La marge fantôme : pourquoi les gains de l'IA disparaissent en deux trimestres

Dans ce nouvel épisode de Consulting Insider, Arnaud Caldichoury reçoit Yv Corbeil, Managing Director et membre du ComEx chez Niji, pour parler d’un sujet devenu incontournable pour les dirigeants du conseil et des ESN : comment passer d’une IA qui optimise à une IA qui transforme vraiment.

Car accélérer un process existant peut générer des gains rapides, mais rarement un avantage durable. Pour Yv Corbeil, la vraie transformation commence lorsque l’IA oblige à redessiner les process, à repenser les modèles d’organisation et à replacer le jugement humain au cœur de la décision.

À retenir dans cet épisode :

• La “marge fantôme” désigne ces gains rapides liés à l’IA qui améliorent la performance à court terme, sans transformer durablement l’organisation
• Le vrai levier stratégique n’est pas d’automatiser l’existant, mais d’identifier les process qui méritent d’être repensés en profondeur
• Le jugement humain devient une compétence structurante pour décider où placer l’IA, où garder l’arbitrage humain et comment redéfinir la chaîne de valeur
• La maturité IA ne se mesure pas seulement à l’usage des outils, mais à la capacité des équipes à faire évoluer leur manière de penser, de produire et de collaborer
• Pour les cabinets de conseil et les ESN, l’enjeu n’est plus seulement de vendre de la vélocité, mais de convertir l’IA en avantage organisationnel durable

Un épisode pour comprendre pourquoi l’IA ne doit pas seulement permettre d’économiser du temps, mais aider les organisations à gagner en impact, en qualité et en capacité de transformation.

Bonne écoute !

Dans cet épisode de Consulting Insider, Yv Corbeil, Managing Director chez Niji et membre du ComEx, partage sa vision de l’impact de l’IA sur les organisations, les ESN et les cabinets de conseil. Son sujet central : l’IA ne doit pas seulement servir à accélérer des processus existants, mais à repenser en profondeur la manière dont les entreprises travaillent, décident et créent de la valeur.

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Le design comme levier de transformation organisationnelle

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Chez Niji, Yv Corbeil pilote les sujets de design organisationnel à l’ère de l’IA. Mais il ne parle pas de design au sens restreint du terme, c’est-à-dire uniquement l’interface ou l’expérience visuelle. Pour lui, le design est une démarche de transformation : prendre une situation existante et la faire évoluer vers une situation préférable.

Cette approche s’inscrit dans le modèle hybride de Niji, qui combine ESN, conseil et design. La partie ESN permet de construire et maintenir des produits ou applicatifs. La partie conseil permet d’accompagner les organisations. Et le design agit comme une “pointe de flèche” capable d’intervenir très en amont, avant même de décider quoi construire.

L’enjeu n’est donc pas seulement de livrer de la technologie, mais de poser la bonne question avant de builder : quel processus faut-il vraiment transformer, pourquoi, et avec quel rôle pour l’humain ?

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Le piège de la “marge fantôme”

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L’un des concepts forts de l’épisode est celui de la “marge fantôme”. Yv Corbeil explique que beaucoup d’entreprises déploient l’IA pour générer rapidement des gains de productivité. Cela peut produire des résultats visibles à court terme, mais sans transformer réellement l’organisation.

Le risque est de se contenter d’accélérer un processus existant, sans se demander s’il est encore pertinent. L’entreprise gagne alors quelques points d’efficacité, parfois 10 ou 15 %, mais cette amélioration reste facilement réplicable par les concurrents. Elle ne crée pas un avantage durable.

La vraie création de valeur commence lorsque l’entreprise accepte de déranger son organisation : redéfinir les processus, revoir les rôles, questionner les étapes historiques et reconstruire autour de l’IA plutôt que de simplement l’ajouter à la fin d’une chaîne existante.

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Où placer le jugement humain ?

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Pour Yv Corbeil, l’enjeu stratégique des prochaines années n’est pas seulement de savoir où déployer l’IA, mais où placer le jugement humain. L’IA industrialise une partie de ce qui faisait la singularité d’Homo sapiens : la capacité de produire, d’analyser, de concevoir rapidement. Dans ce contexte, le jugement devient l’actif critique.

