Depuis plusieurs mois, un même récit alarmiste traverse les cercles économiques, académiques et professionnels quant à l’avenir des grands cabinets de conseil. L’intelligence artificielle y est décrite comme un facteur de rupture susceptible de fragiliser structurellement — voire de condamner — le modèle économique du conseil et de l’audit.
Certains y voient une rupture historique annonçant la fin d’un modèle arrivé à saturation. D’autres y lisent avant tout une crise conjoncturelle, amplifiée par le ralentissement économique. D’autres encore parlent d’une mue nécessaire, imposée par le marché après avoir été trop longtemps différée.
Ces lectures contrastées traduisent moins un désaccord sur l’existence du choc que sur sa nature profonde. Car au-delà des effets immédiats sur l’emploi, les marges ou l’organisation du travail, l’irruption de l’intelligence artificielle interroge plus fondamentalement la structure même du conseil — son modèle économique, sa pyramide de compétences, sa promesse de valeur et sa capacité à se réinventer dans un environnement où la production intellectuelle se standardise et s’accélère.
Derrière ces prises de position parfois excessives, une question plus structurante mérite donc d’être posée. Que révèle réellement l’IA sur le modèle du conseil tel qu’il s’est construit depuis près de quarante ans ?
Pourquoi le modèle historique est-il aujourd’hui sous tension ?
Le modèle des grands cabinets de conseil s’est historiquement construit autour d’une pyramide de compétences très structurée. À sa base, un volume important de consultants juniors assure la production des analyses, recherches, benchmarks et supports qui alimentent les missions, tout en constituant le principal vivier de formation des futurs managers et partners. Ces équipes sont encadrées par des managers, garants de la qualité méthodologique et de la cohérence des livrables, eux-mêmes pilotés par des partners concentrés sur la relation client, la structuration intellectuelle des missions et le développement commercial.
Cette architecture se traduit par des organisations très pyramidales. Dans les cabinets de stratégie de référence — McKinsey, BCG ou Bain — les effectifs se comptent en dizaines de milliers pour quelques centaines de partners seulement. McKinsey employait environ 45 000 personnes dans le monde en 2024, pour une promotion d’environ 200 nouveaux partners, un niveau inférieur aux années précédentes et révélateur des tensions actuelles au sommet de la pyramide. Dans les Big Four — Deloitte, EY, PwC et KPMG — la pyramide est encore plus marquée. Ces groupes emploient aujourd’hui plus d’un million de personnes à l’échelle mondiale, avec une base très large en production et delivery et un nombre plus restreint de partners.
Or, l’IA générative automatise précisément une part significative des tâches de cette base junior — recherche documentaire, synthèse multi-sources, préparation de livrables, analyses comparatives ou premières revues de conformité. Ces activités, rarement perçues comme différenciantes par les clients, ont pourtant longtemps constitué le cœur des heures facturables. Leur automatisation progressive provoque une érosion structurelle du levier économique sur lequel repose l’ensemble de la pyramide traditionnelle du conseil.
Cette fragilité est d’autant plus visible que la conjoncture actuelle joue le rôle d’amplificateur. L’impact de l’IA se combine à un ralentissement de la demande en conseil généraliste, à des arbitrages budgétaires plus stricts chez les clients, à une pression accrue sur les marges et à une remise en question croissante de la valeur perçue de certains livrables standardisés. Dans ce contexte, les restructurations, gels de recrutements ou réductions ciblées d’effectifs observés depuis 2023 sont souvent interprétés comme des preuves directes de la menace liée à l’IA. En réalité, ils traduisent surtout la fin d’un cycle d’expansion continue, fondé davantage sur l’augmentation des volumes que sur une transformation — depuis longtemps nécessaire — de la proposition de valeur.
Quel sera l’impact réel de l’IA sur le conseil ?
L’IA fragilise en priorité les segments du conseil dont la valeur repose sur la production de contenus standardisés. Les missions peu stratégiques, fortement méthodisées et fondées sur des livrables similaires d’un client à l’autre sont les plus exposées. En automatisant une part croissante de ces tâches, l’IA affaiblit le modèle économique fondé sur le volume et remet en cause la valeur de certaines prestations.
En se diffusant rapidement au sein des organisations, elle déplace surtout la frontière entre ce qui est externalisé et ce qui peut désormais être produit en interne. Là où les cabinets intervenaient historiquement comme centres de production intellectuelle — notamment via leurs équipes juniors — les clients disposent aujourd’hui d’outils leur permettant d’assumer eux-mêmes la recherche, la synthèse, la préparation de supports ou les analyses comparatives. Ils n’acceptent donc plus de payer pour des travaux qu’ils peuvent réaliser plus vite, à moindre coût et avec un niveau de qualité jugé suffisant grâce à l’IA.
