Ce que les cabinets ne peuvent plus se permettre de réutiliser à l’aveugle

Pendant des années, les cabinets ont fonctionné sur une fiction confortable : chaque mission était unique, donc chaque livrable devait l’être aussi.

Cette logique a produit des milliers de slides brillantes — et très peu d’actifs réellement réutilisables sans précaution.
Elle reposait sur une hypothèse rarement interrogée : la valeur résidait dans le document final, pas dans ce qui avait rendu ce document possible.

L’intelligence artificielle est en train de faire voler cette fiction en éclats.

Le paradoxe que vivent aujourd’hui les cabinets

Sur le terrain, la dynamique est claire. Les cabinets produisent :

• plus d’analyses,

• plus vite,

• à partir de davantage de sources,

• avec une puissance de calcul sans précédent.

Une partie de cette accélération est désormais institutionnalisée : assistants internes, moteurs de recherche augmentés, outils de synthèse connectés aux bases de knowledge.
Une autre est plus diffuse : rédaction plus fluide, issue analysis esquissées en amont, premières versions produites avant même que le cadre ne soit stabilisé.

Mais dans le même temps, une autre réalité persiste :

• les équipes repartent souvent de zéro sur des sujets pourtant familiers,

• les hypothèses structurantes sont reformulées d’une mission à l’autre,

• les raisonnements circulent plus vite qu’ils ne sont capitalisés,

• et le knowledge reste largement déconnecté du delivery réel.

L’IA n’a pas créé ce paradoxe.
Elle l’a rendu visible — et plus difficile à contenir.

Quand le knowledge ne suit plus la vitesse du delivery

Historiquement, le knowledge jouait un rôle de support :

• benchmarks,

• frameworks,

• études de référence.

Ce rôle était adapté à un monde où la production restait séquentielle, et où la formulation du raisonnement imposait naturellement des temps de validation.

Lorsque l’IA intervient directement dans la production, cet amortisseur disparaît.
Le knowledge n’est plus simplement consulté.
Il est mobilisé en continu, recomposé, parfois extrapolé — souvent sans que ses conditions de validité ne soient clairement posées.

Dans ce contexte, le knowledge cesse d’être un input.
Il devient une infrastructure de raisonnement.

Si cette infrastructure reste implicite ou fragmentée :

• les équipes produisent vite,

• les livrables gagnent en fluidité,

• mais les partners signent sans savoir précisément ce qui est repris, transformé ou étendu.

La vitesse, sans structure partagée, transforme le knowledge en angle mort.

Le vrai changement : du document au raisonnement

Les cabinets les plus avancés ont commencé à opérer un basculement discret, mais profond.

Ils ne cherchent plus principalement à stocker :

• des slides,

• des livrables,

• des documents finis.

Ils cherchent à capitaliser ce qui, jusqu’ici, restait invisible :

• des structures de raisonnement,

• des hypothèses explicitement discutées et assumées,

• des périmètres de validité clairement définis,

• des modèles de lecture réutilisables sans réengager toute la responsabilité à chaque fois.

Ce qui devient réutilisable n’est plus le livrable.
C’est la logique qui a conduit au livrable — y compris lorsqu’elle a été partiellement assistée par l’IA.

Pourquoi l’IA force ce changement maintenant

Sans IA, cette faiblesse était coûteuse, mais tolérable.
Avec l’IA, elle devient dangereuse.

Plus la production s’accélère :

• plus les incohérences se multiplient,

• plus les contradictions entre missions deviennent visibles,

• plus les écarts entre raisonnements officiellement assumés et raisonnements effectivement mobilisés s’élargissent.

Ce basculement dépasse largement le seul monde du conseil.

Une analyse des SEC Filings 2024 montre que 90 % des sociétés du S&P 500 mentionnent désormais l’IA dans leurs rapports annuels (10-K), contre 359 en 2023.

Lorsque les raisonnements circulent à cette vitesse, l’absence de cadre partagé n’est plus un détail méthodologique.
Elle devient un risque réputationnel.

L’IA oblige les cabinets à répondre à une question qu’ils ont longtemps évitée :
qu’est-ce que nous acceptons de voir réutilisé — et sous quelles conditions ?

Trois questions que l’IA rend désormais impossibles à éviter

À mesure que les raisonnements circulent plus vite que les décisions, certaines questions ne peuvent plus rester implicites. Elles ne relèvent ni de la méthode, ni des outils, mais de ce que les cabinets sont réellement prêts à assumer.

1. Quels chiffres, modèles ou analyses serions-nous incapables d’expliquer — ligne par ligne — si on nous les demandait aujourd’hui ?

2. Qu’est-ce qui est devenu réutilisable par défaut dans nos équipes, non parce que c’est robuste, mais simplement parce que c’est disponible ?

3. Combien de nos livrables “augmentés par l’IA” survivraient réellement à une revue critique avant signature ?

De la production locale à la responsabilité collective

Ce basculement transforme en profondeur la pratique du conseil.

La responsabilité ne repose plus uniquement sur :

• un consultant,

• un manager,

• ou même un partner isolé.

Elle devient collective, au niveau de la practice — parfois du cabinet dans son ensemble.

Car lorsque les raisonnements circulent, sont adaptés, réutilisés, la question n’est plus seulement celle de la qualité du livrable final, mais de ce que l’organisation accepte de considérer comme défendable sans revalidation systématique.

Ce ne sont pas des questions d’outils.
Ce sont des questions de gouvernance du raisonnement.

Ce que l’IA révèle sur la maturité réelle des cabinets

L’IA agit comme un révélateur brutal.

Elle met rapidement en évidence :

• où le raisonnement est structuré,

• où il reste implicite,

• et où il repose encore sur des pratiques individuelles plutôt que sur un cadre partagé.

Les cabinets qui réussiront ne seront pas ceux qui utiliseront l’IA le plus intensivement.
Ce seront ceux qui auront accepté de distinguer clairement ce qui peut être réutilisé, de ce qui doit rester situé, et de ce qui doit être assumé collectivement.

Conclusion

La promesse réelle de l’IA n’est pas de produire davantage.
Elle est de forcer les organisations à expliciter ce qu’elles sont prêtes à transmettre, à réutiliser — et à assumer dans la durée.

La question n’est plus :
« Que savons-nous produire ? »
Mais :
« Que sommes-nous prêts à laisser circuler sans fermer les yeux ? »

C’est à cet endroit précis que la pratique du conseil est en train de se redéfinir.

Lorsque le knowledge devient un actif collectif, la signature ne peut plus rester un geste individuel.
Elle devient un acte de gouvernance.