Il y a douze mois, chez Artefact, nous avons pris une décision radicale : adopter pleinement une approche « AI-first » grâce à des pôles d’innovation dédiés, afin d’aider nos consultants en IA, nos data et nos ingénieurs à transformer véritablement leur façon de travailler.

Ce que nous avons découvert ne se limitait pas à la mise en œuvre de nouveaux outils. Il s'agissait également de repenser en profondeur la manière dont les humains et les agents IA collaborent dans le secteur des services professionnels. Bien que le secteur s'empresse adopt AI, la plupart des entreprises négligent des distinctions essentielles qui sont en réalité sources de valeur.

Leçon n° 1 : Les agents ne sont pas des outils, ce sont des employés à temps plein

Les outils s'occupent des tâches. Les employés s'occupent du contexte.

Cette distinction semble simple, mais c’est là que la plupart des entreprises échouent. Nous voyons des entreprises inonder leurs équipes de « 1 000 agents » dans le but d’être plus « productives », mais elles finissent par devenir plus improductives que jamais. La surcharge cognitive liée à la gestion d’une multitude d’outils d’IA engendre le chaos, et non l’efficacité.

La séparation claire que nous appliquons

Nous établissons une distinction claire entre :

  • Outils GenAI : ces outils sont conçus pour aider les utilisateurs à prendre de meilleures notes, à résumer des e-mails et à créer de petites automatisations.
  • Agents IA : ils sont responsables de cycles de vie complets comprenant plusieurs tâches (et oui, les agents utilisent eux aussi des outils).

Nous apprenons à nos équipes à maintenir cette distinction claire dès le départ, puis nous les aidons à considérer les agents comme de véritables membres de leur équipe. Cela signifie :

  • En mettant l'accent sur une gestion claire et une bonne communication du contexte,
  • Trouver le juste équilibre entre autonomie et révision,
  • Mettre en place un processus d'intégration structuré et des suivis réguliers.

Tout ce dont un poste de débutant a généralement besoin.

Résultat ? Lorsque les équipes cessent de jongler entre 50 outils différents et commencent à gérer correctement deux ou trois agents, la réalisation des projets s'accélère de 40 %.

Leçon n° 2 : Il ne s'agit pas de réduire les effectifs, mais de s'adapter efficacement

Les collaborateurs du secteur du conseil constituent notre atout le plus précieux. Ils connaissent le marché, fidélisent la clientèle, analysent les tendances du marché et façonnent la culture d'entreprise. Réduire aveuglément les effectifs à l'aide de l'IA détruit insidieusement la culture d'entreprise — et ces dégâts n'apparaissent pas dans les tableaux Excel avant qu'il ne soit trop tard.

La nouvelle approche de la mise à l'échelle

C'est dans la mise à l'échelle que réside la valeur ajoutée. Au lieu d'embaucher cinq employés à temps plein (ETP) par projet, nous n'en embauchons plus que trois. Mais voici ce que beaucoup ignorent : les entreprises qui réussissent le mieux dans le domaine de l'IA embauchent plus, et non moins, de personnes. Elles cultivent une culture d’entreprise et façonnent les tendances futures. Seuls les humains en sont capables.

Nos humains exercent désormais d'autres métiers :

  • Renforcer les relations avec les clients
  • Concevoir des solutions innovantes
  • Accompagner à la fois les personnes et les agents
  • Anticiper les évolutions du marché avant même qu'elles ne se traduisent data

La mise à l'échelle ne se résume pas à une simple question d'efficacité : il s'agit d'amplifier les capacités humaines tout en préservant ce qui fait la véritable valeur des organisations.

Leçon 3 : Tout le monde peut devenir développeur — instaurer une culture « open source » en interne

Quatre-vingt-dix pour cent des employés ne déploient pas de code de production, mais là n'est pas la question.

Le fait est qu'il est beaucoup plus facile pour une équipe d'ingénieurs de comprendre les besoins métier lorsqu'elle dispose d'un prototype fonctionnel plutôt que de simples ébauches sur une diapositive. C'est dans cette transition entre le domaine technique et le domaine métier que réside la véritable valeur ajoutée.

La transformation de la découverte de produits

Aujourd'hui, nos séances de découverte des produits sont devenues beaucoup plus interactives :

  • Il y a moins de réunions où les questions s'enchaînent sans fin.
  • Il y a encore plus de prototypage et de tests.
  • Des idées et des réflexions géniales fusent de part et d'autre.
  • Chaque collaborateur contribue directement au produit à sa manière : pas nécessairement en ajoutant du nouveau code de production, mais en participant à des discussions constructives sur de nouveaux concepts et idées liés au codage.

Des outils comme Lovable et V0 sont devenus nos nouveaux crayons et feuilles de papier. Ils permettent de distinguer facilement ce qui est difficile à mettre en œuvre de ce qui l'est pas. On pourrait penser qu'il est facile de dessiner un triangle dans PowerPoint mais difficile en HTML, mais désormais, on le sait immédiatement.

Ce que cela implique pour les services professionnels

Peut-être que 10 % de nos professionnels deviendront des créateurs autonomes grâce à ces outils. Mais ce n’est là qu’un effet secondaire. La véritable valeur réside dans la traduction du monde des affaires vers celui de la technologie : cette compréhension commune qui émerge lorsque chacun peut donner forme à ses idées.

Au bout de 12 mois, la transformation est évidente. La plupart des cabinets de conseil tentent d'intégrer l'IA à leur modèle actuel en se demandant : « Comment l'IA peut-elle nous rendre plus efficaces ? » Ils devraient plutôt se demander : « Comment pouvons-nous repenser notre modèle autour de la collaboration entre l'humain et l'IA ? »

Les entreprises qui domineront la prochaine décennie ne seront pas celles qui disposent du plus grand nombre d'outils d'IA ni celles qui emploient le moins de personnel. Ce seront celles qui comprennent trois choses :

  • Les agents sont des coéquipiers, pas des outils.
  • La mise à l'échelle vaut mieux que la réduction.
  • Quand tout le monde peut créer, chacun apporte une contribution plus significative.

Il ne s'agit pas d'une simple évolution. C'est une refonte totale du fonctionnement du conseil.

Notre objectif est de définir la norme pour la prochaine génération de modèles opérationnels dans le secteur des services professionnels. Notre approche ne vise pas à remplacer les humains, mais à mettre en valeur nos qualités humaines uniques. En fin de compte, AI is about people.