Lauren Rothrock, Directrice produit chez Litify – Série d’interviews

Lauren Rothrock, Directrice produit chez Litify, dirige la stratégie produit et l’innovation pour l’entreprise alors qu’elle étend son utilisation de l’intelligence artificielle et de l’automatisation à travers les flux de travail juridiques. Elle a rejoint Litify en 2023 après avoir été Vice‑présidente de la stratégie & innovation chez Insight Partners, où elle a travaillé avec des entreprises technologiques sur la croissance et les initiatives stratégiques. Auparavant, Rothrock a passé plus de six ans chez TravelClick, progressant à travers des rôles de direction produit avant de devenir Vice‑présidente et Directrice générale des solutions Web et vidéo. Son parcours comprend également la stratégie et la planification financière chez The Leading Hotels of the World ainsi que le travail bancaire et des marchés de capitaux chez PwC, lui offrant une expérience couvrant le développement produit, la stratégie technologique, la finance et les logiciels d’entreprise.

Litify est une société de technologie juridique fondée en 2016 qui propose une plateforme native IA pour les cabinets d’avocats et les services juridiques d’entreprise. Construite sur une infrastructure cloud d’entreprise incluant Salesforce, la plateforme regroupe la gestion des dossiers et des affaires, les documents, la prise en charge, l’analyse, la facturation, l’automatisation des flux de travail et l’IA dans un environnement unifié. Litify a de plus en plus positionné sa technologie comme une « Plateforme d’action », conçue non seulement pour stocker les données juridiques mais aussi pour les utiliser afin d’initier et d’exécuter des flux de travail. Son Litify Agentic Case Expert (ACE) sert de couche IA agentique capable d’analyser le contexte d’un dossier, d’identifier les risques et les opportunités, et d’accomplir des tâches à plusieurs étapes dans des domaines tels que la prise en charge, les litiges, l’analyse de politiques, le suivi de traitements et la préparation de demandes.

Votre carrière vous a conduit du secteur bancaire et des marchés de capitaux chez PwC, à la direction produit chez TravelClick, puis à la stratégie et à l’innovation chez Insight Partners, et aujourd’hui à la direction produit chez Litify. Comment ces différentes perspectives ont‑elles façonné votre façon de concevoir et de déployer des produits d’IA pour des industries hautement réglementées et à enjeux élevés ?

Commencer ma carrière en tant que CPA m’a inculqué un profond respect pour l’éthique, la conformité et la rigueur, qui reflètent directement le monde juridique, ce qui rend très naturel pour moi de développer des technologies pour des industries à enjeux élevés et réglementées. Au fond, ma force en gestion de produit réside à poser les bonnes questions, à écouter attentivement les points de douleur des clients et à créer des solutions qui résolvent leurs défis opérationnels les plus complexes. L’avènement de l’IA a rendu ce travail exponentiellement plus passionnant, permettant à mon équipe d’aborder ces points de douleur à forte valeur ajoutée plus rapidement et plus efficacement tout en maintenant une gouvernance stricte à chaque étape.

Litify décrit ACE comme allant au-delà d’un assistant IA traditionnel pour devenir un agent capable de comprendre le contexte et d’agir. Du point de vue produit et technique, qu’est‑ce qui distingue réellement un système véritablement agentique d’un chatbot sophistiqué avec des intégrations de flux de travail ?

En termes simples, tout se résume aux capacités de lecture‑écriture : que peut lire l’agent et que peut‑il écrire ?

Nous avons intégré Litify ACE directement à notre plateforme afin que son accès en lecture corresponde à celui de l’utilisateur. Si un utilisateur peut voir le détail d’un dossier, un document ou des données inter‑dossiers, ACE peut également les lire. Mais nous avons également étendu cela au-delà de Litify. Grâce à des partenariats et aux MCP (Model Context Protocol), ACE se connecte à des systèmes comptables externes, à des bases de connaissances juridiques et à des dépôts de documents tiers pour obtenir une vue complète du contexte. En outre, nous avons superposé des capacités avancées de grands modèles de langage (LLM) et formé le système aux côtés d’experts juridiques afin d’intégrer directement l’intelligence du domaine juridique dans l’expérience.

Ce qui fait que ACE passe d’un simple chatbot à un véritable agent, c’est la capacité d’écriture. Il ne se contente pas de rester dans une barre latérale à offrir des conseils ; il peut saisir des données, créer de nouveaux objets, mettre à jour des champs et exécuter des flux de travail à plusieurs étapes comme un membre de votre équipe. Par exemple, ACE peut examiner une facture entrante par rapport aux directives de facturation et agir en conséquence, suivre l’avancement d’un client dans son plan de traitement et envoyer automatiquement une mise à jour par SMS ou e‑mail, ou même lancer un appel pour lui rappeler un rendez‑vous à venir. Puisqu’ACE possède des capacités complètes de lecture‑écriture intégrées nativement dans l’ensemble de l’écosystème Litify, il dépasse le simple chat et fait réellement progresser les flux de travail juridiques de bout en bout.

