsqu’un système doit analyser plusieurs documents.
Prenons la phrase suivante :
« M. Durand, directeur technique de la société Alpha, informe Mme Martin, responsable du chantier de la société Beta, de l’apparition de fissures le 12 février. Mme Martin transmet l’information à M. Lefèvre le 14 février. »
Un masquage maximal pourrait donner :
« [PERSONNE], [FONCTION] de [SOCIÉTÉ], informe [PERSONNE], [FONCTION] de [SOCIÉTÉ] de l’apparition de fissures le [DATE]. [PERSONNE] transmet l’information à [PERSONNE] le [DATE]. »
La confidentialité a été renforcée.
Mais demander ensuite au système qui avait connaissance des fissures avant le 13 février devient impossible.
Une pseudonymisation cohérente pourrait conserver :
« PERSONNE 1, directeur technique de SOCIÉTÉ 1, informe PERSONNE 2, responsable du chantier de SOCIÉTÉ 2, de l’apparition de fissures le 12 février. PERSONNE 2 transmet l’information à PERSONNE 3 le 14 février. »
Les identités civiles disparaissent du texte. L’articulation demeure.
La difficulté augmente lorsqu’un dossier comprend plusieurs centaines de pièces.
Si le même intervenant devient PERSONNE 1 dans l’assignation, PERSONNE 7 dans le rapport d’expertise puis PERSONNE 12 dans les courriels, le système perd précisément la continuité que la pseudonymisation devait préserver.
La cohérence doit donc être maintenue à l’échelle du corpus.
Il faut pouvoir suivre le même acteur, la même société, le même contrat ou le même événement d’un document à l’autre.
L’ipséité devient ici documentaire : le système ne sait pas nécessairement qui est l’acteur, mais il sait qu’il s’agit toujours du même acteur.
La table de correspondance qui rend cette continuité possible n’est dès lors pas un simple accessoire technique. Elle devient elle-même un élément sensible de l’architecture documentaire, dont il faut organiser l’accès, la conservation et, le cas échéant, la durée de vie.
C. La limite : l’articulation conservée peut réidentifier
La force de cette méthode constitue toutefois sa limite.
Pour établir une chronologie, il faut conserver les dates.
Pour déterminer qui avait connaissance d’un événement, il faut conserver les relations entre acteurs.
Pour apprécier une chaîne de responsabilités, il faut souvent conserver leurs fonctions.
Pour vérifier l’application d’une clause, certains montants doivent rester accessibles.
Or une date précise, une fonction rare, un montant singulier et une séquence factuelle particulière peuvent aussi constituer autant de points d’accroche permettant de retrouver une affaire ou une personne.
L’outil est donc confronté à un arbitrage qu’aucune performance technique ne peut totalement faire disparaître : protéger suffisamment pour réduire l’identifiabilité, sans désarticuler suffisamment pour rendre le dossier inexploitable.
La CNIL relevait déjà cette tension en matière d’anonymisation : le maintien de l’utilité des données suppose de déterminer en amont le degré de précision réellement nécessaire à l’usage envisagé.[5]
Pour le dossier juridique, cette observation doit être poussée plus loin : le niveau pertinent de transformation ne dépend pas seulement du document, mais de la tâche.
D. Le secret professionnel ne se confond pas avec la protection des données
La distinction entre anonymisation et pseudonymisation ne règle qu’une partie de la difficulté.
Le secret professionnel de l’avocat couvre un champ qui ne se confond pas avec celui du RGPD. L’article 2 du Règlement intérieur national rappelle son caractère général, absolu et illimité dans le temps. Il couvre notamment les consultations, les correspondances, les notes d’entretien, les pièces du dossier et les informations ou confidences reçues dans l’exercice professionnel.[6]
Un document pourrait donc ne plus contenir de données permettant d’identifier une personne physique et demeurer hautement confidentiel.
Une opération qui n’a pas encore été annoncée, une stratégie contentieuse, une négociation, une difficulté affectant un site industriel ou l’existence même d’une consultation peuvent relever du secret sans qu’il soit nécessaire d’identifier une personne physique.
