Votre IA juridique à 100K€ vous coûtera bientôt 1M€

Les prix actuels de l’IA juridique donnent une illusion dangereuse : celle d’un budget stable, prévisible et presque indépendant de l’usage.

Cette illusion ne survivra pas aux agents.

Harvey consommait environ 1 000 milliards de tokens par mois en janvier 2026. En mai, ce chiffre atteignait déjà 12 000 (soit 144 000 milliards de tokens par an). Une consommation multipliée par douze en quelques mois. (Business Insider )

La question n’est plus de savoir si les prix vont augmenter.

La question est de savoir quel sera le multiplicateur.

Les chiffres devraient inquiéter tous les acheteurs de LegalTech

Un calcul récemment partagé sur LinkedIn par l’excellent Raymond Blyd rapproche les revenus de Harvey et Legora de leur consommation estimée :

• CA de Harvey : 2,08 $ de revenus par million de tokens
• CA de Legora : 1,39 $ de revenus par million de tokens
• VS Coût réel probable : 15 $ par million de tokens en moyenne

(Le calcul repose sur environ 300 millions de dollars d’ARR pour Harvey et 100 millions pour Legora. La consommation de Harvey vient des chiffres communiqués par son dirigeant ; celle de Legora est une estimation d’environ 72 000 milliards de tokens par an. (Sourcery ). À titre de référence, GPT-5.6 Sol est facturé 5 dollars par million de tokens entrants et 30 dollars par million de tokens sortants. Claude Fable 5 est facturé 10 dollars en entrée et 50 dollars en sortie. Le coût moyen de 15 dollars utilisé par Raymond Blyd repose donc sur une hypothèse de répartition entre entrées et sorties, et non sur un prix forfaitaire officiel.)

De fait, s’ils devaient facturer leur coût économique réel complet, juste pour atteindre l’équilibre, votre facture ferait du x7 minimum ! 🧨

Ce calcul ne constitue pas une estimation de leurs marges : il ne tient pas compte du routage entre modèles, du cache, des remises négociées, de leurs coûts propres ni de leurs autres revenus. Il mesure volontairement le risque maximal supporté par un acheteur qui suppose que les prix actuels resteront stables.

Même si c’est une estimation, ce stress test met en lumière l’écart colossal entre les prix actuels facturés par unité consommée et le coût réel, aujourd’hui caché, de ces mêmes unités.

Même en corrigeant le calcul, le problème reste entier

Prenons en compte le fait que les plus grosses LegalTech n’utilisent pas le modèle le plus cher pour chaque demande, en orientant chaque tâche vers le modèle qu’ils estiment le plus adapté. Avec des hypothèses optimistes, on arrive à un mix beaucoup moins cher, estimé à 7,80 dollars par million de tokens au lieu de 15 dollars. L’écart reste pourtant de :

• 3,75 fois les revenus estimés de Harvey
• 5,6 fois ceux de Legora

L’objection corrige le multiplicateur. Elle ne change pas la conclusion : les prix actuels ne reflètent probablement pas encore l’économie mature de ces produits.

⏳ Les business models ont déjà commencé à évoluer … et vous allez payer.

Les investisseurs financent aujourd’hui l’explosion des usages pendant que les éditeurs installent leurs plateformes au cœur du travail juridique.

Mais une fois les utilisateurs, vous, dépendants, l’illimité disparaît : quotas, crédits, agents premium, dépassements et facturation à la consommation prennent le relais.

Et ce n’est déjà plus une hypothèse.

Legora vient officiellement d’annoncer le passage de son produit Agent Pro à une tarification basée sur la consommation.

L’entreprise reconnaît ainsi que le prix par utilisateur ne fonctionne plus lorsque des agents exécutent des travaux de complexité et de durée très variables. (Legora)

La bascule a commencé.

💸 Votre contrat à 100 000 € demain : 375 000 €, 560 000 €… ou plus d’un million ?

Imaginez une direction juridique qui dépense aujourd’hui 100 000 € par an pour une plateforme d’IA.