Avec la dernière évolution d’ACE, le système peut raisonner sur l’ensemble des portefeuilles de dossiers plutôt que d’être limité à une affaire individuelle. Quelles nouvelles capacités deviennent possibles lorsqu’un agent IA peut comprendre les schémas, les risques et les opportunités à travers des milliers de dossiers simultanément ?

C’est la différence entre ACE qui agit comme un membre de l’équipe exécutant des tâches en votre nom et ACE qui agit comme un partenaire de réflexion stratégique.

Lorsqu’un agent peut analyser les données sur l’ensemble de votre portefeuille — ou sur chaque affaire à laquelle un utilisateur spécifique a accès — vous pouvez commencer à poser des questions beaucoup plus approfondies et de haut niveau. Par exemple, vous pouvez demander à ACE d’évaluer les résultats potentiels et de générer des prévisions de dossiers. Parce que tant de données contextuelles sont alimentées dans l’IA, elle peut s’appuyer sur les performances passées pour vous fournir des informations prédictives, créer des ensembles de dossiers comparables (comps) et estimer où une nouvelle affaire est susceptible de se situer en se basant sur des dossiers historiques similaires.

Pour un propriétaire de cabinet ou un responsable opérationnel, le raisonnement à l’échelle du portefeuille modifie également la façon dont vous gérez les ressources et l’exposition. Vous pouvez demander : « Quels membres de l’équipe sont sur‑ou sous‑utilisés en ce moment, et comment devrions‑nous redistribuer les dossiers pour équilibrer la charge de travail ? » ou « En nous basant sur nos résultats historiques, qui est le meilleur collaborateur ou co‑counsel pour ce nouveau dossier à enjeux élevés ? » Vous pouvez également demander à ACE d’effectuer des analyses de risque à l’échelle du portefeuille — en identifiant où se situe l’exposition à travers des milliers de dossiers, en expliquant pourquoi, et en faisant remonter les prochaines étapes recommandées.

Au‑delà de la stratégie et des prévisions, le contexte à l’échelle du portefeuille libère une vitesse opérationnelle massive. Un avocat d’équipe pourrait demander à ACE de faire apparaître chaque dossier où un client n’a pas été contacté depuis 30 jours. Au lieu de simplement générer une liste passive, ACE peut rédiger et envoyer des messages de suivi personnalisés et contextuels à tous ces clients en fonction de l’étape spécifique de leur affaire. Ou bien, vous pourriez demander à ACE d’identifier chaque affaire active impliquant un prestataire médical ou un fournisseur spécifique et de créer automatiquement des tâches de suivi pour l’ensemble de ce groupe en une fois. Cela fait passer la gestion du cabinet d’une vérification réactive à une exécution proactive à l’échelle du portefeuille.

L’IA d’entreprise est finalement limitée par le contexte auquel elle peut accéder. Comment Litify relève‑t‑il le défi de donner à ACE l’accès à l’information répartie sur des systèmes tels qu’iManage, Google Drive et SharePoint sans obliger les organisations à centraliser ou dupliquer toutes ces données ?

La plupart de nos clients s’appuient sur le système de gestion documentaire intégré de Litify, Docrio. Pour cette raison, ACE a été conçu pour être entièrement, nativement intégré à Docrio dès le départ. Lorsque vos données de dossiers et votre gestion documentaire résident dans le même environnement natif, la profondeur du contexte et l’actionabilité en lecture‑écriture que vous obtenez sont incomparables.

Cela dit, nous savons qu’une partie de nos clients d’entreprise utilise des dépôts externes comme iManage, Google Drive ou SharePoint. Nous ne voulions pas contraindre ces organisations à entreprendre d’énormes projets de migration ou de duplication de données simplement pour exploiter l’IA agentique. À la place, nous avons développé des intégrations du Model Context Protocol (MCP) directement avec ces systèmes tiers. Cela permet à ACE de se connecter à ces environnements externes à la volée, de récupérer le contexte documentaire nécessaire et de l’intégrer immédiatement dans le flux de travail.

Bien qu’une configuration native avec Docrio vous offre les capacités de lecture‑écriture les plus profondes et les plus serrées, l’utilisation de notre architecture MCP pour les dépôts externes fournit toujours une expérience fluide et très puissante — et elle surpasse largement la recherche documentaire traditionnelle et déconnectée.

Les autorisations deviennent particulièrement complexes lorsqu’un agent IA opère à travers plusieurs dépôts et applications. Comment garantissez‑vous qu’ACE hérite et respecte les contrôles d’accès déjà établis pour les utilisateurs individuels, les documents et les dossiers ?

