Conseil & Audit : l’IA permet d’aller plus vite, pas de faire mieux (étude)

L’IA fait aller plus vite, mais pas sur le cœur de métier

Tout d’abord, d’après le baromètre de l’EM Lyon, l’IA est devenue « une infrastructure de travail pour les consultants ». 72 % d’entre eux l’utilisent chaque jour et 65 % constatent un gain de productivité.

Parmi les usages, l’étude note – sans surprise – la recherche documentaire, la synthèse, la structuration d’idées, la préparation de rapports, ou la rédaction.

Mais ces gains restent principalement individuels. Et surtout, l’IA n’a pas le même effet sur toute la chaîne de valeur du conseil. Aujourd’hui, elle n’aiderait pas, par exemple, les équipes à hiérarchiser ni à repérer les signaux faibles

 « Or, dans le conseil, produire plus vite ne suffit pas à créer de la valeur stratégique », insiste Jean-Baptiste Vaujour, Directeur du Master en Strategy & Consulting à l’EM Lyon et pilote de l’étude. « La force d’une équipe repose sur sa capacité à faire émerger les bons arbitrages et à formuler une recommandation différenciante ».

La confiance n’exclut pas le contrôle

Une autre limite actuelle – et majeure – vient du contrôle.

« L’erreur de Deloitte a été de se dérober à ses responsabilités en traitant l’IA comme un substitut à l’analyse plutôt que comme un partenaire. »

Certes les cabinets ont des chartes en place sur l’usage de l’IA (neuf sur dix), mais, au niveau des équipes, moins d’un sur cinq aurait des normes partagées pour vérifier les livrables produits avec l’IA.

« L’enjeu a basculé. Il y a un an, il s’agissait d’adopter l’IA. Aujourd’hui, il s’agit de la gouverner », synthétise Jean-Baptiste Vaujour.

Ce point semble d’autant plus critique que c’est l’absence de vérification de ce que l’IA a écrit, et la tentation du volume (vs la qualité), qui ont endommagé la réputation de Deloitte.

« Les LLM peuvent être transformateurs lorsqu’ils amplifient l’expertise humaine. L’erreur de Deloitte n’a pas été d’utiliser l’IA, mais de se dérober à ses responsabilités en traitant l’IA comme un substitut à l’analyse plutôt que comme un partenaire » tacle Phil Fersht, PDG et analyste en chef du cabinet de recherche HFS Research.

Le risque de l’uniformisation des conseils

Le baromètre de l’EM Lyon pointe au passage un risque d’homogénéisation des « livrables ».

« La pertinence se mesurera moins à la quantité de livrables et de plus en plus à la qualité du jugement. »

« En s’appuyant sur les mêmes modèles et sur les mêmes logiques de génération, les équipes peuvent produire des analyses apparemment plus riches, mais aussi plus convergentes », avertit l’étude, qui invite à ne pas abandonner l’esprit critique, spécifique et différenciant à chaque individu, dans la droite lignée de ce que recommande le Gartner.

« La pertinence se mesurera de moins en moins à la quantité de livrables, et de plus en plus à la qualité du jugement que les équipes portent sur ce que l’IA produit », insiste Jean-Baptiste Vaujour.

Pour lui, « paradoxalement, l’IA remet l’humain au cœur de la proposition du conseil ». Ou en tout cas, elle devrait.

La Gen AI génère un paradoxe pour les juniors

Enfin, dans le conseil, l’IA génère un paradoxe RH bien connu pour les postes juniors.

D’un côté, une petite moitié des sondés par l’EM Lyon (43 %) anticipe une baisse du nombre de jeunes consultants. De l’autre côté, ces mêmes répondants estiment que 70 % du travail d’un junior n’est pas substituable par une IA.

« L’IA fragilise le modèle historique de formation du conseil. »

« En automatisant une partie des tâches de recherche, de synthèse et de première analyse, l’IA rend crédible l’émergence d’un modèle en “obélisque” (NDR : avec moins d’employés à la base que dans le modèle classique de la pyramide) », constate le baromètre.

« L’IA fragilise le modèle historique de formation du conseil, dans lequel les tâches confiées aux juniors permettaient aussi d’apprendre le métier, de construire le raisonnement analytique et de développer l’esprit critique », avertit Jean-Baptiste Vaujour.

Des conseils valables au-delà de l’audit

L’EM Lyon confirme donc la crainte d’une IA productive dans un premier temps, et pas forcément « transformative », qui créera un problème de compétences dans un second temps.

Le constat dépasse de loin le conseil et l’audit. Tout comme les autres recommandations sur la vérification, la gouvernance, la nécessité de garder l’humain dans la boucle (ou au-dessus) et son esprit critique, la formation réelle des équipes ou la nécessité d’appréhender les processus « transformés » dans leur globalité.

« Ce problème est désormais systémique et touche tous les secteurs. »

« La plupart des programmes de transformation par l’IA échouent, car ils privilégient la vitesse à la vérification », martèle Phil Fersht de HFS Research. « Ce problème est désormais systémique et touche tous les secteurs », confirme-t-il.

Et de citer, pêle-mêle, des ratés majeurs dans des cabinets d’avocats, chez Air Canada (bot CX qui hallucine), dans l’édition scientifique (chez les prestigieux Wiley et Springer Nature) ou dans les médias chez CNET et Sports Illustrated.

L’étude de l’EM Lyon repose les réponses d'une centaine de consultant à un questionnaire diffusé entre octobre 2025 et janvier 2026.