Des analyses réalisées en quelques heures au lieu de plusieurs semaines, des textes sans fautes de frappe, des diapositives dignes d’un studio de design : l’intelligence artificielle ne transforme pas seulement l’univers des clients, mais aussi la nature même du conseil. Lors d’un événement de réseautage organisé par La Bella Consulting, des consultantes, des juristes, des experts en assurance et des technologues ont débattu de ce qu’il resterait de la profession si les connaissances devenaient soudainement accessibles à tous. La réponse s’est avérée à la fois plus dérangeante et plus réconfortante que prévu.
Le conseil a longtemps reposé sur un simple échange : des connaissances contre un tarif horaire. C’est précisément ce modèle qui est aujourd’hui remis en cause. Ce qui distinguait autrefois les experts est désormais accessible aux clients en quelques clics. L’animatrice, Stéphanie Rielle La Bella, a résumé la situation dès le début : depuis des années, le conseil accompagne ses clients à travers de nouvelles stratégies, structures et formes de collaboration. Aujourd’hui, c’est le conseil lui-même qui est en pleine transformation. Son rôle évolue : il passe de celui de fournisseur de réponses à celui de co-concepteur, de facilitateur et de référence en matière de confiance. Et il convient de clarifier comment gérer de manière responsable la confidentialité, la protection des données et la qualité.
Le livre «Le conseil natif de l’IA – Une boussole à l’ère des algorithmes », de Stephan Weber, Daniel Ehmann et Stefan Schmautz, a servi de fil conducteur. Leur thèse : l’IA n’est pas simplement un outil supplémentaire pour le conseil, elle en modifie la nature même. Weber lui-même résume cela en une phrase : « Plus les machines deviennent intelligentes, plus le jugement humain gagne en importance. »
Pour l’après-midi, l’animatrice a posé trois questions : dans quels domaines l’IA apporte-t-elle déjà une réelle valeur ajoutée dans votre travail, et dans quels domaines ce n’est pas encore le cas ? Quelle est la prestation pour laquelle les clients ont encore besoin d’êtres humains ? Et que pourrait-on proposer ensemble, en tant que réseau, que l’on ne pourrait pas offrir seul ? Il ne s’agissait pas de parler d’outils, mais d’expériences : ce qui a fonctionné, ce qui a échoué et les enseignements que l’on en tire.
La séance de présentation a d’ores et déjà montré à quel point ce thème a désormais pris de l’ampleur. Diagnostic de personnalité, analyse culturelle, enquêtes auprès des collaborateurs, conseil juridique en matière pénale, distribution d’assurances, apprentissage automatique, assistance voyage, recherche sur le cerveau, logiciels pour courtiers, souscription internationale. Une salle aux couleurs variées, à l’image d’un Rubik’s Cube. Et tous sont animés par la même question.
L’IA automatise les flux de travail, pas les rôles
C’est Christian Woese, fondateur de Limbi GmbH, qui accompagne les équipes de commercialisation B2B dans leur transformation vers l’IA, qui a donné le coup d’envoi. Il a d’emblée démystifié une image très répandue sur les réseaux sociaux : celle d’agents IA soigneusement classés dans des organigrammes, avec des responsables et des sous-agents. Selon lui, cela ne mène à rien. L’IA ne remplace pas des rôles, mais des processus de travail, en totalité ou en partie.
C’est pourquoi chaque projet commence par trois questions. De quelles connaissances un workflow a-t-il réellement besoin ? Quels systèmes doivent être connectés ? Et où se situent les risques, là où la machine prend des décisions à la place de l’humain ? Il appelle la réponse à la première question « Context Layer » : un espace centralisé où les connaissances statiques, telles que les profils clients, le ton de la marque ou les informations sur les produits, se combinent avec des données dynamiques, comme les transcriptions de conversations. Ce système n’est pas conçu pour les humains, mais de manière à ce qu’un modèle linguistique puisse s’y repérer rapidement.
Selon lui, la question de l’accès reste avant tout en suspens. Lorsqu’un compte-rendu d’entretien mêle des sujets confidentiels et des sujets sans risque, la technologie actuelle est à peine en mesure de distinguer clairement qui est autorisé à voir quoi. Et en matière de responsabilité, le principe suivant s’applique : quiconque permet à une architecture d’IA de communiquer vers l’extérieur en est responsable. Il est donc d’autant plus important de définir précisément à quel moment l’humain intervient pour effectuer des vérifications dans le processus. En matière de gestion du changement, il recommande la modération : des équipes réduites et motivées, des succès rapides, des champions internes plutôt qu’une obligation d’IA imposée par la hiérarchie.
Du consultant en analyse au consultant en mise en œuvre
La deuxième intervention a été assurée par Loris Niederberger, cofondateur de Moodtalk. L’entreprise réalise des entretiens animés par l’IA, qui allient enquêtes quantitatives et entretiens qualitatifs. Lorsqu’une personne répond « les réunions » à la question sur le potentiel d’amélioration, on lui demande : « Quelles réunions, et pourquoi ? » Cela permet d’obtenir des informations approfondies à grande échelle, dans toutes les langues, sur n’importe quel appareil, y compris pour le personnel d’entretien ne disposant ni d’ordinateur portable ni d’identifiant.
