Harvey lance Tenet, son LLM juridique propriétaire

Harvey a présenté mardi Tenet, son premier modèle propriétaire destiné au travail juridique. Le LLM n’est toutefois pas encore opérationnel et la société ne donne pas de calendrier, tout en annonçant des recherches comparatives à venir. Entraîné à partir de Kimi K3 et de données juridiques synthétiques conçues avec des avocats, Tenet doit à terme réduire le recours aux modèles tiers et servir de base à des modèles internes chez les cabinets. Le déploiement s’inscrit dans « Harvey II », qui inclut une fonction de Mémoire pour appliquer des préférences métier à travers les tâches.

Tenet n’est pas en service et Harvey ne donne pas de date

Le nouveau modèle Tenet n’est pas encore opérationnel dans les produits de Harvey. L’entreprise ne précise pas à quelle échéance il le sera. Harvey affirme par ailleurs qu’elle publiera bientôt des recherches comparant Tenet à d’autres modèles sur des tâches juridiques. Gabe Pereyra n’a pas souhaité citer les cabinets d’avocats susceptibles de tester le système dans l’intervalle.

Harvey veut faire de Tenet un socle pour des modèles maison

Gabe Pereyra souhaite que Tenet serve de base pour permettre à des cabinets d’avocats d’entraîner leurs propres modèles. Harvey envisage de fournir ce socle et de laisser chaque cabinet l’adapter à ses méthodes, par apprentissage sur ses pratiques internes. L’entreprise parie que peu de cabinets lanceront de tels systèmes à partir de zéro. Selon Pereyra, un modèle entraîné au sein même d’un cabinet pourrait aider à libérer du savoir-faire jusque-là enfoui dans des pratiques et des documents. Présentée comme ouvrant la voie à ces usages, cette orientation déplacerait Harvey vers une activité plus proche de cabinets de services professionnels, où la technologie est configurée selon les spécificités de chaque client.

Le modèle s’appuie sur Kimi K3 et des cas juridiques synthétiques

Pour développer Tenet, Harvey a d’abord rassemblé des jeux de données conçus pour reproduire la logique employée par les avocats. L’entreprise a mobilisé des juristes, tant en interne qu’auprès de partenaires comme Mercor et Snorkel, pour élaborer des litiges fictifs et des dossiers de cas, puis procéder à l’évaluation des modèles sur leur aptitude à traiter ces situations. Ces données ont été utilisées pour entraîner une déclinaison de Kimi K3, un modèle open-source économique issu de la startup chinoise Moonshot, qui suscite de nombreux commentaires depuis sa sortie en juillet en raison de son rapport entre performance et coût. Tenet s’inscrit dans le cadre d’un projet plus vaste appelé Harvey II. Selon la responsable produit Anique Drumright, ce déploiement inclut une fonction de Mémoire qui enregistre les préférences de travail et permet aux agents d’appliquer ces instructions à travers différentes tâches.

Objectif déclaré: réduire les coûts et ajouter une option spécialisée

Harvey s’appuie aujourd’hui sur des modèles fournis par des acteurs comme OpenAI et Anthropic. Chaque appel à ces modèles via la plateforme implique un paiement au fournisseur, un poste de coût qui peut croître rapidement avec l’usage. Un modèle propriétaire performant pourrait permettre de traiter plus de requêtes en interne et de réduire ces frais, avec à la clé la possibilité d’améliorer les marges sans hausse de prix côté clients. Gabe Pereyra indique que la démarche répond à des considérations de coût mais aussi de qualité. Il rappelle que la société oriente déjà les tâches vers les modèles dont les compétences sont les plus adaptées et soutient que Tenet ajoutera une option ciblée sur les travaux juridiques qui comptent le plus pour les utilisateurs. Tenet est ainsi présenté comme conçu pour prendre en charge davantage de tâches juridiques sur des durées de plusieurs heures à plusieurs jours, avec un coût visé inférieur à celui des modèles tiers. Cette stratégie prolonge l’évolution d’une entreprise valorisée 11 milliards de dollars, bâtie initialement sur des modèles d’autres fournisseurs, et qui cherche désormais à prouver sa capacité à en créer un en propre.

Le marché attire aussi Anthropic, OpenAI, Google et Meta

La présentation de Tenet mardi intervient alors que les détenteurs des grands modèles généralistes ciblent le marché juridique. Anthropic a tenté de séduire les praticiens avec des plugins de révision et de rédaction, et OpenAI a recruté Jason Boehmig, fondateur d’Ironclad, pour piloter son approche du secteur. Google et Meta sont pressentis pour suivre. Dans ce contexte concurrentiel, Harvey a annoncé Tenet comme son premier modèle d’IA propriétaire.