Cette internalisation ne réduit toutefois pas la complexité des décisions ; elle la rend plus visible. Les attentes des clients se déplacent alors vers ce que l’IA ne sait pas faire, à savoir la compréhension fine de leur contexte, l’aide à l’arbitrage dans des environnements contraints et incertains, l’accompagnement des transformations, ainsi que les enjeux de gouvernance et de leadership. Dans un monde instable, marqué par des ruptures technologiques, géopolitiques et réglementaires, ils attendent aussi des cabinets qu’ils les aident à structurer leurs choix, à hiérarchiser les risques et à ajuster leurs trajectoires dans le temps.
Enfin, cette montée en gamme s’accompagne d’une attente de présence plus continue. Les clients recherchent moins des interventions ponctuelles que des partenaires capables de rester à leurs côtés, de sécuriser les décisions et d’en accompagner l’exécution. Là où le modèle « standardisé » privilégiait la production de volume, le modèle attendu aujourd’hui se rapproche d’un conseil « boutique », plus impliqué, plus responsable et plus ancré dans la réalité des décisions.
Une recomposition plus qu’un effondrement.
Contrairement au discours alarmiste, les données disponibles ne signalent pas un effondrement du secteur du conseil, mais un déplacement progressif de la valeur vers des segments à plus forte intensité technologique et opérationnelle.
Le marché mondial du conseil technologique devrait ainsi dépasser 400 milliards de dollars de revenus en 2026, avec une accélération de la croissance annuelle portée par la modernisation des systèmes d’information, le cloud, la data et l’IA. Les segments liés à la transformation digitale, data & IA affichent également des trajectoires très dynamiques. Le marché du conseil en transformation digitale pourrait plus que doubler d’ici 2035, avec une croissance annuelle estimée autour de 14 %.
Dans les niches spécialisées, la dynamique est encore plus marquée. Le conseil en intelligence artificielle, qui pesait moins de 10 milliards de dollars en 2024, pourrait dépasser 50 milliards de dollars d’ici 2033. En parallèle, le marché global du conseil en management et en stratégie continue de croître, mais à un rythme plus modéré, autour de 5 % par an.
Souvent présenté comme l’activité la plus menacée par l’IA, l’audit pourrait au contraire en sortir renforcé, à condition d’être profondément transformé. L’IA permet d’élargir la couverture des tests, d’améliorer la détection des anomalies, de passer d’une logique d’échantillonnage à une analyse exhaustive et de renforcer la traçabilité des contrôles. Elle introduit toutefois de nouveaux risques — dépendance aux modèles, biais, responsabilité en cas d’erreur — qui rendent l’audit plus technique, plus gouverné et plus exposé juridiquement.
Conclusion : ce que l’IA révèle vraiment du conseil.
L’IA ne met pas fin aux grands cabinets de conseil, mais elle met en tension leur principal actif — le capital humain. En automatisant une large part des tâches historiquement confiées aux juniors, elle réduit le besoin de cette main-d’œuvre de production qui constituait à la fois le socle économique du modèle et le principal vivier de formation des futurs managers et partners. Si les recrutements juniors se contractent durablement, une question centrale se pose : où et comment se formeront les futurs leaders du conseil ?
À horizon cinq à dix ans, la trajectoire du conseil apparaît moins comme une disparition que comme une recomposition. La valeur se déplacera vers des offres moins standardisées et plus différenciées, fondées sur des expertises sectorielles, technologiques ou réglementaires réelles. Les équipes deviendront plus hybrides, mêlant consultants, ingénieurs IA, experts data, juristes et spécialistes du risque ou de la réglementation. Le conseil sera amené à se responsabiliser davantage, en se détachant de la seule production de livrables pour s’engager plus fortement sur la gouvernance, l’exécution et les résultats.
Dans ce contexte, l’IA ne constitue ni une menace en soi ni une solution miracle. Elle agit comme un catalyseur de la transformation. Les acteurs qui persisteront à vendre du volume d’heures verront leur proposition de valeur s’éroder rapidement. Ceux qui sauront utiliser l’IA pour libérer du temps, renforcer la qualité du jugement et assumer une responsabilité accrue auprès de leurs clients pourront, au contraire, sortir renforcés de cette transformation.