Ce jugement ne peut pas simplement être placé en bout de chaîne, comme un tampon humain après la production automatisée. Il doit être intégré au cœur du processus : dans la manière de challenger les outputs, de décider, de redessiner les étapes et de définir ce qui doit ou non être automatisé.

C’est là que le rôle des directions générales devient central. Pour Yv Corbeil, les décisions de transformation des processus doivent être prises au niveau de la direction générale, car elles ne concernent pas seulement l’outil, mais le fonctionnement profond de l’entreprise.

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Accélérer un ancien monde ou construire un nouveau modèle

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L’épisode oppose deux façons d’utiliser l’IA.

La première consiste à appliquer l’IA aux processus existants. C’est la voie la plus rapide, la plus rassurante et souvent celle qui produit les gains immédiats les plus visibles. Mais elle repose sur les métriques de l’ancien monde : rapidité, volume, réduction du temps passé.

La seconde consiste à repartir du processus lui-même : est-il encore nécessaire ? Peut-il être réduit de dix étapes à quatre ? Où l’humain doit-il intervenir ? Que doit faire l’IA, et que ne doit-elle surtout pas faire ? Cette approche peut coûter plus cher au départ, mais elle crée une barrière à l’entrée plus forte et un avantage plus durable.

Pour les dirigeants, le vrai arbitrage n’est donc pas uniquement entre “faire plus vite” et “faire moins cher”. Il est entre économiser temporairement et transformer structurellement.

Mesurer la maturité IA des collaborateurs

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Autre sujet central : l’adoption par les équipes. Yv Corbeil explique que Niji ne raisonne plus seulement en outils ou en dashboards, mais en maturité IA des collaborateurs. Cette maturité est évaluée régulièrement, notamment par rapport au métier de chacun, et non uniquement par rapport à la fluidité d’utilisation d’un outil.

Niji a développé un AI training coach, un agent conçu non pas pour faire à la place des collaborateurs, mais pour les accompagner dans leurs propres cas d’usage. Il agit comme un sparring partner : il questionne, aide à réfléchir, pousse à trouver la bonne approche, mais ne remplace pas le travail de l’humain.

L’objectif est de faire évoluer la manière de penser, pas seulement d’augmenter ponctuellement la productivité. Utilisé quelques minutes par jour, cet accompagnement peut transformer durablement la façon dont les collaborateurs abordent leurs tâches et leurs processus.

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Seniors, juniors et esprit critique

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Contrairement à certaines idées reçues, Yv Corbeil observe que les seniors sont parfois plus matures sur l’IA que certains juniors. La raison : la maturité IA ne se limite pas à l’aisance avec les outils. Elle repose surtout sur l’expertise métier, l’esprit critique et la capacité à placer le jugement au bon endroit.

L’expérience reste donc un actif décisif. L’IA ne remplace pas la compréhension fine d’un métier, d’un contexte ou d’un processus. Elle rend même cette expertise plus visible, car elle permet aux seniors de mobiliser leur jugement sur des outputs produits plus vite.

Mais cela ne signifie pas que les juniors perdent leur place. Pour Yv Corbeil, ils restent essentiels, notamment parce qu’ils sont plus horizontaux et capables de poser des questions nouvelles. Dans un contexte où il faut redéfinir les processus, cette capacité à bousculer les évidences est précieuse.

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Repenser la valeur : vitesse, volume ou qualité ?

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L’IA pousse aussi les clients à challenger les modèles de delivery. Certains demandent moins de jours, moins de consultants ou des équipes plus lean. Mais pour Yv Corbeil, réduire l’IA à une logique de vitesse est trop limité.

À temps égal, l’IA peut permettre trois choses différentes : aller plus vite, produire davantage ou augmenter la qualité. Le véritable sujet n’est donc pas uniquement le temps passé, mais la valeur produite.

