Divulguer l'usage de l'IA aux clients : la lettre de mission des consultants

Les cabinets de conseil devraient divulguer de manière proactive le recours à l'IA dans leurs lettres de mission, afin de préserver la confiance du client et de prévenir les litiges de facturation. Ce guide couvre les bases juridiques, l'affaire Deloitte Australie et une liste de contrôle en sept points pour rédiger votre clause de divulgation de l'IA.

Oui. Si votre cabinet utilise des outils d'IA pour rechercher, analyser, rédiger ou produire des diapositives pour un client, vous devez le dire dans la lettre de mission, et rappeler cet accord en une ligne sur la page de garde du livrable. La raison la plus forte n'est pas une obligation légale générale : pour la plupart des livrables de conseil privés, aucun texte unique ne vous impose d'étiqueter un travail assisté par IA, et cet article ne constitue pas un conseil juridique sur une mission particulière. La raison la plus forte, c'est la relation client. Les clients finissent de toute façon par découvrir l'usage de l'IA, et le dommage survient lorsqu'ils le découvrent à travers une erreur plutôt qu'à travers un accord que vous avez posé dès le départ.

Il est utile de distinguer trois choses souvent confondues. La divulgation de l'usage consiste à indiquer au client quelles tâches les outils d'IA ont réalisées. La responsabilité signifie que le cabinet reste entièrement responsable du contenu, quels que soient les outils qui l'ont produit. Le traitement des données consiste à être clair sur le lieu où les documents du client sont traités et sur leur éventuelle utilisation pour entraîner un modèle. Un client peut accepter un usage intensif de l'IA assorti d'une vérification rigoureuse, ou un usage léger sans vérification, mais presque aucun client n'accepte de le découvrir après coup.

• Divulgation de l'usage : quelles tâches les outils d'IA ont réalisées, convenu à l'avance.
• Responsabilité : le cabinet valide et reste responsable de chaque affirmation, quel que soit l'outil qui l'a produite.
• Traitement des données : où vont les documents du client, et si un modèle est entraîné sur ceux-ci.

L'illustration récente la plus claire de ce qu'est une découverte après erreur est l'affaire de 2025 opposant Deloitte Australie et le Department of Employment and Workplace Relations australien. Deloitte avait été mandaté en décembre 2024^[1] pour examiner le dispositif de contrôle ciblé de conformité du ministère, et a remis un rapport d'une valeur de 440 000 AUD. En août 2025, l'Australian Financial Review a rapporté que de multiples erreurs avaient été relevées, notamment des références et citations universitaires inexistantes. Le récit du Guardian ajoute une référence inventée à une décision de la Cour fédérale dans une affaire liée au dispositif robodebt, Deanna Amato v Commonwealth^[1].

Les conséquences ont suivi le schéma qui intéresse cet article. Deloitte a accepté un remboursement partiel des honoraires, et le ministère a confirmé que le cabinet rembourserait la dernière échéance prévue par son contrat. Une version révisée du rapport a été remise en ligne sur le site du ministère, et son annexe indiquait qu'une partie du travail avait impliqué l'utilisation d'un grand modèle de langage d'IA générative, une chaîne d'outils fondée sur Azure OpenAI GPT-4o, sous licence du ministère et hébergée sur son environnement Azure^[1]. Autrement dit, la divulgation est intervenue après que les erreurs ont été révélées publiquement, et non avant la remise du rapport.

Pour un cabinet de conseil, la leçon n'est pas que l'IA a causé les erreurs, ni qu'un remboursement était l'issue juridiquement requise. C'est que la divulgation figurait dans la version révisée, et qu'elle aurait été lue tout autrement si elle avait figuré dans la lettre de mission initiale. Un client qui a convenu à l'avance des tâches confiées à l'IA, et de la vérification que subit chaque chiffre, lit une erreur comme une défaillance de processus à corriger. Un client qui découvre un usage non divulgué de l'IA derrière une citation fabriquée y voit un abus de confiance, et les sénateurs comme les journalistes s'en mêlent.

Commençons par la position honnête : pour la plupart des livrables de conseil privés, aucun texte unique au Royaume-Uni, dans l'UE ou aux États-Unis n'impose à un cabinet de conseil de divulguer l'utilisation d'outils d'IA. Il s'agit d'une description du paysage général, et non d'un conseil juridique ; les spécificités de chaque mission, en particulier dans les secteurs réglementés et pour le secteur public, doivent être confirmées avec un conseil juridique.

