Les meilleurs cabinets deviendront des éditeurs d’agents, pas des vendeurs d’heures
Le conseil en stratégie vend du temps depuis 100 ans. L’IA agentique rend ce modèle indéfendable.
Un consultant senior à 2 500 €/jour. Une équipe de quatre pendant huit semaines. Un livrable PowerPoint de 150 pages.
Pendant un siècle, l’équation du conseil a tenu : Intelligence = temps d’expert × tarif journalier.
Cette équation est en train de s’effondrer.
McKinsey a déployé 12 000 agents IA pour 40 000 collaborateurs. Le BCG tire 20 % de son CA de l’IA (objectif : 40 % d’ici 2026). Accenture a formé 30 000 professionnels avec Anthropic et investi 3 milliards $ dans sa practice Data & AI.
Ce ne sont plus des expérimentations. C’est une mutation structurelle.
Dans cet article :
📌 Pourquoi le modèle “vente d’heures” atteint 3 limites en même temps
🤖 Ce que l’IA agentique change (et pourquoi c’est différent du ChatGPT de 2023)
💡 Les 4 nouveaux modèles économiques qui émergent
🔮 Les 5 mutations structurelles à anticiper
🚫 Les 4 risques que personne ne veut voir
🎯 Ce que les cabinets de taille moyenne peuvent faire dès maintenant
C’est parti. ⬇️
🔴 3 raisons pour lesquelles le modèle “vente d’heures” craque
Raison 1 : La productivité explose, les prix ne bougent pas
L’IA générative a créé un phénomène inédit :
La productivité interne a bondi de 30 à 40 % sur la recherche, l’analyse et la production de livrables
L’outil McKinsey (Lilli) traite 500 000+ requêtes/mois et économise ~30 % du temps de recherche
Mais les tarifs journaliers n’ont pas baissé d’un centime
Les directions achats commencent à poser LA question :
Si une analyse qui prenait 5 jours n’en prend plus que 2 grâce à vos outils IA, pourquoi facturez-vous encore 5 jours ?
Le modèle temps-homme devient indéfendable quand l’effort n’est plus corrélé à la valeur produite.
📎 Micro-action : si vous êtes côté client, demandez à votre cabinet la part de travail assistée par IA dans leur dernier livrable. La réponse (ou l’absence de réponse) est révélatrice.
Raison 2 : Les clients construisent leurs propres capacités
Mouvement plus discret, tout aussi puissant :
Les entreprises recrutent des data scientists en interne
Elles déploient des plateformes d’IA générative en propre
Elles automatisent ce qui était sous-traité : études de marché, benchmarks, analyses de données, premiers drafts de recos
🎯 Le signal faible : quand un directeur financier peut interroger ses données en langage naturel, le besoin d’un consultant junior pour produire un tableau Excel s’évapore.
Raison 3 : Les nouveaux entrants cassent les codes
Une nouvelle génération de “cabinets IA-natifs” émerge :
Xavier AI (fondé par un ex-McKinsey) → “consultant stratégique accessible à tous”, analyses structurées à une fraction du coût
Nexstrat.ai (cofondé par un ex-Bain) → automatise le raisonnement hypothético-déductif du conseil
Ces acteurs ne cherchent pas à remplacer le partner. Ils rendent obsolète la base de la pyramide.
📎 Micro-action : testez Xavier AI ou Nexstrat.ai sur un cas récent. Comparez la qualité de l’output avec ce que votre équipe junior produirait en 3 jours. Le gap se réduit plus vite que vous ne le pensez.
⚡ L’IA agentique : le vrai basculement
Oubliez le ChatGPT de 2023.
Le vrai shift, c’est l’IA agentique : des systèmes capables d’observer, planifier, exécuter et apprendre de manière autonome. Plusieurs étapes. Sans intervention humaine.
Le BCG résume l’évolution en 3 vagues :
Vague Type d’IA Valeur créée 1 Prédictive Fonctions décisionnelles 2 Générative Production de contenu et de connaissance 3 Agentique Fonctions d’exécution (processus)
Exemples concrets :
Un chantier naval : -40 % d’efforts d’ingénierie, -60 % de délais de conception (agents de design multi-étapes)
Un opérateur télécom : ×5 sur les ventes digitales (agents envoyant 40 000 messages/jour)
Ce que ça change pour le conseil
Un agent IA peut désormais enchaîner :
Ingérer les données financières d’un client
Les croiser avec des benchmarks sectoriels
Identifier les écarts de performance
Structurer une hypothèse (pyramid principle)
Générer un premier draft de recommandation
Préparer un deck de 30 slides
En quelques heures. Au lieu de plusieurs semaines.
Ce n’est plus de l’assistance. C’est de l’exécution autonome d’une chaîne de valeur intellectuelle.
