- L’IA modifie fondamentalement les modèles de travail des grands cabinets de conseil comme McKinsey, BCG, PwC, EY, Deloitte et Accenture.
- L’accent passe des projets de conseil à court terme et des présentations (slide decks) à des programmes de transformation IA pluriannuels, nécessitant des capacités de construction et d’exploitation technologiques.
- « Amener une armée de consultants chez le client » n’est plus efficace ; les cabinets ont besoin d’une combinaison de généralistes et d’experts technologiques.
- Le rôle des experts technologiques explose : Accenture a ajouté près de 40 000 experts en IA et données en 2 ans, représentant environ 10 % de l’effectif total.
- EY a recruté 61 000 technologues supplémentaires depuis 2023.
- Chez McKinsey, l’ingénieur IA est le poste qui connaît la croissance la plus rapide en dehors du niveau d’entrée.
- Chez BCG, ingénieur logiciel, développeur frontend et développeur Python sont les rôles de niveau d’entrée qui augmentent le plus rapidement.
- BCG X a été lancé fin 2022 avec pour objectif de « construire une entreprise technologique au sein d’un cabinet de conseil ».
- McKinsey recherche des « 5Xers » : des individus profondément compétents dans un domaine mais performants dans 3 ou 4 autres.
- L’IA représente actuellement environ 40 % de la charge de travail de McKinsey, dirigée par le groupe QuantumBlack (1 700 personnes).
- L’ensemble du secteur est confronté à une pénurie d’experts en IA, obligeant les cabinets à privilégier la montée en compétences (upskilling) interne plutôt que le seul recrutement.
- EY a déployé des cours de 15 heures sur l’ingénierie de l’IA, l’IA appliquée et la conformité de l’IA ; près de 100 000 employés (≈25 % de la main-d’œuvre) ont reçu des « badges IA ».
- KPMG met l’accent sur la littératie en IA et la formation à grande échelle plutôt que sur le changement de la structure du personnel.
- Malgré le recrutement de nombreux technologues, la majorité du travail de conseil nécessite toujours des généralistes ; le nombre de consultants traditionnels dans le monde est passé de 250 000 (2022) à 340 000 (2024).
- Les compétences douces (soft skills) deviennent plus importantes à mesure que l’IA prend en charge les tâches quantitatives.
- Les cabinets apprécient grandement l’attitude d’apprentissage, la communication, la collaboration, le QE et la capacité à apprendre, désapprendre et réapprendre rapidement.
- Risque mentionné : le niveau technique actuel de nombreux employés reste « très rudimentaire », ce qui pourrait devenir une faiblesse stratégique s’il n’est pas amélioré rapidement.
📌 L’IA modifie fondamentalement les modèles de travail des grands cabinets de conseil comme McKinsey, BCG, PwC, EY, Deloitte et Accenture. L’accent passe des projets de conseil à court terme et des présentations de diapositives à des programmes de transformation IA pluriannuels, nécessitant des capacités de construction et d’exploitation technologiques. Les ingénieurs et experts technologiques augmentent rapidement. L’avantage concurrentiel réside désormais dans le personnel hybride : comprendre le business, savoir déployer l’IA, bien communiquer et apprendre extrêmement vite. La course ne consiste pas seulement à embaucher plus d’ingénieurs, mais à reformer des centaines de milliers de personnes pour faire du conseil à l’ère de l’IA.