Litify est construit nativement sur Salesforce, et une grande partie de notre plateforme repose sur les API de Salesforce — ainsi la gouvernance, la sécurité et la granularité des autorisations font partie de notre ADN.

Nous avons développé Litify ACE pour reproduire et appliquer chaque modèle d’autorisation et de sécurité spécifique et détaillé configuré dans Salesforce. Lorsqu’un utilisateur interagit avec ACE, l’agent hérite dynamiquement des limites d’autorisation exactes de cet utilisateur. Si un utilisateur n’a pas d’autorisation explicite pour voir un dossier, un champ ou un document précis, ACE ne peut tout simplement pas lire, traiter ou agir sur ces données pour lui. C’est un domaine où Litify est absolument leader du marché. Les équipes juridiques d’entreprise ne peuvent pas se permettre de fuites de données entre dossiers ou rôles, et notre héritage natif des autorisations d’entreprise offre aux cabinets une tranquillité d’esprit.

À mesure que les agents passent de la génération de réponses à l’exécution de flux de travail multi‑étapes, les conséquences d’une décision incorrecte deviennent plus importantes. Comment déterminez‑vous quelles actions ACE peut entreprendre de façon autonome et où la révision ou l’approbation humaine doit rester obligatoire ?

La réponse courte est que Litify place ce contrôle directement entre les mains de nos clients — ils décident exactement où il y a un humain dans la boucle et où un agent peut fonctionner de façon autonome.

Au‑delà d’un simple choix binaire entre automatisation totale et révision humaine, nos clients peuvent configurer des garde‑fous spécifiques, tels que des seuils financiers ou de risque. Par exemple, nous disposons d’un agent qui gère les ajustements de factures lorsque des lignes sont contestées. Un cabinet peut choisir si cet agent se contente de suggérer une recommandation à un responsable de facturation humain ou s’il exécute directement l’ajustement. Mais même s’ils activent l’exécution autonome, ils peuvent définir un seuil monétaire — en indiquant que l’agent peut ajuster automatiquement les éléments contestés en dessous de 500 $, tandis que tout ce qui dépasse ce montant nécessite une validation humaine. Il s’agit de donner aux cabinets la flexibilité d’équilibrer vitesse et productivité avec leur propre tolérance au risque.

La confiance est particulièrement importante dans les environnements juridiques, où les professionnels doivent comprendre la base d’une recommandation générée par l’IA. Quels types de citations, de traces de preuves, d’historiques d’actions ou d’autres mécanismes de vérification estimez‑vous nécessaires pour les systèmes d’IA d’entreprise ?

À moins qu’un fait ne soit complètement omniprésent, chaque donnée utilisée par l’IA doit être clairement citée. ACE fournit des liens et des citations en ligne précis jusqu’au champ, au document ou au numéro de page spécifique, ainsi que des liens directs vers les autorités juridiques officielles lorsqu’il s’agit de jurisprudence. Pour garantir la transparence des actions effectuées, nous nous intégrons parfaitement à la chronologie d’activité principale de Litify, qui enregistre chaque document enregistré, chaque tâche mise à jour ou chaque message envoyé ou reçu dans le cadre d’une affaire. Nous avons ajouté une persona d’agent ACE dédiée à cette chronologie, afin que les utilisateurs puissent voir une piste d’audit complète et horodatée de chaque action autonome effectuée par l’IA, côte à côte avec le travail de leurs coéquipiers humains.

L’une des promesses de l’IA agentique est que les utilisateurs n’aient pas à devenir des ingénieurs experts en prompts. Comment concevoir un agent capable d’inférer ce qui doit se passer à partir de l’affaire sous‑jacent, du flux de travail et du contexte organisationnel, plutôt que d’exiger qu’un utilisateur l’instruise explicitement à chaque étape ?

Nous ne pourrions pas être plus d’accord — les professionnels du droit ne devraient pas devoir devenir des ingénieurs en prompts pour tirer de la valeur de l’IA.

Comme Litify est fondamentalement un moteur de flux de travail, ACE comprend nativement l’ensemble du cycle de vie d’une affaire — y compris le type de dossier, la valeur estimée, l’étape actuelle, les membres d’équipe assignés, les communications récentes et les documents sous‑jacent. Il utilise ce contexte riche pour prendre automatiquement des décisions intelligentes et localisées, plutôt que de dépendre d’un utilisateur qui lui fournirait manuellement les détails de contexte dans une boîte de dialogue.

