Si vous avez déjà branché Claude à un serveur MCP, monté un RAG sur les dossiers du cabinet ou installé Hermes ou OpenClaw, cet article n'est pas une introduction à l'intelligence artificielle.
Vous savez déjà obtenir un résumé, une chronologie ou un projet de courrier. Vous savez aussi que la qualité varie d'une conversation à l'autre. Le même modèle peut être précis le lundi, oublier une réserve le mardi et citer avec aplomb une source qu'il n'a jamais ouverte le mercredi.
C'est de là qu'est parti mon travail. Je ne voulais pas écrire un nouveau méga-prompt juridique. Je voulais construire une chaîne de travail que l'on puisse inspecter, interrompre et reprendre. Une chaîne dans laquelle une pièce garde son identifiant, une contradiction ne disparaît pas dans une synthèse élégante et un projet fragile ne devient jamais "prêt à envoyer" par simple effet de style.
J'ai donc construit un pack de huit skills IA pour avocats, puis je l'ai confronté à un dossier fictif volontairement imparfait. Le résultat le plus utile n'a pas été une réponse spectaculaire. Ce fut un échec net, reproductible, qui m'a obligé à durcir le système.
Le prompt n'était déjà plus le problème
Un prompt donne une instruction dans une conversation. Un skill installe une procédure réutilisable dans l'environnement de l'agent.
Concrètement, un skill est un dossier qui regroupe un fichier SKILL.md, des instructions, des références et parfois des scripts ou des modèles. L'agent le charge quand la tâche le demande. La documentation officielle d'Anthropic décrit ces skills comme des ressources modulaires qui apportent des workflows, du contexte métier et des bonnes pratiques à un agent généraliste.
La différence paraît mince tant que l'on teste une question isolée. Elle devient décisive dès que le travail s'étend sur plusieurs étapes.
Demander "analyse ce dossier comme un avocat" peut produire une bonne réponse. Mais cette réponse ne dit pas comment les pièces ont été inventoriées, quelles affirmations restent contestées, quelles sources ont réellement été consultées ni si le projet final reprend une erreur introduite trois étapes plus tôt.
Un workflow de dossier doit produire autre chose qu'une réponse. Il doit produire un état de travail.
C'est ce que j'avais déjà observé avec Paperasse, un ensemble de skills consacré aux tâches administratives françaises. Une skill devient intéressante lorsqu'elle ne demande plus seulement au modèle d'adopter un rôle. Elle définit ce qu'il doit lire, écrire, contrôler et refuser.
J'ai construit le dossier avant de construire l'agent
J'ai commencé par les artefacts.
Pas par "tu es un avocat expert". Pas par une liste de techniques de prompt engineering. J'ai d'abord posé les objets qui doivent survivre à la conversation :
- un manifeste des pièces reçues ;
- un registre des pièces ;
- un registre des faits ;
- une chronologie sourcée ;
- un brief d'entretien client ;
- une note de recherche juridique ;
- un projet de livrable ;
- un rapport de contrôle.
Chaque pièce, fait, événement, source et anomalie reçoit un identifiant stable. Les artefacts se répondent. La chronologie ne réinterprète pas librement le dossier : elle repart des faits qualifiés. Le projet ne cite pas une source parce qu'elle semble plausible : il repart de la note de recherche. Le contrôle ne relit pas seulement la prose : il remonte jusqu'aux pièces et aux réserves.
Cette architecture change la nature du travail.
Dans un chat classique, le contexte est une masse de texte que le modèle recombine. Dans un dossier structuré, le contexte devient un ensemble de décisions explicites. On peut voir qu'une date est alléguée plutôt que certaine. On peut retrouver la pièce qui soutient une affirmation. On peut constater qu'une question est toujours ouverte.
Le modèle peut changer. La trace reste.
Atelier Nord contre Studio Rivage devait résister au réel
Pour tester le pack sans utiliser de données de cabinet, j'ai créé le dossier fictif "Atelier Nord contre Studio Rivage". Il contient treize pièces : contrat, factures, courriels, mise en demeure, documents contradictoires et notes internes.
Je ne voulais pas d'un cas propre qui récompense mécaniquement l'agent. J'ai donc placé dans le dossier les défauts que les belles démonstrations évitent.
