McKinsey déploie 25 000 agents IA : les consultants ont-ils encore un avenir ?

Quand un cabinet de conseil remplace ses équipes par des machines, la question n'est plus philosophique — elle est stratégique.

McKinsey vient d'annoncer le déploiement de 25 000 agents d'intelligence artificielle au sein de ses opérations mondiales. Pas des chatbots. Pas des assistants. Des agents autonomes capables d'analyser, de recommander et d'exécuter des tâches complexes — celles-là mêmes qui faisaient la valeur d'un consultant junior… ou senior. Ce signal fort mérite qu'on s'y arrête sérieusement.

Le conseil en stratégie, ce métier qui semblait à l'abri

Pendant des années, les cabinets de conseil ont occupé une position confortable dans les débats sur l'automatisation. On automatisait les chaînes de production, les centres d'appels, les saisies comptables. Mais analyser un marché, synthétiser des données complexes, formuler une recommandation stratégique pour un PDG — ça, c'était réservé aux cerveaux humains, de préférence diplômés de grandes écoles et facturés à prix d'or.

Ce paradigme est en train de se fissurer à grande vitesse. Et McKinsey, l'un des cabinets les plus emblématiques au monde, est précisément celui qui appuie sur l'accélérateur.

25 000 agents IA : que font-ils concrètement ?

Un agent IA n'est pas un simple outil qui répond à des questions. C'est un programme capable de planifier une séquence d'actions, d'utiliser des outils externes (bases de données, interfaces web, tableurs), de prendre des décisions intermédiaires et d'adapter sa stratégie en fonction des résultats obtenus — sans intervention humaine à chaque étape.

Chez McKinsey, ces agents sont notamment déployés via Lilli, la plateforme interne d'IA du cabinet, construite sur des modèles de langage avancés. Parmi les cas d'usage documentés :

• Analyse de marché accélérée : synthèse de milliers de documents en quelques minutes, identification de signaux faibles dans des données sectorielles.
• Due diligence automatisée : vérification de données financières, juridiques et opérationnelles dans le cadre de fusions-acquisitions.
• Production de livrables : rédaction de premiers jets de rapports, de présentations PowerPoint structurées, de mémos exécutifs.
• Support aux équipes terrain : les consultants interrogent Lilli comme un expert interne qui connaît l'ensemble des missions passées du cabinet.

Résultat affiché : certaines tâches qui prenaient plusieurs jours de travail humain sont désormais réalisées en quelques heures.

McKinsey n'est pas seul dans la course

Le mouvement dépasse largement un seul acteur. BCG (Boston Consulting Group) a publié des études internes montrant que ses consultants équipés d'IA surpassent leurs collègues non équipés sur des tâches analytiques complexes — avec des gains de productivité mesurés entre 25 % et 40 %. Deloitte et Accenture ont pour leur part annoncé des investissements massifs dans des plateformes propriétaires basées sur des modèles comme GPT-4, Claude d'Anthropic ou Gemini de Google.

Accenture a même intégré l'IA comme ligne de service à part entière, générant déjà plusieurs milliards de dollars de revenus annuels liés à des missions de transformation IA chez ses clients. Le conseil sur l'IA est devenu aussi lucratif que le conseil par l'IA.

Ce qui change vraiment pour les professionnels du secteur

La transformation ne signifie pas la disparition immédiate des consultants. Elle redéfinit radicalement ce pour quoi ils sont payés.

Les tâches à faible valeur ajoutée — collecte de données, mise en forme, recherches documentaires, benchmarks sectoriels — migrent vers les agents. Ce qui reste humain, c'est la relation client, le jugement contextuel, la capacité à naviguer dans l'ambiguïté politique d'une organisation, et la responsabilité des recommandations finales.

En clair : un consultant junior qui passait 60 % de son temps sur des slides et des recherches voit son rôle se transformer. Il doit monter en compétence plus vite, apprendre à orchestrer les agents plutôt qu'à exécuter les tâches lui-même, et développer ce que les anglophones appellent le judgment layer — la couche de jugement que les machines ne peuvent pas encore remplacer.

Un modèle économique sous tension

Il y a un paradoxe au cœur de cette transformation : si l'IA rend les consultants 10 fois plus productifs, les clients devraient-ils payer 10 fois moins ?

C'est la question que commencent à poser les directions achats des grandes entreprises. Les cabinets, eux, tentent de repositionner leur valeur sur la rareté du jugement humain et l'accès à des méthodologies propriétaires. Mais la pression tarifaire est réelle, et les modèles de facturation au temps passé pourraient laisser place à des modèles au résultat — une mutation profonde pour un secteur habitué à vendre des heures.

Ce que ça dit de l'IA en entreprise aujourd'hui

McKinsey et ses pairs ne sont pas seulement des cobayes de leur propre technologie. Ils sont des observatoires privilégiés de ce qui se passe dans les grandes organisations mondiales. Leur adoption massive d'agents IA envoie un signal clair à tous les secteurs : l'IA agentique n'est plus une promesse de laboratoire, c'est une réalité opérationnelle.

La vraie question pour chaque professionnel, dans le conseil comme ailleurs, n'est pas "l'IA va-t-elle prendre mon poste ?" mais "est-ce que je sais travailler avec des agents IA aussi bien que mes concurrents ?" En 2025, la réponse à cette question commence à séparer ceux qui prennent de la valeur de ceux qui en perdent.

Et visiblement, McKinsey a déjà choisi son camp.

— Reservoir Live