Sa thèse sur l’avenir du conseil était remarquable. Selon lui, la mission de ce dernier ne consiste plus à fournir une analyse, mais à accompagner les organisations dans la mise en place d’un système qui met en réseau les connaissances en continu. De nombreuses entreprises ne se rendent compte, qu’au moment de l’audit des enquêtes, du nombre de services qui envoient des questionnaires en parallèle, à l’aide de sept outils différents et sans règles claires en matière de protection des données. L’organisateur a confirmé cet effet observé dans la pratique : la discussion sur la méthode devient superflue, plus personne ne demande comment un résultat a été obtenu. On aborde immédiatement les causes et les prochaines étapes. Le consultant en analyse devient un consultant en mise en œuvre.
Mais là encore, une limite est restée clairement établie. Les cadres souhaitent certes recevoir des indications sur les sujets qu’ils devraient aborder lors de la prochaine réunion d’équipe. Certains ont même demandé si le système ne pouvait pas animer lui-même les réunions. La réponse a été un « non » catégorique. Sans l’intervention humaine, cela ne fonctionne pas.
La menace parfaitement formulée
La discussion qui a suivi a mis en évidence le revers de la médaille de la démocratisation. Un prestataire d’assistance voyage a fait état d’une forte augmentation des menaces formulées de manière juridiquement irréprochable, qui s’avèrent dans la grande majorité des cas infondées. On ne peut toutefois pas les ignorer. Une administration cantonale a fait état d’une augmentation d’environ 30 % du nombre de recours, dont beaucoup comptent entre 30 et 100 pages. Un expert en souscription a confirmé que les réclamations en matière d’assurance avaient elles aussi considérablement augmenté en volume, ce qui impose à son tour le recours à l’IA du côté des destinataires. La machine rédige, la machine résume.
Il a également été souligné que cela comportait un aspect démocratique. Jusqu’à présent, l’accès à la justice était coûteux. Les services de conseil juridique en matière judiciaire ont fait remarquer que l’IA apportait un avantage considérable lorsqu’il s’agissait de dossiers de procédure volumineux : qui a dit quoi et quand, et pouvait-il déjà le savoir à ce moment-là ?
Pourquoi nous croyons la machine
Un psychologue a peut-être donné l’explication la plus sincère de la soirée : nous croyons l’IA parce que nous voulons y croire. Les réponses sont suffisamment satisfaisantes pour nous épargner des efforts. C’est précisément là que réside la dépendance. Une jeune étudiante a raconté comment, à un moment donné, elle avait cessé de vérifier les réponses simples pour ne plus vérifier que les réponses complexes, et comment c’est justement là que les erreurs se sont glissées.
Un consultant possédant une longue expérience dans le domaine de l’assurance a décrit ce schéma issu de la pratique des projets : l’IA fournit un premier résultat étonnamment bon, peut-être à 70 à 80 %. Le chemin menant à un résultat que l’on peut assumer est toutefois encore très intense. Une présentation qui semblait convaincante à la lecture rapide s’est avérée illogique après un examen plus approfondi. Sa crainte : les clients au niveau de la direction pourraient sous-estimer pendant un certain temps la valeur de la précision et de l’exhaustivité, jusqu’à ce que les conséquences deviennent visibles. Concernant le secteur de l’assurance, un spécialiste de la souscription a ajouté d’un ton sec : si les données ne sont pas fiables, l’IA ne sert à rien. Et ce travail de fond est encore loin d’être achevé dans ce secteur, tant en Suisse qu’en Europe.
La question du prix
Reste la question financière. Si une analyse ne prend plus que quelques heures au lieu de plusieurs semaines, comment la facturation s’effectue-t-elle ? Les clients s’attendent à des prix plus bas, tandis que les coûts d’infrastructure et de jetons augmentent. Un prestataire a indiqué que les marges sur les logiciels, autrefois confortables, sont aujourd’hui parfois négatives. Un chef de projet informatique a fait un calcul réaliste : il économise environ la moitié de son temps, notamment au niveau de la conception. Le contenu, le fil conducteur et la narration restent un travail manuel. Cela ne le rend pas moins cher, mais meilleur.
La réponse la plus convaincante est venue du domaine du développement organisationnel. Aucune transformation n’a jamais été menée à bien plus rapidement parce que quelqu’un connaissait la solution à l’avance. C’est le client qui détermine le rythme, et non l’analyse. Ce pour quoi l’on paie, ce n’est pas un texte bien rédigé, mais le soulagement apporté face à des décisions difficiles, l’accompagnement lorsque cela fait mal, la résolution du problème elle-même. Certaines prestations deviendraient donc moins coûteuses, d’autres nettement plus précieuses. La question décisive est la suivante : où est-ce que j’apporte une valeur ajoutée qui soit unique ?
Qui d’autre étudie encore ?
Pour conclure, le regard s’est tourné vers la société dans son ensemble. Si l’IA prend en charge le travail des assistants et des consultants juniors et que seuls des collaborateurs expérimentés vérifient ses résultats, d’où viendront alors les collaborateurs expérimentés de demain ? Et quel prix payons-nous, en électricité, en puissance de calcul et en eau, pour gagner en rapidité ? Aucune réponse définitive n’a été apportée ce soir-là. Mais les bonnes questions ont été posées, ce qui n’est pas négligeable à une époque où les réponses toutes faites sont légion.
Binci Heeb
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