Outils d’IA pour le conseil

L’intelligence artificielle (IA) redessine presque tous les secteurs d’activité, suscitant des gains d’efficacité, des innovations et de nouvelles façons de fonctionner. Le conseil aux entreprises, une profession fondée sur les relations humaines et l’expertise personnalisée, ne fait pas exception. L’impact de l’IA est évident, comme en témoignent la démocratisation d’outils tels que les assistants, les agents et les actifs IA qui visent à améliorer la prestation de services.

Traditionnellement, les processus de conseil demandent énormément de main-d’œuvre pour exploiter les données et générer des recommandations. Avec les progrès de l’IA, en particulier l’IA générative et les grands modèles de langage (LLM), ces tâches peuvent désormais être réalisées plus rapidement, avec plus de précision et à grande échelle. Les outils pilotés par l’IA automatisent les tâches de routine telles que l’analyse des données, la modélisation financière et le suivi des performances. Les consultants peuvent ainsi se concentrer sur les tâches plus importantes que sont la stratégie et l’innovation. Ce changement augmente la productivité, accélère la génération d’informations et, en fin de compte, apporte une plus grande valeur ajoutée aux clients et aux parties prenantes.

Les outils d’IA dédiés au conseil améliorent également la gestion des projets en automatisant les tâches de routine et en assurant le suivi des besoins et des progrès des clients. Ces derniers bénéficient également d’un meilleur contrôle grâce aux options en libre-service que proposent ces outils pour effectuer diverses tâches, notamment l’analyse des données et la production de rapports. Ainsi, ils peuvent gérer certains processus de manière autonome, tandis que les consultants se concentrent sur des tâches plus complexes.

Cette évolution transforme les conseillers traditionnels en facilitateurs de résultats, c’est-à-dire qu’ils aident les clients à exploiter l’IA pour assurer leur réussite à long terme. L’intégration des bonnes pratiques en matière d’IA, telles que les solutions de plateforme d’IA, l’IA générative, le machine learning (ML), le traitement automatique du langage naturel (TALN), la vision par ordinateur et l’optimisation pour les moteurs de recherche (SEO), dans les workflows de conseil permet aux cabinets de vaquer à d’autres occupations. Les consultants peuvent se consacrer à la stratégie, à la transformation numérique, à l’optimisation des données client et promouvoir la gestion de la relation client (CRM), tandis que l’IA gère efficacement les tâches techniques et opérationnelles.

L’utilisation accrue de l’IA dans le secteur du conseil a accéléré une autre tendance : le conseil basé sur les actifs. Plutôt que de s’appuyer uniquement sur l’expertise humaine et les processus manuels, les cabinets de conseil développent et utilisent de plus en plus d’outils technologiques, de produits et de modèles formés à l’IA pour soutenir leurs services. Ces solutions répondent à divers cas d’utilisation et besoins métier.

L’attrait du conseil basé sur les actifs réside dans son évolutivité et sa valeur à long terme. En développant des outils et des plateformes réutilisables, les cabinets peuvent transformer leur expertise en produits « packagés », réduisant ainsi la nécessité pour les consultants humains de répéter manuellement des tâches similaires lors de chaque mission.

Cette approche débouche sur des modèles de tarification innovants et permet aux cabinets de servir simultanément un plus grand nombre de clients. Elle s’adresse notamment aux petites entreprises et aux startups qui n’auraient pas les moyens de s’offrir des services de conseil traditionnels. De plus, les clients peuvent continuer à utiliser les outils et les actifs alimentés par l’IA pour générer des informations et améliorer tout un tas de choses, de la création de contenu aux opérations en passant par l’efficacité globale de l’entreprise.

Le modèle basé sur les actifs permet également aux cabinets de répondre à la demande croissante de services basés sur l’IA. En effet, les clients recherchent de plus en plus un soutien dans des domaines tels que la transformation numérique, la science des données, l’adoption de l’IA et l’éthique de l’IA.

Le conseil basé sur les actifs représente un changement significatif dans la façon dont le secteur fournit ses services. En intégrant des outils pilotés par l’IA, les cabinets sont en mesure de proposer des solutions d’IA plus rapides et plus évolutives qui réduisent les efforts manuels et améliorent la précision de leurs analyses. Ces actifs facilitent la résolution de problèmes précis, raccourcissent les délais des projets, réduisent les coûts et offrent aux clients un accès continu à des informations précieuses, même après la fin de la mission de conseil.

