Anthropic déploie désormais un mécanisme de marquage lisible par machine des contenus produits par ses nouveaux modèles Claude. Cette évolution matérialise une exigence jusqu’ici largement invisible pour les utilisateurs : les contenus générés par une IA peuvent désormais embarquer une information technique sur leur provenance.
Pour les cabinets d’avocats et les directions juridiques, l’enjeu ne consiste pas à détecter systématiquement les documents « écrits par une IA ». Un watermark ne permet précisément pas de l’établir. L’enjeu est de maîtriser la chaîne technique des outils d’IA utilisés pour produire, transformer ou analyser des documents juridiques.
Qu’est-ce qu’un watermark ?
Un watermark, ou filigrane numérique, est un marqueur technique incorporé à un contenu afin de permettre sa détection par une machine.
Dans le cas de Claude, il ne s’agit pas d’une mention visible « généré par IA ». Pour les modèles compatibles, Anthropic indique intégrer un watermark imperceptible directement dans le texte généré. Il est conçu pour accompagner le texte lorsqu’il est copié-collé et peut subsister après certaines modifications.
Les modèles Claude lancés à compter du 2 août 2026 prennent en charge le marquage dès leur lancement. Anthropic travaille parallèlement à son extension aux modèles antérieurs.
Le dispositif est mis en œuvre au niveau du modèle. Pour les modèles compatibles, le watermark textuel s'applique donc non seulement dans l'interface Claude, mais également via Claude Platform (API), Claude Code, Claude Cowork, ainsi que lorsque ces modèles sont accessibles par certains fournisseurs cloud. Anthropic indique que le marquage s'applique mondialement, même si certaines plateformes, fonctionnalités ou certains formats peuvent ne pas prendre en charge tous les types de marquage.
Un watermark n’est pas une preuve d’auteur. Cette limite est essentielle dans un environnement juridique.
Anthropic précise elle-même qu’un marquage détecté constitue seulement un signal indiquant qu’un contenu peut avoir été traité par Claude. Il ne permet pas d’établir sa provenance complète.
Par ailleurs, l’absence de watermark détectable ne permet pas d’établir une origine humaine. Anthropic identifie plusieurs situations dans lesquelles le signal peut être absent ou devenir indétectable : (1) modèle antérieur au dispositif, (2) modification ou paraphrase importante, (3) traduction, (4) combinaison avec d’autres textes, (5) passage trop court ou (6) suppression des métadonnées d’un fichier.
Le watermark doit donc être traité comme un indice technique de provenance ou de traitement, jamais comme une preuve autonome de paternité humaine ou artificielle.
Cette distinction doit être intégrée aux procédures internes d’audit, de contrôle et, le cas échéant, d’analyse probatoire des documents. La base juridique est l’article 50 §2 de l’AI Act, applicable depuis le 2 août 2026.
Cette disposition impose aux fournisseurs de systèmes d’IA, y compris les systèmes d’IA à usage général générant des contenus synthétiques audio, image, vidéo ou texte, de veiller à ce que leurs outputs soient marqués dans un format lisible par machine et détectables comme ayant été générés ou manipulés artificiellement.
Les solutions techniques doivent être efficaces, interopérables, robustes et fiables dans la mesure où cela est techniquement possible, en tenant compte des spécificités et limites des différents contenus, des coûts de mise en œuvre et de l’état de la technique généralement reconnu.
AI Act n’impose pas une technologie unique. Son considérant 133 mentionne notamment les "watermarks", les "métadonnées", les "méthodes cryptographiques de provenance et d’authenticité", les "mécanismes de journalisation" ou encore les "empreintes numériques".
Il précise également que ces mécanismes peuvent être mis en œuvre au niveau du système ou du modèle d’IA, y compris au niveau d’un modèle d’IA à usage général. C’est précisément l’approche retenue par Anthropic.
L’article 50 §2 prévoit par ailleurs une exception lorsque le système remplit une fonction d’assistance pour la mise en forme standard ou lorsqu’il ne modifie pas substantiellement les données d’entrée fournies par le déployeur ou leur sémantique.
Anthropic indique avoir signé le Code of Practice relatif à la transparence des contenus générés par IA et présente son nouveau dispositif comme la mise en œuvre de ces engagements ainsi que de ses obligations juridiques.
Pourquoi les cabinets et directions juridiques sont concernés
L’obligation de marquage prévue à l’article 50 §2 pèse principalement sur le fournisseur du système d’IA. Elle ne crée donc pas, à elle seule, une obligation générale pour un avocat de watermarker ses consultations parce qu’il utilise un outil d’IA.
