Human in Command : industrialiser l’IA sans perdre la main

Dans cet épisode de Consulting Insider, Arnaud Caldichoury reçoit Emmanuelle Muller Schrapp, Directrice Générale de Keyrus Management. Ensemble, ils explorent comment industrialiser l’IA, et comment cette bascule transforme le métier même du conseil.

95 % des POC d’IA générative ne passent jamais en production. Après dix-huit mois d’expérimentations dispersées et coûteuses, les entreprises entrent dans ce qu’Emmanuelle Muller Schrapp appelle le « chaos agentique ». Comment en sortir ?

À retenir :

• Du POC à l’industrialisation : pourquoi les initiatives IA pilotées par « pain points » ont manqué de cohérence d’ensemble, et pourquoi les entreprises se structurent désormais en comités IA.
• L’architecture de l’intelligence en trois étages : des fondations data solides, le principe « Human in Command » pour définir où l’IA s’arrête et rend la main à l’humain, et un impact mesuré par des KPI.
• Frugalité et harnais agentique : ce qu’on transforme en modèle, ce qu’on laisse à l’IA, et pourquoi 2027 sera l’année de la vague agentique.
• Un conseil plus pragmatique et plus tech : des clients plus experts, qui attendent des résultats tangibles jusqu’à la mise en production.
• Des consultants qui codent sans être développeurs : sur la facture électronique, son équipe a construit avec Claude un moteur de recette en deux jours au lieu de trois semaines.
• Juniors, créativité et fin des silos : « Épate-moi », une organisation peer-to-peer et des livrables qui vont au-delà du slide.

« L’IA générative va tuer le conseil ? J’en doute. En tout cas, elle modifie la manière de faire du conseil. »

Bonne écoute !

Dans cet épisode de Consulting Insider, Emmanuelle Muller Schrapp, Directrice Générale de Keyrus Management, partage sa vision des transformations qui redéfinissent le conseil et les entreprises à l'ère de l'intelligence artificielle.

Forte de plus de 25 ans d'expérience dans le conseil et la transformation digitale, elle revient sur les limites des premières expérimentations IA, les conditions nécessaires à leur industrialisation et l'évolution du métier de consultant. Une conviction traverse cet échange avec Arnaud Caldichoury : la véritable valeur de l'IA ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans la capacité des organisations à repenser leurs processus, leurs compétences et leurs modes de fonctionnement.

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1. Du "chaos agentique" à l'industrialisation de l'IA

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Après une période d'expérimentation intense, les entreprises prennent conscience des limites d'une adoption fragmentée de l'intelligence artificielle.

Les POC se sont multipliés dans les différents départements, mais peu ont généré des résultats économiques tangibles. Emmanuelle Muller Schrapp évoque un chiffre marquant : selon les études auxquelles elle fait référence, seuls 5 % des POC d'IA générative passent en production et créent de la valeur.

Cette dispersion, qu'elle qualifie de "chaos agentique", pousse désormais les entreprises à centraliser leurs décisions et à évaluer les cas d'usage selon leur impact réel.

L'enjeu n'est plus d'expérimenter l'IA, mais de l'intégrer dans des transformations cohérentes et industrialisables.

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2. Trois piliers pour construire une IA créatrice de valeur

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Pour réussir cette transition, Keyrus défend une approche structurée autour de trois piliers complémentaires :

• Les fondations technologiques : disposer de données fiables, harmonisées et gouvernées, ainsi que d'une architecture capable d'intégrer différentes formes d'IA aux systèmes existants.
• Le "Human in Command" : placer l'humain au centre des décisions, de l'orchestration et du contrôle des systèmes intelligents. Définir notamment où s'arrête l'autonomie des agents et quand l'humain reprend la main.
• L'impact : fixer dès le départ des objectifs et des indicateurs permettant de mesurer la valeur réellement générée.

Cette méthodologie répond à une difficulté récurrente : les entreprises veulent exploiter l'IA, mais leurs données, leurs processus et leur gouvernance ne sont pas toujours prêts à soutenir son déploiement.