L’anonymisation au sens du RGPD ne constitue donc pas, pour l’avocat, un sauf-conduit permettant de communiquer librement le document à un système externe.
Elle répond à une qualification juridique.
Le secret professionnel en impose une autre lecture.
Cette distinction apparaît clairement dans les orientations récentes du Conseil national des barreaux.
Le guide consacré en 2026 à la déontologie et à l’intelligence artificielle replace l’utilisation des systèmes d’IA dans le cadre du secret professionnel, du RGPD, mais aussi des obligations de compétence, de prudence et d’indépendance.[7]
À ce cadre s’ajoute désormais le règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle. Les outils d’assistance juridique utilisés par les avocats ne sont pas, du seul fait de leur finalité juridique, classés parmi les systèmes à haut risque. L’annexe III vise notamment les systèmes destinés à être utilisés par une autorité judiciaire ou pour son compte afin de l’assister dans la recherche et l’interprétation des faits et du droit ainsi que dans l’application du droit à une situation concrète.[8]
Pour le cabinet qui utilise un système d’intelligence artificielle, l’AI Act intervient néanmoins à un autre niveau. Son article 4 impose aux fournisseurs comme aux déployeurs de prendre des mesures pour assurer un niveau suffisant de maîtrise de l’IA par les personnes qui utilisent ces systèmes pour leur compte, en tenant notamment compte de leurs connaissances, de leur expérience et du contexte d’utilisation. Les obligations propres aux modèles d’intelligence artificielle à usage général pèsent, quant à elles, principalement sur leurs fournisseurs.
Le règlement ne substitue donc pas un régime uniforme aux exigences déjà issues du secret professionnel, de la protection des données et de la déontologie. Il ajoute à celles-ci un cadre propre à l’usage des systèmes d’intelligence artificielle et renforce la nécessité, pour l’avocat, de comprendre la fonction de l’outil qu’il utilise, ses limites et la place qui lui est attribuée dans l’organisation du travail.
La logique mérite d’être soulignée : la question déontologique ne commence pas avec la réponse produite par l’IA. Elle commence avec la décision de lui donner accès à l’information.
La révision des modèles de conventions d’honoraires adoptée en avril 2026 va dans le même sens. Le CNB y envisage l’IA comme une assistance technique qui ne remplace ni l’analyse ni le jugement de l’avocat, lequel conserve la maîtrise et la responsabilité des travaux réalisés. Il prévoit également qu’aucune information confidentielle ou sensible ne doit être transmise à un outil ne présentant pas des garanties suffisantes de confidentialité.[9]
L’enjeu n’est donc pas simplement de choisir un outil réputé sécurisé.
Il est de comprendre la place exacte qu’on lui accorde dans le traitement du dossier.
II. L’IA déterritorialise le travail juridique – reterritorialiser par des garanties
La déterritorialisation traduit d’abord l’abandon d’une habitude, le déplacement hors d’un cadre devenu familier. Appliquée au travail juridique, la notion développée par Deleuze et Guattari permet d’éclairer ce qui se produit lorsque des gestes jusqu’alors accomplis dans l’environnement du cabinet sont déplacés vers celui de l’intelligence artificielle
A. Le territoire du dossier n’est pas que son serveur
Dans Mille plateaux, la déterritorialisation est le mouvement par lequel « on quitte le territoire ».[10] Mais le territoire dont il est question ne se réduit pas à un espace géographique. Il s’inscrit dans un agencement, c’est-à-dire dans un ensemble de relations, de fonctions et de règles qui donnent aux éléments qui le composent une certaine organisation.
Le dossier de l’avocat possède, en ce sens, son propre territoire.
Celui-ci comprend son système documentaire, ses habilitations, les collaborateurs affectés au dossier, les règles de classement, les prestataires autorisés à intervenir, la relation avec le client et, plus largement, le secret professionnel qui en gouverne la circulation.
Le territoire du dossier est ainsi moins le lieu où se trouve physiquement l’information que l’agencement professionnel qui détermine qui peut y accéder, pourquoi et dans quelles conditions.
B. L’introduction du tiers technologique modifie cet agencement
L’intelligence artificielle produit une rupture dans cette organisation.