📎 Micro-action : identifiez dans votre cabinet le workflow qui consomme le plus de temps junior. Estimez combien d’étapes pourraient être enchaînées par un agent. Si c’est plus de 3, vous avez un candidat à l’automatisation agentique.
💡 Les 4 nouveaux modèles économiques
L’actif caché des cabinets : des décennies de méthodologies, frameworks, cas clients et benchmarks. McKinsey a construit son propre knowledge management. Le BCG a créé BCG X (3 000 ingénieurs). Bain a développé 19 000+ GPTs personnalisés en interne.
Ce savoir-faire, historiquement délivré par des humains à 2 500 €/jour, peut désormais être encapsulé dans des agents spécialisés.
Voici les 4 modèles qui émergent :
Modèle 1 : Subscription (SaaS du conseil) 📦
Principe : agents IA métier en accès continu, abonnement mensuel ou annuel.
Le client paie pour un accès permanent à l’expertise, pas pour des interventions ponctuelles.
Qui le fait déjà :
Deloitte → “AI Factory as a Service” (partenariat NVIDIA + Oracle)
KPMG → 2 milliards $ sur 5 ans avec Microsoft, agents intégrés à la plateforme d’audit Clara
📎 Micro-action : listez vos 3 méthodologies propriétaires les plus demandées. Demandez-vous : “Est-ce que je pourrais les transformer en un agent accessible en self-service ?”
Modèle 2 : Outcome-based (paiement au résultat) 🎯
Principe : l’agent est facturé aux résultats produits — nombre de rapports, économies identifiées, deals analysés.
Alignement parfait des intérêts cabinet/client.
La tarification au résultat est discutée depuis des années dans le conseil. L’IA agentique est le catalyseur qui la rend enfin opérationnelle.
Modèle 3 : Hybride (conseil + agents intégrés) 🤝
Principe : le partner intervient sur la stratégie et la relation client. Le delivery est largement automatisé par des agents.
Le “New Management Stack” :
L’IA gère la coordination et l’exécution
L’humain se concentre sur la stratégie et les parties prenantes
Moins de consultants, même valeur perçue (voire plus).
Modèle 4 : Marketplace (plateforme d’agents spécialisés) 🏪
Principe : le cabinet devient une plateforme qui distribue des agents à la carte.
Client en restructuration → active l’agent “plan de transformation”
Client en croissance externe → active l’agent “screening d’acquisition”
L’effet réseau crée des barrières à l’entrée considérables.
🔮 Les 5 mutations structurelles à anticiper
1. La pyramide s’aplatit (mais ne disparaît pas)
Le modèle “obélisque” (Harvard Business Review) émerge :
Équipes plus petites, moins de couches
Nouveaux rôles : “AI facilitators” (experts des pipelines IA), “engagement architects” (orchestrateurs de missions augmentées)
Les tâches junior (recherche, compilation, formatage) sont absorbées par les agents
Ce qui reste irréductiblement humain : la formation des futurs partners, le jugement contextuel, la gestion des dynamiques de pouvoir chez le client.
2. Le pricing bascule de l’input à l’output
La facturation au temps-homme est condamnée à moyen terme pour les activités automatisables.
Direction : modèles hybrides (abonnement de base + variable indexé sur la valeur délivrée).
Les cabinets qui réussissent cette transition → captent plus de valeur
Ceux qui s’accrochent au modèle historique → voient leurs contrats rétrécir mécaniquement
3. La data propriétaire devient l’avantage concurrentiel décisif
Tout le monde a accès aux mêmes modèles (GPT, Claude, Gemini).
Ce qui différencie un agent McKinsey d’un agent générique : le corpus sur lequel il a été entraîné.
Des décennies de cas clients, benchmarks propriétaires et méthodologies raffinées = un fossé compétitif impossible à répliquer pour les nouveaux entrants.
📎 Micro-action : auditez votre capital intellectuel. Combien de vos méthodologies sont documentées, structurées et exploitables par une IA ? Si la réponse est “peu”, vous avez un chantier prioritaire.
4. Le profil des consultants se transforme
Les chiffres parlent :
Accenture : 30 000 professionnels formés aux technos Anthropic
BCG : 1 200 “ground troops” dédiées à l’adoption IA quotidienne
McKinsey : 70 %+ des effectifs formés à Lilli
Le consultant de demain n’est pas un expert IA. Il est nativement fluent dans l’orchestration d’agents.
Le vrai différenciateur reste le jugement : savoir quand l’agent a raison, quand il hallucine, et quand le contexte politique du client invalide une recommandation techniquement parfaite.
5. La frontière cabinet / éditeur de logiciel s’efface
C’est la mutation la plus profonde.