Si le fournisseur devait simplement répercuter l’écart du scénario corrigé à 7,80 dollars, cette même consommation représenterait économiquement :

• environ 375 000 € selon le ratio de Harvey ;
• environ 560 000 € selon celui de Legora.

Dans l’hypothèse à 15 $ du calcul initial, la facture équivalente dépasserait :

• 720 000 € pour Harvey ;
• 1,1 million € pour Legora.

On prend le cas de ces deux LegalTech mais vous pouvez appliquer ce calcul à toutes les LegalTech et CRM qui basent leur IA légale sur les API des plus grands modèles.

Ce n’est pas une prévision des futurs tarifs de ces entreprises. Elles peuvent réduire leurs coûts, améliorer leurs marges ou absorber une partie de l’écart.

Mais c’est l’ordre de grandeur du risque pris par un client qui construit toute sa stratégie autour de ces outils surpuissants et de leur prix supposé stable.

Quand les subventions de croissance vont disparaitre, attention à la gueule de bois. 😵

Et à ce moment-là, changer de plateforme sera beaucoup plus difficile : les équipes auront été formées, les workflows intégrés et les données centralisées chez le fournisseur.

L’alternative : des IA plus petites, spécialisées, internes et maîtrisées

Toutes les tâches juridiques n’exigent pas le modèle le plus puissant du marché, accessible uniquement en API. .

Retrouver une clause, classer un contrat, extraire une échéance ou appliquer une règle interne peut être réalisé par une IA plus petite et spécialisée.

C’est ce qu’on appelle l’approche Small AI. Recalibrer les IA aux besoins réels et arrêter d’utiliser un bazooka pour chasser les moustiques.

🧠 Une IA plus petite et spécialisée peut parfois faire mieux avec une fraction des ressources.

Elle connaît précisément son domaine. Elle fournit des résultats plus prévisibles. Elle peut être déployée sur des modèles ouverts, au sein d’une infrastructure européenne ou souveraine. Et surtout, son coût n’explose pas à chaque nouvelle génération de modèle américain.

En effet, cette approche permet de compter sur des LegalTech qui développent leur propre IA en interne, par exemple sur des bases de modèles open-source, et qui ont une vraie maîtrise de leurs prix et une indépendance vis-à-vis des tarifications d’OpenAI et compagnie.

Par exemple, c’est l’approche choisit par Mirmi AI : une IA spécialisée dans la compréhension du contexte appliqué aux validations juridiques, capable de fonctionner sur une infrastructure maîtrisée sans dépendre d’API externes hors de prix. 

Avec sa puissance de calcul adaptée, l'architecture de Mirmi AI lui permet de supporter des coûts d’IA 10 à 25 fois moins élevés que les LegalTech traditionnelles selon les requêtes.

Bonus : le coût environnemental de l’IA. Les Small AI sont bien plus durables pour la planète. 🌍 Dans le cas de Mirmi AI, la consommation mesurée est 8 à 12 fois inférieure en eau par requête et 3 à 6 fois moins d’émissions de CO2 qu’une requête GPT-4o standard prise comme référence. 🌿

Bref, l’objectif n’est pas de consommer le plus de tokens avec les plus gros modèles possibles, c’est de produire la bonne décision avec le moins de calculs nécessaires.

Les questions à poser avant de signer

Alors avant de vous engager sur votre prochain outil, votre direction juridique devrait demander :

• Quels usages resteront inclus dans deux ans ?
• Les agents seront-ils facturés séparément ?
• Existe-t-il des quotas cachés ou une politique de fair use ?
• Le fournisseur peut-il augmenter fortement ses prix ?
• Utilise-t-il systématiquement des modèles frontière ?
• Existe-t-il une alternative spécialisée ou souveraine ?
• Comment récupérer ses données et ses workflows si la facture dérape ?

Les acheteurs qui posent ces questions maintenant garderont le contrôle. 💰😎

Les autres découvriront le véritable prix de leur LegalTech une fois qu’ils ne pourront plus s’en passer. 🔐 🤯