Une partie du travail qui était accomplie dans le cabinet – lire, classer, rapprocher, comparer, résumer – peut désormais être confiée à une infrastructure extérieure. Le document peut être transformé par un service, traité par un hébergeur, transmis à un modèle ou faire intervenir différents sous-traitants.
Ce n’est donc pas seulement la donnée qui circule.
Une partie de l’activité intellectuelle exercée sur le dossier change de territoire.
C’est en cela que l’on peut parler de déterritorialisation : un traitement jusque-là inscrit dans l’agencement professionnel du cabinet entre dans un nouvel agencement technique, dont les règles d’accès, de conservation et de circulation ne sont plus déterminées par le seul avocat.
Cette déterritorialisation présente toutefois une asymétrie.
Le traitement peut quitter son territoire initial ; les obligations de l’avocat, elles, ne le quittent pas.
Le secret demeure.
La responsabilité demeure.
Les exigences de protection des données demeurent lorsqu’elles sont applicables.
L’introduction du tiers technologique appelle donc des garanties supplémentaires précisément parce que le cercle de traitement s’élargit.
C. Reterritorialiser : reconstruire des limites
Chez Deleuze et Guattari, déterritorialisation et reterritorialisation ne s’opposent pas comme le départ et le retour au même point. La reterritorialisation peut s’opérer sur un nouvel objet, un nouvel appareil ou un nouveau système.
Cette seconde notion permet de mieux penser la réponse juridique et organisationnelle à l’IA.
Reterritorialiser le dossier ne signifie pas nécessairement rapatrier toute technologie à l’intérieur des murs du cabinet.
Il s’agit plutôt de reconstruire autour des nouveaux acteurs des frontières suffisamment maîtrisées : segmentation des données, pseudonymisation, droits d’accès, engagements contractuels, maîtrise des sous-traitants, conditions de conservation, journalisation, contrôle des usages ou séparation des clés de réidentification.
Ces exigences ne relèvent pas seulement de la bonne pratique. Lorsque le prestataire technologique traite des données à caractère personnel pour le compte du cabinet, l’article 28 du RGPD impose que la relation soit encadrée par un contrat déterminant l’objet, la durée et les finalités du traitement, interdisant le recours à un sous-traitant ultérieur sans autorisation et garantissant, avec l’article 32, des mesures de sécurité appropriées. La reterritorialisation contractuelle trouve là son siège textuel.
Cette lecture permet aussi de dépasser une conception purement géographique de la souveraineté.
La localisation d’un serveur constitue une information importante.
Elle commande d’ailleurs l’application du chapitre V du RGPD sur les transferts hors de l’Union.
Elle ne dit pas, à elle seule, qui peut accéder au document, si d’autres composants interviennent, si les contenus sont conservés ou réutilisés, ni quelles règles gouvernent la chaîne de sous-traitance.
La question pertinente est donc : « dans quel agencement technique est-il désormais traité ? »
IV. Réduire l’ambition de la tâche plutôt que multiplier les contrôles
A. Les limites de la vérification humaine
Un procédé automatisé de pseudonymisation doit nécessairement être apprécié au regard de ses limites. Les documents juridiques sont hétérogènes : texte libre, tableaux, scans, signatures, désignations indirectes, documents multilingues, informations identifiantes uniquement par combinaison.
Il serait donc imprudent de transformer l’automatisation en présomption d’exhaustivité.
Une intervention humaine demeure nécessaire.
Mais cette affirmation, rassurante en apparence, fait naître une autre difficulté.
Supposons qu’un avocat souhaite faire analyser plusieurs centaines de pièces et qu’il doive, avant toute transmission, vérifier ligne par ligne que la transformation de chacune d’elles n’a laissé subsister aucune information qu’il estimait devoir retirer.
À partir d’un certain volume, la sécurisation du traitement risque d’absorber une partie substantielle du gain d’efficience recherché.
La difficulté ne peut donc être résolue en ajoutant indéfiniment des contrôles humains à mesure que la tâche automatisée devient plus ambitieuse.
Le raisonnement doit parfois être inversé.
