Analyse des contrats par l'IA : de la prise de connaissance à l'action

Les contrats arrivent rarement au moment opportun et ne suivent guère les procédures habituelles.

On dirait que les nouveaux contrats clients arrivent toujours au moment où le service juridique est submergé par une longue liste d'examens à effectuer, que les fournisseurs envoient leurs propres conditions générales au lieu d'accepter celles standard de l'entreprise, et que les renouvellements reviennent avec des modifications dissimulées au fin fond de plusieurs pages.

Le plus grand défi consiste à comparer ces conditions aux exigences internes et à décider de la suite à donner. L'IA offre la possibilité de faire évoluer ce modèle, mais uniquement si elle y participe activement.

Prendre les meilleures décisions lors de l'examen d'un contrat

Un réviseur de contrats expérimenté sait ce qu’il faut rechercher, car il a déjà mené ce processus à bien à plusieurs reprises, apprenant à chaque fois quelque chose de nouveau pour perfectionner ses compétences. Il sait quelles clauses sont habituelles, quels écarts sont significatifs et quels problèmes doivent faire l’objet d’un examen plus approfondi.

L'automatisation traditionnelle s'avère utile lorsque les informations et les décisions obéissent à des règles prévisibles, mais la formulation des contrats ne s'y prête pas toujours. Par exemple, une clause de limitation de responsabilité peut apparaître à différents endroits ou être formulée différemment d'un contrat à l'autre. Les conditions de paiement peuvent sembler acceptables à première vue, mais s'écarter des conditions privilégiées par l'organisation. Certaines dispositions attendues peuvent même être totalement absentes.

Dans le cadre d'un processus classique, les organisations doivent examiner manuellement chaque contrat, sous peine de laisser passer des exceptions importantes.

La situation change lorsqu'ils peuvent intégrer le contexte historique de l'activité dans le processus, en laissant l'IA se charger de l'analyse de première ligne, qui est répétitive, et en transmettant les exceptions pour examen.

Découvrez l'agent chargé de l'analyse des risques contractuels chez « M-Files »

M-Files A lancé, en début d'année, les « Custom Agents », qui automatisent les étapes du flux de travail nécessitant la lecture de contenus et la prise de décisions. L'un des domaines pour lesquels les clients et prospects ont manifesté leur intérêt est celui d'un agent dédié à l'analyse des risques contractuels.

Lorsqu'elles créent un agent « Contract Risk Review », les entreprises peuvent définir les critères qu'elles souhaitent voir évaluer par cet agent. Dès que le contrat entrant est enregistré dans « M-Files », l'agent analyse le contrat à la lumière de ces critères prédéfinis.

Par exemple, l'agent pourrait vérifier si les clauses attendues sont bien présentes, identifier les termes qui s'écartent des normes de l'organisation, extraire les informations pertinentes du contrat et signaler les dispositions nécessitant une attention particulière. De plus, l'agent peut également évaluer des aspects tels que la limitation de responsabilité et utiliser son analyse pour déterminer le niveau de risque associé au contrat.

C'est là qu'intervient le changement essentiel : il s'agit de comprendre, d'évaluer, puis d'agir, plutôt que de se contenter d'examiner et de résumer un contrat.

• Comprendre : tout d'abord , l'agent interprète le contrat. Au lieu de se baser uniquement sur l'emplacement d'un champ ou sur une expression précise, l'IA d'M-Files analyse le contenu pour identifier les clauses, les conditions et les informations pertinentes du contrat. L'objectif est de comprendre les informations nécessaires au traitement du dossier.
• Juge : L'agent procède ensuite à une évaluation des résultats obtenus par rapport aux exigences prédéfinies par l'organisation.
  • Une clause obligatoire manque-t-elle ?
  • Les conditions de paiement s'écartent-elles de celles habituellement appliquées par l'organisation ?
  • Une disposition nécessite-t-elle un examen plus approfondi ?
  • La combinaison de ces problèmes augmente-t-elle le risque lié au contrat ?

C'est là que l'IA d'M-Files ’ transforme les connaissances qui, traditionnellement, ne résident que dans l'esprit des personnes en critères reproductibles au sein du processus contractuel, en appliquant de manière cohérente les exigences définies par l'organisation afin que les experts puissent rapidement identifier les domaines où leur expertise est requise.

• Action : L'analyse débouche enfin sur des mesures concrètes. Si le contrat répond aux exigences définies, il peut suivre le circuit de traitement approprié. Si l'agent identifie une anomalie, il signale le problème. Si le contrat répond aux critères de l'entreprise en matière de risque élevé, le circuit de traitement le transmet au service juridique pour examen.

Transformer le contexte en action assistée par l'IA

La valeur d’un contrat ne réside pas dans les mots qui figurent sur ses pages. Elle tient aux relations qu’il implique : un client ou un fournisseur, un type de contrat, un projet, un responsable, un processus de validation et les exigences métier de l’organisation.

M-Files repose sur un graphe d'objets d'entreprise qui relie le contexte métier et jette les bases permettant à l'IA d'exploiter des informations métier régulées.

La prochaine étape pour l'IA d'entreprise, c'est passer à l'action

La première vague d'IA générative a montré aux organisations à quelle vitesse l'IA pouvait lire, résumer et répondre à des questions portant sur des informations. Résumer un contrat est utile, mais c'est lorsqu'elle permet de déterminer si ce contrat enfreint une clause relevant d'une exigence métier définie, et d'utiliser cette constatation pour lancer le processus de révision approprié, que l'IA commence véritablement à transformer les méthodes de travail.

Le processus d'analyse des contrats illustre un cas d'utilisation pertinent montrant comment « M-Files Custom » aide les entreprises à intégrer l'IA dans leurs processus décisionnels. Nous passerons en revue d'autres cas d'utilisation de l'IA en entreprise qui aideront ces dernières à éliminer les frictions opérationnelles, à gagner en performance et à progresser dans leur parcours vers l'IA.