« Mettre l’IA au service du droit » – Entretien avec Benjamin De Almeida
Dans cet entretien, Benjamin De Almeida, CEO et fondateur de SOCLE AI, explique comment l’intelligence artificielle peut devenir un allié fiable dans le domaine juridique, à condition de rester au service des professionnels du droit et de respecter des contraintes fortes de compliance et de souveraineté des données. Il revient notamment sur un cas d’usage développé avec Gilles Sabart, avocat-enquêteur et président de la commission compliance du barreau de Lyon, autour de la transcription sécurisée d’entretiens d’enquêtes internes.
Une IA pensée pour les environnements sensibles
Benjamin part d’un constat simple : l’IA sera bientôt aussi indispensable que l’ordinateur, mais certains secteurs comme la santé, la défense ou le juridique imposent des exigences particulières en matière de confidentialité, de traçabilité et de maîtrise des risques. Pour lui, la vraie question n’est plus « faut-il utiliser l’IA ? » mais « comment l’utiliser sans compromettre l’éthique, la sécurité et la valeur métier ? ». Il insiste sur l’importance de concevoir des solutions orientées « utilisateur » et non « technologie », en intégrant dès le départ les contraintes réglementaires et déontologiques propres aux avocats et aux enquêtes internes.
Le point de départ : une charge de travail peu soutenable
Dans le cadre des enquêtes internes et des entretiens de contrôle, les échanges entre collaborateurs et enquêteurs sont enregistrés et ont une valeur juridique importante, ce qui impose une grande rigueur dans la formulation des questions et la restitution de chaque mot. Benjamin rappelle qu’une heure à une heure et demie d’entretien représente aujourd’hui entre deux et cinq heures de travail pour un avocat ou un juriste, simplement pour transcrire et mettre en forme les propos avant même de procéder à l’analyse de fond. Cette phase de réécriture, à faible valeur ajoutée mais incontournable pour la suite du dossier, pesait directement sur la capacité de Gilles Sabart et d’Ethique-Compliance à mener davantage d’enquêtes chaque mois.
L’exigence absolue de maîtrise et de transparence
Pour Benjamin, il était hors de question de confier à l’IA la moindre interprétation des faits sensibles évoqués en entretien : la validation par un expert devait rester centrale, la machine n’intervenant que sur la transcription brute. Le projet a donc été conçu avec une règle claire : aucune génération de résumé automatique ni de reformulation interprétative, uniquement une retranscription fidèle et contrôlable de bout en bout. Cette approche « human-in-the-loop » garantit que l’IA soulage la charge répétitive sans jamais remplacer le jugement professionnel de l’avocat-enquêteur.
SOCLE AI : un agent de transcription conçu pour le legal
SOCLE AI a développé un agent de transcription spécifiquement adapté aux environnements sensibles, capable de produire une retranscription fidèle des conversations tout en détectant automatiquement les différents intervenants (diarisation). L’outil ne se limite pas à transformer l’audio en texte : un écosystème d’agents corrige les erreurs en tenant compte du contexte de l’entretien, du vocabulaire métier et des informations fournies par l’utilisateur (noms, structure, terminologie interne). Chaque correction effectuée est signalée, ce qui permet aux équipes de garder une visibilité complète sur ce que fait l’IA et de conserver la main à chaque étape.
Un socle technique aligné avec la souveraineté et le RGPD
Pour répondre aux exigences de confidentialité et de souveraineté, toutes les IA de SOCLE sont hébergées dans un cloud 100% européen, chez Scaleway, certifié notamment ISO/IEC 27001 et HDS pour les données de santé. Les données sont ainsi traitées et stockées exclusivement en Europe, hors de portée des législations extraterritoriales, tout en garantissant la conformité au RGPD. Benjamin insiste sur ce point : pour lui, on ne doit pas demander aux organisations de choisir entre performance et compliance, et l’architecture de SOCLE AI a été pensée pour concilier les deux.
