Publié le 24 février 2026 08h45. L’essor de l’intelligence artificielle générative (IA générative) dans le domaine juridique soulève des questions cruciales concernant la protection du secret professionnel et la recevabilité des données produites par ces outils devant les tribunaux. Une récente décision de justice américaine illustre les défis liés à la confidentialité et à la protection des informations générées par l’IA.
- Les données produites par l’IA générative peuvent être considérées comme des éléments de preuve (ESI) susceptibles d’être saisis dans le cadre d’une procédure judiciaire.
- Le secret professionnel de l’avocat ne s’applique pas automatiquement aux communications avec les outils d’IA, sauf si ces derniers sont utilisés sous la direction et la supervision d’un avocat dans le but de fournir des conseils juridiques.
- La doctrine du produit du travail, qui protège les documents préparés en prévision d’un litige, ne s’applique pas automatiquement aux données générées par l’IA, mais peut le faire si elles sont créées sous la direction d’un avocat et reflètent sa stratégie.
À mesure que les outils d’IA générative s’intègrent dans les pratiques juridiques et commerciales, les tribunaux sont confrontés à la nécessité de définir les règles applicables à la protection des données produites par ces systèmes, notamment les requêtes (prompts), les résultats et les journaux d’activité. Si la recevabilité de ces données en tant qu’éléments de preuve est désormais établie, la question de leur protection contre la divulgation reste ouverte.
La jurisprudence récente tend à appliquer les principes traditionnels du secret professionnel et de la doctrine du produit du travail à cette nouvelle catégorie d’éléments de preuve. L’application de ces protections dépendra de la manière dont, pourquoi, par qui et dans quelles conditions les outils d’IA générative sont utilisés.
Secret professionnel de l’avocat et IA générative
Le secret professionnel de l’avocat protège les échanges confidentiels entre un avocat et son client, réalisés dans le but de solliciter ou de fournir des conseils juridiques. Cependant, les systèmes d’IA générative ne sont ni des avocats, ni des clients, et les communications avec ces outils ne sont pas privilégiées par défaut, même si elles concernent des questions juridiques.
Le secret professionnel peut s’appliquer lorsque l’IA générative est utilisée sous la direction et la supervision d’un avocat pour faciliter la prestation de conseils juridiques, à l’instar d’un assistant non-avocat. Cette protection est toutefois subordonnée à l’existence d’une attente raisonnable de confidentialité et au respect de cette confidentialité.
L’affaire États-Unis c. Heppner, n° 25-cr-00503-JSR ECF 27 (SDNY, 17 février 2026), a récemment abordé cette question. Dans cette affaire, le défendeur a saisi des requêtes factuelles et juridiques dans un outil d’IA générative accessible au public afin d’analyser son exposition juridique potentielle. Il a ensuite partagé les analyses générées par l’IA avec son avocat. Lors d’une perquisition à son domicile, les agents fédéraux ont saisi son ordinateur et les éléments de preuve numériques qu’il contenait, et le gouvernement a exigé la production de ces données.
Le juge Jed S. Rakoff a estimé que le contenu généré par l’IA n’était pas protégé par le secret professionnel de l’avocat ou par la doctrine du produit du travail. Le tribunal a souligné que :
- La plateforme d’IA générative était un outil tiers pour lequel il n’existait aucune attente de confidentialité ;
- Les documents générés par l’IA n’avaient pas été créés sous la direction d’un avocat et n’avaient donc pas été produits dans le but de faciliter la prestation de conseils juridiques ; et
- La transmission ultérieure de contenu généré par l’IA à un avocat ne lui conférait pas rétroactivement un caractère privilégié ou protégé.
Cette décision confirme que le secret professionnel de l’avocat ne s’applique qu’aux communications confidentielles entre un avocat et son client, dans le but de faciliter la prestation de conseils juridiques. Il ne s’étend pas aux documents qui deviennent ultérieurement utiles aux avocats. Elle souligne également le risque accru lié à l’utilisation non supervisée ou exploratoire de l’IA générative, en particulier lorsque des outils publics sont utilisés.
Doctrine du produit du travail : utilisation de l’IA générative en anticipation d’un litige
La doctrine du produit du travail protège les documents préparés par ou sous la direction d’un avocat en prévision d’un litige, y compris une protection renforcée pour les documents reflétant les impressions mentales, les conclusions ou la stratégie juridique de l’avocat.
Dans le contexte de l’IA générative, les tribunaux commencent à distinguer :
- Les données générées par l’IA sous la direction d’un avocat pour analyser les réclamations, les défenses ou la stratégie contentieuse, qui peuvent être considérées comme un produit du travail ; et
- Les données générées par l’IA de manière indépendante à des fins commerciales ou exploratoires, ce qui n’est généralement pas le cas.
