Sommaire
- 1. Où en est-on : cinq chiffres vérifiés à la source
- 2. L'expérience avec 758 consultants de BCG : les tâches accélérées et les tâches où l'on se trompe
- 3. Comment l'IA change le travail de conseil
- 4. Le modèle de formation pyramidal va-t-il survivre ?
- 5. La question de la facturation (heures → résultats)
- 6. Ce qui ne change pas : la valeur essentielle
- 7. Grands cabinets et boutiques
- 8. Conseils aux futurs consultants et aux entreprises clientes
- Résumé
- Corrections de la version précédente
- FAQ
« Des nuits blanches sur les slides. Des montagnes de recherches à la main. » Ce rite de passage des consultants juniors vacille avec l'IA. McKinsey a déployé dans tout le cabinet sa plateforme interne d'IA générative, Lilli, en juillet 2023, et BCG a annoncé que les « services centrés sur l'IA et la technologie » dépassaient 40 % de son chiffre d'affaires 2025. Une grande partie du travail de recherche, de synthèse et de mise en slides est déjà à la portée de l'IA.
En bref : l'IA accélère fortement le « travail de production » du conseil (recherche, présentations, analyse), mais sur les tâches qu'elle maîtrise mal, elle peut aussi mener les gens à de mauvaises réponses. Le travail qui consiste à décider quoi demander, jusqu'où se fier à la réponse de l'IA et comment faire bouger le client prend donc de la valeur. Cet article vérifie dans les sources d'origine des données propres au conseil — annonces officielles de grands cabinets, expérience menée avec 758 consultants de BCG et statistiques professionnelles du Bureau of Labor Statistics américain (BLS) — (vérifiées le 30 septembre 2026) et s'en sert pour réfléchir à l'évolution de la structure du secteur. Pour l'effet de l'IA sur le travail en général, voir L'IA va-t-elle supprimer les emplois de bureau ? et Les emplois menacés par l'IA ; pour d'autres secteurs, marketing et publicité et sociétés de négoce.
De la pyramide à des équipes d'experts resserrées
— La production s'automatise ; la valeur se déplace vers le jugement
Le travail routinier de la base passe à l'IA. Reste le travail « du haut » : poser les questions, interpréter et faire bouger le client (schéma de principe, pas des proportions réelles d'effectifs).
1. Où en est-on : cinq chiffres vérifiés à la source
Voici « le conseil change avec l'IA » en chiffres publiés par les cabinets et organismes eux-mêmes. Tous ont été vérifiés sur les pages des éditeurs le 30 septembre 2026, sauf celle de McKinsey, qui ne s'ouvrait pas ce jour-là et a été vérifiée dans une copie archivée.
| Éditeur et date | Ce qui a été publié | Comment le lire |
|---|---|---|
| BCG (annonce du 23 avril 2026 ; exercice 2025) | Chiffre d'affaires de 14,4 milliards de dollars, en hausse de 7 % sur 13,5 milliards. Les services centrés sur l'IA et la technologie dépassent 40 % du chiffre d'affaires, et les services d'IA progressent de 25 % sur un an. Les effectifs atteignent 33 500 personnes, dont près de 4 000 qui développent et déploient des flux de travail d'IA | L'IA ne fait pas que réduire le travail de conseil : elle est devenue un produit majeur. Les effectifs augmentent aussi |
| McKinsey (sa propre page ; vérifiée dans une copie archivée de juin 2026) | La plateforme interne d'IA générative Lilli a été déployée dans tout le cabinet en juillet 2023. Elle réunit plus de 40 sources de connaissances internes ; 72 % du cabinet l'utilise, et les collaborateurs rapportent jusqu'à 30 % de temps gagné pour rechercher et synthétiser les connaissances | C'est le récit du cabinet lui-même, pas une mesure indépendante. « Jusqu'à » 30 % n'est pas une moyenne |
| KPMG (annonce du 11 juillet 2023) | Un engagement de plusieurs milliards de dollars dans les services cloud et IA de Microsoft sur cinq ans, qui ouvrirait selon KPMG une opportunité de croissance supplémentaire de plus de 12 milliards de dollars | L'investissement des grands cabinets dans l'IA vise à la fois leur efficacité interne et « aider les clients à adopter l'IA » |
| Organization Science (numéro de mars 2026) | Une expérience menée avec BCG dans laquelle 758 personnes ont traité des missions de conseil réalistes. Détails en section 2 | L'une des rares expériences évaluées par les pairs qui mesurent l'effet de l'IA sur le travail de conseil |