Son intérêt pratique pour les professionnels du droit est ailleurs.
Les modèles génératifs sont désormais intégrés dans des logiciels métiers, outils documentaires et LegalTechs. Un avocat peut utiliser une interface professionnelle sans nécessairement interagir directement avec le fournisseur du modèle qui intervient en arrière-plan.
La chaîne peut comprendre plusieurs niveaux :
cabinet ou direction juridique → LegalTech → infrastructure cloud → modèle d’IA → traitement ou génération → document final.
Le watermark révèle ainsi un enjeu plus large : la gouvernance d’un outil d’IA ne peut plus s’arrêter au seul éditeur avec lequel le cabinet ou l’entreprise contracte.
Elle doit couvrir, pour les usages qui le justifient, les principales dépendances technologiques susceptibles de traiter les données ou de contribuer aux outputs.
La première réponse doit être contractuelle : documenter la « chaîne IA »
Les contrats conclus avec les fournisseurs de LegalTech et de solutions d’IA devraient comporter, pour les traitements présentant des enjeux significatifs, une annexe de documentation de la chaîne IA.
Cette annexe devrait identifier :
-
les modèles d’IA utilisés ou susceptibles d’intervenir dans le service ;
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les fournisseurs de modèles et principaux sous-traitants techniques ;
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les catégories de données transmises aux différents composants ;
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les règles applicables à la conservation et à la réutilisation des données ;
-
l’utilisation éventuelle des données pour l’entraînement ou l’amélioration des modèles ;
-
les mécanismes de watermarking, de provenance ou de traçabilité appliqués aux outputs ;
-
les logs ou autres éléments permettant de reconstruire les traitements ;
-
les modalités de suppression et de restitution des données.
Ces informations permettent ensuite de conduire séparément les analyses requises en matière d’AI Act, de protection des données, de confidentialité, de sécurité et, pour l’avocat, de secret professionnel.
Contractualiser également les changements de modèles
La due diligence ne doit pas constituer une photographie figée au jour de la signature du contrat.
Les fournisseurs peuvent faire évoluer les modèles, infrastructures et sous-traitants utilisés pendant l’exécution du service.
Le contrat devrait donc prévoir une obligation d’information préalable en cas de modification substantielle de la chaîne IA susceptible d’affecter les conditions de traitement des données, la sécurité, les mécanismes de provenance ou les caractéristiques essentielles du service.
Pour les usages sensibles, cette information doit permettre au cabinet ou à la direction juridique de réévaluer le risque et les conditions d’utilisation du service avant d’étendre la nouvelle architecture aux traitements concernés.
La due diligence devient ainsi un mécanisme continu de gouvernance du fournisseur.
Conserver une traçabilité indépendante du watermark
Enfin, le cabinet ou la direction juridique ne doit pas dépendre du mécanisme de marquage d’un fournisseur pour reconstruire la production d’un document sensible.
Une traçabilité interne proportionnée au risque devrait permettre de conserver, selon les usages :
outil et version utilisés + nature de l’intervention de l’IA + sources déterminantes + version contrôlée + validation humaine finale.
Cette mesure ne découle pas directement de l’obligation de marquage prévue à l’article 50 §2. Elle constitue une mesure de gouvernance et de maîtrise du risque, particulièrement pertinente lorsque l’IA intervient dans une consultation, une analyse réglementaire, une opération transactionnelle, une investigation ou un autre travail juridiquement sensible.
Elle permet surtout de ne jamais faire dépendre la preuve du processus de production d’un document de la seule présence ou absence d’un watermark externe.
Ce que le watermark de Claude change réellement
Le watermark de Claude ne crée pas une obligation générale de signaler comme « rédigé par IA » tout document juridique ayant bénéficié d’une assistance algorithmique.
Il matérialise en revanche une évolution importante : la provenance des contenus générés par IA devient progressivement une composante technique des systèmes eux-mêmes.
Pour les cabinets d’avocats et directions juridiques, la conséquence opérationnelle est une évolution de la due diligence LegalTech.
La chaîne IA doit désormais être documentée contractuellement, ses modifications significatives doivent pouvoir être suivies et les productions sensibles doivent disposer d’une traçabilité interne indépendante des mécanismes de marquage du fournisseur.
La gouvernance ne s’arrête plus au logiciel utilisé par le juriste. Elle doit couvrir la chaîne technique qui traite les données et contribue effectivement à la production juridique.
Source : Anthropic, How Claude marks AI-generated content, 11 août 2026, disponible sur https://support.claude.com/en/articles/16266773-how-claude-marks-ai-generated-content
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