Avec l’IA, le risque pour les cabinets de conseil ne tient pas seulement à l’automatisation de certaines tâches, mais à ce qu’elle peut faire perdre en chemin. Marc Mironneau, Directeur Data du cabinet AXYS, s’interroge sur la manière de préserver le jugement critique des consultants alors que recherche, synthèse et premières analyses sont de plus en plus déléguées aux modèles.
Depuis deux ans, les cabinets de conseil accélèrent l’adoption de l’IA avec une promesse : libérer leurs consultants des tâches à faible valeur ajoutée pour les recentrer sur l’analyse et le conseil. Mais à force de déléguer recherche, synthèse et premières analyses à la machine, un autre risque apparaît : celui de perdre progressivement les réflexes qui permettent précisément de challenger ses résultats. Or un cabinet ne vend pas seulement de la productivité. Il vend du jugement.
Déléguer à l’IA sans déléguer son jugement
Bruno Patino a publié un essai au titre accrocheur : « Le Temps de l’obsolescence humaine »[1] Sa thèse : l’individu augmenté par le numérique risque d’être, en réalité, un humain diminué, ses capacités cognitives et réflexives s’amenuisant à mesure qu’il délègue. Transposée au conseil, la question dérange : le consultant « augmenté » est-il devenu un simple orchestrateur de sa « surcouche » d’agents IA, incapable d’évaluer ce qu’il produit ? La question n’a rien d’anecdotique. Un cabinet de conseil ne vend pas que des jours-homme ou des livrables adaptés, il vend un jugement. Si cette capacité s’atrophie au contact d’une IA trop sollicitée, c’est la valeur même de la prestation qui s’effondre.
Le débat dépasse le seul conseil. Plusieurs chercheurs de premier plan s’inquiètent depuis cet été du « désalignement » des modèles frontière, ces systèmes si puissants que même leurs concepteurs peinent à garantir leur compatibilité avec les intentions humaines[2] Sans sombrer dans l’apocalypse, des dérives beaucoup plus ordinaires sont déjà observables dans les usages professionnels. Une IA répond avec assurance à une question mal posée, invente une source ou interprète de travers un concept métier. Le danger tient précisément à la vraisemblance de la réponse : plus elle paraît convaincante, moins le réflexe de la remettre en cause est naturel.
Le junior, face à l’IA: ce qui a déjà changé
Sur le terrain, les pratiques ont déjà changé. Le rôle du junior glisse de l’exécution vers l’orchestration : cadrer un problème, interroger un système d’IA avec méthode, repérer l’erreur nichée dans une réponse fluide.
Mais cette évolution soulève une question plus profonde pour les cabinets : comment apprendre à challenger une analyse que l’on n’a jamais appris à produire soi-même ? Les tâches que l’IA accélère aujourd’hui — recherche, traitement des données, premières analyses — sont aussi celles par lesquelles des générations de consultants ont appris leur métier.
Les connecteurs ouverts type MCP permettent désormais d’interroger en langage naturel l’ensemble des données d’une entreprise ou d’applications tierces, sans extraction manuelle. Fluidité précieuse, mais piège en embuscade : sans définition claire du vocabulaire métier, une requête parfaitement exécutée peut viser une cible totalement erronée. Autrement dit, faciliter l’accès à la donnée ne garantit ni sa bonne interprétation ni la pertinence de la question posée.
C’est aussi pourquoi gouvernance, conformité et garde-fous sont devenus des prérequis, et non plus des options, à tout déploiement d’IA à l’échelle. L’entrée en vigueur du règlement européen sur l’intelligence artificielle (AI Act) et des référentiels tels que ISO/IEC 42001 et le NIST AI RMF en attestent l’importance.
Le jugement critique, rempart face aux biais
Une étude conjointe de la Harvard Business School et du Boston Consulting Group, menée en 2023 et publiée depuis dans la revue Organization Science, éclaire un paradoxe utile : la performance de l’IA suit une frontière « dentelée », non une courbe régulière. Des tâches jugées complexes par les experts sont brillamment exécutées. D’autres, perçues comme simples mais mêlant analyse et contexte subtil, échappent au modèle. Les consultants qui utilisent l’IA hors de cette frontière voient leur taux de réussite chuter nettement face à leurs collègues non assistés, victimes d’un « piège de la confiance » : plus la réponse paraît convaincante, plus le risque est grand de ne pas la questionner.
D’où le rappel salutaire des fondamentaux du métier de consultant : comprendre le besoin réel du client, décortiquer la complexité, recommander avec des arguments assumés, rester transparent sur les limites et les biais, s’adapter aux imprévus qu’aucun modèle n’a appris à anticiper.
Faut-il pour autant craindre l’IA ? Le philosophe Oscar Brenifier propose une autre lecture, plus stimulante : l’intelligence artificielle peut devenir une véritable « alliée de la pensée critique »[3] à condition d’être questionnée plutôt que suivie aveuglément. Tout dépend de la posture : délégatrice et passive, ou exigeante et active. L’enjeu n’est donc pas de moins utiliser l’IA, mais de mieux la challenger.
Augmenté, pas obsolète : une question organisationnelle
Le vrai enjeu, dès lors, est managérial et culturel. Le défi n’est pas technologique, il est surtout méthodologique. Il s’agit d’utiliser pleinement l’IA là où elle apporte un gain réel — synthèse documentaire, analyses préliminaires, ébauches de livrables — sans lui abandonner ce qui fait la valeur du conseil : contextualiser les résultats, affiner les recommandations, sentir une tension interne ou anticiper une résistance au changement.
Le consultant de 2026 n’est donc ni condamné, ni tout-puissant. Celui qui délègue sans jamais s’interroger prend le risque de l’obsolescence décrite par Bruno Patino. Celui qui orchestre avec exigence, en réservant son jugement à ce qui le mérite, ne s’efface pas : il se transforme. La bataille ne se joue pas entre l’humain et la machine, mais entre deux façons d’utiliser la même technologie. Car demain, la valeur d’un consultant ne résidera peut-être plus dans sa capacité à obtenir une réponse de l’IA, mais à savoir quand ne pas lui faire confiance.
[1] « Le Temps de l’obsolescence humaine »
[2] (Le Figaro, 15 septembre 2026).
[3] (Éditions Ancrages, 2026),