| BLS américain (données 2025 ; projections 2025–2035) | « Analystes en management » (la profession qui inclut les consultants) : 1 077 100 emplois. Croissance projetée de 10 % d'ici 2035 (bien plus rapide que la moyenne), avec environ 94 100 postes à pourvoir par an. Salaire médian de 101 860 dollars par an | Le BLS explique que la demande de conseil devrait augmenter parce que les organisations cherchent à gagner en efficacité et à maîtriser leurs coûts. Il ne prévoit pas de recul de la profession |
Les chiffres du BLS ont leurs conditions. La profession comprend non seulement les salariés des cabinets de conseil, mais aussi ceux qui analysent leur propre organisation et des agents publics (selon le BLS, les principaux employeurs sont les services professionnels, scientifiques et techniques à 33 %, l'administration à 18 %, les indépendants à 14 % et la finance et l'assurance à 13 %). Ils ne couvrent que les États-Unis, et une projection ne peut pas anticiper entièrement la technologie future. Cela ne cadre pas pour autant avec l'idée simple que « l'IA va supprimer les emplois du conseil ». Que le nombre total d'emplois augmente et que le contenu du travail (qui fait quoi) change fortement peut être vrai en même temps — et la suite de cet article porte sur ce contenu.
2. L'expérience avec 758 consultants de BCG : les tâches accélérées et les tâches où l'on se trompe
L'étude la plus citée sur l'IA dans le travail de conseil est une expérience menée par des chercheurs de la Harvard Business School et d'autres institutions, en collaboration avec BCG. Elle a été publiée sous le titre « Navigating the Jagged Technological Frontier » dans le numéro de mars 2026 d'Organization Science (vol. 37, n° 2). Voici les conditions et les résultats tirés du résumé.
Tâches à l'intérieur de la frontière de l'IA (18)
Les participants équipés d'IA ont réalisé 12,2 % de tâches en plus, les ont terminées 25,1 % plus vite et avec une qualité nettement supérieure à ceux qui n'en avaient pas — sur toutes les tâches, des plus créatives aux plus analytiques.
Une tâche hors de la frontière de l'IA (1)
Sur un problème de gestion complexe choisi pour dépasser les capacités de l'IA, les participants équipés d'IA ont eu 19 % de chances en moins de trouver la bonne réponse. Ils se sont vraisemblablement laissé entraîner par les réponses plausibles de l'IA.
Conditions : expérience préenregistrée avec 758 participants (consultants de BCG). Après une mesure de référence sur des tâches similaires, ils ont été répartis au hasard entre « sans IA », « avec GPT-4 » et « avec GPT-4 et une initiation au prompt engineering ». Ces résultats concernent le modèle de l'époque ; l'IA actuelle ne donnerait pas forcément les mêmes chiffres.
La « frontière technologique en dents de scie » qui donne son titre à l'article a un sens pratique pour les consultants. Les tâches que l'IA réussit et celles qu'elle rate sont mêlées dans le même flux de travail, à un niveau de difficulté apparemment comparable. On ne voit pas où passe la limite en regardant simplement la tâche. Plus on accélère le travail avec l'IA, plus l'œil humain capable de dire si une réponse se situe à l'intérieur ou hors de la frontière de l'IA prend de la valeur. C'est le fondement de la « valeur essentielle » de la section 6.
3. Comment l'IA change le travail de conseil
Le conseil recouvre beaucoup d'activités, mais l'impact de l'IA est le plus fort sur les étapes de production concrète — celles-là mêmes où l'IA a bien réussi dans l'expérience de la section 2.
① Recherche et collecte d'informations
Travail préparatoire sur les marchés, les concurrents et les secteurs ; recherche et synthèse des documents passés du cabinet. Des plateformes internes comme Lilli chez McKinsey prennent en charge cette étape.
② Présentations et slides
Brouillons générés automatiquement, de la trame au design. Les méthodes pour créer des slides avec l'IA s'appliquent directement.
③ Analyse de données et modèles
Analyse de données, modèles financiers et scénarios plus rapides. Mais, comme le montre la section 2, l'IA peut aussi introduire des erreurs sur des tâches qui demandent un jugement complexe.
④ Comptes rendus et documents
Automatisation des comptes rendus et transcriptions, des rapports et des notes.
