1. Ce que Latham a construit, exactement

Plusieurs serveurs équipés de GPU NVIDIA, acquis progressivement depuis environ trois ans, installés dans un espace loué au sein d'un centre de données auquel seuls les collaborateurs du cabinet ont accès.

Sur cette infrastructure, les ingénieurs du cabinet affinent des modèles à poids ouverts, des modèles téléchargeables, modifiables et exécutables sur ses propres machines. C'est une nuance décisive, souvent écrasée dans les reprises : Latham ne conçoit pas un modèle de zéro. Il part de modèles publiés par d'autres et les spécialise sur son propre patrimoine documentaire, des décennies de contrats, de négociations, de dossiers et de raisonnements internes.

Le cabinet ne rompt pas non plus avec les fournisseurs : il continue d'utiliser les grands modèles commerciaux et les plateformes juridiques du marché. L'infrastructure interne est une capacité supplémentaire, pas un remplacement.

Ordre de grandeur nécessaire pour calibrer : Latham emploie plus de 900 professionnels de la technologie, dont une centaine sur l'IA. Le coût du programme n'a pas été communiqué.

2. Le motif dont on parle : la confidentialité

C'est le plus évident. Faire tourner un modèle sur ses propres machines, c'est ne transmettre les données d'un dossier ni à un éditeur juridique, ni à un fournisseur de modèle, ni à un hébergeur cloud. Pour un cabinet d'affaires qui traite des opérations non publiques et des contentieux sensibles, la chaîne de sous-traitance est un sujet en soi, indépendamment de la qualité des engagements contractuels.

Cette logique est directement transposable au droit français, où le secret professionnel n'est pas une clause négociable mais une limite absolue. Elle n'impose pas d'acheter des serveurs, mais elle impose de savoir, dossier par dossier, où circulent les données.

3. La question de fond : sur quelle base payez-vous ?

C'est le point le plus utile à retenir de l'affaire, et il ne dépend d'aucun chiffre confidentiel.

Quand un cabinet dimensionne sa propre capacité de calcul, il fait mécaniquement un arbitrage entre louer et posséder. Cet arbitrage dépend d'une variable simple : la base sur laquelle il paie aujourd'hui.

Deux modèles coexistent sur le marché des outils d'IA juridique. La licence par utilisateur, où le coût est prévisible et s'améliore avec l'usage : plus vos équipes se servent de l'outil, meilleur est le rapport. Et la facturation indexée sur la consommation, au token, l'unité de texte traitée par un modèle, où la logique s'inverse : le succès de l'adoption devient une ligne budgétaire croissante.

Ce second modèle a une conséquence contre-intuitive qu'il faut avoir en tête avant de signer. Une revue documentaire massive, une due diligence sur une dataroom volumineuse, un agent qui relit et corrige avant de produire : ce sont précisément les usages qui créent le plus de valeur, et ce sont ceux qui consomment le plus. Chaque bonne pratique a un coût marginal.

À l'échelle d'un cabinet qui traite des volumes considérables, cette variable pèse sur le calcul. À votre échelle, elle mérite au minimum une question posée à votre éditeur avant le prochain renouvellement : sur quelle base suis-je facturé, et que devient ma facture si l'usage double ?

4. Ce qu'un cabinet français doit en retenir

Personne, en France, n'a besoin d'acheter des GPU. Trois enseignements sont en revanche immédiatement actionnables.

Cartographier la chaîne de traitement. Pour chaque outil utilisé, savoir qui héberge, qui peut accéder, ce qui est conservé et pour combien de temps. C'est aussi ce qu'exige le RGPD, et ce que la charte du barreau de Paris désigne quand elle parle de garanties suffisantes.

Regarder la structure tarifaire, pas seulement le montant. Par siège ou à l'usage ? Que se passe-t-il si l'adoption double ? Le prix affiché à la signature ne dit rien du coût réel en régime de croisière.

Considérer les modèles à poids ouverts comme une option réelle. Sans infrastructure propre, des offres d'hébergement européen permettent déjà de faire tourner ce type de modèles sur des données sensibles à un coût sans commune mesure. Ce n'est pas réservé aux cabinets à huit milliards de dollars de chiffre d'affaires.