Ce qui se rapproche le plus d'une règle de divulgation en Europe est d'une portée étroite. L'article 50 de l'AI Act européen fixe des obligations de transparence pour les fournisseurs et les déployeurs de certains systèmes d'IA, et son texte précise ce qui les déclenche^[2]. Il exige notamment que les personnes soient informées lorsqu'elles interagissent avec un système d'IA, que les contenus synthétiques audio, image, vidéo et texte soient marqués dans un format lisible par machine, et que les hypertrucages ainsi que certains textes générés par IA publiés dans le but d'informer le public sur des questions d'intérêt public soient signalés comme générés artificiellement. Cette dernière obligation ne s'applique pas lorsque le contenu a fait l'objet d'une relecture humaine ou d'un contrôle éditorial et qu'une personne ou une organisation assume la responsabilité éditoriale de la publication.

• L'article 50 vise des situations précises : l'interaction d'une IA avec des personnes, le marquage lisible par machine des contenus synthétiques, les hypertrucages et certaines publications de textes d'intérêt public.
• Il ne crée pas d'obligation générale d'étiqueter tous les documents professionnels assistés par IA.
• La relecture humaine assortie d'une responsabilité éditoriale est expressément pertinente pour l'obligation de divulgation relative aux textes d'intérêt public.

La réponse pratique consiste à convenir avec le client des conditions d'usage de l'IA avant le début des travaux, dans la lettre de mission, et à rappeler cet accord en une ligne sur la page de garde du livrable. Sept points suffisent. Traitez-les comme des sujets à convenir avec le client, et faites confirmer la rédaction finale de toute clause par un conseil juridique.

1. Périmètre d'usage de l'IA. Indiquez si des outils d'IA sont utilisés, et pour quelles tâches : recherche, rédaction, analyse, production de diapositives. Soyez assez précis pour que le client sache ce qui est assisté par machine et ce qui ne l'est pas.
2. Traitement des données. Indiquez où les documents du client sont traités, et s'ils servent à entraîner un modèle. C'est le point que les équipes juridiques et sécurité des clients lisent en premier.
3. Relecture humaine et validation. Décrivez la relecture que subit chaque livrable, et nommez la personne qui le signe. Assisté par IA ne veut pas dire non relu, et la lettre doit dire qui en est responsable.
4. Standard de vérification. Indiquez comment les chiffres et les citations sont vérifiés avant la remise, afin que le client connaisse le niveau d'exigence auquel le travail est soumis.
5. Honoraires. Indiquez comment les honoraires se rapportent au travail assisté par IA, afin que le client ne soit pas amené à supposer que l'efficacité de la machine doit simplement se traduire par une remise.
6. Maîtrise par le client. Donnez au client le droit de restreindre ou d'exclure l'usage de l'IA pour certains volets de travail, par exemple là où la sensibilité en matière de confidentialité est la plus forte.
7. Correction des erreurs. Indiquez comment les erreurs découvertes après la remise sont corrigées : qui est informé, dans quel délai, et si les versions corrigées sont rediffusées avec mention des modifications.

Deux habitudes font fonctionner la liste de contrôle en pratique. D'abord, la ligne en page de garde : une seule phrase sur le livrable lui-même, qui rappelle l'usage de l'IA convenu, afin que la divulgation voyage avec le document au lieu de ne vivre que dans un contrat signé par le service achats du client. Ensuite, la cohérence : la lettre de mission, la page de garde et le processus réel du cabinet doivent raconter la même histoire, car la liste de contrôle échoue si la lettre promet une vérification que le processus ne fournit pas.

Cet exemple est un cas hypothétique illustratif, et non une mission réelle, et aucun des chiffres qu'il contient ne représente des données réelles. Un cabinet de conseil de taille moyenne est mandaté par un client industriel qui évalue son entrée sur un marché européen. L'associé rédige le paragraphe de la lettre de mission consacré à l'IA à l'aide de la liste de contrôle en sept points.

