Intelligence Artificielle et Privilège Juridique : Enseignements des Décisions Heppner et Warner

AI et Privilège Juridique : Leçons des Décisions Heppner et Warner aux États-Unis

Deux décisions récentes des tribunaux fédéraux américains ont produit des résultats remarquablement différents sur la question de savoir si les matériaux générés à l’aide d’outils d’IA sont protégés par le privilège ou la doctrine du travail produit. Ces deux affaires impliquaient des individus ou des organisations s’appuyant sur des plateformes d’IA grand public, plutôt que sur des conseils juridiques, pour développer des stratégies de litige ou préparer des documents juridiques. Ces arrêts mettent en lumière un paysage juridique émergent et incertain dans lequel les organisations ne peuvent pas supposer que les interactions avec l’IA seront traitées comme confidentielles ou privilégiées.

Contexte

Heppner : L’utilisation de l’IA crée un risque pour le privilège

Dans l’affaire United States v. Heppner (S.D.N.Y. 17 février 2026), le juge Jed S. Rakoff a décidé que les documents générés par un accusé criminel utilisant l’outil d’IA grand public d’Anthropic, Claude, n’étaient pas protégés par le privilège ou la doctrine du travail produit. L’accusé, un ancien PDG faisant face à des accusations de fraude boursière et de fraude électronique, avait utilisé la plateforme d’IA pour organiser des informations et développer des stratégies de défense après avoir reçu des citations à comparaître devant un grand jury. Il a créé 31 documents générés par l’IA qui ont ensuite été partagés avec son avocat. Lorsque des agents gouvernementaux ont exécuté un mandat de perquisition et saisi ces documents, le tribunal a ordonné leur divulgation, affirmant que la « nouveauté » de l’IA « ne signifie pas que son utilisation ne soit pas soumise à des principes juridiques de longue date ».

Le tribunal a noté que le privilège avocat-client est attaché aux communications (1) entre un client et son avocat, (2) qui sont destinées à être, et en fait sont, gardées confidentielles, et (3) faites dans le but d’obtenir ou de fournir des conseils juridiques. Le tribunal a constaté que les documents d’IA en question manquaient d’au moins deux, sinon de tous, de ces éléments.

Concernant l’élément de confidentialité, le juge Rakoff a raisonné que les documents d’IA n’étaient pas confidentiels, non seulement parce que Heppner communiquait avec une plateforme d’IA tierce, mais aussi en raison de la politique de confidentialité écrite de la plateforme. Notamment, la politique d’Anthropic stipule explicitement que la plateforme collecte et utilise ces données à ses propres fins et se réserve le droit de divulguer ces données à un certain nombre de « tiers », y compris « les autorités réglementaires gouvernementales ».

La Décision Warner : Une Approche Contraste

À peu près au même moment que le jugement Heppner, un tribunal fédéral du Michigan a atteint une conclusion qui pourrait être en tension avec Heppner concernant la protection des matériaux générés par l’IA contre la découverte. Dans l’affaire Warner v. Gilbarco, Inc. (E.D. Mich. 10 février 2026), un litige civil en matière d’emploi, les défendeurs ont demandé la production de tous les documents concernant l’utilisation par la plaignante d’outils d’IA tiers (y compris ChatGPT) dans sa poursuite. Le tribunal a rejeté cette demande, soulignant que la plaignante, qui se représentait elle-même, avait droit à une protection en vertu de la « doctrine du travail produit », rendant les matériaux non découvrables.

Le tribunal dans Warner a raisonné que l’utilisation d’outils d’IA pour préparer des documents juridiques est analogue aux activités protégées par le travail produit traditionnel. Critiquement, le tribunal a rejeté l’argument selon lequel l’utilisation d’IA générative constituait une renonciation à la protection du travail produit, affirmant que « ChatGPT (et d’autres programmes d’IA générative) sont des outils, pas des personnes, même s’ils peuvent avoir des administrateurs quelque part en arrière-plan ». Le tribunal a souligné que la renonciation à la protection du travail produit nécessite une divulgation à un adversaire ou d’une manière susceptible d’atteindre les mains d’un adversaire, ce qui n’est pas le cas lors de l’utilisation d’un outil d’IA.

