L’IA au service du contract manager – Use Case

Nous recevons sur Contractence Sébastien Muller, contract manager convaincu que la technologie peut sortir le métier de l’âge Excel pour l’installer au cœur de la stratégie business. Après quinze années passées à sécuriser des portefeuilles de contrats dans les télécoms et le numérique, il a conçu une formation intitulée « Tirer le meilleur parti des IAs pour le pilotage des contrats  ». Annoncée sur LinkedIn, elle vise à démystifier l’intelligence artificielle pour les juristes, contract managers et responsables de la facturation notamment qui jonglent chaque jour avec des conditions contractuelles complexes. Cet article prolonge la démarche : montrer comment l’IA peut produire des résumés de contrat ciblés et, surtout, reformuler les clauses dans un langage immédiatement actionnable pour chaque équipe interne.

Le contrat : un roman… ou une boîte à outils ?

Un contrat B2B conséquent peut dépasser les 500 pages. À la lecture linéaire, c’est un roman ; pour un professionnel, c’est avant tout une boîte à outils remplie de dates, montants, obligations, KPI et seuils de pénalités. Problème : chacune des équipes n’a réellement besoin que de 5 à 10 % de ces informations – et pas les mêmes. Résultat :

• L’équipe recouvrement peine à retrouver les conditions de facturation ou les intérêts de retard.
• Le chef de projet scrute péniblement le texte pour extraire jalons, livrables et périodes d’acceptation.
• Le risk manager ne demande qu’un tableau clair des garanties et limitations de responsabilité.

Ces recherches chronophages créent autant de zones d’ombre qu’il existe de silos. Or, un jalon oublié ou une facturation tardive pèse directement sur la marge.

Personnaliser le résumé plutôt qu’en faire une version unique

La tentation du « one‑page » existe depuis longtemps : executive summaries, matrices RACI, slide « cheese chart » façon cabinet de conseil. Leur défaut ? Tout le monde reçoit le même résumé. Avec l’IA, nous pouvons au contraire personnaliser le résumé et surtout adapter le ton et le vocabulaire :

Le même article de contrat (« Le Prestataire facturera mensuellement à terme échu… ») peut ainsi être reformulé en trois styles différents :

1. Finance : « La société doit émettre sa facture chaque fin de mois ; paiement à 30 jours fin de mois, pénalités de 3 % au‑delà. »
2. Chef de projet : « Clôturer le mois M + 1 le dernier jour ouvré  ; démarrer le sprint facturation le 2 du mois suivant. »
3. Achats : « Facturation mensuelle valide si rapport d’activité signé ; possibilité de revoir les tarifs après 12 mois. »

Use Case – Explication du « Time at Large » pour des ingénieurs
En guise d’illustration, voici une demande faite à ChatGPT-5 d’explication de la notion de « Time at Large » à destination de non professionnels du droit (ingénieurs en l’occurrence), sur la base d’un document rédigé en anglais par des académiques du droit.

Comment l’IA opère… sans jargon technique

Plutôt qu’un exposé sur les algorithmes, retenons trois idées simples :

1. Lecture à grande vitesse : l’IA lit l’intégralité du contrat en quelques secondes, repère les passages qui répondent aux préoccupations de chaque équipe.
2. Filtrage ciblé : elle sélectionne seulement les clauses pertinentes pour un destinataire donné.
3. Reformulation orientée action : elle traduit la clause juridique en recommandations quotidiennes, indicateurs ou échéances concrètes, dans le vocabulaire de la fonction concernée.

En pratique, cela signifie qu’un responsable recouvrement reçoit un mémo de deux pages, rédigé en langage financier, où toutes les clauses juridiques sur les pénalités de retard sont « décodées » et enrichies d’exemples : « Chaque facturation émise au‑delà de J + 5 déclenche automatiquement un intérêt de 3 % calculé prorata temporis ».

Le chef de projet, lui, recevra une timeline claire : « Livrable 1 – Spécifications fonctionnelles : à remettre au plus tard le 12 septembre ; délai d’acceptation de 10 jours ouvrés ». Le contrat, souvent perçu comme une contrainte juridique, devient un tableau de bord proactif.

Réduire la friction inter‑équipes

La capacité de l’IA à parler plusieurs dialectes internes brise les cloisons :

• Gains de temps : extraction quasi instantanée des informations au lieu de 45 minutes de recherche manuelle.
• Réduction des litiges internes : tous travaillent à partir de résumés cohérents, alignés sur le texte source.
• Création d’une source unique de vérité : chaque résumé conserve un lien vers le paragraphe d’origine, garantissant traçabilité et confiance.

Et surtout, la reformulation supprime l’effet « tour de Babel » : une clause complexe sur la limitation de responsabilité devient une phrase claire, compréhensible par le chef de projet qui doit estimer le risque sur son budget.

Relais éclair entre avant‑vente et après‑vente

Un bénéfice souvent sous‑estimé de cette approche est le relais éclair entre l’avant‑vente et l’après‑vente. Dès la phase de négociation, les commerciaux génèrent une version provisoire du résumé destiné aux futurs exploitants : dates de démarrage, jalons clés, règles de facturation négociées. Au moment de la signature, le service delivery hérite instantanément d’un mémo rédigé dans son propre langage, sans avoir à dépiler toutes les clauses juridiques. Le temps perdu à « redécouvrir » les engagements disparaît ; la première facture part à l’heure et les équipes projet peuvent se concentrer sur la mise en œuvre plutôt que sur la traduction du contrat.

Bonnes pratiques pour passer le cap

1. Sécurité & confidentialité : travaillez avec des solutions d’IA qui respectent les normes de protection des données de votre secteur. Les clauses sensibles ne doivent jamais sortir de votre périmètre.
2. Qualité de la donnée : un PDF scanné de travers donne un résumé de travers. Vérifiez la lisibilité des contrats avant ingestion et prévoyez une relecture humaine aléatoire.
3. Clarté des consignes : précisez la longueur attendue, le ton, la structure. Un brief flou donne un résumé flou.
4. Validation humaine : l’IA propose, l’humain dispose. Assurez‑vous qu’un contract manager valide l’essentiel avant diffusion.
5. Acculturation interne : organisez des démos courtes et fondées sur vos propres contrats. Rien ne convainc mieux qu’un exemple « maison ».

Conclusion : l’IA comme traducteur universel du contrat

Les grands contrats ne trébuchent pas sur un vice caché mais sur une information qui n’arrive pas à la bonne personne, au bon moment, dans la bonne langue. En générant des résumés orientés‑utilisateur et en reformulant chaque clause dans un langage opérationnel, l’IA transforme un document perçu comme rigide en catalyseur de performance.

Article rédigé par Sébastien Muller. Use Case par Jean-Charles Savornin avec ChatGPT-5. Image générée par ChatGPT.