Claude
Le LLM d'Anthropic, taillé pour le raisonnement et le code. Mon assistant principal en 2026 — meilleur que ChatGPT sur la qualité de code et la fidélité aux instructions complexes.
Le droit est le métier d'écrit par excellence — donc le terrain de jeu naturel des LLMs. Reste à choisir ceux qui hallucinent le moins sur la jurisprudence.
Le LLM d'Anthropic, taillé pour le raisonnement et le code. Mon assistant principal en 2026 — meilleur que ChatGPT sur la qualité de code et la fidélité aux instructions complexes.
L'assistant IA d'OpenAI, leader grand public. Très solide en généraliste — recherche, rédaction, brainstorm. Moins fort que Claude sur le code, mais l'écosystème (GPT Store, voice mode, mémoire) est imbattable.
Le modèle open source de transcription d'OpenAI. Tourne en local (whisper.cpp, faster-whisper). Précision quasi-humaine, gratuit, pas de remontée cloud. Indispensable pour transcription RGPD-friendly (médecins, juristes, données sensibles).
Le search engine IA qui cite ses sources. Beaucoup plus rapide que ChatGPT search pour les questions factuelles. Deep Research mode pour les rapports longs avec 30+ sources. Mon outil de veille principale.
Détection et anonymisation automatique de données personnelles (PII/PHI) en 18 catégories HIPAA. License MIT, prêt prod. Indispensable avant d'envoyer un texte santé ou juridique à un LLM cloud.
LLM juridique open source basé Mistral (7B / 54B / 141B), entraîné sur 30B tokens de droit. Co-développé par CentraleSupélec et la Sorbonne. Le meilleur LLM juridique open source en 2026, solide en français.
Plateforme self-hosted d'annotation contractuelle : ingestion PDF, RAG, search sémantique, MCP intégré. Stack TypeScript + Python prête à déployer pour un cabinet ou une équipe legal ops.
Système expert open source pour interviews guidées et assemblage de documents juridiques. Python + YAML. Utilisé par cabinets, legal ops et associations d'aide juridique pour automatiser des formulaires complexes.
Parseur de citations légales en Python par le Free Law Project. Extrait les références de jurisprudence d'un texte (parties, dates, juridictions). La brique manquante pour build un moteur de search juridique custom.
Le droit est 95% du texte : actes, contrats, conclusions, courriers, jurisprudence. C'est exactement le terrain natif des LLMs. Donc oui, la productivité d'un avocat a pris un saut comparable à celui d'un dev — sur les bonnes tâches.
La nuance importante : un LLM généraliste hallucine la jurisprudence (cas Mata vs Avianca, 2023, devenu canonique). En 2026, deux réponses existent — les SaaS métier sourcés sur leur propre fonds, ou la stack open source self-hostable qui te garde le contrôle de la data et du secret professionnel.
Quatre couches dans une stack juridique IA : un LLM juridique, un moteur de drafting, une plateforme contrats, et une couche d'anonymisation. L'écosystème open source 2026 couvre les quatre — particulièrement bien doté côté français.
SaulLM (Equall) est la perle française open source en 2026 : LLM basé Mistral (7B / 54B / 141B), entraîné sur 30 milliards de tokens de droit, co-développé par CentraleSupélec et la Sorbonne. C'est le meilleur LLM juridique OS du marché, solide en FR. Pour les notes internes et la synthèse libre, Claude et ChatGPT restent plus polyvalents — sur données anonymisées uniquement.
Docassemble est un système expert open source utilisé par des cabinets, des legal ops et des associations d'aide juridique. Tu décris ton document en YAML, il génère une interview guidée qui produit le doc final. Idéal pour industrialiser les actes répétitifs (statuts, baux, contrats type).
OpenContracts est une plateforme self-hosted complète : ingestion PDF, RAG, search sémantique, MCP intégré. Pour parser les citations de jurisprudence dans un texte, eyecite (Free Law Project) extrait parties, dates et juridictions — la brique qui te permet de bâtir un moteur de search juridique custom.
Microsoft Presidio détecte et anonymise automatiquement 18 catégories de données personnelles. License MIT, prêt prod. C'est la brique non négociable avant d'envoyer un contrat ou des conclusions à un LLM cloud.
Un LLM généraliste invente des arrêts qui n'existent pas, avec numéro de pourvoi crédible. C'est arrivé à des avocats américains sanctionnés en 2023 et 2024. Solution : tout passage cité par un LLM passe par eyecite pour extraire la référence, puis par une vérification sur Légifrance. Aucune citation IA ne va dans un acte sans cette double vérification.
Coller un projet de contrat client dans ChatGPT grand public, c'est l'envoyer s'entraîner sur des serveurs hors UE. Trois sorties propres : self-host SaulLM ou OpenContracts (tu maîtrises ta data), basculer ChatGPT/Claude en mode API ou Enterprise avec opt-out, ou systématiquement passer Presidio en amont. Les comptes Plus/Pro grand public sont à proscrire.
Oui, et 2026 est l'année où c'est devenu réaliste. SaulLM pour le raisonnement, OpenContracts pour les contrats, Docassemble pour le drafting, eyecite pour les citations, Presidio pour l'anonymisation — toute la chaîne tient avec des projets matures, licenses ouvertes, et un fort ancrage français côté SaulLM. Le coût bascule du SaaS vers l'infra (un serveur GPU pour SaulLM 7B).
Deux barrières. Côté génération : un LLM juridique entraîné sur du droit réel (SaulLM) hallucine beaucoup moins qu'un LLM généraliste. Côté vérification : passe chaque citation produite par l'IA dans eyecite pour extraire la référence, puis valide sur Légifrance avant de la coller dans un acte. Aucun raccourci sur ce contrôle.
Trois options. Self-host SaulLM ou OpenContracts — la data ne sort jamais de ton infra, c'est l'option la plus propre déontologiquement. LLM cloud en mode API ou Enterprise avec opt-out contractuel de l'entraînement (Claude API, ChatGPT Enterprise). Anonymisation systématique via Presidio avant tout envoi. Jamais de ChatGPT Plus/Pro grand public sur données client.
Claude API (ou ChatGPT Team) + Presidio pour anonymiser. Tu travailles immédiatement sur tes vrais dossiers sans risque ordinal. En parallèle, expérimente SaulLM sur un serveur cloud ou en local quand tu as 2-3h devant toi — c'est le pas suivant naturel quand tu veux pousser plus loin la confidentialité et arrêter de payer un LLM cloud à l'usage.
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