Leçons Clés des Deux Décisions

Les outils d’IA ne sont pas des avocats. Les deux tribunaux ont convenu que les communications avec des plateformes d’IA ne peuvent pas, à elles seules, établir le privilège avocat-client. Il n’existe pas de relation avocat-client et les plateformes d’IA déclinent généralement expressément qu’elles ne fournissent pas de conseils juridiques.
IA grand public et confidentialité : un paysage divisé. Selon Heppner, les plateformes d’IA grand public qui se réservent le droit de collecter les entrées des utilisateurs, de former des modèles sur les données soumises et de divulguer des informations à des tiers détruisent toute attente raisonnable de confidentialité. En revanche, le tribunal Warner a caractérisé les plateformes d’IA générative comme des outils plutôt que comme des personnes, soutenant que la divulgation à un outil d’IA ne constitue pas une renonciation au privilège.
Le privilège ne peut pas être appliqué rétroactivement. Le partage de documents générés par l’IA non privilégiés avec un avocat après leur création ne les transforme pas en matériaux privilégiés. La confidentialité doit exister au moment de la création.
Protection du travail produit : L’implication de l’avocat compte. Dans Heppner, l’absence d’implication de l’avocat dans la création de matériaux générés par l’IA a été fatale à la revendication de travail produit de l’accusé. En revanche, dans Warner, le tribunal a étendu la protection du travail produit aux matériaux d’IA de la plaignante, soulignant que ces matériaux reflètent les impressions mentales et la stratégie de litige du plaideur.
Les interactions avec l’IA peuvent être des ESI découvrables. Sous Heppner, les tribunaux peuvent traiter les invites, les sorties et les journaux d’activité de l’IA comme des informations stockées électroniquement ordinaires (ESI) soumises à la découverte.
Heppner : une pente glissante ? Les plaideurs cherchant à tirer parti du raisonnement du tribunal dans Heppner pourraient rencontrer des défis en raison des portes ouvertes potentielles que ce raisonnement pourrait créer pour toute communication numérique.
La gouvernance reste le différenciateur. Les plateformes d’IA de qualité entreprise avec des protections de confidentialité contractuelles peuvent présenter une analyse différente.

Approches Émergentes : Comprendre la Divergence

Les décisions Heppner et Warner révèlent que les tribunaux n’approchent pas uniformément les questions de privilège liées à l’IA. Plusieurs facteurs expliquent cette divergence :

La Nature de l’IA elle-même. Les tribunaux ont divergé fondamentalement sur la question de savoir si l’IA doit être considérée comme un tiers capable de recevoir des divulgations qui détruisent la confidentialité.
Attentes de confidentialité. Dans Heppner, l’accent mis sur les conditions de service de la plateforme a été critiqué pour son potentiel à s’étendre à pratiquement tous les services basés sur le cloud.
Travail produit et statut de représentation. Warner a étendu la protection du travail produit aux matériaux générés par l’IA d’un plaideur se représentant lui-même.
Orientation politique. Warner reflète la préoccupation que l’obligation de divulguer des matériaux générés par l’IA annulerait la protection du travail produit dans presque tous les environnements de rédaction modernes.

Pertinence pour le Canada : Leçons des Deux Approches Divergentes

Les arrêts Heppner et Warner offrent des leçons importantes pour les Canadiens naviguant dans le paysage juridique évolutif de l’IA générative. Bien que la doctrine de privilège canadienne diffère du droit américain, les principes fondamentaux de confidentialité et les exigences de privilège sont fondamentalement similaires. La divergence entre ces deux décisions signale que les tribunaux luttent encore pour appliquer des cadres juridiques traditionnels à l’IA générative.

Conseils Pratiques pour les Organisations Canadiennes

Étant donné la nature incertaine de la loi, les organisations canadiennes devraient adopter une approche conservatrice à l’utilisation de l’IA en supposant que les interactions avec l’IA peuvent être découvrables. Pour atténuer les risques et maximiser les chances de protection de privilège et de confidentialité, les organisations devraient mettre en œuvre les mesures suivantes :

Gouvernance de l’IA : Établir des politiques internes sur l’IA interdisant l’utilisation par les employés d’IA de consommation pour des travaux juridiquement sensibles.
Accès provisionné : Fournir aux employés des outils de qualité entreprise avec des garanties de confidentialité contractuelles.
Exigences de supervision par l’avocat : Mandater que toute utilisation de l’IA pour des tâches juridiques adjacentes soit supervisée par le département juridique.
Préparation à la découverte électronique : Aborder les données générées par l’IA dans les accords ESI.

En mettant en œuvre ces mesures, les organisations peuvent réduire les risques associés à l’utilisation de l’IA tout en tirant parti de son potentiel pour améliorer l’efficacité et la productivité de manière conforme aux lois en vigueur.