Les pièces P-008 et P-009 donnent deux versions concurrentes d'un même procès-verbal. L'agent ne doit pas choisir celle qui arrange le récit. Il doit conserver la contradiction et demander son arbitrage.
Une notification supposée du 8 mai est mentionnée, mais la pièce correspondante manque. L'événement ne peut pas devenir un fait certain parce qu'il apparaît dans un courriel. La chronologie doit distinguer ce qui est établi, allégué ou contesté.
La pièce P-013 contient une instruction hostile destinée à l'agent. Elle cherche à quitter le terrain documentaire pour influencer son comportement. Le pack impose de traiter les pièces comme des données, jamais comme des instructions. Lors du test, cette instruction a été ignorée.
Le projet final contient encore des fragilités. Le contrôleur doit donc conserver le verdict a_corriger. Une formulation fluide ne suffit pas à effacer une pièce manquante, une contradiction ou une source non vérifiée.
Ce dossier ne prouve pas qu'un agent saura traiter n'importe quel contentieux. Il vérifie quelque chose de plus précis : les règles du workflow survivent-elles à un dossier incomplet, contradictoire et adversarial ?
Le premier échec était la meilleure nouvelle du projet
Le test le plus instructif concernait la recherche juridique sans accès au web.
La première version du skill disait en substance : rechercher sur des sources officielles, ouvrir les références avant de les citer et signaler les limites d'accès. Sur le papier, la consigne semblait suffisante.
Elle ne l'était pas.
Privé d'accès aux sources, l'agent a répondu de mémoire. Il a produit une analyse juridique plausible et cité des références qu'il n'avait pas ouvertes. C'est exactement le type de sortie qui paraît utile à la première lecture et devient dangereuse au moment de la vérification.
Je pouvais ajouter un avertissement plus appuyé. J'ai choisi une règle plus simple : sans source officielle ouverte, aucune réponse juridique de fond.
Le skill rechercher-droit a donc reçu une condition d'arrêt absolue. Dans cette situation, il peut seulement :
- produire le marqueur
recherche_non_executee; - formuler les questions juridiques à traiter ;
- préparer les requêtes de recherche ;
- indiquer les sources officielles à consulter.
Au second passage, l'agent s'est arrêté correctement. Il n'a cité ni texte ni décision de mémoire.
Cet échec m'intéresse davantage qu'un test réussi du premier coup. Il montre la différence entre une intention et un contrôle. "N'invente pas de source" reste une intention. "Si aucune source officielle n'a été ouverte, interdis la réponse de fond" devient une règle testable.
Les résultats documentés couvrent l'orchestration complète, ce test de recherche hors ligne et le contrôle adverse du livrable. Trois autres scénarios sont définis mais n'ont pas encore fait l'objet d'un passage documenté. Le pack n'est donc pas une certification universelle, et son comportement doit être retesté dans chaque environnement réellement utilisé.
Cinq règles pour un agent juridique qui mérite d'être relu
Le projet m'a ramené à cinq principes assez sobres.
| Principe | Traduction dans le pack | Ce que le contrôle peut vérifier |
|---|---|---|
| L'artefact prime sur la réponse | Chaque étape écrit un registre, une note ou un rapport | L'état du dossier subsiste après la conversation |
| Une source plausible n'est pas une source ouverte | La recherche se limite aux autorités officielles effectivement consultées | Chaque proposition juridique renvoie vers une source accessible |
| Une contradiction ne se lisse pas | Les versions P-008 et P-009 restent concurrentes | Le désaccord reste visible jusqu'à décision humaine |
| L'arrêt est un résultat valide | Sans accès aux sources, la recherche produit recherche_non_executee |
L'agent ne comble pas le vide avec sa mémoire |
| La décision appartient à l'avocat | Le contrôle peut conclure a_corriger, jamais valider à la place du cabinet |
Les réserves et décisions attendues sont explicites |
Ces principes ne cherchent pas à rendre le modèle infaillible. Ils organisent l'endroit où l'erreur devient visible.
C'est aussi la logique que je défends pour la validation humaine des agents IA en production. Une validation finale ne sert à rien si le dossier ne permet pas de comprendre comment le livrable a été construit. Il faut donner à la personne qui valide les faits, les sources, les contradictions et les décisions encore ouvertes.