Lorsque la sécurisation d’une tâche devient disproportionnée, il peut être préférable de réduire la tâche plutôt que d’augmenter encore le contrôle.
B. Minimiser le corpus, le contexte et l’ambition
Demander à une IA :
« analyse l’intégralité du dossier et propose une stratégie contentieuse »
suppose de lui donner accès à un niveau de contexte considérable.
Or ce contexte est précisément ce qui rend la pseudonymisation plus difficile et la vérification plus coûteuse.
La même assistance peut parfois être obtenue en décomposant le travail :
identifier les dates pertinentes dans un ensemble déterminé de pièces ;
comparer trois stipulations contractuelles ;
rechercher les divergences entre deux séries de déclarations ;
reconstituer une séquence factuelle circonscrite ;
classer certains documents selon une grille préalablement définie.
La différence n’est pas seulement quantitative.
Une tâche plus étroite permet de sélectionner un corpus plus étroit et, surtout, de supprimer davantage d’informations qui ne sont pas nécessaires à son accomplissement.
La minimisation peut ainsi porter simultanément sur le corpus, le contexte et l’ambition de la tâche.
Cette approche permet de donner au contrôle humain une fonction plus substantielle que celle d’une simple vérification finale.
L’avocat intervient en amont pour déterminer la question qu’il souhaite réellement résoudre, les documents nécessaires, les informations qui doivent être conservées et celles qui peuvent être retirées.
Son rôle consiste également à déterminer la limite de la délégation.
Si le minimum de contexte nécessaire à l’accomplissement d’une tâche reste trop sensible ou si son contrôle absorbe le gain d’efficience attendu, la bonne décision peut être de ne pas automatiser cette tâche sous cette forme.
Cela ne traduit pas un refus de l’outil.
Au contraire, l’efficience ne résulte pas nécessairement de la délégation maximale, mais d’une division pertinente du travail entre l’avocat et le système.
La prudence cesse alors d’être un frein ajouté à l’innovation. Elle participe à la conception même d’un usage efficace.
C. Du dossier aux corpus fonctionnels
Cette logique invite finalement à remettre en cause une habitude : considérer le dossier comme une unité indivisible.
Une IA chargée de comparer des clauses n’a pas besoin du même dossier qu’un système chargé d’établir une chronologie.
La première a essentiellement besoin du contenu contractuel.
La seconde doit conserver les dates et la continuité des acteurs.
Une analyse technique peut nécessiter les qualités et fonctions des intervenants sans que leurs véritables identités présentent le moindre intérêt.
Le dossier source peut ainsi demeurer dans l’environnement maîtrisé du cabinet tandis que différentes représentations sont constituées en fonction des traitements envisagés.
Une couche pseudonymisée peut assurer la continuité des acteurs sans exposer leurs noms. Des corpus fonctionnels peuvent ensuite être constitués pour la chronologie, l’analyse contractuelle, la comparaison documentaire ou une recherche factuelle déterminée.
Le tiers technologique ne reçoit alors plus nécessairement « le dossier ».
Il reçoit la représentation du dossier nécessaire à la fonction qui lui est confiée.
Cette approche replace la protection de l’information au cœur de la gestion documentaire. La conformité n’est plus une opération réalisée juste avant de cliquer sur « envoyer ». Elle devient une propriété de l’architecture du travail.
V. Taire sans désarticuler : une méthode de travail
L’intégration de l’intelligence artificielle dans la pratique juridique invite moins à rechercher une sécurité absolue qu’à organiser la circulation de l’information en fonction de la tâche confiée.
La pseudonymisation n’en constitue qu’un élément. Elle doit préserver la continuité utile au raisonnement sans maintenir davantage d’informations que nécessaire. Le même principe vaut pour le corpus transmis, les acteurs techniques qui y accèdent et l’étendue du contrôle humain.
La méthode peut dès lors être ramenée à quelques questions :
- Quelle est exactement la tâche à accomplir ?
- Quel est le plus petit corpus nécessaire ?
- Quelles informations doivent être conservées pour que ce corpus demeure intelligible ?
- Lesquelles peuvent être supprimées ou pseudonymisées ?