Un flux de travail fluide, maîtrisé par l’utilisateur
Le flux de travail mis en place se décompose en trois grandes étapes : transcription de l’audio, validation des intervenants détectés, puis correction et vérification de chaque prise de parole. L’ensemble est intégré dans une interface dédiée, qui permet à l’utilisateur de contrôler, modifier ou automatiser certaines étapes selon les besoins, tout en gardant une vision claire du déroulé de la transcription. SOCLE propose même un « UI Kit » prêt à intégrer dans les produits ou workflows existants, fournissant un éditeur de transcription et des statistiques comme le temps de parole par intervenant.
Des gains concrets pour les enquêtes internes
Les résultats sont significatifs : le temps de travail par enregistrement est réduit d’un facteur pouvant aller jusqu’à trois, avec un gain de plusieurs heures par entretien. Les données restent sécurisées sur des serveurs exclusivement européens, ce qui permet à Gilles Sabart et à Ethique-Compliance d’augmenter le nombre d’enquêtes traitées chaque mois tout en se concentrant sur l’analyse, la stratégie et l’accompagnement des entreprises. L’IA devient ainsi un levier opérationnel qui libère du temps pour le cœur de l’expertise juridique et éthique.
Projets communs avec SOCLE AI
Un partenariat au croisement IA, éthique et compliance
La collaboration entre Benjamin De Almeida et Gilles Sabart est née d’un besoin très concret : résoudre une problématique de charge, de précision et de souveraineté autour des entretiens d’enquêtes internes. Ensemble, ils ont co-construit un outil qui répond aux contraintes du terrain des avocats-enquêteurs, en particulier sur des sujets sensibles comme le harcèlement, la discrimination, la corruption ou les comportements contraires à l’éthique des affaires. Ce travail commun s’inscrit dans la démarche plus large de Gilles Sabart autour de l’enquête interne comme véritable outil de compliance et de management responsable.
Améliorations continues de la transcription
Plusieurs axes d’amélioration de l’outil de transcription sont déjà à l’étude avec Gilles Sabart et l’équipe d’Ethique-Compliance. Il s’agit notamment de pousser encore plus loin la qualité de la diarisation, l’adaptation aux terminologies propres à chaque entreprise et la facilité de contrôle humain sur l’ensemble du flux. L’objectif est de rendre l’usage de l’IA toujours plus fluide pour les avocats et les équipes compliance, sans jamais diluer la rigueur juridique.
Une plateforme de lanceur d’alerte anonymisée
Un autre projet important en discussion est la création d’une plateforme de lanceur d’alerte anonymisée, combinant l’expertise juridique de Gilles Sabart et les briques technologiques de SOCLE AI. Cette plateforme viserait à offrir un canal sécurisé, conforme et protecteur pour les personnes souhaitant signaler des faits graves, tout en aidant les organisations à traiter ces alertes de manière structurée et documentée. Là encore, l’enjeu est de concilier protection des personnes, souveraineté des données et efficacité opérationnelle.
L’ouverture du service à d’autres experts
Gilles Sabart envisage également de mettre ce service de transcription souveraine à disposition d’autres professionnels confrontés à des enjeux similaires de confidentialité et de charge de travail. Il peut s’agir d’autres avocats spécialisés en enquêtes internes, de directions de la compliance, de responsables éthique ou de cabinets d’enquête. Cette mutualisation permettrait de diffuser des pratiques plus vertueuses d’usage de l’IA dans le monde juridique, en gardant un haut niveau d’exigence sur la protection des données et la qualité des procédures.
Des pistes d’extension au-delà du legal
L’usage développé avec Gilles Sabart ouvre la voie à d’autres applications dans des contextes où la parole et la traçabilité sont essentielles. SOCLE AI évoque par exemple la transcription et le résumé d’appels commerciaux dans des CRM, les entretiens RH confidentiels, les interviews journalistiques ou encore les panels d’experts et examens oraux. Dans tous ces cas, la logique reste la même : utiliser des agents d’IA pour automatiser la partie « mécanique » tout en maintenant un contrôle humain renforcé sur les décisions et les interprétations.
