AIAgentree enregistre le raisonnement structuré qui sous-tend chaque décision d’analyse de contrat effectuée par l’IA : évaluation des risques, identification des clauses, recherche de précédents et recommandations d’approbation. Lorsqu’une IA signale une clause contractuelle comme étant à haut risque, le graphe du contexte décisionnel conserve la raison pour laquelle : quelles preuves ont étayé l’évaluation, quels contrats antérieurs ont servi de référence, quelles alternatives ont été envisagées. Il ne s’agit pas d’un score de confiance, mais d’un arbre d’arguments normatifs doté d’arêtes qui soutiennent ou s’opposent à la décision, que les juristes peuvent examiner, remettre en question et dont ils peuvent tirer des enseignements. Le cycle vertueux des précédents transforme le travail des équipes juridiques : chaque examen de contrat devient une étude de cas réutilisable. Après avoir examiné 500 accords de confidentialité, le système cite des décisions antérieures spécifiques lorsque des clauses similaires apparaissent, en s’appuyant non pas sur des règles générales, mais sur les précédents réels du cabinet et leurs résultats connus. Le suivi des interventions humaines enregistre les moments où les juristes ne sont pas d’accord avec les évaluations de l’IA, ce qui crée des événements de correction qui améliorent la recherche de précédents pour l’avenir. 12 éléments sémantiques canoniques par examen, instantanés immuables des preuves du texte contractuel au moment de l’examen, suivi des résultats reliant les risques identifiés à leur concrétisation réelle. Ils vous indiquent que l’IA a détecté un risque. Nous vous expliquons précisément pourquoi elle considère qu’il s’agit d’un risque et si des risques similaires se sont déjà manifestés.
Analysez les raisons pour lesquelles votre IA a signalé chaque risque lié à un contrat, et pas seulement ce qu’elle a détecté. Suivi structuré du raisonnement avec évaluation des risques liée à la jurisprudence pour une analyse contractuelle rigoureuse et défendable.
Idéal pour : les services juridiques des entreprises, les cabinets d’avocats, les équipes chargées de l’optimisation des processus juridiques et les organisations spécialisées dans la gestion des contrats qui utilisent l’IA pour l’analyse des clauses, l’évaluation des risques et le contrôle de la conformité.
Votre outil d’analyse de contrats basé sur l’IA identifie les risques et signale les clauses, mais il ne peut pas expliquer son raisonnement. Les juristes voient des signaux d’alerte avec des scores de confiance, mais sans justification valable pour expliquer pourquoi une clause spécifique est problématique.
Lorsqu’ils conseillent leurs clients ou négocient avec les contreparties, les juristes ont besoin de plus que « l’IA indique que c’est risqué ». Ils doivent expliquer quelles normes ont été appliquées, quels précédents existent et pourquoi le niveau de risque a été évalué comme il l’a été.
L’analyse de contrats par IA produit des évaluations ponctuelles sans lien avec les résultats. La clause signalée a-t-elle réellement causé des problèmes ? Les évaluations des risques de l’IA ont-elles été validées au fil du temps ? Sans suivi des résultats, il n’y a pas de boucle de rétroaction.
Veillez à ce que chaque évaluation des risques liés à l’IA soit explicite, qu’elle puisse être reliée à des précédents et que ses résultats soient suivis.
12 éléments sémantiques capturent le contexte complet de chaque évaluation des risques liés à l’IA. Le texte de la clause est analysé, les facteurs de risque sont identifiés, les normes juridiques sont référencées, les alternatives sont prises en compte et les niveaux de confiance sont définis : tout est structuré et consultable.
Les suivis des décisions lient les évaluations des risques liés à l’IA aux clauses et contrats similaires de votre historique. Vous pouvez ainsi voir quels contrats antérieurs contenaient un langage comparable, comment ils ont été résolus et si les résultats ont validé le niveau de risque.
Chaque fois qu’un avocat annule une évaluation des risques liés à l’IA (en acceptant une clause signalée ou en rejetant un terme approuvé par l’IA), la décision est enregistrée avec le raisonnement qui la sous-tend. Cela permet d’enrichir les connaissances institutionnelles sur les domaines dans lesquels l’IA doit être calibrée.
Suivez les résultats des évaluations des risques liés à l’IA tout au long du cycle de vie du contrat. Les clauses signalées ont-elles entraîné des litiges ? Les risques acceptés ont-ils été validés ? Mesurez la qualité de l’évaluation des contrats par l’IA au fil du temps grâce à des données structurées sur les résultats.
Scores de risque
Chaque signalement de risque lié à l’IA est étayé par un raisonnement structuré que les juristes peuvent expliquer aux clients et aux contreparties.
Analyse liée
Les évaluations des risques liés à l’IA sont liées à des clauses historiques similaires et à leurs résultats.
Suivi intégré
Mesurer si les évaluations des risques liés à l’IA se révèlent exactes tout au long du cycle de vie du contrat.
« Une IA qui indique un « risque élevé » sans expliquer pourquoi n’est pas un outil, mais plutôt une sorte d’oracle. Les avocats ne font confiance ni aux oracles, ni aux affirmations non étayées. Ils se fient à des arguments logiques et à des précédents cités. »
Chaque outil d’IA utilisé pour l’analyse des contrats génère des scores de risque. Aucun d’entre eux ne produit de chaînes de raisonnement structurées qu’un avocat peut examiner, contester et citer dans sa propre analyse. La différence entre un score et une justification décisionnelle est la différence entre « faites-moi confiance » et « voici mon argumentation ».
