Anonymiser des conclusions avant de les confier à une IA : la checklist de l'avocat

Pourquoi pseudonymiser des conclusions avant l'IA

Des conclusions concentrent ce qu'un dossier a de plus identifiant : le nom du client et celui de l'adversaire, les faits, la stratégie. Selon l'article 66-5 de la loi du 31 décembre 1971, « toutes les pièces du dossier » sont couvertes par le secret professionnel. Le Règlement intérieur national y range aussi « le nom des clients » (RIN, art. 2.2). Or toute requête envoyée à une IA générative transmet des données à l'entreprise qui l'exploite (guide du CNB, p. 14).

Le guide pratique du Conseil national des barreaux, « La déontologie et l'intelligence artificielle », adopté en mars 2026 (1re édition, avril 2026), prend justement l'exemple des conclusions. Pour demander à une IA de « rédiger une partie des conclusions », il répond : « La solution réside dans la pseudonymisation ou l'anonymisation des données. » (p. 16). Sa synthèse des bonnes pratiques est nette : « Pseudonymiser ou anonymiser systématiquement les données avant toute utilisation d'un outil d'IA générative. » (p. 18). Ses autres recommandations sont détaillées dans le guide du CNB sur l'IA, point par point.

Pour des conclusions, la pseudonymisation est la plus pratique. Chaque nom devient une étiquette stable : [PERSONNE_1] pour le client, [ORGANISATION_1] pour la société adverse. L'IA suit qui fait quoi, et vous gardez de quoi rétablir les vrais noms. Le guide rappelle qu'elle n'est pas irréversible, « contrairement à l'anonymisation » (p. 16). Voir la différence entre anonymisation et pseudonymisation.

Les conclusions adverses se traitent de la même façon : elles nomment aussi votre client. Le guide précise que l'avocat n'en détient pas les droits. Il doit donc vérifier que les conditions d'utilisation de l'IA ne permettent pas au fournisseur de se les approprier ou de les réutiliser (p. 29).

La checklist : ce qu'il faut masquer dans des conclusions

Pour chaque élément : où le trouver dans des conclusions, et si AnonymFiles le repère seul ou s'il se masque à la main, d'un clic, à la relecture.

Ce tableau décrit la détection, pas une garantie : aucune détection automatique n'est parfaite, et chaque pièce se relit côte à côte avec l'original. Surveillez les variantes d'un même nom : « Mme Durand », « DURAND » dans le chapeau, « née Martin », des initiales. Toutes doivent recevoir la même étiquette, dans toutes les pièces.

Gardez en revanche ce dont l'IA a besoin pour raisonner : les textes et la jurisprudence publiée que vous citez, l'enchaînement des faits, leur qualification. Une décision antérieure rendue entre les mêmes parties, elle, se masque comme le RG.

Restent les recoupements. La synthèse du guide du CNB le rappelle : « Être attentif au risque d'identification indirecte par croisement de données. » (p. 18). Il cite les montants et les noms de projets internes (p. 20). Le numéro de RG, lui, renvoie directement aux parties : c'est le numéro d'inscription de l'affaire au répertoire général du greffe, qui indique aussi « le nom des parties » (code de procédure civile, art. 726). Un test simple : un confrère du même barreau reconnaîtrait-il l'affaire en lisant la copie ?

AnonymFiles, une application de bureau bientôt disponible pour Mac (puce Apple) et Windows, prend en charge la partie automatique de cette liste, sur votre ordinateur. Elle lit les PDF texte, les fichiers Word (.docx), .txt et .md. Elle repère les noms de personnes, organisations, adresses, e-mails, téléphones au format français, IBAN de neuf pays européens, dates privées et numéros d'identifiant. Elle les remplace par des étiquettes stables : une même personne garde la même étiquette dans toutes les pièces. Un passage sélectionné à la relecture, comme un numéro de RG ou un montant, est masqué dans tout le dossier, et rien n'est exporté sans votre validation. La table de correspondance reste sur l'ordinateur, jamais dans l'export. Le parcours est détaillé, avec des conclusions fictives en exemple, dans comment fonctionne AnonymFiles pour un cabinet d'avocats.