Pour rendre l’interaction avec ACE sans effort, nous avons créé une Bibliothèque de compétences. ACE est livré prêt à l’emploi avec des \”skills\” préconfigurés — qui sont essentiellement des prompts élaborés par des experts, complexes, adaptés à des domaines juridiques spécifiques, aux étapes d’un dossier et aux personas d’utilisateurs. Les utilisateurs n’ont pas à rédiger des prompts à partir de zéro ; ACE fait apparaître dynamiquement la compétence adéquate au moment opportun en fonction de leur position dans le flux de travail. De plus, les administrateurs du cabinet peuvent personnaliser cette bibliothèque afin de standardiser les meilleures pratiques à l’échelle de l’organisation, et les utilisateurs avancés peuvent enregistrer leurs propres prompts réussis dans la bibliothèque pour une utilisation future.

Comment les clients de Litify mesurent-ils si l’IA agentique apporte réellement de la valeur ? Au‑delà du temps économisé, observez‑vous les organisations évaluer des indicateurs tels que le débit des dossiers, la cohérence, l’identification des risques, les temps de réponse ou la qualité des résultats ?

Pour nos clients — certains des cabinets d’avocats à la croissance la plus rapide du secteur — le critère ultime se résume à réduire le temps passé au bureau et à augmenter le débit. Parce que Litify ACE automatise les flux de travail pour faire avancer les affaires, les cabinets peuvent augmenter leurs revenus plus rapidement sans devoir augmenter indéfiniment leurs effectifs.

Au‑delà du débit global, nous constatons que la valeur est mesurée de plusieurs manières distinctes :

• Impact direct sur le résultat net : par exemple, nous avons entendu à plusieurs reprises que ACE a découvert un aperçu de dossier négligé si précieux qu’il a couvert le coût d’une année entière de la solution en une seule action.

• Économies de temps radicales : par exemple, la rédaction de documents qui prenait auparavant 1,5 heure ne dure plus que 10 minutes pour l’un de nos cabinets en Floride.

• Meilleurs points de contact avec les clients : les cabinets résolvent davantage de dossiers avec le même personnel tout en améliorant considérablement la communication avec les clients. Au lieu de passer des heures bloqués dans des tâches administratives manuelles, les équipes juridiques restent en contact plus étroit avec les clients tout au long de leurs affaires, ce qui génère une satisfaction globale plus élevée et un meilleur élan des dossiers.

En regardant au‑delà de la technologie juridique, voyez‑vous la transition des systèmes d’enregistrement vers des systèmes d’action pilotés par l’IA devenir un changement plus large dans les logiciels d’entreprise ? Selon vous, à quoi ressembleront les applications d’entreprise d’aujourd’hui une fois que les agents autonomes seront une couche standard au sein des flux de travail métier ?

Chez Litify, nous avons déjà constaté que 10 à 20 % de notre clientèle adopte nos solutions d’IA, et cette croissance s’est produite de façon remarquablement rapide. Bien que nos produits soient, bien sûr, parmi les meilleurs du marché, je pense que cela montre à quel point les clients sont avides d’une IA native intégrée directement à leur plateforme d’action principale.

Pourquoi les clients exigent‑ils une IA native dans leur plateforme d’action ? Cela se résume à deux grandes raisons : 1) la fatigue des solutions ponctuelles. Les organisations peinent avec des solutions d’IA autonomes. Les utilisateurs résistent à l’adoption d’outils qui nécessitent des identifiants séparés, des interfaces isolées et des flux de travail fragmentés. L’IA ne crée de la valeur que lorsqu’elle vit directement dans la plateforme où le travail quotidien a déjà lieu. 2) Plus important encore, l’IA est la plus efficace lorsqu’elle dispose d’un accès complet en lecture‑écriture au moteur de flux de travail principal. Un système d’enregistrement ne peut réellement se transformer en système d’action que si l’ensemble de données de base et les flux de travail sont déjà intégrés à la plateforme. L’IA est une couche d’intelligence qui doit fonctionner à travers les opérations existantes, et non à leur place. Les agents autonomes nécessitent un contexte approfondi de l’affaire, des données historiques et un alignement opérationnel structuré pour exécuter de bout en bout des flux de travail agentiques à plusieurs étapes. Sans accès direct pour faire avancer le travail, l’IA reste une nouveauté plutôt qu’un véritable multiplicateur de force. C’est pourquoi cette transition a été si rapide et enthousiasmante pour nos clients : les bases opérationnelles étaient déjà en place, prêtes à être activées.

Construire une automatisation native, contextuelle nécessite d’énormes ressources. Bien que les organisations explorent souvent la création de couches d’agents personnalisées en utilisant les API LLM brutes, les coûts de jetons, la charge de maintenance et la complexité technique rendent rapidement cela prohibitif. Les entreprises souhaitent une plateforme unifiée qui offre l’IA native la mieux positionnée sur le marché à leurs opérations existantes — et ce virage va redéfinir les logiciels d’entreprise dans tous les secteurs.

Merci pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter Litify.