Un assistant de recherche juridique avec citations pour les cabinets d’avocats

Contexte

Le droit est une profession réglementée, et la recherche juridique au Québec et au Canada suppose de lire de la jurisprudence et de la législation qu’un robot conversationnel généraliste ne sait ni trouver ni citer. Les avocats utilisaient déjà ces robots malgré tout — pour la vitesse — et obtenaient des réponses assurées, aux références inventées. Je voulais un assistant conçu dès le départ pour le contexte juridique : des sources reconnues, le format de citation canadien, une structure de réponse fixe, une isolation entre les cabinets et une frontière claire pour les dossiers confidentiels. Jurisync est cette plateforme, bâtie et exploitée par mon équipe chez SOFT M POWER CANADA pour les cabinets du Québec et du Canada, d’abord en français, avec une localisation anglaise.

Défi

Trois problèmes devaient être résolus ensemble. L’ancrage : chaque réponse devait reposer sur de vraies sources canadiennes et québécoises, avec des citations que l’avocat peut ouvrir et vérifier, et le modèle devait être empêché d’inventer des références. L’isolation : le produit devait être multi-cabinet dès le premier jour, les conversations de chaque cabinet étant séparées dans la base de données plutôt que dans le code applicatif. La confidentialité : un mode de recherche publique qui s’appuie sur l’IA infonuagique ne doit pas devenir l’endroit où l’on colle des dossiers, donc la frontière devait être visible dans l’interface, pas enfouie dans les conditions d’utilisation. Et une quatrième contrainte gouvernait les trois autres — le produit devait être honnête sur ce qu’il est : de l’information juridique générale avec sources, jamais un avis juridique.

Mon rôle

Fondateur et architecte : j’ai défini le marché — les cabinets d’avocats du Québec et du Canada — et le positionnement en deux modes distincts, un mode de recherche publique dans le nuage et un environnement d’analyse privé dans le cabinet. J’ai fixé le modèle multi-cabinet, un espace par cabinet, et pris les décisions techniques qui ont façonné la plateforme : une boucle de recherche agentique outillée plutôt qu’une invite unique, une recherche web contrainte aux domaines juridiques, la sécurité au niveau des lignes dès la première migration, des réponses à structure juridique fixe, et un nœud d’inférence local empaqueté pour des cabinets sans personnel TI. Mon équipe a bâti et exploite la plateforme; j’en ai dirigé l’exécution technique et revu chaque itération.

Architecture / approche

Les deux modes sont conçus comme des espaces séparés, chacun avec ses avertissements, pour que l’utilisateur sache où va sa question. En mode public, la question entre dans une boucle de recherche : un grand modèle de langage infonuagique peut appeler jusqu’à cinq outils par tour — une recherche web et des outils de référence orientés vers CanLII, le Code civil du Québec, LégisQuébec et les lois fédérales — et chaque résultat est réinjecté dans la conversation. La recherche web ne renvoie que des résultats de neuf domaines juridiques canadiens et québécois, avec un modèle de secours. Un mode recherche approfondie lance quatre recherches successives puis les synthétise. Les citations sont agrégées pendant la boucle, conservées avec le message et copiées au format juridique. Des invites système en français imposent la structure de réponse et interdisent les références inventées.

Technologie

Une application monopage React et TypeScript; une base Postgres gérée avec sécurité au niveau des lignes — sept tables, 18 politiques, fonctions à privilèges définis — et un déclencheur qui crée l’espace du cabinet, le profil et le rôle par défaut à l’inscription; des fonctions sans serveur qui orchestrent les appels au modèle, exécutent la boucle d’outils et diffusent les réponses en flux; deux fournisseurs d’IA infonuagiques — un grand modèle de langage pour le raisonnement, un moteur de recherche orienté citations — appelés côté serveur seulement, derrière une abstraction de fournisseur. Pour l’environnement privé, un nœud d’inférence local — une API Python devant des modèles à poids ouverts — en trois formes de déploiement : conteneur avec profils GPU ou CPU, installation native sans conteneur, et paquet USB autonome hors ligne généré par une fonction sans serveur.

Exécution

La plateforme a pris forme en six semaines d’itérations soutenues — 41 versions entre décembre 2025 et janvier 2026 — en commençant par l’interface bilingue et le schéma multi-cabinet, puis la boucle de recherche, les citations au format juridique avec copie en un clic, et le mode recherche approfondie avec un avis de confidentialité avant toute pièce jointe. Le nœud d’inférence local a connu trois formes : une image de conteneur d’abord, puis une installation native quand des problèmes d’installateur Windows ont montré que les cabinets n’exécuteraient pas de conteneurs, puis un paquet USB autonome avec modèles préchargés, itéré sept fois dans la même journée jusqu’à s’installer proprement sur une machine sans accès Internet. Le mode de recherche publique est en production; relier la conversation privée au nœud local est la prochaine étape de la feuille de route.

Contraintes

L’inférence infonuagique signifie que la question et l’historique de la conversation sont traités par des fournisseurs d’IA à l’extérieur du cabinet, alors le produit le dit : un bandeau permanent rappelle que l’assistant fournit de l’information générale et qu’il faut consulter un avocat, le mode public met en garde contre l’envoi de documents confidentiels, et un avis de confidentialité apparaît avant toute pièce jointe. Aucune prétention de conformité à la Loi 25 du Québec — la plateforme est conçue en tenant compte de ses exigences, pas certifiée contre elles. Les sources juridiques canadiennes n’exposent pas d’API publique, donc l’ancrage repose sur une recherche restreinte par domaine et des outils de référence plutôt que sur des intégrations. Et un assistant juridique doit être bilingue pour le Québec, le français d’abord.

Leçons clés

1. Restreindre l’espace de recherche avant d’écrire l’invite : neuf domaines de confiance ont fait plus pour la qualité des citations que n’importe quelle consigne au modèle.
2. L’isolation dans la base de données dès la première migration ne coûte presque rien; l’ajouter après coup à un produit multi-cabinet en service est un projet en soi.
3. Quand l’inférence se fait dans le nuage, le dire dans l’interface — la frontière pour les dossiers confidentiels est une fonctionnalité du produit, pas une note de bas de page des conditions d’utilisation.
4. Empaqueter un nœud d’inférence local pour des cabinets sans personnel TI est plus difficile que de bâtir le serveur de modèles : l’installateur, c’est le produit.
5. Un assistant pour une profession réglementée gagne la confiance en énonçant ses limites sur chaque écran, pas en promettant plus qu’il ne fait.