L’IA pourrait mettre un terme au tarif journalier moyen des cabinets de conseil

Le marché du consulting est en pleine mutation. L’émergence de l’intelligence artificielle générative (IA) bouleverse en profondeur les pratiques des cabinets, leur modèle économique, et en particulier leur mode de tarification. Le traditionnel tarif journalier moyen (TJM), longtemps considéré comme la norme pour valoriser les prestations intellectuelles, semble aujourd’hui en décalage avec les nouvelles réalités du secteur.

L’un des principaux apports de l’IA générative sur le marché du consulting réside dans l’automatisation des tâches à faible valeur ajoutée. Recherche documentaire, rédaction de livrables standards, analyses de données répétitives : autant de missions auparavant réalisées par des consultants juniors, désormais prises en charge — au moins en partie — par des outils d’IA. Cette automatisation est devenue une pratique courante, générant des gains de productivité considérables. Et au final, la corrélation entre le temps passé par un consultant et la valeur délivrée au client s’affaiblit. Le modèle basé sur le TJM perd dès lors de sa pertinence.

Les pressions tarifaires s’intensifient

Les entreprises clientes ne sont pas dupes face à ces évolutions. Elles perçoivent parfaitement ces gains de productivité et exercent une pression déflationniste sur les tarifs pratiqués. Certains préfèrent même internaliser des prestations qu’ils estiment désormais facilement réalisables avec le support de l’IA. Ainsi, non seulement le TJM devient moins représentatif de la valeur créée mais il alimente des négociations à la baisse, fragilisant la rentabilité des cabinets, en particulier ceux de taille intermédiaire ou locale.

Des coûts cachés qui pèsent sur la rentabilité

Pourtant, intégrer l’IA ne signifie pas faire plus avec moins de moyens. Adopter l’IA dans le modèle du consulting implique d’investir dans des abonnements à des plateformes d’IA, recruter de nouveaux profils techniques et maintenir des infrastructures informatiques sécurisées. Autant de coûts fixes importants qui ne sont pas pris en compte dans un modèle de facturation fondé uniquement sur le temps passé. Le recours aux IA tierces expose les cabinets à une dépendance technologique (OpenAI, Google, Microsoft, etc.) avec ses aléas : fluctuation des tarifs, contraintes réglementaires, sécurité des données. Ces éléments doivent désormais être intégrés dans la réflexion tarifaire.

Vers de nouveaux modèles de facturation

Face à cette évolution, les acteurs du marché revisitent leurs modèles économiques. Notamment sur l’adaptation des modèles de tarification comme un enjeu stratégique majeur. Plusieurs alternatives au TJM émergent ainsi :

• la tarification à la valeur ou au résultat permet d’aligner la rémunération du cabinet sur l’impact concret de la mission : amélioration des taux de conversion, réduction de coûts, accélération de projet. Ce modèle, plus exigeant, suppose une capacité à mesurer l’effet direct du conseil ;
• l’abonnement récurrent devient pertinent dans une logique d’accompagnement continu : veille stratégique assistée par IA, analyse de performance, maintenance de modèles prédictifs, formation, etc. Cela permet de lisser les revenus et de fidéliser les clients sur le long terme ;
• la tarification à l’usage technologique repose quant à elle sur des critères comme le nombre d'appels API, la quantité de données traitées ou le nombre d’utilisateurs actifs. C’est un modèle déjà utilisé dans le SaaS, mais encore peu intégré au conseil. Il crée une hybridation entre conseil et technologie.

Ces modèles, encore marginaux, vont prendre de l’ampleur car ils permettent de mieux aligner la facturation sur la valeur délivrée.

Une transformation structurelle du métier de consultant

Plus en profondeur, cette mutation impacte directement l’organisation interne des cabinets. Le modèle pyramidal traditionnel du marché du consulting, fondé sur l’intensité de travail des juniors, devient obsolète dans un contexte d’automatisation. À l’inverse, des structures plus plates pourraient émerger, valorisant les consultants intermédiaires et seniors, capables de piloter l’IA et d’en tirer une analyse stratégique.

Le rôle des associés évolue également. Au-delà de l’expertise sectorielle, c’est désormais la maîtrise des outils technologiques, la compréhension des modèles d’IA et leur déploiement efficace chez les clients qui deviennent les compétences clés. Le marché du conseil entre ainsi dans une nouvelle ère, marquée par l’hybridation entre expertise humaine et puissance algorithmique

Directeur expert d’études stratégiques et économiques, Flavien Vottero a rejoint le groupe Xerfi en 2010. Il analyse les transformations des services aux entreprises et des technologies numériques : conseil, professions réglementées, services numériques, IA et cloud, cybersécurité, data centers, économie de la transition énergétique et des services collectifs.

Il pilote la réalisation d’études stratégiques, d’analyses sectorielles et de travaux de prospective portant sur les mutations du jeu concurrentiel, les modèles économiques émergents, la digitalisation des organisations et les dynamiques d’investissement. Son expertise s’appuie sur l’analyse de données, la cartographie des chaînes de valeur, l’identification des signaux faibles et l’évaluation des scénarios de transformation. Ses travaux accompagnent les dirigeants dans leurs arbitrages : anticiper les inflexions, mesurer les risques, orienter les investissements, ajuster les stratégies de croissance ou de repositionnement. 

Au sein de Xerfi, il est l’un des moteurs intellectuels de la production d’insights : il conçoit les cadres d’analyse, oriente les approches méthodologiques, impulse les idées structurantes et supervise la formulation des recommandations stratégiques. Il encadre et forme les analystes, contribue à la veille transverse et intervient régulièrement sur Xerfi Canal.

Diplômé de Sciences Po Strasbourg, il défend une vision exigeante de la stratégie : clarifier, hiérarchiser, nommer juste - pour renforcer la qualité des décisions dans un environnement saturé de données et de faux-semblants technologiques.