BCG crée BCG X (3 000 ingénieurs, produits IA vendus aux clients)
Deloitte lance “AI Factory as a Service”
McKinsey investit massivement dans QuantumBlack (5 000 experts IA) et acquiert des sociétés de MLOps
Ces organisations ne sont plus des cabinets au sens classique. Elles deviennent des éditeurs de solutions technologiques avec un canal de distribution unique : la relation de confiance avec le C-suite.
🎯 Ce que les cabinets de taille moyenne peuvent faire
La course aux agents n’est PAS réservée aux MBB et Big Four.
Vous avez 4 atouts spécifiques :
1. L’hyper-spécialisation sectorielle 🔬 Un cabinet de 200 personnes spécialisé énergie, santé ou finance peut construire des agents métier d’une profondeur que les généralistes ne peuvent pas égaler. La verticalisation est la stratégie gagnante.
2. L’agilité de déploiement ⚡ McKinsey met 18 mois à déployer une initiative globale. Vous pouvez lancer un agent en production en 6 à 12 semaines.
3. La proximité client 🤝 Co-création. Agents sur-mesure entraînés sur les données et processus spécifiques du client. Les grands cabinets, par leur taille, ne peuvent pas répliquer ça.
4. La flexibilité tarifaire 💰 Facturation à l’usage, forfaits mensuels, success fees. Les grandes firmes, engluées dans leurs structures de partnership, peinent à expérimenter.
📎 Micro-action : choisissez UNE expertise sectorielle forte dans votre cabinet. Identifiez le workflow le plus répétitif dans cette expertise. C’est votre premier candidat agent.
🚫 Les 4 risques que personne ne veut voir
Risque 1 : La confidentialité des données clients 🔒
Un agent entraîné sur des données de mission passées doit être déployé avec une gouvernance irréprochable. Les données client ne transitent pas par des modèles tiers sans accord explicite.
Risque 2 : La qualité des outputs 🎯
Le rappel Deloitte Australie : un rapport de 290 000 $ contenant des hallucinations IA. Remboursement partiel obligé. L’humain dans la boucle n’est pas optionnel.
Risque 3 : La commoditisation ⚠️
Si tout le monde vend des agents sur les mêmes modèles (GPT, Claude), comment se différencier ? Réponse : la propriété intellectuelle métier, la qualité des données d’entraînement et la profondeur sectorielle. Pas la tech sous-jacente.
Risque 4 : Le risque social 👥
Étude Stanford (août 2025) : les emplois junior sont les plus touchés, -16 % depuis fin 2022. Le conseil est parmi les secteurs les plus impactés.
Les cabinets doivent repenser formation et progression de carrière. Sinon : une génération de consultants techniquement rapides mais fragiles en jugement.
📊 Récap : la transformation en un coup d’œil
Avant Après Vente d’heures Vente d’intelligence embarquée Livrable PowerPoint Agent IA autonome Pricing au temps-homme Pricing au résultat Pyramide hiérarchique Modèle obélisque Data = sous-produit de missions Data = actif stratégique Consultant = exécutant expert Consultant = orchestrateur d’agents Cabinet de conseil Éditeur de solutions + cabinet
✅ Checklist : votre cabinet est-il prêt ?
[ ] Nos méthodologies propriétaires sont documentées et structurées pour être exploitables par une IA
[ ] Nous avons identifié nos 3 workflows les plus automatisables
[ ] Nous avons un premier agent en test (même minimal)
[ ] Nous avons une politique de gouvernance data pour les agents
[ ] Nous formons nos consultants à l’orchestration d’agents (pas juste au prompting)
[ ] Nous avons modélisé un pricing alternatif (subscription, outcome-based ou hybride)
[ ] Nous avons une date de décision pour notre stratégie agent (pas “un jour”)
Score :
5-7 cochés → vous pilotez la transformation
3-4 cochés → vous êtes en mouvement, accélérez
0-2 cochés → la fenêtre se referme
📚 Sources
Harvard Business Review (sept. 2025) · McKinsey State of AI (nov. 2025) · BCG Agents Report (déc. 2025) · Accenture × Anthropic (déc. 2025) · Simon-Kucher Pricing Reports (2024-2025) · ConsultingQuest (nov. 2025) · Stanford Employment Study (août 2025) · Business Insider AI Consulting (nov. 2025)
La question n’est plus de savoir si cette transformation aura lieu. Elle est déjà en cours.
La question est : votre cabinet sera-t-il parmi ceux qui la pilotent, ou parmi ceux qui la subissent ?
La culture hacker ne s’importe pas. Elle se construit.
Je suis Alexandre Durand-Chabert, Innovation Architect chez Devoteam AI Apps.
Mon rôle : transformer votre rapport à l’innovation avec l’IA comme levier. Pas de slides. De l’infrastructure opérationnelle. Derrière moi : une équipe de 30 développeurs GenAI pour exécuter.
→ Échangeons sur votre contexte 30 minutes pour diagnostiquer vos blocages structurels et dessiner un système d’innovation qui produit réellement.
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