Présentation d'une nouvelle extension du Legal Agent Bench qui évalue les agents IA sur l'un des workflows juridiques les plus complexes : la due diligence en M&A.
Notre objectif avec Legal Agent Bench (LAB) est de créer et distribuer des environnements d'agents réalistes à grande échelle pour évaluer la capacité des agents à effectuer un travail juridique de bout en bout et soutenir la formation de modèles ouverts et la recherche sur les agents. Aujourd'hui, nous étendons LAB pour couvrir l'une des tâches juridiques les plus critiques : la due diligence en M&A.
La due diligence est au cœur de chaque fusion et acquisition, qui ont collectivement représenté environ 4,8 billions de dollars d'activité économique en 2025. Les coûts de due diligence se situent généralement entre 1 et 4 % de la valeur de la transaction, soit entre 50 et 200 milliards de dollars par an. Une grande partie de ces coûts est consacrée à l'examen d'une salle de données virtuelle (VDR), en parcourant systématiquement l'historique juridique et financier d'une entreprise pour identifier les risques, les atténuer et confirmer que la transaction répond aux attentes.
Pour développer les environnements LAB pour la due diligence, nous avons voulu nous concentrer sur l'émulation de la profondeur et de la complexité d'une véritable VDR. Cela nécessite de construire de nouveaux environnements d'évaluation qui augmentent à la fois la taille et la profondeur de l'évaluation. Les benchmarks historiques se sont soit concentrés en profondeur sur le raisonnement dans un contexte relativement limité, soit sur l'exécution de tâches étroites sur de grands ensembles de données. La due diligence exige d'un modèle qu'il fasse les deux : lire des centaines de documents pour identifier de nombreux risques de transaction indépendants.
LAB Diligence comparé aux principaux benchmarks dans toutes les disciplines en termes de taille d'environnement et de critères de validation indépendants par tâche.
Pour évaluer les modèles sur ce problème, nous avons créé plusieurs VDR synthétiques couvrant des milliers de documents et intégrant des problèmes couvrant les spécialités de due diligence, de la fiscalité aux transactions technologiques. Dans un environnement exemplaire, les agents reçoivent une VDR avec des dizaines de millions de tokens de contexte, les obligeant à trouver et corriger des dizaines de problèmes, leur travail étant validé par des centaines de critères de grille d'évaluation.
Dans le reste de cet article, nous expliquons à quoi ressemble la due diligence, comment LAB Diligence en émule un élément clé, et comment nous construisons des agents spécialisés pour aider à la réaliser.
À quoi ressemble la due diligence
Disons que vous voulez acheter une entreprise. Vous rencontrez ses dirigeants et parvenez à un accord approximatif sur quelques termes clés comme le prix, la forme de paiement et la confidentialité des négociations. Cet accord est consigné dans une term sheet de quelques pages. Au moment où la transaction a réellement lieu, cette term sheet est remplacée par un accord d'acquisition s'étendant sur des centaines de pages et détaillant les mécanismes de l'acquisition, les obligations des parties et ce qui se passe si les choses tournent mal. Le travail qui a façonné ces pages supplémentaires est la due diligence.
La due diligence et sa relation avec un accord d'acquisition.
Au cœur de la due diligence juridique, il y a deux parties. La première consiste à comprendre et attribuer une valeur précise à l'entreprise sous-jacente. La seconde consiste à répartir le risque d'acquérir, de combiner et d'intégrer l'entreprise avec succès. Ces deux tâches nécessitent de développer une compréhension de l'entreprise à partir de ses éléments fondamentaux : les contrats commerciaux, les accords de travail, le portefeuille de PI, les documents fiscaux et réglementaires, et autres accords juridiques qui établissent ses droits et ses passifs.
C'est là que la VDR entre en jeu. Après avoir accepté le principe de la transaction, les documents clés (souvent par centaines ou milliers) sont organisés par les parties et ajoutés à une VDR. Une fois ouverte, des équipes d'avocats représentant diverses spécialités travaillent systématiquement dans la VDR pour identifier les risques, les lacunes et les questions de suivi. Ce premier passage génère des demandes de suivi, des entretiens avec des personnes clés chez la cible, et des négociations supplémentaires sur la transaction et les divulgations ultérieures. Ces examens se déroulent à toute vitesse, les avocats travaillant régulièrement des semaines de cent heures pour comprendre tous les aspects de l'entreprise dans des délais serrés.
