L’intelligence artificielle occupe désormais une place centrale dans la réflexion des cabinets, mais l’avantage pourrait se déplacer des investissements vers la capacité d’apprendre. C’est la thèse défendue par Laurent Salanié, selon qui l’avantage ira aux cabinets capables d’apprendre vite, d’expérimenter et d’intégrer l’IA dans leurs usages. Depuis plus de deux ans, ces structures se demandent quels outils adopter et combien investir.
- L’avantage des cabinets se déplace des investissements vers la capacité d’apprendre.
- Les outils d’IA deviennent accessibles à tous, donc perdent leur valeur stratégique.
- Les dirigeants doivent expérimenter eux-mêmes l’IA pour repérer les usages pertinents.
- Les cabinets de taille moyenne peuvent tirer parti de leur agilité.
Cette focalisation sur la technologie se comprend, mais elle reste incomplète. Historiquement, les grandes transformations du secteur ont récompensé ceux qui pouvaient investir, dans des logiciels sophistiqués comme dans des équipes spécialisées. L’IA modifie cet équilibre : les meilleurs outils deviennent rapidement accessibles à tous, et leur accès perd de sa valeur stratégique. Tout dépendra alors de la capacité à imaginer des usages pertinents.
Une transformation qui ne peut pas être déléguée
Beaucoup de dirigeants considèrent encore l’IA comme un sujet technique parmi d’autres, confié aux équipes innovation ou métier. Ce réflexe montre vite ses limites, car l’IA se comprend d’abord en la pratiquant. Il ne suffit plus de sélectionner les bons outils ou de signer les bons contrats : il faut comprendre concrètement ce qu’ils permettent de construire.
Ethan Mollick, professeur à Wharton, défend l’idée que personne ne sait à l’avance ce que l’IA peut apporter à un métier donné. Selon lui, la seule façon de le découvrir est une « expérimentation disciplinée ». Une étude du MIT publiée à l’été 2025 va dans le même sens : elle indique que 95 % des projets pilotes d’IA générative en entreprise restent sans impact mesurable sur les résultats, malgré des dizaines de milliards investis. Selon ses auteurs, le problème tiendrait moins à la technologie qu’à un déficit d’apprentissage, côté outils comme côté organisations.
Pour un cabinet, l’expérimentation peut porter sur le quotidien. Comment prépare-t-on une note technique ? Comment mène-t-on une recherche documentaire ? Chacune de ces tâches recèle des opportunités qu’on ne repère qu’en s’y frottant soi-même. Aux dirigeants, désormais, de prendre part à la transformation plutôt que de la regarder se faire.
Les meilleurs usages se construisent
Beaucoup voient encore l’IA comme un outil prêt à l’emploi, dont il suffirait d’apprendre les fonctionnalités. Le terrain raconte une autre histoire. Les premiers usages paraissent modestes, comme résumer un document ou préparer un courrier. Puis les idées s’enchaînent : un test en appelle un autre, plusieurs outils se combinent, une automatisation puis un assistant spécialisé finissent par voir le jour pour répondre à un besoin précis.
Le processus relève moins de l’installation d’un logiciel que d’un jeu de construction, façon Lego ou Minecraft. On assemble d’abord quelques briques, puis, à force de tâtonner, on finit par bâtir des choses qu’on n’aurait jamais imaginées. Les usages transformants apparaissent rarement dans les premières heures ; ils émergent après des dizaines d’essais. C’est pourquoi les dirigeants doivent « mettre les mains dedans », non pour devenir experts de la technologie, mais pour développer l’intuition qui leur permettra de repérer les opportunités de demain.
Une opportunité pour les cabinets les plus agiles
Cette réalité pourrait avoir une conséquence inattendue. Si l’avantage glisse de l’investissement vers l’apprentissage, les cabinets de taille moyenne disposent d’atouts souvent sous-estimés. Assez structurés pour former leurs équipes et diffuser les bonnes pratiques, ils restent assez proches du terrain pour expérimenter rapidement. Dans un environnement aussi mouvant, cette capacité d’adaptation pourrait peser davantage que la taille elle-même.
Le sujet dépasse d’ailleurs largement la profession. Satya Nadella, CEO de Microsoft, le résume ainsi : « You can outsource work, not learning », soit, en français, « On peut déléguer le travail, pas l’apprentissage ». Pour la première fois depuis longtemps, la révolution technologique demande aux cabinets davantage que des investissements. Elle demande à leurs dirigeants d’apprendre.
