Cette évolution s’est poursuivie avec l’émergence des systèmes de génération augmentée par la recherche (RAG), permettant d’enrichir les capacités interprétatives des modèles linguistiques. Nous assistons désormais à l’apparition d’une approche novatrice qui propose une alliance entre processus de raisonnement et mécanismes de recherche documentaire – symbiose susceptible d’améliorer significativement les méthodologies de recherche juridique contemporaines.

Les fonctionnalités, de type recherche approfondie (deepsearch) que l’on trouve au sein des services grand public, illustre cette évolution qui pourrait modifier la pratique juridique. Cet article vous propose une analyse de l’état de l’art en matière de recherche juridique et explore les possibilités d’adaptation de cette méthode au domaine juridique, tant pour les sources ouvertes que pour les bases documentaires internes aux cabinets d’avocats et directions juridiques.

I. État de l’art de la recherche juridique : limites des approches actuelles

A. Les systèmes traditionnels de recherche juridique

La recherche juridique s’est longtemps appuyée sur des systèmes d’information documentaire classiques, fonctionnant selon une logique d’indexation et de recherche par mots-clés. Ces plateformes, à l’instar de Lexis ou Dalloz, privilégient une approche où la pertinence des résultats dépend essentiellement de la correspondance lexicale entre la requête et les documents. Dans ce paradigme, le praticien du droit doit maîtriser un certain nombre de compétences spécifiques : formulation précise des requêtes, connaissance de la taxonomie juridique et des opérateurs (ET, OU, EXACTE…) et capacité à filtrer manuellement les résultats obtenus.

Cette méthode traditionnelle présente plusieurs limitations inhérentes. D’une part, elle exige une connaissance préalable du vocabulaire juridique pertinent – le praticien doit savoir ce qu’il cherche pour le trouver. D’autre part, elle implique un processus séquentiel : formulation d’une requête, analyse des résultats, reformulation, nouvelle recherche, etc. La qualité des résultats dépend ainsi de l’expertise du chercheur et du temps qu’il peut consacrer à cette démarche itérative.

Cette approche s’illustre principalement sur le site officiel Legifrance qui permet de faire des recherches sophistiquées à condition de savoir ce que l’on cherche précisément et de connaître la subtilité des différents champs de recherche et leur agencement.

B. L’évolution vers les approches sémantiques

La transition des méthodes purement statistiques vers des approches sémantiques a constitué une avancée notable dans le domaine de la recherche juridique. L’introduction des modèles vectoriels – notamment word2vec et ses dérivés – a permis de dépasser la simple correspondance lexicale pour appréhender les relations conceptuelles entre les termes juridiques. Ces modèles, exploitant les cooccurrences terminologiques dans de vastes corpus, permettent d’identifier des similitudes sémantiques au-delà des correspondances strictes de termes.

Dans le contexte juridique, cette évolution a facilité la recherche de concepts similaires, même lorsqu’ils sont exprimés par des terminologies différentes selon les juridictions ou les branches du droit. Toutefois, ces approches demeurent tributaires de la qualité du corpus d’apprentissage et peinent parfois à saisir les nuances propres au raisonnement juridique, qui ne se réduisent pas à de simples relations sémantiques entre concepts.

C. L’émergence des systèmes de RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Récemment, l’avènement des grands modèles de langage a introduit une évolution avec l’apparition des systèmes de génération augmentée par la recherche (RAG). Dans ce modèle, le LLM (Large Langage Model) utilise un moteur de recherche pour enrichir son contexte avant de formuler une réponse. Cette approche remédie partiellement aux problèmes des systèmes traditionnels en permettant une compréhension plus fine de l’intention de recherche et en organisant les résultats de manière plus cohérente.

Le modèle RAG fonctionne en deux temps : il commence par rechercher des informations, puis il les utilise pour générer une réponse. Toutefois, ce fonctionnement peut poser problème. Il arrive que les informations récupérées ne soient pas pertinentes, ou qu’elles ne permettent pas de bien comprendre le sujet.

Dans un contexte juridique, ces limites sont particulièrement importantes, car les raisonnements sont souvent complexes et nécessitent une grande précision dans le choix des mots et des concepts.

Pour remédier à ces inconvénients, les acteurs du marché ont récemment développé une approche différente, qui combine à la fois recherche d’information et raisonnement.

