IA et due diligence M&A : rapide, approfondie, risquée ?

L’IA peut aider à rechercher et organiser les documents d’une transaction. Son intérêt pour la due diligence dépend de ce qu’elle manque, de la vérification des résultats et du travail nécessaire pour produire un rapport étayé. La vitesse de traitement ne répond pas, à elle seule, à cette question.

Ce que la recherche établit

ContractNLI, publié par Koreeda et Manning en 2021, évaluait si des affirmations étaient étayées, contredites ou non abordées dans un ensemble d’accords de confidentialité. Il fallait aussi identifier les passages justificatifs. Les modèles étudiés rencontraient des difficultés, notamment avec les négations exprimées par des exceptions. Cela justifie de tester ces erreurs ; ce n’est pas un score actuel de performance des plateformes commerciales de M&A.

Un benchmark portant sur un type de contrat n’établit pas une compétence sur une data room suisse multilingue. Demandez au fournisseur de démontrer les tâches et langues réellement nécessaires. Extraire une clause, l’interpréter et évaluer ses conséquences pour la transaction sont des tâches distinctes.

Définir l’examen avant de choisir l’outil

Précisez la structure de la transaction, les critères d’importance et les questions à résoudre. Elles peuvent concerner la cession, le changement de contrôle, la résiliation, la propriété intellectuelle, le personnel ou le traitement des données. Une liste générée de clauses ne décrit pas tous les risques juridiques.

Identifiez les documents et utilisateurs autorisés avant l’importation. Examinez le secret professionnel, la protection des données, les restrictions contractuelles, les sous-traitants, la réutilisation pour l’entraînement et la conservation. Pour les avocats soumis à la loi sur les avocats (LLCA), le secret professionnel de l’article 13 LLCA couvre toutes les affaires que leurs clients leur confient dans l’exercice de leur profession, et ils doivent veiller à ce que leurs auxiliaires le respectent. Les lignes directrices de la FSA sur l’IA prévoient un examen du traitement des données saisies et une vérification indépendante et critique des résultats. L’autorisation pour un dossier ne doit pas ouvrir implicitement l’accès à un autre.

Un processus en cinq étapes

Réception : conserver les avenants et les relations entre documents. Consigner les pièces absentes ou illisibles. Un classement clair peut faciliter l’audit, sans garantir l’exactitude du modèle.

Test : définir l’évaluation des omissions et des fausses alertes. Inclure les exceptions, renvois, versions contradictoires et réponses réellement absentes. Consigner le modèle, sa configuration et les documents utilisés. Une démonstration du fournisseur fondée sur des exemples faciles ne suffit pas pour votre dossier.

Vérification : ne pas lire uniquement les documents signalés par l’IA. Une question omise n’apparaîtra pas dans son rapport d’alertes. Adapter la profondeur de l’examen à l’importance des enjeux, aux erreurs observées et aux conséquences d’une omission. Fixer le nombre de contrats examinés en détail selon ces facteurs, et non selon une règle fixe comme cinq ou dix.

Analyse juridique : les exigences suisses de droit des sociétés, du travail, des concentrations et de forme dépendent de la transaction. Confier ces questions à des professionnels qualifiés et vérifier les règles applicables. Ne présumez ni des données d’entraînement identiques pour tous les outils, ni une maîtrise du droit impératif suisse établie par un benchmark contractuel.

Rapport : rattacher les conclusions importantes aux documents et autorités concernés. Distinguer le passage extrait, l’interprétation juridique et la question non résolue. Conserver les preuves permettant de retrouver les constats significatifs.

Mesurer le travail complet

Comparez le processus autorisé, assisté par IA, avec une référence pertinente sur des documents comparables. Comptez la préparation, la vérification, la correction et la documentation, ainsi que l’extraction. Relevez la couverture, les omissions importantes et les fausses alertes avec les coûts. Les économies ou capacités supplémentaires sont des résultats à tester, pas des hypothèses à inscrire dans une offre d’honoraires.

Un pilote illustratif peut commencer sur un ensemble limité de documents. Sa taille et ses critères d’acceptation doivent refléter les risques et la diversité de la transaction. La réussite sur un petit échantillon ne démontre pas l’exhaustivité sur toute la data room.

Clarifier responsabilité et information du client

Examinez le mandat, les instructions du client et les obligations d’information applicables. Décrivez fidèlement le rôle de l’IA et les vérifications. Le guide du CCBE sur l’IA générative du 2 octobre 2025, disponible sur la page de la FSA, recommande la transparence envers le client lorsqu’on peut raisonnablement supposer qu’un client informé s’opposerait, poserait des conditions ou émettrait des réserves quant à l’usage de l’IA générative à cette fin. Une mention générale n’autorise pas à envoyer des données confidentielles à n’importe quel fournisseur. Clarifiez la responsabilité du livrable et les conditions d’assurance pertinentes à partir de la police réelle et avec l’assureur. Ne supposez ni exclusion ni couverture générale du travail assisté par IA.

Vous préparez une transaction avec l’aide de l’IA ? Contactez-moi pour discuter de la méthode d’examen et des preuves nécessaires.