- Quels acteurs auront effectivement accès aux informations restantes ?
- Le contrôle nécessaire demeure-t-il proportionné au gain attendu ?
Si cette dernière condition n’est pas satisfaite, la réponse n’est pas nécessairement d’ajouter un contrôle supplémentaire. Elle peut être de réduire le corpus, le contexte ou l’ambition de la tâche.
Conclusion
L’instruction consistant à « anonymiser les documents avant de les transmettre à une intelligence artificielle » part d’une préoccupation légitime. Elle devient insuffisante dès que l’on examine concrètement un dossier juridique.
Le dossier juridique ne peut être réduit à une accumulation d’identifiants à supprimer. Son analyse repose sur des relations, des continuités et des singularités dont certaines sont également susceptibles de contribuer à une réidentification. Taire davantage peut donc aussi signifier comprendre moins.
L’enjeu consiste dès lors moins à rechercher une anonymisation abstraite qu’à organiser la délégation elle-même : déterminer la tâche confiée au système, limiter le corpus et le contexte à ce qu’elle exige, maîtriser les acteurs qui y accèdent et conserver à l’avocat la décision sur ce qui peut effectivement quitter son environnement professionnel.
La question pertinente n’est ainsi peut-être plus seulement : « mon dossier est-il anonymisé ? », mais : « de quelles informations ce système a-t-il réellement besoin pour accomplir la tâche que je lui confie, et cette tâche mérite-t-elle que je les lui communique ? »
Taire sans désarticuler consiste précisément à trouver cette limite.
C’est dans cette articulation que s’inscrivent les travaux conduits au sein de Grenier Avocats sur l’intégration de l’intelligence artificielle dans la pratique juridique : rechercher l’efficience permise par ces outils tout en maintenant la maîtrise de l’information, la juste place du contrôle humain et le respect des exigences juridiques et déontologiques. L’efficience ne réside ainsi pas dans une délégation maximale à l’outil, mais dans la définition d’un usage proportionné, maîtrisé et adapté à la tâche qui lui est confiée.
Références
[1] Règlement (UE) 2016/679 du 27 avril 2016 (RGPD), art. 4, § 5.
[2] RGPD, considérant 26.
[3] CJUE, 4 septembre 2025, European Data Protection Supervisor (EDPS) c. Single Resolution Board (SRB), C-413/23 P, ECLI:EU:C:2025:645, spéc. pts 68 à 88.
[4] Comité européen de la protection des données, Guidelines 02/2026 on Anonymisation, adoptées en juillet 2026, version soumise à consultation publique jusqu’au 30 octobre 2026.
[5] CNIL, « L’anonymisation de données personnelles », 19 mai 2020, notamment sur les risques d’individualisation, de corrélation et d’inférence et sur l’arbitrage entre anonymisation et utilité des données ; v. égal. Groupe de travail « Article 29 », avis 05/2014 sur les techniques d’anonymisation, WP 216.
[6] Règlement intérieur national de la profession d’avocat, art. 2.1 à 2.3 ; loi n° 71-1130 du 31 décembre 1971, art. 66-5.
[7] Conseil national des barreaux, Guide pratique – La déontologie et l’intelligence artificielle, 2026, adopté par l’assemblée générale du CNB en mars 2026.
[8] Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle et modifiant les règlements (CE) n° 300/2008, (UE) n° 167/2013, (UE) n° 168/2013, (UE) 2018/858, (UE) 2018/1139 et (UE) 2019/2144 et les directives 2014/90/UE, (UE) 2016/797 et (UE) 2020/1828 (règlement sur l’intelligence artificielle) (Texte présentant de l’intérêt pour l’EEE)
[9] Conseil national des barreaux, révision des modèles de conventions d’honoraires, assemblée générale du 10 avril 2026, clause optionnelle relative à l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle.
[10] Gilles Deleuze et Félix Guattari, Mille plateaux. Capitalisme et schizophrénie 2, Les Éditions de Minuit, 1980, spéc. « Conclusion : règles concrètes et machines abstraites », sur les notions d’agencement, de territoire, de déterritorialisation et de reterritorialisation.