Dans le conseil basé sur les actifs, la conception et la fourniture de services de conseil s’appuient sur des outils, des produits et des méthodes technologiques. Ces éléments, à savoir les actifs, les agents, les assistants et les méthodes, sont sélectionnés et personnalisés afin de rationaliser les tâches, de résoudre des problèmes particuliers et d’obtenir des résultats plus rapidement.

1. Actifs
2. Agents et assistants
3. Méthodes

Les actifs sont des logiciels (notamment des modèles d’IA perfectionnés) conçus pour apporter aux clients des résultats concrets : productivité, rentabilité ou hausse du chiffre d’affaires.

Ces actifs peuvent soit accélérer le développement de solutions personnalisées pour les clients, soit être appliqués à des domaines plus larges. Dans ce cas, ils continuent d’apporter de la valeur longtemps après la fin de la mission. Parmi leurs principaux avantages, on peut citer une analyse plus approfondie des jeux de données, une mise sur le marché plus rapide, une intégration transparente entre les plateformes, des expériences conviviales améliorées, une meilleure visualisation des informations tirées des données et des processus plus rationalisés. Voici quelques exemples d’actifs :

• Les modèles et algorithmes d’IA aident les consultants à analyser les données, à prédire les résultats et à générer des recommandations. Ils se présentent sous la forme de modèles perfectionnés, de logiciels propriétaires ainsi que d’algorithmes de données et de machine learning complexes, et permettent aux consultants de traiter rapidement de vastes quantités de données. Il leur est possible d’identifier des schémas et des tendances que les équipes humaines mettraient plus de temps à déceler.
  
  
• Les outils d’automatisation des processus, tels que l’automatisation robotisée des processus (RPA), automatisent les tâches de routine dans des domaines tels que la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la finance et les opérations informatiques et permettent aux clients de gagner en efficacité opérationnelle.
  
  
• Les bases de données propriétaires et les outils de benchmark permettent aux clients de comparer leurs performances à celles du secteur ou de leurs concurrents, et de comprendre les domaines à optimiser. Après la mise en œuvre, les clients peuvent continuer à utiliser ces technologies d’IA afin de générer des informations et d’améliorer l’efficacité bien après la fin du travail des consultants.
  
  
• Les outils de développement et d’intégration comprennent des logiciels qui facilitent la génération de code ou la modernisation des systèmes existants, ainsi que l’intégration avec d’autres applications client. Ces outils sont essentiels pour établir une base technologique fiable et agile qui prend en charge les nouveaux processus et modèles économiques.
  
  
• Les outils technologiques spécifiques à un fournisseur soutiennent la mise en œuvre, l’innovation ou la gestion de la pile technologique d’un fournisseur précis. Il s’agit notamment de fournisseurs spécialisés dans les systèmes CRM, ERP, d’expérience client, de cybersécurité, de ressources humaines, etc.

Les agents et les assistants travaillent en tandem pour améliorer le soutien aux clients. Les assistants sont des chatbots d’IA générative conçus pour gérer les tâches quotidiennes et les besoins spécifiques des clients. Ils traitent les demandes de routine, génèrent des rapports et fournissent des résumés et des recommandations basés sur des données ou des informations en temps réel liées aux processus et au contexte opérationnel de chaque client. Ces capacités rendent l’assistance plus évolutive et plus personnalisée. Les assistants peuvent également être personnalisés pour prendre en charge des fonctions particulières ou des domaines d’activité spécialisés.

Les assistants sont intégrés dans des workflows de conseil basés sur les actifs pour automatiser les tâches de routine, fournir des informations en temps réel et aider à la prise de décisions complexes. Les agents étendent encore cette capacité en orchestrant plusieurs assistants et en interagissant avec d’autres agents. Cela leur permet de gérer un éventail plus large et plus complexe de tâches. Ensemble, les agents et les assistants fournissent des capacités complètes pour répondre aux besoins des clients.