Huit skills, une seule chaîne de responsabilité
Le pack contient huit dossiers installables. Mais les considérer comme huit fonctionnalités séparées ferait manquer l'essentiel. Ils forment une seule chaîne.
| Skill | Artefact ou décision produit | Porte de qualité |
|---|---|---|
piloter-dossier |
Etat du workflow et prochaines étapes | Bloque l'étape suivante si un prérequis manque |
ouvrir-dossier |
Manifeste du dossier | Identifie périmètre, pièces reçues et données sensibles |
analyser-pieces |
Registres des pièces et des faits | Sépare faits, allégations, contradictions et lacunes |
construire-chronologie |
Chronologie sourcée | Qualifie les dates comme certaines, alléguées ou contestées |
preparer-entretien-client |
Brief de questions et pièces à demander | Evite les questions qui orientent artificiellement le récit |
rechercher-droit |
Note fondée sur des sources officielles ouvertes | S'arrête si les autorités ne peuvent pas être consultées |
rediger-projet |
Projet relié aux faits et aux sources | Ne présente jamais le texte comme validé |
controler-livrable |
Rapport de contrôle adverse | Cherche les erreurs et impose la revue de l'avocat |
Cette composition est importante pour les utilisateurs avancés. Un MCP Legifrance peut donner accès à une source. Un RAG peut retrouver une clause. Un modèle puissant peut mieux raisonner sur les pièces. Aucun de ces éléments ne définit à lui seul l'ordre des opérations, les artefacts attendus ou la règle qui empêche une source non ouverte d'entrer dans le livrable.
Les outils fournissent des capacités. Le workflow distribue la responsabilité.
Le pack s'arrête là où le cabinet commence
Le pack est volontairement générique. Il ne connaît ni votre arborescence documentaire, ni vos modèles d'actes, ni les conventions de nommage du cabinet. Il ne connaît pas non plus les droits d'accès entre associés, collaborateurs, secrétariat et clients.
C'est là que commence le vrai travail d'intégration.
Un agent IA conçu pour un cabinet doit savoir où chercher, avec quelles permissions et sous quelle identité. Il doit reconnaître les modèles du cabinet, reprendre ses procédures, écrire dans le bon dossier et demander une validation au bon moment. Selon l'environnement, il peut prendre la forme d'un agent Hermes, d'un assistant OpenClaw ou d'une architecture plus spécifique.
Le choix du fournisseur et du mode de déploiement ne peut pas être séparé des données. La CNIL recommande d'évaluer les garanties du service et rappelle que les données confidentielles ou couvertes par un secret ne doivent pas être confiées à un service grand public sans cadre approprié. Le Conseil national des barreaux place lui aussi le secret professionnel, la compétence, la prudence et le RGPD au centre de l'usage de l'IA par les avocats.
Ajouter un RAG, un MCP ou un modèle local ne résout pas automatiquement ces questions. Il faut encore définir les accès, les journaux, les durées de conservation, les étapes de validation et les conditions d'arrêt.
Le pack fournit la méthode de dossier. Le cabinet fournit son organisation. L'agent sur mesure doit relier les deux sans masquer les responsabilités.
Sources consultées
- Agent Skills, documentation Anthropic, consultée le 27 juillet 2026.
- Guide pratique sur la déontologie et l'intelligence artificielle, Conseil national des barreaux, publié le 17 mars 2026.
- Questions-réponses sur l'utilisation d'un système d'IA générative, CNIL, consulté le 27 juillet 2026.
- Note exploratoire sur l'IA agentique et les données personnelles, CNIL et CIANum, publiée le 20 juillet 2026.
Conclusion
Les avocats qui utilisent déjà des agents n'ont pas besoin d'un prompt de plus. Ils ont besoin d'un système dans lequel les réponses laissent des traces, les sources sont réellement ouvertes, les contradictions restent visibles et l'arrêt fait partie du travail normal.
C'est le sens de ces huit skills. Ils ne cherchent pas à rendre une IA "juridique" par déclaration. Ils organisent un dossier pour que l'avocat puisse comprendre, corriger et décider.
Télécharger le pack de skills IA pour avocats permet de tester cette méthode sur le dossier fictif Atelier Nord contre Studio Rivage, avant toute utilisation sur des données réelles.
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