Stocker les accords signés avec les métadonnées correctes, afin qu'ils puissent être retrouvés ultérieurement et que les durées puissent être surveillées. Cette tâche se retrouve chez les collaborateurs juridiques et les office managers, généralement dans un système de gestion des contrats ou un système de gestion documentaire. La question n'est pas de savoir si une technologie existe pour cela, mais si cette technologie peut effectuer la tâche de manière autonome ou seulement la soutenir.
L'archivage en lui-même est un travail relativement structuré : un contrat arrive, reçoit des champs tels que la partie, la date de début, la durée et le type de contrat, puis est stocké à un emplacement fixe. C'est exactement le genre d'action répétitive et basée sur des règles dans laquelle le rpa (robotic process automation) excelle. Un script peut ouvrir un pdf, reconnaître le texte, remplir les champs et placer le document dans le bon système, sans qu'un humain doive examiner chaque contrat individuellement.
Là où cela se complique, ce n'est pas l'action elle-même mais la responsabilité qui en découle. Les archives de contrats font souvent partie d'une obligation de conformité : une entreprise doit pouvoir démontrer quand un contrat a débuté, quel est le délai de résiliation et combien de temps il doit être conservé selon la loi ou les règles sectorielles. Cet axe de conformité obtient un score faible car les conséquences d'une erreur ne se manifestent pas au moment de l'archivage lui-même, mais seulement des mois ou des années plus tard, lorsqu'un contrat a été détruit à tort ou qu'une échéance a été manquée. C'est pourquoi il reste nécessaire de disposer d'un schéma de métadonnées fixe établi par des humains, et d'un lien avec la politique de délais de conservation de l'organisation. Sans ces deux conditions préalables, un système archive de manière ordonnée, mais pas de manière fiable.
Le volume constitue un troisième facteur. Dans une entreprise comptant quelques dizaines de contrats par an, un contrôle manuel reste gérable et l'automatisation apporte surtout du confort. Dans une entreprise comptant des centaines ou des milliers de contrats, pensez à une agence d'intérim ou un gestionnaire immobilier, le volume lui-même devient la raison d'automatiser : aucun humain ne peut suivre cela sans erreur sans assistance.
Une PME avec quinze contrats fournisseurs en cours peut très bien tenir ses archives manuellement dans un dossier avec un aperçu Excel. L'office manager connaît les contrats, les durées sont claires et le coût d'erreur d'un délai de résiliation manqué est limité. Dans une organisation avec des centaines de contrats de location, de travail ou de fourniture, la situation est différente : là, un schéma de métadonnées fixe n'est pas un luxe mais une condition pour garder les archives gérables, et le rpa est un outil réel pour saisir les nouveaux contrats de manière cohérente.
Le changement ne réside pas dans le remplacement du collaborateur juridique ou de l'office manager, mais dans le déplacement de leur temps. Là où ils saisissent actuellement des contrats dans un système, ils peuvent se concentrer sur les contrats qui ne correspondent pas au schéma standard, sur les exceptions, et sur la conception de la politique elle-même. Cela s'inscrit dans une tendance plus large : l'IA reprend le travail de saisie, les humains conservent l'évaluation et la responsabilité.
Ce changement est lié à des tâches voisines. L'archivage lui-même a peu de valeur si l'on ne se penche pas également sur ce qui se passe après le stockage : si l'IA peut surveiller les renouvellements de contrats et les délais de résiliation, si un calendrier de conformité avec échéances peut être tenu à jour dès que les métadonnées ont été correctement enregistrées, et comment les délais de conservation sont appliqués et les documents détruits à la fin du cycle de vie d'un contrat. Ce ne sont pas des questions isolées : l'archivage est la première étape d'une chaîne qui ne fonctionne pleinement que si chaque étape utilise les mêmes métadonnées et les mêmes règles.
Dans les entreprises disposant d'un nombre clair et restreint de types de contrats et d'un système existant, l'automatisation de l'archivage progresse relativement vite : le schéma de métadonnées est facile à établir et la solution rpa peut être mise en place rapidement. Dans les entreprises avec de nombreux types de contrats différents, des modèles variables ou aucune politique de délais de conservation établie, cela prend plus de temps, non pas parce que la technologie en est incapable, mais parce que les conditions préalables ne sont pas encore réunies. Cela vaut aussi hors du service juridique : dans les secteurs à forts flux documentaires, comme on peut le constater dans ce que l'IA peut reprendre dans le secteur du transport, la même dépendance à la structure et à la réglementation traverse différents types de documents.
Quiconque met en œuvre ce changement au sein d'une organisation ferait bien de se pencher aussi sur la manière d'en discuter en interne. Lors d'un déplacement de tâches auparavant effectuées par des humains, des exigences légales spécifiques en matière de participation des salariés s'appliquent ; voir informer le comité d'entreprise sur l'IA pour ce qui s'y rattache au minimum. Cet article ne constitue pas un conseil en ressources humaines ni un fondement pour une décision relative à des postes ; il décrit uniquement quelle partie du travail d'archivage est aujourd'hui techniquement transférable.
Le fait de savoir si l'archivage des contrats est transférable en grande partie dans votre organisation dépend du nombre de contrats, de la mesure dans laquelle un schéma de métadonnées existe déjà et du degré de précision de la politique de délais de conservation. Un bon point de départ consiste à examiner combien des heures actuelles sont consacrées au travail de saisie et combien aux exceptions et à l'évaluation. Le quickscan gratuit de FTE TO AI en donne une première indication : douze questions, sans compte, avec une indication de la part des heures dans ce profil de travail qui peut être reprise aujourd'hui par l'IA. Le scan de travail complet, qui examine plus en profondeur les tâches individuelles au sein d'une organisation, est encore en construction.
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