⑤ Nouveaux services
La « stratégie et mise en œuvre de l'IA » est elle-même devenue une grande source de revenus. Chez BCG, les services centrés sur l'IA et la technologie dépassent 40 % du chiffre d'affaires.
C'est le ⑤ qu'il faut surveiller. L'IA ne fait pas que remplacer du travail de conseil : elle a créé un vaste marché, celui d'aider les clients à utiliser l'IA. BCG a augmenté ses services d'IA de 25 % sur un an en 2025 et porté ses effectifs à 33 500 personnes. À en juger au moins par les annonces officielles des grands cabinets, l'IA n'a pas réduit jusqu'ici les effectifs totaux. Ce qui change, c'est qui fait quoi.
4. Le modèle de formation pyramidal va-t-il survivre ?
Le conseil repose depuis longtemps sur une « pyramide » : de nombreux juniors font la recherche et les slides sous la direction de quelques seniors. Les points ① à ④ de la section 3 sont précisément le travail des juniors ; si l'IA les accélère, la prémisse du « recrutement massif pour former par le travail de fond » vacille.
Cependant, nous n'avons trouvé aucun grand cabinet ayant publié des chiffres sur la réduction de ses recrutements de juniors. Ce que nous avons pu confirmer, c'est que les effectifs de BCG augmentent et que les emplois d'analyste en management aux États-Unis devraient croître jusqu'en 2035 (section 1). Plutôt que de présenter l'« effondrement » de la pyramide comme un fait, cette section le traite donc comme des questions auxquelles le secteur est confronté.
⚠ Les questions que pose une pyramide qui vacille
Comme le suggère l'expérience de la section 2, la capacité à repérer les erreurs de l'IA naît du fait d'avoir fait le travail soi-même. Plus le travail de fond passe à l'IA, plus les cabinets doivent réfléchir à la manière dont les gens acquerront cette expérience.
Cela recoupe la question de savoir qui, des seniors ou des juniors, est le plus exposé. Pas seulement dans le conseil : « comment former les gens quand le travail de fond passe à l'IA » est un chantier commun à de nombreux secteurs.
5. La question de la facturation (heures → résultats)
Après la structure vient « la façon d'être payé ». Le modèle traditionnel du conseil, la facturation au temps passé, s'accorde mal avec l'IA sur un point.
🔄 Le paradoxe de la productivité
Plus l'IA fait avancer le travail vite, moins le cabinet peut facturer avec des contrats au temps passé. Tant que la facturation horaire domine, les cabinets ont peu d'intérêt à exploiter pleinement l'IA — une structure où les gains d'efficacité profitent difficilement au cabinet comme au client.
La piste le plus souvent évoquée pour sortir de ce paradoxe, ce sont les contrats au résultat et au forfait. Si les honoraires dépendent du « changement obtenu » plutôt que des « heures travaillées », terminer plus vite grâce à l'IA profite aussi au cabinet. Toutefois, nous n'avons trouvé aucun chiffre remontant à un éditeur identifiable qui montre jusqu'où le secteur a basculé ; cette section s'en tient donc à la direction. La manière dont les entreprises clientes peuvent penser le type de contrat est traitée en section 8.
6. Ce qui ne change pas : la valeur essentielle
Voilà pour ce qui change. Ce qui compte vraiment, c'est ce qui ne change pas. L'expérience de la section 2 a montré que des tâches où se fier à l'IA mène à l'erreur sont mêlées au même travail.
Ce que l'IA fait bien (facile à déléguer)
- Recherche, synthèses, premiers jets de documents
- Premières versions d'analyses et de modèles
- Production de documents courants
- Recenser et organiser les options
Ce qui reste humain (impossible à déléguer entièrement)
- Poser la question : voir le vrai problème
- Juger les réponses de l'IA : douter de celles qui sortent de sa frontière
- Confiance : la capacité relationnelle à faire bouger le client
- Exécution et transformation : amener l'organisation jusqu'au résultat
Voilà l'essentiel. L'IA produit des « analyses plausibles » vite et en quantité. Mais « que faut-il demander », « peut-on se fier à cette réponse » et « comment faire bouger les personnes et les organisations » restent un travail humain — et dans l'expérience de la section 2, faire l'impasse sur ce jugement a fait baisser le taux de bonnes réponses. Connaissance approfondie du secteur, expérience de la transformation sur le terrain, compréhension du contexte : ceux qui possèdent cette « capacité de pilotage » gagnent en valeur à l'ère de l'IA. La ligne tracée dans ce que l'IA peut et ne peut pas faire s'applique telle quelle au conseil.
