L’irruption récente de solutions d’Intelligence Artificielle semble ouvrir des possibilités infinies de cas d’usages venant renforcer, voire remplacer, l’intelligence humaine dans de nombreuses professions.

La question est également posée pour les métiers du conseil où la valeur des prestations est étroitement liée à la capacité d’agréger des informations, dans un cadre spécifique, afin de créer de la valeur – généralement sous la forme élégante de slides soignées– pour des clients inquiets. ChatGPT ou ses confrères, remplaceraient-ils un riche parcours académique, l’intelligence collective d’une équipe pluridisciplinaire et des méthodologies rodées ?

Le conseil a déjà fait sa révolution digitale, notamment via les « managed services ». A l’origine, cette terminologie concernait des services IT d’infogérance par un prestataire. Aujourd’hui, le conseil en management intègre également la technologie dans ses offres de services, principalement pour des services de délégation où l’expertise externe permet de compenser des besoins internes non couverts, ou manquant de l’expérience requise ou de la disponibilité nécessaire. L’exemple de la GRC, dans le secteur financier, en est une illustration parfaite avec l’utilisation par des consultants de solutions propriétaires pour réaliser des prestations de délégation d’audit interne, de contrôle permanent voire de gestion de cartographies des risques.

Les intérêts de cette nouvelle approche sont multiples :
- Créer un espace virtuel permanent d’échanges entre le client et ses consultants,
- Agréger l’ensemble des informations et documents dans un espace dédié et accessible à tout moment,
- Mettre à disposition la base de connaissances et les expertises des consultants,
- S’affranchir de devoir choisir, paramétrer et maintenir une solution pour le client.

Cette approche est également un vecteur d’expression de l’IA où les cas d’usages élaborés pourront être diffusés et utilisés par tous. Il ne semble pas probable que l’IA puisse remplacer l’humain dans cette chaîne de valeur, mais plutôt augmenter la richesse du service rendu.




Les principaux cas d’usages de l’IA qui nous semblent intéressants sont :
- La capacité à traiter, analyser un grand nombre de données, structurées ou non pour produire des éléments de reporting ciblés,
- La capacité à détecter les signaux faibles au sein de la masse des données de contrôle ou de risques pour anticiper les décisions de maîtrise,
- La capacité à proposer des plans d’actions efficients et des ajustements opportuns.

Toutefois, en l’état actuel de la technologie, il convient de considérer les productions de l’IA comme des données « brutes » qui demandent encore une analyse humaine complémentaire afin d’en valider ou d’en ajuster la pertinence.

Il s’agit également de s’assurer de pouvoir s’appuyer sur une technologie propriétaire afin de garder la maîtrise des données analysées, de leur stockage et de la compréhension des résultats.

Dans le très régulé secteur financier, il est à attendre que les superviseurs nationaux soient très attentifs à prévenir toute perte de maîtrise des dispositifs de contrôle et de gestion des risques par les établissements financiers ayant recours à l’IA, à l’instar des solutions de trading algorithmique.

L’intégration de l’IA dans les services managés est certainement une opportunité d’améliorer l’efficience des dispositifs couverts, mais en complément des consultants pour une vraie « Intelligence Augmentée ».