L'analyse qui en résulte est compilée dans un memorandum de due diligence. Ce memorandum influence les négociations finales et la planification sur :
- Prix de la transaction : Comment l'entreprise est réellement valorisée, car de nombreux problèmes juridiques identifiés lors de la due diligence peuvent avoir un impact sur cette valorisation
- Structure de la transaction : La nature de ce qui est acheté (actions ou actifs) et la forme de l'achat
- Déclarations, garanties et indemnités : Ce qu'un vendeur est tenu de garantir comme vrai et exact concernant l'entreprise et les risques qu'il est tenu de payer s'ils se matérialisent
- Annexes de divulgation : Les problèmes connus dont le vendeur est explicitement déchargé
- Conditions et consentements : Les consentements de tiers ou approbations réglementaires nécessaires à la clôture de la transaction
- Post-clôture : Comment les deux entreprises s'intègrent réellement en une nouvelle entité productive et les autres actions requises après la clôture
Une due diligence efficace ne consiste pas seulement à connaître l'entreprise sur le plan factuel. Il s'agit d'ajouter du jugement à ce dossier factuel pour comprendre ce qui crée réellement de la valeur pour l'entreprise, quels risques existent pour cette valeur, et comment négocier ces risques dans un accord final satisfaisant pour toutes les parties.
Construire une salle de données virtuelle
Les environnements de due diligence de LAB testent la capacité des agents à identifier et à traiter les problèmes à l'échelle de VDR réalistes. Par exemple, prenons la VDR de Sentinel Cloud Security, qui fait l'objet d'une due diligence pour une acquisition potentielle par Helios Cloud Holdings, dans le cadre d'une transaction librement inspirée de l'acquisition de Wiz par Google pour 32 milliards de dollars en termes de secteur, de taille de transaction et de type d'acquisition.
Le système de fichiers de la VDR pour l'acquisition synthétique Helios–Sentinel Cloud Security.
La VDR de Sentinel est un système de fichiers catégorisé par les types de documents clés nécessaires pour valider son activité. À travers ces catégories, on trouve plus de 3 500 documents allant des contrats commerciaux aux documents de litige. Collectivement, ces documents totalisent environ 45 millions de tokens de contexte. La due diligence nécessite à la fois d'agréger ces millions de tokens en une histoire cohérente sur Sentinel, puis d'identifier les problèmes dans ce contexte.
Ces problèmes peuvent être directs : un client clé peut avoir le droit de résilier un contrat en cas de changement de contrôle et aucun consentement à l'acquisition proposée n'a été obtenu. Il peut s'agir d'un fichier manquant : il n'y a aucune preuve que l'entreprise possède ou loue certains bureaux clés. Ou cela peut nécessiter un raisonnement à partir de plusieurs indices : l'entreprise a une vision risquée des licences copyleft qui risque d'exposer une partie de sa PI clé. Cette vision ne peut être découverte qu'en examinant un mélange de mémos de conseil produit, de spécifications techniques, et en adoptant un point de vue réfléchi sur la façon dont ils s'articulent sous les lois actuelles sur le droit d'auteur.
La quantité de contexte et la forme nécessaire pour le comprendre font de la due diligence un problème particulièrement difficile pour les agents actuels. Ils ne peuvent pas garder des dizaines de millions de tokens en contexte, et les stratégies de compaction orientées tâche les empêchent de former une image globale claire de la VDR. La perte d'information lors de la compaction signifie également que les problèmes subtils et multi-documents ne sont pas détectés, car leurs fils ne sont pas maintenus assez clairement pour que les modèles connectent les points. En pratique, ces problèmes fondamentaux sont aggravés par les biais des modèles de pointe en faveur de l'efficacité via la recherche par mots-clés et une stratégie de lecture sélective plutôt qu'un examen exhaustif des documents à grande échelle.