7. Grands cabinets et boutiques
L'IA modifie aussi le rapport de forces dans le secteur. Les grands cabinets ont l'échelle d'investissement ; les petits cabinets spécialisés, l'agilité. Chacun a ses atouts.
🏢 Grands cabinets
- Peuvent investir dans des plateformes internes d'IA et de grands partenariats (BCG et KPMG en section 1)
- Peuvent viser le marché de la mise en œuvre de l'IA
- ⚠ Sortir de la facturation au temps passé est lourd
- ⚠ Les grandes structures sont moins agiles
🚤 Boutiques (petits cabinets spécialisés)
- Avec l'IA du marché, de petites équipes absorbent beaucoup de recherche et de documents
- Se distinguent par une expertise pointue
- ✅ Peuvent changer facilement de type de contrat
- ⚠ Ne peuvent pas égaler l'investissement des grands dans les plateformes internes d'IA et les données
Si l'IA comble le point faible des boutiques — la main-d'œuvre —, les situations où de petits cabinets spécialisés rivalisent avec les grands pourraient se multiplier. À l'inverse, une plateforme qui permet à l'IA de fouiller les documents passés du cabinet (comme Lilli chez McKinsey) est plus facile à bâtir pour les grands, riches d'années de travaux accumulés. Nous n'avons trouvé aucune statistique fiable indiquant quel camp a gagné du terrain ; cette section se contente donc de présenter les deux. Leur point commun : l'expertise et la façon d'utiliser l'IA comptent plus que la taille.
8. Conseils aux futurs consultants et aux entreprises clientes
Comment chacun doit-il agir ? Voici la vue d'ensemble traduite en pratique.
Ce qui me semble le plus important, c'est que les entreprises qui achètent du conseil doivent devenir plus exigeantes. Quand n'importe qui peut produire des « documents convaincants » avec l'IA, la valeur de ce qu'on paie aux consultants se réduit à « un jugement qu'on ne peut pas produire en interne et la capacité de mener la transformation à terme ». Comme l'a montré l'expérience de la section 2, les réponses de l'IA se trompent facilement hors de sa frontière. Pouvoir confier ce jugement à un cabinet devient le critère pour le choisir.
Résumé
- L'IA est aussi devenue un produit : BCG a réalisé 14,4 milliards de dollars de chiffre d'affaires en 2025, les services centrés sur l'IA et la technologie dépassent 40 % et les services d'IA progressent de 25 % sur un an. Les effectifs sont passés à 33 500 personnes.
- Des tâches accélérées et des tâches ratées : dans l'expérience avec 758 consultants de BCG, les utilisateurs d'IA ont fait 12,2 % de tâches en plus, 25,1 % plus vite et avec une meilleure qualité à l'intérieur de la frontière de l'IA — mais ont eu 19 % de chances en moins de trouver la bonne réponse sur une tâche hors de cette frontière.
- La profession devrait croître : le BLS prévoit une hausse de 10 % des analystes en management (1 077 100 emplois) d'ici 2035. C'est le contenu qui change, plus que le nombre.
- La pyramide et la facturation restent des questions ouvertes : la formation des juniors et le passage des heures aux résultats sont de vrais enjeux, mais il n'existe pas encore de statistiques fiables sur l'état d'avancement.
- Le noyau qui ne change pas : poser les questions, juger les réponses de l'IA, la confiance et l'exécution restent humains.
Au fond, la question que l'IA pose au conseil est : « Votre valeur tient-elle à la production ou au jugement ? » Quand l'IA produit vite recherches et présentations, on paie pour la capacité à voir le vrai problème, à douter de la réponse de l'IA là où il faut en douter, et à amener une organisation jusqu'au résultat.
