ChatGPT ou Claude pour relire un contrat : ce qu’il faut savoir avant de s’y fier

Un assistant généraliste sait lire un texte fourni, le résumer, répondre à des questions et reformuler. Sur un contrat, cela peut aider à repérer sa structure, à lister des dates et des obligations, ou à préparer les questions à poser au juriste. Ces usages restent utiles parce que leur résultat se contrôle en revenant au document.

La situation change dès que l’outil doit se prononcer sur ce qui est acceptable pour votre entreprise. Sans autre information, il ne connaît ni votre politique contractuelle, ni vos positions de négociation, ni les avenants et annexes qui ne lui ont pas été fournis. Il répond alors à partir du seul texte reçu et de connaissances générales.

Pas à ce jour, sur la base de sources indépendantes que nous ayons pu lire. Plusieurs comparatifs circulent, mais ceux que nous avons trouvés sont publiés par des éditeurs qui figurent eux-mêmes dans le classement. Nous les avons écartés pour cette raison.

Une recherche publiée en août 2026 apporte un éclairage général. Le préprint ContractScrub, soumis à un atelier de recherche, évalue la relecture finale de contrats rédigés par des avocats expérimentés : termes définis mal employés, renvois erronés, formulations incohérentes. Ses auteurs jugent les résultats des modèles les plus avancés faibles, un seul atteignant un rappel moyen de 0,75. Autrement dit, même le meilleur laisse passer une part significative des erreurs recherchées.

Ce résultat ne vise pas un éditeur en particulier dans le résumé que nous avons lu. Il porte aussi sur une tâche précise, et sur des modèles qui auront changé. Il rappelle surtout qu’une réponse bien rédigée n’indique pas ce qui a été manqué.

La première distinction à faire n’est pas entre ChatGPT et Claude, mais entre offres individuelles et offres professionnelles. Les deux éditeurs suivent une logique comparable, sous réserve de leurs conditions en vigueur :

• Offres individuelles. Les conversations peuvent servir à l’entraînement selon un réglage laissé à l’utilisateur. Ce réglage est à vérifier compte par compte, et il ne remplace pas une décision de l’entreprise.
• Offres professionnelles et API. Les contenus ne servent pas à l’entraînement par défaut. Les conditions commerciales d’Anthropic l’écrivent expressément, et OpenAI l’indique pour ses offres Business, Enterprise et API, selon les sources que nous avons consultées.
• Exceptions. Un retour volontaire ou une option de partage activée peut changer la règle. Il faut donc lire ces exceptions, et pas seulement le principe.

L’absence d’entraînement ne règle pas tout. Il reste à connaître la durée de conservation, le lieu de traitement, les sous-traitants et les contrôles d’accès. Ces éléments varient selon l’offre et peuvent changer : ils se vérifient dans les conditions applicables à votre contrat.

La CNIL donne une méthode utile. Dans ses précisions de juillet 2024 sur le déploiement d’une IA générative, elle recommande de partir d’un besoin concret, de définir les usages autorisés et interdits, d’évaluer la réutilisation possible des données par le prestataire, de former les utilisateurs et d’associer le DPO et le RSSI.

Ces questions n’interdisent pas l’usage. Elles permettent de décider en connaissance de cause, et il suffit souvent de les poser une fois pour fixer une règle d’équipe :

• Le contrat lui-même. Un accord de confidentialité ou une clause dédiée peut limiter la communication à des tiers. Le prestataire d’IA peut en être un, selon les cas.
• Les données personnelles. Noms, coordonnées, salaires ou données de santé relèvent du RGPD. Masquer ces éléments réduit l’exposition sans toujours la supprimer.
• Les informations sensibles. Prix, marges, stratégie de négociation et opérations en cours méritent une règle explicite.
• Le compte utilisé. Un compte personnel échappe en général aux paramètres, aux journaux et au contrat de l’entreprise.
• Les consultations internes. La loi du 23 février 2026 crée une confidentialité des consultations des juristes d’entreprise, sous conditions, dont une formation, une mention et un classement particuliers. Elle doit entrer en vigueur au plus tard le 1er février 2027, sur décret. Son articulation avec ces outils mérite d’être examinée avec votre conseil.

Certaines erreurs sont faciles à contrôler, à condition de les chercher. Elles valent pour tout assistant, généraliste ou spécialisé :

• La clause qui n’existe pas. L’outil décrit une stipulation absente du document ou mélange deux versions. Vérifiez chaque point dans le texte.
• La référence inventée. Un article ou une décision peut être faux tout en paraissant plausible. Ouvrez la source sur Légifrance ou Judilibre. Les décisions françaises sur les hallucinations montrent ce risque.
• Le droit mal situé. Une réponse peut s’appuyer sur un autre droit, ou sur un texte modifié. Demandez toujours quel droit et quelle date sont retenus.
• L’omission. C’est l’erreur la plus difficile à voir, car rien ne la signale. Une liste de contrôle préparée à l’avance aide à la repérer.
• Le contenu caché. Un document reçu peut contenir du texte invisible destiné à influencer l’IA. Morgan Lewis rappelle en septembre 2026 qu’il ne faut présumer d’aucun produit qu’il détecte ce type d’injection.

Les éditeurs eux-mêmes appellent à ce contrôle. La politique d’usage d’OpenAI et le dépôt des plugins juridiques d’Anthropic demandent tous deux l’intervention d’un professionnel, dans des formulations propres à chacun.

Selon le baromètre 2025 d’Oxygen+, de l’AFJE et du Cercle Montesquieu, 87 % des 387 répondants ont déjà utilisé une IA générative. L’usage existe donc probablement déjà dans votre équipe, avec ou sans règle écrite. Un cadre court vaut mieux qu’une interdiction que personne ne suit :

• Choisir les comptes autorisés. Indiquez quelles offres peuvent être utilisées, et avec quels paramètres.
• Classer les documents. Précisez ce qui peut être transmis tel quel, ce qui doit être masqué et ce qui reste exclu.
• Définir les usages. Distinguez l’aide à la lecture de l’analyse de risque, et réservez la validation à une personne identifiée.
• Tracer l’essentiel. Pour un contrat important, notez qui a vérifié quoi. Ce repère suffit souvent à éviter qu’une réponse d’IA devienne une décision par défaut.
• Réexaminer le cadre. Les conditions changent : fixez une date de revue, au moins une fois par an.

Docform édite un logiciel de contrats qui intègre de l’IA : gardez ce contexte à l’esprit en lisant cet article. L’assistant y travaille sur le contrat ouvert, applique votre playbook d’analyse, signale les points de vigilance et cite le passage source pour permettre la vérification. Le juriste décide, et l’IA peut se tromper. Les contrats sont hébergés en France, et la page Trust détaille les sous-traitants, dont Azure OpenAI pour l’assistant.