Produire une synthèse, comparer des scénarios, documenter un processus, générer du code ou bâtir la trame d’une présentation : l’intelligence artificielle s’est installée au cœur des tâches qui structurent depuis longtemps les missions de conseil.
Pour un secteur qui commercialise avant tout de la matière grise, la question n’est plus théorique. Mais annoncer la disparition des consultants serait passer à côté de l’essentiel, selon Qiub.
À partir d’une cartographie des métiers du conseil en systèmes d’information, Qiub montre que l’IA ne frappe ni toutes les missions ni toutes les compétences avec la même intensité.
Elle automatise fortement la production analytique, mais reste beaucoup moins opérante lorsqu’il faut décider, assumer une responsabilité, mobiliser des équipes ou conduire une transformation complexe.
Le défi des cabinets ne sera donc pas seulement d’adopter de nouveaux outils : il sera de redéfinir ce qui fonde réellement leur valeur.
Le conseil entretient une relation particulière avec l’intelligence artificielle. Un cabinet ne vend pas un produit tangible, mais du temps, de l’expertise, des analyses, des recommandations, des arbitrages et des livrables.
Or, une partie de cette chaîne de production intellectuelle peut désormais être accélérée ou automatisée : recherche documentaire, benchmarks, synthèses, reportings, présentations, documentation ou encore développement informatique.
L’analyse menée par qiub distingue quatre grandes capacités nécessaires à l’exercice du conseil.
- La capacité d’analyse recouvre la production de diagnostics, de benchmarks, de synthèses, de présentations, de documentations et de reportings. Son exposition à l’IA est jugée très forte. Les modèles génératifs réduisent fortement le coût de cette production standardisable. La valeur ne résidera donc plus uniquement dans la fabrication du livrable, mais dans la fiabilité des sources, l’interprétation et la solidité des conclusions ;
- La capacité de contextualisation consiste à comprendre un environnement, à intégrer ses contraintes explicites et implicites, puis à construire une trajectoire cohérente. Son exposition est moyenne. L’IA peut rapprocher des informations et proposer des scénarios, mais elle saisit encore imparfaitement l’histoire d’une organisation, ses rapports de force, ses non- dits ou ses contraintes politiques ;
- La capacité de transformation désigne l’aptitude à faire converger des acteurs, des gouvernances, des programmes et des décisions dans des environnements complexes. Son exposition est faible. Conduire une transformation suppose de mobiliser des parties prenantes, d’arbitrer des intérêts divergents, de gérer les résistances et de maintenir une dynamique dans le temps ;
- Enfin, la capacité de décision apporte crédibilité, légitimité, assurance et partage implicite de responsabilité. Son exposition est très faible. Une IA peut recommander un scénario, mais elle ne porte ni responsabilité institutionnelle ni légitimité exécutive.
Stratégie, digital, ESN : la vague ne frappera pas partout de la même façon
En croisant ces quatre capacités avec les grandes familles de missions du conseil en SI, Qiub fait apparaître des niveaux d’exposition très différents.
Les cabinets de stratégie restent relativement protégés dans leur fondement. Leurs missions mobilisent fortement les arbitrages structurants, la décision et le conseil aux dirigeants. L’IA peut accroître leur productivité analytique, sans remettre immédiatement en cause leur valeur fondamentale.
Les cabinets de transformation digitale sont davantage sous pression. Leur cœur d’activité comprend souvent la conception fonctionnelle, l’architecture, l’intégration ou la production de solutions, autant de domaines dans lesquels l’automatisation progresse rapidement. Leur valeur devrait se déplacer vers la gouvernance et l’orchestration des transformations.
Les ESN apparaissent comme les acteurs les plus exposés. L’exploitation, les opérations, le développement et certains travaux d’intégration sont directement concernés par l’essor de l’IA générative et agentique. Le modèle fondé sur le volume de jours-hommes pourrait ainsi laisser davantage de place à des engagements sur les résultats, les niveaux de service et la performance produite.
Moins de livrables, plus de transformation réelle
Cette recomposition devrait également modifier le métier de consultant. Les profils juniors, traditionnellement mobilisés sur la recherche, l’analyse et la production documentaire, seront particulièrement concernés. Les seniors disposent en revanche de compétences plus difficiles à automatiser : expérience des situations complexes, compréhension des jeux d’acteurs, capacité d’arbitrage et conduite de la transformation.
Le risque serait toutefois de supprimer les tâches par lesquelles les jeunes consultants apprennent leur métier. En effet, si les plus jeunes ne sont pas recrutés, alors ils ne seront pas non plus formés à être les seniors de demain. Les cabinets devront donc repenser leurs parcours de formation et déplacer plus tôt les juniors vers l’interprétation, la supervision des outils d’IA et la compréhension des organisations.
La valeur du conseil devrait ainsi glisser de la production vers l’interprétation, du livrable vers l’impact et de la recommandation vers la mise en œuvre.