Dans l’affaire Heppner, le tribunal a rejeté la protection du produit du travail car les documents générés par l’IA n’avaient pas été préparés sur instruction de l’avocat et ne reflétaient pas la stratégie de l’avocat de la défense. La décision souligne que les données générées par l’IA ne constituent pas un produit du travail simplement parce qu’elles répondent à des questions juridiques.
En revanche, dans l’affaire Tremblay c. OpenAI, Inc., le tribunal a pris une décision différente. Dans cette affaire, les plaignants, qui alléguaient une violation du droit d’auteur, ont effectué des tests ciblés de ChatGPT pour évaluer leurs réclamations potentielles. Ils ont produit les requêtes sur lesquelles ils fondaient leur plainte, mais ont refusé de produire des requêtes et des résultats supplémentaires, arguant qu’ils reflétaient les impressions mentales et la stratégie contentieuse de l’avocat. N° 23-cv-03223-AMO, 2024 WL 3748003 (ND Cal. 8 août 2024).
Le tribunal a partiellement accepté cet argument, estimant que les requêtes, les données de compte et les résultats de tests inutilisés constituaient un produit de travail d’opinion préparé en prévision d’un litige. Il est important de noter que le tribunal a rejeté l’argument selon lequel la production de certaines interactions avec l’IA entraînerait la renonciation à la protection de tous les documents associés, limitant la renonciation aux requêtes et aux résultats spécifiques invoqués dans les plaidoiries.
Considérations relatives à la renonciation au privilège
Les affaires Heppner et Tremblay se concentrent principalement sur la question de savoir si le privilège ou la protection du produit du travail s’applique en premier lieu. Il est tout aussi important de se rappeler qu’il est facile de renoncer à cette protection lorsque la confidentialité n’est pas respectée. Si des données sensibles sont chargées dans des outils d’IA générative qui permettent la conservation, la réutilisation ou la formation des données, le risque de renonciation est considérablement accru.1
À l’avenir, les tribunaux évaluant les revendications de privilège sur les données générées par l’IA se concentreront probablement sur la nature ouverte ou fermée de la plateforme d’IA utilisée, l’existence de protections de confidentialité contractuelles ou fondées sur des politiques, et si l’avocat a dirigé ou supervisé l’utilisation de l’IA.
Conseils pratiques pour préserver les privilèges et la protection des produits du travail lors de l’utilisation de l’IA générative
Utiliser des outils d’IA générative sécurisés
Privilégier les plateformes d’entreprise fermées dont les conditions d’utilisation limitent la capacité du fournisseur de services à stocker les entrées des utilisateurs, à les examiner à des fins de contrôle qualité et à les conserver ou à les utiliser pour former ou améliorer le modèle d’IA générative.
Superviser et documenter l’utilisation de l’IA
Traiter l’IA générative comme un assistant supervisé. Les requêtes et les résultats doivent être générés sur instruction de l’avocat et examinés par celui-ci.
Limiter et étiqueter
Éviter d’inclure des informations autrement privilégiées dans les requêtes et étiqueter clairement les documents protégés comme étant privilégiés ou relevant du produit du travail protégé ; la simple présence d’étiquettes n’est pas déterminante.
Ne pas oublier les métadonnées
Les journaux d’activité et les métadonnées de l’IA générative pourraient indépendamment soulever des préoccupations concernant le produit du travail et révéler une stratégie contentieuse, par exemple lorsqu’un avocat enquêtait sur des questions particulières.
Envisager des accords de non-renonciation
Traiter les données générées par l’IA dans les accords ESI et demander des ordonnances en vertu de la règle 502(d) pour atténuer le risque de renonciation.
Prévenir les contestations de privilège
Les journaux de privilèges doivent expliquer quelles sont les données créées par l’IA générative, comment elles ont été créées, qui les a créées et sous quels contrôles de confidentialité elles ont été créées.
Perspectives d’avenir
Comme le montre l’affaire Heppner, les tribunaux appliquent les doctrines établies en matière d’enquête à des outils de pointe. Les litiges concernant le privilège impliquant les données générées par l’IA dépendront de la supervision, de l’objectif et des attentes raisonnables en matière de confidentialité.
Les avocats plaidants doivent aborder ces questions dès le début, se coordonner avec les équipes de découverte électronique et de gouvernance de l’information, et conseiller à leurs clients que l’utilisation occasionnelle ou non supervisée de l’IA générative peut générer du matériel détectable et non protégé.