[ 12 mars 2026 ]

Savoir utiliser l’IA dans ses études juridiques

Comment définir l’IA générative ?

Le livre rentre dans le détail des définitions, en particulier grâce aux lumières de la professeure Azencott (Mines Paris–PSL) qui est une spécialiste internationale du « machine learning ». Cela étant, je pense qu’il y a une clé de lecture que l’on peut aisément offrir aux étudiants qui seraient en demande d’une définition : l’IA générative est une machine à produire ce qui est le plus plausible. Pas nécessairement ce qui est vrai, ou ce qui est pertinent, mais toujours ce qui est plausible. Cela la rend redoutablement séduisante — surtout lorsque l’on est étudiant et que l’on est impressionné par l’étendue des savoirs et des réflexes à acquérir. Parallèlement, être capable de générer les phrases « les plus plausibles » peut parfois s’avérer tout à fait utile.

Quels sont les avantages de l’IA pour les étudiants en droit ?

Les étudiants en droit ont des bénéfices à tirer de l’essor de l’IA. J’en suis persuadé. Ils sont principalement de deux ordres.

D’abord, le plus évident, des bénéfices dans l’utilisation des outils d’IA générative. Mais ensuite, de façon peut-être moins intuitive, les étudiants vont avoir des bénéfices à tirer de ce que l’IA leur « vole » une partie des savoir-faire dont ils avaient jusqu’à présent le monopole.

Pour ce qui est de l’utilisation elle-même, le discours commence progressivement à devenir consensuel : les tâches serviles et répétitives (mise en forme des notes de bas de page, créations numériques, etc.) peuvent désormais être déléguées à des IA génératives, même non juridiques. De la même manière, les étudiants ont tout un ensemble de possibles pour résumer, reformater, remettre à leur main, leurs textes, cours et données au quotidien ce qui peut être très positif. Progressivement, l’acquisition de réflexes liés aux IA spécifiquement juridiques sera également sans aucun doute à mettre à l’agenda — d’une prochaine édition de ce manuel Dalloz à n’en pas douter (!) et même sans doute de nos formations universitaires, en particulier en Master.

Quant à la question des bénéfices à tirer de ce que l’IA leur « vole » une partie des savoir-faire, il me semble qu’il faut voir les opportunités en filigranes, comme autant d’ombres chinoises. Il apparaît avec de plus en plus de force que, à mesure que les IA — génératives et juridiques — gagnent en puissance, les juristes perdent en utilité dans les champs dans lesquels ils régnaient jusqu’alors sans partage. Pour autant, cette crise à venir ne devrait pas être vécue autrement que comme une chance de redéfinir nos attentes en matière de formation des étudiants en droit. Cette réflexion est amorcée dans l’ouvrage, des pistes sont avancées. Ce qui me paraît certain, c’est qu’il existe désormais une voie pour une redéfinition de nos formations et de nos attentes — sur le fond et/ou sur la forme — qui permettra, petit à petit, de centrer notre transmission des savoirs juridiques sur la « plus-value humaine », y compris « empathique », sur l’importance des « savoir-faire » et des « réflexes juridiques ». Pour paraphraser la professeure Catherine Ledig « pour les étudiants, il va désormais falloir aussi et sans cesse travailler son éthique ! »

Quels en sont les écueils et les limites ?

Les écueils sont nombreux et c’est là sans doute aussi l’un des aspects les plus importants de l’ouvrage : sans guide pour les aider, sans réflexion commune sur ces questions, les étudiants risqueraient de sombrer dans les hauts-fonds de l’IA et d’en souffrir. Pour aller à l’essentiel, il me semble qu’il y a une série de précautions éthiques, environnementales et géopolitiques qui sont indissociables de l’essor des IA génératives et qu’il faut aborder avec les étudiants (valeur d’un diplôme, estime de soi après utilisation, pollution environnementale, question des données personnelles, addiction à une parole non humaine, etc.).

D’un point de vue peut-être plus opérationnel, il existe des limites importantes à un usage juridique par les étudiants : « hallucinations » avec des jurisprudences inventées, des règles de droit mal expliquées, une non-problématisation des raisonnements, un ton neutre qui dessert les propos, une incapacité à répondre aux exercices juridiques classiques, etc.

Il faut expliquer ces choses-là aux étudiantes et aux étudiants, leur dire que la réponse la plus plausible sera toujours la plus séduisante, mais qu’elle ne sera que rarement juste, intéressante, ou propre à leur apprendre à être de bons juristes.

Comment guider les étudiants dans leurs usages empiriques ?

C’est effectivement la question qui doit être posée une fois que l’on a parlé des opportunités et des limites des outils d’IA génératives pour les étudiants en droit. La troisième partie de l’ouvrage est d’ailleurs dédiée à apporter des éléments dans le sens d’une réponse. Il y a principalement deux approches possibles pour incorporer l’IA — et donc ses limites — aux enseignements juridiques à l’université, dans les IEP et dans nos IUT. D’abord une incorporation dans le cadre de nos pratiques actuelles et ensuite une réflexion plus prospective dans le futur de l’Université. Je propose de ne revenir que sur quelques pistes pour l’incorporation de l’IA dans nos pratiques pédagogiques actuelles.

Dans ce sens, par exemple, l’enseignant peut soumettre un cas pratique ou une introduction de dissertation produite par une IA et demander aux étudiants d’identifier les lacunes : raisonnement insuffisant, erreurs méthodologiques, références imprécises. L’objectif est de les amener à comprendre concrètement ce qui fait la valeur d’un raisonnement juridique. L’on peut aussi imaginer un exercice qui consisterait à comparer une analyse juridique humaine et une analyse générée par IA, ce qui permet de rendre visible ce que signifie réellement « raisonner en juriste ». L’ouvrage propose une vingtaine d’exercices de ce type pour renforcer les savoir-faire des étudiants.

Enfin, de façon peut-être plus personnelle, je pense qu’il est essentiel de « dédramatiser » l’usage de l’IA auprès des étudiants. Il me semble important de lever le tabou de l’IA, de ne plus permettre aux étudiants de croire que l’on peut continuer nos cours et nos TD comme si rien n’avait changé, comme si l’IA n’existait pas. Il faut ouvrir un dialogue avec nos étudiants, leur faire comprendre le « pourquoi » de nos attentes pédagogiques, bref remettre sur le métier notre « contrat pédagogique » avec eux.