Corrections de la version précédente
Lors de la réécriture du 30 septembre 2026, nous avons corrigé les affirmations suivantes de la version précédente pour les aligner sur les sources d'origine.
| Ce que disait la version précédente | Après la réécriture (selon la source d'origine) |
|---|---|
| Environ 25 % (environ 3,6 milliards de dollars) des 14,4 milliards de chiffre d'affaires de BCG en 2025 provenaient du conseil lié à l'IA | L'annonce de BCG indique que les « services centrés sur l'IA et la technologie » dépassent 40 % du chiffre d'affaires et que les services d'IA progressent de 25 % sur un an. Les 25 % étaient un taux de croissance, pas une part du chiffre d'affaires |
| Dans l'étude de la HBS, les utilisateurs d'IA obtenaient une qualité supérieure de plus de 40 % | Le résumé de l'article publié en mars 2026 parle d'une « qualité nettement supérieure ». Nous avons aussi ajouté que, sur la tâche hors de la frontière de l'IA, ses utilisateurs avaient 19 % de chances en moins de trouver la bonne réponse |
| Les Big Four et les cabinets de stratégie auraient investi plus de 10 milliards de dollars, PwC 1 milliard sur trois ans, Lilli analyserait plus de 100 000 documents en quelques secondes, l'outil Deckster de BCG, environ 80 % du travail junior automatisé, 73 % des clients préférant une tarification au résultat, une croissance allant jusqu'à 50 % pour les petits cabinets, etc. | Supprimé, faute d'avoir pu le vérifier dans les sources d'origine. Nous avons ajouté à la place les annonces officielles de BCG, KPMG et McKinsey ainsi que les statistiques professionnelles du BLS |
FAQ
Q. L'IA va-t-elle supprimer les emplois de consultant ?
A. « Le contenu change » est plus proche de la réalité que « ils disparaissent ». Le Bureau of Labor Statistics américain prévoit une hausse de 10 % des emplois d'analyste en management, qui incluent les consultants, entre 2025 et 2035, et BCG a porté ses effectifs à 33 500 personnes en 2025. Dans le même temps, la recherche, les slides et l'analyse passent à l'IA, et le poids se déplace vers la formulation des problèmes, le jugement des réponses de l'IA et la capacité à faire bouger les clients.
Q. De combien l'IA accélère-t-elle le travail de conseil ?
A. Dans une expérience menée avec 758 consultants de BCG (Organization Science, mars 2026), les utilisateurs d'IA ont, sur les tâches à l'intérieur de sa frontière, réalisé 12,2 % de tâches en plus, 25,1 % plus vite et avec une qualité nettement supérieure. Mais sur un problème de gestion complexe hors de cette frontière, ils ont eu 19 % de chances en moins de trouver la bonne réponse. Ces résultats portent sur le modèle de l'époque (GPT-4).
Q. Les consultants juniors vont-ils avoir plus de mal ?
A. Comme l'IA accélère le cœur du travail des juniors — la recherche et les slides —, la prémisse du recrutement massif pour le travail de fond vacille. Nous n'avons toutefois trouvé aucun chiffre officiel sur la baisse des recrutements de juniors dans les grands cabinets. Ce qui est sûr, c'est qu'on attend des nouvelles recrues, dès le premier jour, qu'elles maîtrisent l'IA et repèrent ses erreurs.
Q. Comment vont évoluer les honoraires de conseil ?
A. Avec des contrats au temps passé, terminer plus vite grâce à l'IA revient à facturer moins, si bien que les cabinets ont peu d'intérêt à l'exploiter pleinement. Les contrats au résultat et au forfait sont évoqués comme solution, mais il n'existe pas encore de chiffres fiables sur l'ampleur de ce basculement dans l'ensemble du secteur.
Q. Qui a l'avantage : les grands cabinets ou les boutiques ?
A. Impossible de trancher. Les grands peuvent investir dans des plateformes internes d'IA et de grands partenariats et, comme BCG, faire de l'accompagnement à l'IA une activité majeure. Les boutiques peuvent absorber de gros volumes avec de petites équipes grâce à l'IA du marché et changer facilement de type de contrat. Nous n'avons trouvé aucune statistique fiable montrant quel camp a gagné du terrain.
Q. À quoi les entreprises qui font appel à des consultants doivent-elles veiller ?
A. Partir du principe que leur propre IA peut produire recherches et documents, et attendre des consultants « un jugement impossible à produire en interne » et « la capacité de mener la transformation à terme ». Comme les réponses de l'IA se trompent facilement hors de sa frontière, le critère de choix doit être : peut-on leur confier ce jugement ?
Q. Que faut-il apprendre pour devenir consultant ?
A. Considérer les outils d'IA comme un acquis et, sur cette base, développer la capacité à voir le vrai problème, à douter des réponses de l'IA là où il le faut et à faire bouger clients et organisations. Se spécialiser tôt dans un secteur ou une fonction. Vous serez jugé sur la qualité de votre jugement et de votre exécution, non sur la vitesse de votre production.