Privilégiez la structure à l’anecdote. Privilégiez les faits aux impressions.
Les LLM adorent les graphes. Ils détestent les bases de données plates. AIAgentree stocke les décisions sous forme d’arbres d’arguments structurés, le format dans lequel les modèles d’IA sont les plus performants pour raisonner.
Chaque relation est soit favorable, soit défavorable — et non une simple relation générique. Les LLM savent instantanément quelles preuves plaident en faveur ou contre une décision.
Chaque décision est un arbre autonome de 10 à 100 nœuds avec une racine naturelle, et non des millions de nœuds dans un enchevêtrement. Pas d'explosion du graphe, pas de parcours incontrôlable.
Des blocs structurés de 300 à 600 jetons extraient 120 % plus d’informations pertinentes que des fenêtres contextuelles de 8 000 jetons. Conçus spécifiquement pour la consommation par les LLM.
Les décisions passées deviennent des nœuds d’argumentation de premier plan dans les nouvelles décisions, et non de vagues références. Mémoire institutionnelle composable, citables et contestables.
Nous suivons l’évolution des décisions relatives aux contrats d’IA. Nous ne remplaçons pas vos outils juridiques.
Utilisez vos outils CLM ou de gestion documentaire pour la rédaction. AIAgentree suit les décisions prises lors de la relecture — ce qui a été signalé, pourquoi et si le signalement était correct.
Utilisez Westlaw ou LexisNexis pour effectuer des recherches sur la jurisprudence. AIAgentree crée la base de données jurisprudentielle de votre cabinet à partir de vos propres relectures de contrats — une mémoire institutionnelle, et non des bases de données externes.
Votre IA produit le score. AIAgentree enregistre pourquoi ce score a été produit — l’arbre d’argumentation complet, et pas seulement le chiffre.
Les outils d’analyse de contrats basés sur l’IA vous indiquent qu’il existe un risque. AIAgentree vous explique pourquoi, en s’appuyant sur des exemples concrets.
AIAgentree fait partie d’une gamme de quatre produits qui couvre l’ensemble du spectre de l’intelligence décisionnelle, allant de la prise de décision humaine à la gouvernance de l’IA.
Débat structuré entre personnes. Les équipes définissent les décisions sous forme d’arbres de pour et contre, avec une évaluation multidimensionnelle des arguments.
Intelligence pour les réunions →Intelligence artificielle collective. Plus de 7 LLM argumentent indépendamment, puis s'évaluent mutuellement — le consensus révèle la confiance.
Analyse multi-LLM →Suivi des décisions prises par l’IA. Enregistre POURQUOI les agents d’IA prennent leurs décisions — pistes d’audit structurées pour la conformité au règlement européen sur l’IA.
En savoir plus →Simulations de débats par IA. 9 personnalités d’IA débattent de n’importe quel sujet sous tous les angles — groupes de discussion synthétiques en quelques minutes.
Simulations d’IA →L'agent d'IA Agentree enregistre 12 éléments sémantiques pour chaque décision d'analyse contractuelle effectuée par l'IA : la clause analysée, les facteurs de risque identifiés, les références aux cas précédents, le niveau de confiance et l'action recommandée. Que votre IA signale une clause de responsabilité, suggère une révision ou approuve un terme standard, la chaîne complète du raisonnement est conservée dans une trace immuable en annexe.
Oui. Chaque signalement de risque par l'IA comprend une trace de raisonnement structurée qui indique ce que l'IA a identifié, pourquoi elle le considère comme risqué, les contrats ou normes juridiques auxquels elle s'est référée, les alternatives qu'elle a envisagées et son niveau de confiance. Les juristes disposent d'un raisonnement défendable, et non pas seulement d'un simple signalement sans explication.
Les traces de décision de l'agent d'IA Agentree comprennent des références à des clauses, des contrats et des résultats similaires provenant de vos données historiques. Lorsque l'IA signale une clause de non-concurrence comme étant à haut risque, vous pouvez voir quels contrats antérieurs contenaient un libellé similaire, comment ceux-ci ont été résolus et si les résultats ont validé l'évaluation des risques. Cela permet de créer une mémoire institutionnelle pour la révision des contrats.
L'agent d'IA Agentree ajoute moins de 10 ms de surcharge de latence par trace de décision. La révision des contrats est généralement un flux de travail par lots plutôt qu'en temps réel, de sorte que la surcharge est imperceptible. Les traces de décision sont capturées de manière asynchrone dans la mesure du possible, ce qui garantit que vos outils d'analyse contractuelle basés sur l'IA maintiennent leur débit.
Les plateformes de gestion des contrats (Ironclad, Agiloft, ContractPodAi) gèrent le flux de travail : rédaction, négociation, exécution et stockage. L'agent d'IA Agentree enregistre POURQUOI votre IA a pris des décisions spécifiques concernant les évaluations des risques et les recommandations dans ce flux de travail. Il s'agit de couches différentes : la plateforme gère le cycle de vie du contrat ; l'agent d'IA Agentree documente le raisonnement qui sous-tend les décisions assistées par l'IA au sein de celui-ci.
Commencez à suivre les décisions relatives à l’examen des contrats par l’IA en utilisant un raisonnement structuré et lié aux précédents.