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3. Le conseil doit désormais aller jusqu'à l'exécution

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Les attentes des clients évoluent. De plus en plus matures et dotés de compétences internes, ils ne recherchent plus seulement une expertise stratégique, mais des partenaires capables de produire des résultats concrets.

Pour Emmanuelle Muller Schrapp, le conseil en transformation doit donc être capable de faire le lien entre les métiers, la data et la technologie.

La réforme de la facturation électronique illustre cette évolution. Face à une réglementation complexe et changeante, les consultants ont dû dépasser la phase d'analyse pour accompagner la production effective des flux, aux côtés des équipes informatiques.

La différenciation du conseil se joue désormais autant dans la pertinence des recommandations que dans la capacité à les rendre opérationnelles.

4. L'IA agentique ouvre une nouvelle phase de transformation

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Après l'essor de l'IA générative, Emmanuelle Muller Schrapp anticipe une accélération des transformations fondées sur l'agentique en 2027.

Mais déployer des agents ne consiste pas simplement à automatiser des tâches. Il faut définir les règles, les autorisations, les outils accessibles, les mécanismes de supervision et les interventions humaines nécessaires.

Cette nouvelle génération de systèmes impose une collaboration plus étroite entre directions métiers, consultants et ingénieurs.

Elle conduit également à repenser les processus dans leur ensemble, plutôt qu'à simplement ajouter des fonctionnalités intelligentes aux organisations existantes.

5. L'IA redéfinit les compétences et les livrables du consultant

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L'intelligence artificielle transforme également la manière de travailler des consultants.

Emmanuelle Muller Schrapp observe que des profils sans formation en développement peuvent désormais concevoir des outils, automatiser des contrôles ou créer des prototypes grâce à l'IA. Elle cite notamment des applications développées par ses équipes pour accélérer les travaux liés à la facturation électronique.

Les livrables évoluent en conséquence : aux présentations traditionnelles s'ajoutent des prototypes, des applications et des solutions directement exploitables.

Cette évolution ne supprime pas le besoin d'expertise. Elle renforce au contraire l'importance de la méthode, du recul critique et de la capacité à comprendre les problématiques clients.

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6. Décloisonner les équipes pour libérer la créativité

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Pour Emmanuelle Muller Schrapp, l'IA représente aussi une occasion de repenser les modèles de formation et de management dans le conseil.

Plutôt que de cantonner les jeunes consultants à l'application de méthodologies établies, elle encourage leur curiosité et leur capacité à expérimenter.

Chez Keyrus Management, cette philosophie se traduit par des échanges plus horizontaux, où juniors et seniors partagent leurs idées, testent de nouvelles approches et construisent collectivement des solutions.

L'expérience reste indispensable pour structurer les missions et sécuriser leur valeur. Mais la créativité des jeunes générations devient un levier complémentaire de différenciation.

Comme elle le résume : "Les neurones n'ont pas de grade."

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À retenir

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• L'industrialisation de l'IA exige une approche globale, fondée sur la qualité des données, la gouvernance humaine et la mesure de l'impact.
• Le conseil doit rapprocher stratégie et exécution, en associant expertise métier et compétences technologiques pour répondre aux attentes croissantes des clients.
• L'IA transforme le métier de consultant, en encourageant la créativité, l'autonomie et la collaboration entre générations, sans remplacer la méthode ni l'expertise.

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Conclusion

Cet épisode met en lumière une double transformation : celle des entreprises, qui doivent dépasser l'expérimentation pour créer de la valeur avec l'IA, et celle des cabinets de conseil, appelés à réinventer leurs méthodes et leurs compétences.

Pour les dirigeants du conseil, de l'audit et des ESN, l'enjeu est de conjuguer innovation technologique, pragmatisme opérationnel et intelligence humaine. Car la capacité à se différencier reposera autant sur la maîtrise de l'IA que sur celle des équipes qui sauront en exploiter tout le potentiel.