1. Périmètre : la lettre indique que des outils d'IA sont utilisés pour la recherche documentaire, la structuration de l'analyse et la production d'une première version des diapositives, et que les conclusions de dimensionnement du marché et les recommandations sont élaborées et validées par l'équipe de mission.
2. Traitement des données : les documents du client sont traités dans l'environnement de la plateforme du cabinet, ne sont utilisés pour entraîner aucun modèle partagé, et l'équipe juridique du client reçoit la documentation du fournisseur sur le traitement des données avant le lancement.
3. Relecture et validation : chaque livrable fait l'objet d'une relecture par un associé nommément désigné, qui signe la présentation finale.
4. Vérification : chaque chiffre et chaque citation du livrable sont rattachés à une source avant diffusion, et les sources sont mises à la disposition du client sur demande.
5. Honoraires : la mission est facturée au forfait pour le livrable vérifié, et non au temps passé, de sorte que l'efficacité apportée par l'IA se reflète dans le prix convenu plutôt que dans un débat après la remise.
6. Maîtrise par le client : le client peut exiger que les outils d'IA ne soient pas utilisés sur le volet de travail portant sur ses propres données financières non publiées.
7. Correction des erreurs : les erreurs découvertes après la remise sont notifiées au sponsor du projet chez le client dans un délai convenu, et une version corrigée est diffusée avec mention des modifications.

La mention que le cabinet place en page de garde du livrable final tient en une ligne : « Préparé avec l'assistance de l'IA pour la recherche, la structuration de l'analyse et la rédaction des diapositives ; tous les chiffres et toutes les citations ont été vérifiés et relus par l'associé responsable de la mission, qui signe le livrable ; les documents du client n'ont servi à entraîner aucun modèle. » Dans ce cas hypothétique, le service achats du client accepte la clause dès le premier tour de commentaires, car elle répond aux questions qu'il aurait sinon dû poser.

Le cinquième point de la liste de contrôle mérite une section à part entière, car c'est sur les honoraires qu'un usage non divulgué de l'IA fait le plus de dégâts. Lorsque des clients pensent avoir payé des tarifs de services professionnels pour une rédaction produite par une machine, la réaction peut être publique et coûteuse. La question des honoraires est aussi celle où une découverte tardive fait le plus de mal : un client qui apprend l'usage de l'IA en examinant une facture traite chaque ligne comme une question de valeur, et pas seulement celles qui ont été assistées par machine. Le remède est une question d'ordre. Convenez du traitement des honoraires avant le début des travaux, et la question de savoir qui ou quoi a produit la première version n'aura jamais à être débattue à partir d'une facture.

Convenir du traitement des honoraires dans la lettre de mission change la conversation. Lorsque l'usage de l'IA est divulgué et que les honoraires sont fondés sur le livrable vérifié, le client paie pour un résultat : une analyse défendable, des sources vérifiées et le jugement d'un associé, et non pour des heures de frappe au clavier. La position de l'ABA pour les avocats américains va dans le même sens, en considérant le coût des outils d'IA comme un élément à expliquer à l'avance plutôt qu'à répercuter en silence^[3].

• Fondez les honoraires sur le livrable vérifié et le jugement qui le sous-tend, et non sur des heures que l'IA a comprimées.
• Expliquez à l'avance comment les coûts des outils sont traités, afin que le client consente plutôt qu'il ne découvre.
• Utilisez la divulgation pour justifier la relecture et la vérification qu'a subies le livrable, car c'est ce que le client achète réellement.

La liste de contrôle ci-dessus est plus facile à respecter lorsque la plateforme sur laquelle travaille le cabinet rend les engagements vérifiables. Decisity est une plateforme de conseil en stratégie nativement IA qui transforme un cahier des charges et des documents téléchargés en présentations prêtes pour le conseil, dans lesquelles chaque affirmation, chaque chiffre et chaque recommandation est traçable jusqu'à sa source, avec une piste d'audit complète de la conclusion jusqu'à la preuve. C'est cette traçabilité qui fait du quatrième point de la liste, le standard de vérification des chiffres et des citations, quelque chose que le cabinet peut démontrer à un client plutôt que simplement affirmer, et elle persiste, de sorte qu'une décision peut être réexaminée plus tard au regard des éléments sur lesquels elle reposait.

S'agissant du traitement des données, le deuxième point de la liste, les documents des clients ne sont pas utilisés pour entraîner des modèles partagés, et les données sont traitées avec une résidence des données en Europe. Decisity est conçu pour s'aligner sur l'AI Act européen et développé en cohérence avec les principes de contrôle ISO 27001 et SOC 2. Pour un cabinet qui rédige la clause IA de sa lettre de mission, ce sont le type d'engagements qui transforment le point (2) d'une promesse en une position vérifiable, et il vaut la peine de les confirmer par rapport à la documentation propre de la plateforme avant la signature de la lettre.

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