1/ 🚨Nouvelle alerte de publication : Law & Order GPU. 🚨 Je n'ai jamais vraiment regardé Law & Order. Mais après 18 mois avec des startups et des acheteurs dans le domaine de l'IA juridique, j'ai vu comment un chiffre—3,6 millions de dollars par partenaire de cabinet d'avocats—projette une longue ombre sur l'adoption. Les incitations sont le juge et le jury ici. Le cas de base : de nombreux avocats d'entreprise travaillent en parallèle comme ingénieurs de prompt. Un petit ajustement dans ChatGPT, un extrait de recherche avant le déjeuner. Des outils dédiés existent, mais jusqu'à présent, ils ne sont principalement que des solutions ponctuelles, pas des solutions complètes. Le courant est fort. Un associé de BigLaw facturant 2 000 heures à 700 $/heure est une machine à revenus : ~1,4 million de dollars de chiffre d'affaires, ~900 000 $ de bénéfice pour le partenaire. Avec un effet de levier de 4:1, un seul partenaire pourrait dégager 3,6 millions de dollars. C'est le moteur avec lequel chaque produit doit composer. Le problème est que ces outils sont entourés d'une concurrence redoutable. Les grandes plateformes peuvent déployer des fonctionnalités d'IA natives du jour au lendemain. Le changement est indolore. Et ChatGPT lui-même joue le rôle du généraliste compétent—suffisamment bon, toujours en amélioration, et essentiellement gratuit. Cela explique pourquoi les solutions ponctuelles ont du mal. Elles luttent contre une structure d'incitation de ~3,6 millions de dollars avec des fonctionnalités. La véritable opportunité n'est pas une meilleure recherche juridique—ce sont des flux de travail qui amplifient plutôt que remplacent le travail facturable. Points supplémentaires pour la défendabilité si les outils peuvent trouver un moyen de devenir multijoueurs (comme nous l'avons vu dans la comptabilité). Les incitations éclairent tout. Les produits qui ajoutent du levier ressemblent à du carburant pour fusée. Les produits qui réduisent les heures facturables ressemblent à un freinage brutal. Les pratiques du côté des plaignants, avec des honoraires de résultat, sont naturellement alignées : l'efficacité peut signifier plus de cas, plus d'opportunités, plus de bénéfices pour tout le monde. Harvey a réussi cela en se positionnant comme une amplification du levier, pas un remplacement. Et même avec une utilisation légère, sa réputation agit comme la gravité. Un cabinet signe, les autres prennent note. La marque devient le coin lorsque les incitations économiques sont désalignées. Les véritables effets de réseau de données, pour l'instant, restent insaisissables—les cabinets protègent leurs données avec ferveur. Mais des outils comme notre société de portefeuille Eve montrent comment les boucles de rétroaction peuvent fonctionner au sein d'un seul cabinet ou d'un créneau : plus de cas complétés, plus l'admission devient intelligente. Trois choses séparent le signal du bruit aujourd'hui : s'aligner sur les incitations des clients, gagner la confiance de la marque en tant que "choix sûr", et repenser les flux de travail pour être multijoueurs et de bout en bout. Le secteur juridique n'est pas figé. Le cas de base est des avocats menant des quêtes secondaires dans ChatGPT. Les futurs gagnants réussiront à percer le GTM, s'aligner avec les incitations et construire des produits qui se cumulent avec l'utilisation.