Autres VDR, les transactions réelles sur lesquelles elles sont modélisées (secteur, taille et type d'acquisition), et taille de l'environnement dans LAB Diligence.
Agents de due diligence
En pratique, la due diligence est résolue exactement par ce type de force brute : des dizaines d'avocats de divers domaines d'expertise qui examinent collectivement la VDR pendant des milliers d'heures. Différents spécialistes examinent le portefeuille de PI de la cible, ses accords de travail, ses plans d'actions et de rémunération, ses contrats commerciaux, et ses registres financiers et fiscaux. Les conclusions de chacun sont ensuite consolidées dans un memo de due diligence qui sert à façonner les conditions de la transaction et la stratégie de clôture.
Pour réussir la due diligence d'une VDR LAB, un ou plusieurs agents endossent tous ces rôles, identifiant les problèmes de manière holistique et rédigeant une première version du memo de due diligence. Ce memo est ensuite vérifié par rapport à une grille d'évaluation contenant les conclusions de référence et les recommandations pour chaque problème intégré dans la VDR.
L'environnement d'évaluation, le comportement de l'agent, la sortie et les critères de notation pour une tâche LAB Diligence.
Ces grilles d'évaluation nous permettent d'explorer des stratégies à la fois au niveau du cadre et du post-entraînement pour façonner efficacement des agents capables de s'engager dans la due diligence. Cela nécessite de résoudre de nouveaux problèmes techniques, notamment :
- Gestion du contexte : Les agents doivent lire et établir des liens entre des informations qui dépassent largement leur fenêtre de contexte. De nouvelles approches de mémoire et compaction sont nécessaires pour leur permettre d'analyser et de retenir efficacement les informations clés tout en identifiant et en traçant les risques.
- Examen exhaustif : La plupart des agents sont formés pour identifier la partie pertinente d'un grand espace de données, comme la fonction pertinente dans une base de code. Leur biais est de chercher efficacement, pas complètement. La due diligence nécessite d'inverser cette intuition et de leur apprendre à vérifier, et revérifier, chaque problème possible.
- Jugement contextualisé : Un changement de contrôle dans un contrat d'un million de dollars peut faire échouer une transaction, ou n'être qu'un inconvénient pour une autre. Les agents doivent apprendre quels problèmes comptent, à quel point ils comptent, pourquoi ils comptent, et comment les corriger au mieux.
Les agents capables de tout cela sont utiles pour la due diligence. Mais la due diligence est un sport d'équipe. Pour vraiment faire de la due diligence, un agent doit également être capable de (1) sourcer ses conclusions à des documents spécifiques et être capable de les expliquer ou de les défendre ; (2) communiquer clairement ses recommandations, y compris les approches alternatives lorsque plusieurs stratégies valides existent ; et (3) présenter le tout au bon niveau de détail pour les différentes parties prenantes.
Nous croyons que les agents apprendront à être des participants maximalement efficaces dans une équipe de due diligence de la même manière que les jeunes associés : grâce à des retours incisifs de la part de praticiens expérimentés. C'est pourquoi nos environnements de due diligence sont conçus non seulement pour la recherche, mais aussi comme un moyen sécurisé de collaborer avec les clients pour former des modèles en utilisant leurs retours. Nos clients sont ceux à qui l'on confie aujourd'hui des transactions de plusieurs milliards de dollars ; leurs agents seront ceux à qui l'on confiera ces mêmes transactions demain.
Prochaines étapes
Dans les semaines à venir, nous publierons nos recherches identifiant des stratégies pour des agents de due diligence efficaces et les premiers résultats sur un ensemble diversifié de VDR. Nous publierons également des extensions supplémentaires de LAB couvrant des tâches allant de la recherche d'entreprise à la formation de fonds, en passant par les enquêtes et la découverte.
En parallèle, nous travaillerons à faire passer ces mondes de la recherche à la production, en montrant comment les agents peuvent être améliorés grâce à des retours en langage naturel et en collaborant avec nos clients pour affiner des modèles personnalisés qui résolvent les problèmes difficiles comme ils le font.
Auteur : @ItsJulioPereyra
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