Par exemple, un assistant IA de type « persona d’utilisateur » peut établir un profil détaillé de l’utilisateur d’un produit, comprenant ses données démographiques et psychographiques. De son côté, un agent axé sur la clientèle peut analyser les avis sur un produit, extraire une plainte récurrente, suggérer des améliorations à apporter au produit et fournir des conseils de mise en œuvre.

Les méthodes sont des cadres reproductibles qui combinent divers actifs et outils d’IA dont le but est d’atteindre des objectifs de projet et des résultats spécifiques pour le client. Ces approches permettent aux consultants de déployer de manière cohérente des solutions technologiques efficaces, évolutives et adaptables dans le cadre de différents types de missions, allant de la stratégie et de la conception à la mise en œuvre de la technologie et aux opérations en cours. Les méthodes peuvent également être personnalisées pour s’aligner sur les spécificités de la pile technologique d’un fournisseur, ce qui permet de garantir flexibilité et pertinence au regard des besoins de chaque client.

Par exemple, les consultants peuvent utiliser des modèles qui intègrent des modèles d’IA, des plateformes numériques et des outils d’automatisation des processus dans un cadre adapté aux besoins du client. Cette méthode permet de réduire le temps nécessaire pour obtenir des résultats tout en garantissant des productions de haute qualité.

Le conseil basé sur les actifs permet aux clients d’exploiter le potentiel de l’IA, en leur fournissant des outils qui améliorent le modèle de conseil traditionnel. Cette pratique élargit le rôle des consultants, qui passent de la résolution de problèmes à la mise en œuvre de la transformation numérique. Ils guident alors leurs clients dans l’utilisation d’outils numériques pour générer de précieuses informations. Les clients sont ainsi en mesure de prendre des décisions plus éclairées et basées sur les données, même après la fin de la mission de conseil.

En produisant des services, les cabinets de conseil rendent l’expertise plus accessible, et permettent aux petites entreprises de bénéficier de plateformes et d’outils alimentés par l’IA. Les clients sont ainsi en mesure de gérer de manière autonome des tâches telles que les prévisions et le suivi des performances, ce qui réduit les coûts et améliore l’expérience client.

Les outils propriétaires proposés par les cabinets de conseil aiguisent en outre la compétitivité des clients en rationalisant leurs opérations et en leur fournissant des informations en continu. Alors que la prise de décision fondée sur les données devient de plus en plus cruciale, le conseil basé sur les actifs permet aux clients de mettre en œuvre des stratégies plus précises et d’améliorer leurs résultats à long terme.

Le conseil basé sur les actifs offre plusieurs avantages clés qui améliorent la prestation de services.

L’évolutivité : les cabinets de conseil peuvent étendre leurs interactions avec les clients en déployant des outils et des plateformes sur plusieurs missions sans avoir besoin d’augmenter le nombre de consultants. Ils peuvent proposer des solutions évolutives, telles que des produits SaaS ou des modèles pilotés par l’IA, que les clients peuvent continuer à utiliser une fois la phase de conseil terminée.

L’efficacité : en utilisant l’IA et l’automatisation, les consultants peuvent réduire considérablement le temps nécessaire à la collecte et à l’analyse des données. Il en résulte des interactions plus productives avec les clients et des délais d’exécution de projet plus rapides. Ces gains d’efficacité permettent aux consultants d’aller au-delà des opérations de routine et de mettre leur expertise et leur créativité au service de leurs clients. Véritables partenaires de la transformation, ils peuvent s’attacher à obtenir de meilleurs résultats en générant des informations exploitables, tout en réduisant les tâches manuelles.

La standardisation et cohérence : les outils numériques et les modèles d’IA fournissent des résultats cohérents et reproductibles, ce qui garantit que la qualité du service ne dépend pas uniquement de l’expérience des différents consultants. Cette standardisation aide les cabinets de conseil à fournir des résultats fiables et de haute qualité dans le cadre de nombreux projets.

La valeur continue : de nombreuses solutions basées sur les actifs offrent une valeur continue grâce à des modèles d’abonnement ou à un accès continu aux plateformes et aux outils. Les clients bénéficient ainsi d’un flux continu d’informations et de soutien, même après la fin du projet initial.

La rentabilité : le conseil basé sur les actifs permet aux clients de rentabiliser leurs investissements plus rapidement, car grâce à ces technologies, les consultants obtiennent des résultats similaires dans des délais plus courts.