D. Les systèmes de recherche approfondie (deep search)

Parallèlement aux développements académiques, plusieurs acteurs commerciaux ont développé des solutions de recherche approfondie, telles que la « Recherche Pro » de Perplexity ou la « recherche approfondie » proposée par certaines implémentations d’OpenAI et DeepSeek.

Ces solutions commerciales tentent de résoudre le problème de la recherche en permettant au modèle de langage d’effectuer plusieurs requêtes successives.

Les caractéristiques clé de la recherche approfondie :

• Raisonnement complexe : l’IA est capable de comprendre des concepts complexes et d’établir des liens entre différentes informations.
• Analyse de sources multiples : elle peut traiter et comparer des données provenant de diverses sources pour obtenir une vue d’ensemble complète.
• Synthèse d’informations : elle peut résumer et présenter des informations complexes de manière claire et concise.
• Navigation web autonome : l’IA est capable de naviguer sur le web en suivant des liens et de comprendre le contexte des pages web

Cette approche est particulièrement adaptée à la recherche juridique et devrait trouver dans les prochains mois des applications très puissantes au sein des cabinets et des services juridiques.

II – Deepsearch et recherche juridique

A. Une recherche juridique plus performante et fiabilisée

La recherche juridique présente des particularités qui la distinguent d’autres domaines de recherche d’information. Ces spécificités incluent notamment :

• Une terminologie spécialisée et contextuelle, où le sens précis des termes dépend souvent du cadre légal ou jurisprudentiel dans lequel ils s’inscrivent.
• Une structure hiérarchique des sources impliquant des relations d’autorité entre les documents.
• Une dimension temporelle, les textes juridiques évoluant par le jeu des modifications, abrogations et interprétations jurisprudentielles.
• L’importance de l’exactitude, toute erreur pouvant avoir des conséquences sur l’issue d’une affaire.

Ces caractéristiques rendent la recherche juridique exigeante et expliquent pourquoi les approches traditionnelles, malgré leurs limites, ont longtemps prévalu dans ce domaine. Le raisonnement, qui permet d’itérer sur la recherche et de s’autocritiquer, répond aux deux besoins clés de la recherche juridique : fiabilité et exhaustivité.

B. Les modes d’utilisation

Via les offres grand public

Le mode de recherche approfondi est aujourd’hui disponible dans la plupart des offres grand public sous des noms différents (recherche pro, approfondie, etc.).

Inconvénients : limité à des sources librement accessibles et donc avec une valeur ajoutée faible dans le domaine juridique.
Avantages : utilisation des modèles de raisonnement les plus avancés comme OpenAI o3 et absence de barrière technique.

Via les moteurs de recherche métier

À ma connaissance, l’offre n’est pas mature actuellement, mais nul doute que cette technique, compte tenu de sa puissance, va se répandre dans les prochains mois.

Une troisième voie, très prometteuse, est d’implémenter cette approche au sein du cabinet.

C. Adaptation aux sources internes des cabinets et directions juridiques

La recherche approfondie peut être assez facilement rendue accessible en raison de trois facteurs clés, même si le chemin peut paraître complexe à certains :

• L’arrivée sur le marché de modèles de raisonnement avancés comme Deepseek R1, qui permettent de déployer des solutions en dehors des acteurs commerciaux et de préserver la confidentialité.
• La fourniture de solutions prêtes à l’emploi comme Open Deep Search, et nul doute qu’elles vont se multiplier.
• La finalisation de l’ouverture des données juridiques en France, qui permettra d’avoir des informations très nombreuses et exhaustives à disposition. Ces informations pourront être croisées avec les données internes des cabinets.

Au-delà des sources ouvertes, les cabinets d’avocats et directions juridiques disposent généralement de bases documentaires internes : notes juridiques, modèles de contrats, mémoires, consultations antérieures, etc. Ces ressources constituent un capital intellectuel souvent sous-exploité en raison des limitations des systèmes de recherche.

L’adaptation de la recherche approfondie à ces sources internes offrirait des perspectives intéressantes :

• Capacité à exploiter le savoir-faire accumulé au sein de la structure, en identifiant les précédents pertinents ou les analyses déjà réalisées sur des questions similaires
• Possibilité d’établir des liens entre les sources internes et externes, en complétant par exemple une analyse interne par des références à la jurisprudence récente
• Préservation de la confidentialité des informations, le modèle pouvant être déployé en environnement fermé et limité aux données de l’organisation