Point clé à retenir : La plupart des équipes juridiques et conformité expérimentent déjà l’IA. Mais l’expérimentation seule ne permet pas d’obtenir des résultats défendables. Pour créer de la valeur, l’IA doit passer du stade de nouveauté à celui d’outil au service des enquêtes. Cela implique d’analyser l’ensemble des éléments de preuve, de préserver le jugement humain et d’utiliser des environnements sécurisés conçus à cet effet afin de garantir la transparence, la traçabilité et la confiance.

On peut raisonnablement dire que la plupart des organisations ont désormais dépassé la phase de découverte de l’IA. De nombreuses équipes juridiques et conformité sont déjà passées à l’expérimentation. Elles testent des outils, mènent des projets pilotes et explorent différents cas d’usage. Pourtant, une question demeure. Comment passer d’essais prudents à des résultats fiables sans accroître les risques ?

Cette question est particulièrement visible dans le domaine des enquêtes internes, où la précision, la défendabilité et la confiance sont tout aussi essentielles que la rapidité.

Pourquoi les expérimentations en IA dans les enquêtes peinent souvent à dépasser le stade pilote

L’adoption de l’IA dans les enquêtes commence souvent par des tâches ciblées et relativement peu risquées, telles que la rédaction de plans, la synthèse de documents ou la recherche de schémas récurrents. Ces premiers succès renforcent la confiance, mais peuvent aussi susciter des hésitations. Les équipes s’interrogent inévitablement sur la sécurité des données, la fiabilité des résultats ou le risque d’une dépendance excessive à l’automatisation. Il en résulte une situation intermédiaire où l’IA est présente mais sous-exploitée. Elle apporte de la valeur sans pour autant transformer réellement les processus.

Pour passer de l’expérimentation à des résultats concrets, il est nécessaire de redéfinir le rôle de l’IA. En éliminant les tâches répétitives liées à l’analyse intensive des preuves, l’IA permet aux enquêteurs de consacrer davantage de temps à l’analyse, à la prise de décision et aux entretiens. Le risque apparaît toutefois lorsque l’IA remplace le jugement professionnel au lieu de le compléter. Le risque augmente également lorsque les données sensibles liées aux enquêtes ne sont pas correctement isolées. L’IA doit fonctionner dans des environnements sécurisés conçus à cet effet afin d’éviter toute fuite de données, tout mélange d’informations entre dossiers ou toute réutilisation en dehors du cadre de l’enquête concernée. Une utilisation responsable de l’IA repose sur une gouvernance solide, la transparence et une supervision humaine continue, et non sur une confiance aveugle accordée aux résultats générés. Cette approche favorise l’adoption de l’IA tout en préservant la responsabilité et la maîtrise des décisions.

Les enquêtes sont avant tout un défi lié aux preuves

Au cœur de toute enquête se trouve la capacité des équipes à recueillir et à analyser les preuves. E-mails, messages instantanés, documents, fichiers audio, entrées de calendrier, données financières et bien d’autres sources contribuent à la réalisation d’une enquête complète et conforme. La coordination, la collecte et la révision de ces informations demandent du temps et conduisent souvent les équipes à passer à côté d’éléments importants.

L’IA change la donne en permettant une analyse exhaustive des données. Au lieu de réduire le périmètre de l’enquête pour respecter les délais, les équipes peuvent analyser efficacement l’ensemble des informations pertinentes, identifier plus tôt les schémas récurrents et détecter plus rapidement les incohérences. Cette approche réduit les délais de traitement tout en renforçant la confiance dans les conclusions de l’enquête.

Gérer les risques liés à l’IA sans ralentir les enquêtes

Les préoccupations concernant la sécurité et la précision sont légitimes. Les données sensibles issues des enquêtes ne peuvent pas être mélangées à des informations sans lien avec le dossier, et les résultats doivent pouvoir être rattachés aux éléments de preuve qui les sous-tendent. Un principe s’impose donc clairement : l’environnement compte autant que le modèle. Les équipes gagnent en confiance lorsque l’IA fonctionne dans un environnement sécurisé conçu à cet effet, qui limite l’analyse aux preuves collectées et fournit une attribution claire des résultats. Lorsque chaque constat peut être relié aux données sous-jacentes, les inquiétudes liées aux hallucinations diminuent. Cette approche reflète d’ailleurs la manière dont travaillent les enquêteurs. Les conclusions reposent sur les preuves, et non sur des suppositions.

Il est également important de rappeler que le risque d’erreur humaine est déjà omniprésent dans les enquêtes. Des e-mails manqués, des interprétations incohérentes ou encore la fatigue peuvent influencer les résultats. La véritable question n’est donc pas de savoir si l’IA est parfaite, mais si elle apporte davantage de cohérence et de transparence que les processus existants.

Les enquêteurs gardent le contrôle lorsqu’ils utilisent l’IA

L’IA ne détermine ni l’intention ni la crédibilité. Les enquêteurs doivent toujours interroger les témoins, évaluer le contexte et exercer leur jugement professionnel. Ce qui change, c’est le travail préparatoire. Grâce à un accès plus rapide à des éléments de preuve organisés, les échanges gagnent en précision. Les entretiens peuvent porter sur des événements spécifiques plutôt que sur de vagues souvenirs. Les conclusions s’appuient également sur une piste d’audit plus claire et plus complète.

Cet équilibre entre l’automatisation des tâches préparatoires et l’intervention humaine dans la prise de décision constitue un véritable levier de transformation. Les équipes qui utilisent l’IA pour renforcer les processus de révision existants constatent des workflows plus fluides et moins de goulots d’étranglement, sans compromis sur la rigueur. Plus important encore, les perturbations pour l’activité sont limitées, ce qui permet un retour à la normale plus rapide.

Questions que les responsables juridiques devraient se poser avant de généraliser l’IA dans les enquêtes

Les responsables juridiques et conformité peuvent évaluer leur niveau de préparation en se posant quelques questions concrètes :

• L’équipe est-elle en mesure d’analyser facilement l’ensemble des données pertinentes dans les délais requis ?

• Les conclusions de l’enquête peuvent-elles être systématiquement rattachées à leurs sources d’origine ?

• Le processus actuel permet-il aux enquêteurs de se concentrer sur l’analyse et les entretiens plutôt que sur les tâches manuelles de révision ?

• L’IA est-elle utilisée comme un outil d’assistance doté de limites clairement définies, et non comme une boîte noire ?

Si la réponse à ces questions est systématiquement positive, l’expérimentation a probablement évolué vers une capacité opérationnelle reproductible.

Ce qui attend l’IA dans les enquêtes internes

La prochaine étape de l’adoption de l’IA dans les enquêtes ne repose plus sur l’effet de nouveauté. Elle repose sur la fiabilité, la rapidité et la confiance. À mesure que les organisations gagnent en expérience, la question n’est plus de savoir si l’IA a sa place dans les enquêtes, mais comment elle peut les renforcer. Les équipes qui passent de l’expérimentation à une adoption maîtrisée sont mieux armées pour réduire les coûts, accélérer les délais de réponse et démontrer leur conformité.

Pour en savoir plus sur les services de conseil en conformité et les technologies Epiq. 

Jerry Kral, responsable Compliance Advisory 

Chez Epiq, Jerry Kral dirige l’activité Compliance Advisory and Technology depuis le bureau de Chicago. 

Depuis plus de 25 ans, Jerry accompagne les directeurs juridiques et les responsables conformité en tant que conseiller de confiance. Il les aide à concevoir, renforcer et optimiser des programmes et des infrastructures de conformité fondés sur une approche basée sur les risques.