La qualité ne se limite pas à la qualité du code ou de la production technique. Elle concerne la valeur de l’output, l’expérience, l’empathie, l’adéquation au besoin humain. Le risque de l’IA est de standardiser les productions : construire plus vite, mais construire des produits qui se ressemblent tous.

Pour les ESN et cabinets de conseil, la différenciation se joue donc dans leur capacité à préserver la singularité, l’expérience et la qualité, pas seulement à accélérer.

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Designer AI : un asset pour transformer la manière de produire

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Yv Corbeil revient également sur Designer AI, un produit lancé par Niji en janvier 2025. Aujourd’hui devenu une plateforme agentique, cet asset ne vise pas seulement à améliorer marginalement la productivité. Son objectif est de transformer la manière dont les équipes pensent, conçoivent et produisent.

Designer AI permet de jouer sur trois dimensions : produire plus, plus vite et avec davantage de qualité. Mais l’outil ne remplace pas l’humain dans la redéfinition des processus. Il intervient une fois que l’humain a repensé le fonctionnement cible, afin de soutenir ce nouveau process et d’y intégrer l’IA au bon endroit.

Là encore, le message est clair : l’IA n’est pas une solution magique. Elle devient utile lorsqu’elle est intégrée dans un système repensé, avec une gouvernance, une intention et un design organisationnel solides.

Le marché : de l’industrialisation IA à la transformation durable

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Sur le marché du conseil et des ESN, Yv Corbeil observe que l’IA n’est plus seulement au stade du POC. Les entreprises sont désormais dans des phases d’industrialisation. Mais certaines commencent à constater que les résultats ne sont pas toujours à la hauteur de la promesse initiale.

La raison est simple : elles ont souvent déployé de l’IA partout, sans suffisamment se demander où elle devait réellement être placée, ni ce qu’elle devait transformer. L’accompagnement des directions générales devient alors clé pour passer d’une logique d’outillage à une logique de transformation.

Pour Niji, la force réside dans sa capacité à intervenir sur toute la chaîne IA : process, data, design, build, change et run. Cette intégration permet d’éviter de traiter l’IA comme une simple couche technologique.

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Multi-LLM, souveraineté et dépendance technologique

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L’épisode aborde aussi la question des LLM et des acteurs comme OpenAI, Anthropic, Google ou Mistral. Pour Yv Corbeil, ces acteurs ne sont pas nécessairement des concurrents des ESN, car ils ne sont pas agnostiques. Une ESN comme Niji peut, au contraire, jouer un rôle d’orchestration entre plusieurs modèles.

Les plateformes agentiques multi-LLM permettent de réduire la dépendance à un seul fournisseur, de bénéficier des forces spécifiques de chaque modèle et d’assurer une forme de redondance. Selon les cas d’usage, le bon choix n’est pas toujours le modèle le plus puissant : certaines tâches peuvent être confiées à des modèles moins coûteux ou mieux adaptés.

La souveraineté devient également un sujet, variable selon les secteurs. Elle concerne à la fois l’hébergement des données et le fait que les modèles ne soient pas entraînés sur les données du client. Niji travaille ainsi avec plusieurs modèles, dont des acteurs européens, pour répondre à ces enjeux.

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À retenir

• L’IA ne crée un avantage durable que si elle sert à redessiner les processus, et pas seulement à accélérer l’existant.
• Le jugement humain devient l’actif central : il doit être placé au cœur des processus, pas uniquement en validation finale.
• La valeur du conseil et des ESN se déplace vers la qualité, le design organisationnel, l’orchestration IA et la capacité à transformer réellement les façons de travailler.

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Conclusion

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Cet épisode met en lumière une conviction forte : l’IA qui rapporte vraiment n’est pas celle qui dérange le moins, mais celle qui force l’entreprise à repenser ses processus, ses rôles et ses modes de décision.

Pour les dirigeants du conseil, des ESN et des organisations qui déploient l’IA, le message est clair : les gains rapides peuvent améliorer deux trimestres, mais seule une transformation plus profonde permet de construire un avantage durable. La différence n’est plus seulement entre faire ou ne pas faire de l’IA, mais entre économiser et gagner.