Concept Harvey LAB
Benchmark open source de Harvey AI : l'agent reçoit un dossier juridique et livre un mémo ou un redline. All-pass : un critère raté, la tâche vaut zéro.
SFEIR AI · Publié le 15 octobre 2026
Du dossier au livrable, comme en cabinet
Le Legal Agent Benchmark de Harvey AI, annoncé le 6 mai 2026, reproduit à chaque tâche une étape du travail en cabinet : une consigne d'une cinquantaine de mots ; un dossier client fermé ; un livrable relisible, mémo, tableau ou redline. L'exemple publié, un rachat fictif à 458 millions de dollars, disperse neuf problèmes dans une data room de huit contrats et de pièces secondaires ; sa grille compte 57 critères.
Le blog annonçait plus de 1 200 tâches et 75 000 critères sur 24 domaines. Le dépôt harveyai/harvey-labs, sous licence MIT, contenait 2 010 fichiers task.json au 8 octobre 2026, en 27 dossiers. Les chiffres intermédiaires sont des instantanés d'un jeu en croissance : un score se date avec son commit.
Des critères binaires, et aucun crédit partiel
Chaque tâche embarque sa grille : des critères atomiques, à poids égal, qu'un juge LLM note réussi ou raté sans réponse de référence. La tâche vaut 1 si tous passent, 0 sinon : c'est la notation all-pass. Harvey l'assume : « A deal-team report that identifies eight of ten risks is not 80% useful; it is materially incomplete. » Le harnais public note avec deux juges de familles différentes (Claude Sonnet 4.6 et GPT-5.5 par défaut).
Le benchmark a reçu le 26 mai 2026 des résultats de référence sur un jeu réservé : le meilleur modèle terminait 7,1 % des tâches.
Trois classements, trois chiffres non comparables
Vals AI tient un classement depuis le 17 juin 2026 : jeu de test privé, sans Internet, deux juges (GPT-5.5 et Claude Sonnet 4.6) dont les taux sont moyennés. Vals ne publie pas la taille du jeu ; ses scores, multiples de 1/240, suggèrent 120 tâches. Artificial Analysis publie Harvey LAB-AA : 120 tâches privées, son harnais Stirrup, trois juges, et depuis la v1.1 une règle qui met à zéro toute tâche contenant une hallucination matérielle. Mercor publie un troisième classement, en pass@1 sur 1 749 tâches publiques. En octobre 2026, le leader va de 13 % à 25 % selon le tableau : trois harnais, trois jeux, trois jurys.
Comment lire un score
Lisez les deux colonnes ensemble. Au 12 octobre 2026, le premier du classement Vals termine 25,42 % des tâches tout en validant plus de 94 % des critères.
Quatre réserves. Selon Bob Ambrogi (LawNext, 19 mai 2026), LAB est « a benchmark built by a market participant ». Les dossiers sont générés à partir de la pratique des grands cabinets américains ; rien n'indique de tâche en droit français ou européen. Les juges sont des modèles, sans accord mesuré avec des avocats. Harvey LAB pèse moins de 4 % du Vals Index, où il compte une seconde fois. Une grille de critères binaires écrite par un juriste senior est le bon départ d'une évaluation interne.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que Harvey LAB ?
Le Legal Agent Benchmark de Harvey AI, publié en open source (licence MIT) le 6 mai 2026. Un agent reçoit une consigne courte et un dossier client fermé, puis doit livrer un mémo, un tableau ou un redline. Des grilles d'experts le notent critère par critère ; la tâche n'est réussie que si tous les critères passent.
Pourquoi les scores sont-ils si bas ?
Parce que la notation all-pass n'accorde aucun crédit partiel : 56 critères validés sur 57 valent zéro. Les meilleurs modèles valident plus de 94 % des critères chez Vals en octobre 2026 mais terminent un quart des tâches au plus. Harvey l'assume : un mémo qui repère huit risques sur dix est matériellement incomplet.
Combien de tâches compte le benchmark ?
Le blog de lancement annonçait plus de 1 200 tâches sur 24 domaines. Le dépôt GitHub en contenait 2 010 au 8 octobre 2026, réparties en 27 dossiers, contrats d'entreprise compris. Le jeu grossit en continu, et les classements tiers notent sur des jeux réservés plus petits, d'environ 120 tâches.
Les classements de Vals, d'Artificial Analysis et de Mercor sont-ils comparables ?
Non. Vals note un jeu privé avec deux juges sans Internet ; Artificial Analysis (LAB-AA) 120 tâches privées avec son harnais Stirrup, trois juges et une règle anti-hallucination depuis la v1.1 ; Mercor un jeu public en pass@1. Un score se cite avec son classement, sa version et sa date.
Que vaut Harvey LAB pour un cabinet ou une direction juridique en France ?
Le corpus reflète la pratique des grands cabinets américains, sans tâche connue en droit français ou européen, et il est écrit par un vendeur d'agents juridiques. Sa méthode se transpose mieux que ses scores : une grille de critères binaires par type de dossier, avec les critères éliminatoires isolés, et une relecture systématique par un juriste.
Sources
- Harvey — Introducing Harvey's Legal Agent Benchmark · 2026-05-06
- Harvey — Initial Results on Legal Agent Benchmark · 2026-05-26
- GitHub harveyai/harvey-labs — dépôt, méthodologie d'évaluation et CHANGELOG (MIT) · 2026-10-08
- Vals AI — Harvey's Legal Agent Benchmark Leaderboard (HLAB) · 2026-10-12
- Artificial Analysis — Harvey LAB-AA v1.1
- LawNext (Bob Ambrogi) — Some Thoughts On Harvey's Launch of LAB · 2026-05-19
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