En-têtes, bordereau, métadonnées : les zones qu'on oublie

• Les en-têtes et pieds de page. Ils répètent souvent, page après page, le numéro de RG, l'intitulé de l'affaire (« Durand c/ SCI Les Tilleuls ») et les coordonnées du cabinet. Dans un Word, AnonymFiles les traite avec le corps du texte et les notes de bas de page.
• Le bordereau de pièces. Il nomme souvent les auteurs des attestations et des courriers, et date chaque pièce : « Pièce n° 7 : attestation de M. Paul Garnier ». Les noms sont détectés ; les numéros de facture ou de contrat se vérifient, et se masquent d'un clic.
• Les commentaires et le suivi des modifications. Un projet de conclusions joint en .docx les emporte, avec les propriétés du fichier. Selon Microsoft, ces traces peuvent révéler « les noms des personnes qui ont travaillé sur votre document, les commentaires des réviseurs ». Or un commentaire d'associé peut contenir la stratégie du dossier, que le guide du CNB exclut de toute requête (p. 15). Pour nettoyer le fichier vous-même, voir anonymiser un document Word sans le mettre en ligne. Dans AnonymFiles, la copie d'un Word est un fichier texte (Markdown), sans commentaires ni suivi des modifications. Les images sont retirées et la mise en page n'est pas conservée.
• Les métadonnées d'un PDF et le nom du fichier. « Conclusions Durand v3.pdf » part avec la pièce jointe. À l'export, AnonymFiles retire métadonnées, annotations, formulaires et liens, et donne aux copies des noms de fichiers neutres. À la main : supprimer les métadonnées d'un PDF.

Les pièces scannées : à traiter à part

Les pièces communiquées sont souvent des scans : attestations manuscrites, courriers signés, constats. AnonymFiles ne les lit pas encore (la lecture des scans est en préparation) : il les signale et les exclut de l'export, sans jamais les recopier en clair. Pour vos propres conclusions, partez du fichier Word ou du PDF produit par votre traitement de texte, pas de l'exemplaire signé puis scanné.

Pour ces pièces, trois options. Ne pas les joindre, si la tâche n'en a pas besoin : le guide du CNB limite le contexte aux « données strictement nécessaires pour accomplir la tâche » (p. 16). Ressaisir le seul passage utile, puis le traiter comme le reste. Ou anonymiser la pièce scannée à la main. Le jugement dont il est fait appel se traite comme les conclusions s'il est en PDF texte : voir anonymiser un jugement ou des pièces de procédure.

Vérifier la copie avant l'envoi

Contrôlez la copie qui partira, pas l'original, et en entier :

1. Lisez la copie seule. Dans AnonymFiles, le mode « copie seule » permet de relire chaque pièce en entier, telle que l'IA la recevra.
2. Cherchez vos mots témoins. Lancez une recherche (Ctrl+F ou Cmd+F) sur le nom du client et celui de l'adversaire, la ville, la rue, le numéro de RG, un nom de naissance. Aucun résultat ne doit sortir.
3. Testez un PDF au copier-coller. Si vous avez caviardé un PDF vous-même, sélectionnez une zone noircie, copiez-la, puis collez-la dans un éditeur de texte. Si le texte réapparaît, il n'a été que recouvert : voir pourquoi un rectangle noir laisse le texte lisible.
4. Faites le test du confrère. Un avocat du même barreau reconnaîtrait-il l'affaire ? Si oui, masquez encore : une date, un lieu, une profession.

La consigne à l'IA, puis le retour des vrais noms

En tête de conversation, avant les conclusions, collez une consigne qui protège les étiquettes. Par exemple :

Les noms et les données identifiantes ont été remplacés par des étiquettes entre crochets, comme [PERSONNE_1] ou [ORGANISATION_1]. Conserve chaque étiquette exactement, sans la modifier, la traduire ni chercher qui elle désigne. N'invente pas de nouvelle étiquette.

Dans AnonymFiles, le bouton « Copier la consigne IA » fournit ces instructions après l'export. Elles demandent aussi à l'IA de rappeler dans sa réponse la référence du dossier, de la forme [DOSSIER_…]. Pour aider l'IA à rédiger, donnez à une étiquette le nom de son rôle : dans AnonymFiles, [PERSONNE_1] peut devenir [PERSONNE_CLIENTE]. Jamais d'initiales réelles dans une étiquette.

Une fois la réponse obtenue, les vrais noms se remettent sur votre poste, jamais dans la conversation. À la main, c'est un Rechercher et remplacer, étiquette par étiquette. Dans AnonymFiles, « Réinjecter un résultat » accepte la réponse collée ou un fichier .txt ou .md, et montre un aperçu avant l'enregistrement. Cela fonctionne sur la réponse texte, pas encore dans un Word ou un PDF, et la grammaire n'est pas ajustée : relisez les accords.

Reste le contrôle de fond. Le guide du CNB demande de « relire, contrôler et valider chaque contenu généré » avant de le transmettre à une juridiction (p. 28). Chaque référence de jurisprudence se vérifie à la source, chaque fait se rapproche de sa pièce. L'IA peut aussi avoir attribué un fait à la mauvaise étiquette. Pour les tâches qu'elle peut prendre en charge sur une copie pseudonymisée, voir ChatGPT et secret professionnel de l'avocat.