Sujet de thèse :
Date de démarrage de la thèse :
Septembre 2024
Nom du (ou des) directeur(s) de thèse :
Nathalie Gardes (Bordeaux) / Eric Milliot (Nantes)
Résumé de la thèse :
Avec l’avènement de l’IA générative, le secteur du conseil en management, qui représente plus de 5,5 millions de salariés et entre 250 et 400 milliards de dollars de chiffre d’affaires selon le périmètre pris en compte, fait face à une transformation profonde. Ce type d’intelligence artificielle, capable de reproduire le raisonnement et la production humaine traditionnellement réservée aux plus experts, remet en question la valeur même du conseil et nécessite de repenser le modèle d’affaires traditionnel, fondé sur l’expertise humaine.
Notre étude s’attache à explorer ces enjeux en posant deux questions principales : quelle est la valeur perçue d’un consultant face à l’IA, ou lorsqu’il collabore avec elle, et comment l’IA influence-t-elle l’innovation du modèle d’affaires du conseil ?
La méthodologie adoptée combine une revue de la littérature et des études de cas exploratoires, permettant d’appréhender les interactions complexes entre humains et IA et leurs implications sur la valeur perçue des services de conseil.
Le cadre théorique repose sur trois axes : la valeur perçue (Zeithaml, 1988), le modèle dynamique de création de connaissances organisationnelles (Nonaka & Takeuchi, 1995), le paradoxe automatisation-augmentation (Raisch et al., 2021).
La valeur perçue du conseil est abordée comme un construit subjectif, pertinent dans un contexte où la valeur se forme typiquement au travers d’une co-création entre consultant et client, et où la valeur est évaluée par le client, selon des critères de plus en plus expérientiels, individualisés et évolutifs, que l’IA apparaît de plus en plus en mesure de satisfaire, au moins en partie.
Pour examiner la valeur du conseil à l’ère de l’IA, nous nous appuyons sur le modèle SECI de Nonaka & Takeuchi, en prenant en compte l’adaptation proposée par Harfouche et al. (2023), qui intègre l’IA comme un acteur à part entière dans la création de connaissances. En combinant intuition humaine et capacité de traitement de l’IA, une nouvelle alchimie émerge, apportant potentiellement une valeur accrue aux clients.
Dans le cadre de notre recherche, cela conduit à se demander si la dynamique de co-création humain-machine pourrait devenir un élément central de la réussite future des missions de conseil.
Un aspect majeur de notre recherche réside dans l’exploration du paradoxe « automatisation- augmentation », mis en lumière par Raisch et al. (2021). L’automatisation consiste à remplacer les tâches humaines par l’IA, permettant une réduction des coûts et une plus grande efficacité, tandis que l’augmentation se traduit par une collaboration entre l’humain et la machine, visant à accroître les capacités humaines. Le paradoxe réside dans le fait que ces deux dynamiques, loin de s’exclure mutuellement, peuvent se renforcer dans une forme de tension continue. Par exemple, une tâche augmentée par l’IA peut devenir automatisable à terme, une fois les règles et modèles stabilisés. Puis, parce que le contexte évolue, nécessiter à nouveau une collaboration avec l’humain pour adapter le modèle aux nouveaux enjeux. Cette relation d’interdépendance entre automatisation et augmentation nous apparait centrale pour comprendre la redéfinition du secteur et invite à repenser les processus de proposition, création, fourniture et capture de valeur (c’est-à-dire le modèle d’affaires).
En conclusion, ce travail soulève plusieurs questions ouvertes sur l’avenir du conseil en management. L’IA représente-t-elle réellement un levier d’innovation pour le modèle d’affaires du conseil ? Comment ce modèle peut-il évoluer pour intégrer les potentialités de l’IA tout en préservant la spécificité et la valeur de l’intervention humaine ? Ces questionnements méritent d’être approfondis, afin de mieux comprendre les dynamiques qui façonneront l’avenir du secteur du conseil.
