Les consultants vont-ils devenir des “prompt engineers” ?

Depuis l’irruption de ChatGPT et des modèles d’intelligence artificielle générative dans les entreprises, une question agite les cabinets de conseil : la valeur du consultant résidera-t-elle demain dans sa capacité à formuler les bons “prompts” ? Autrement dit, les consultants sont-ils en train de se transformer en “prompt engineers”, ces spécialistes capables d’exploiter au maximum la puissance des modèles d’IA ?

Derrière cette interrogation se joue une transformation plus profonde du métier, à la croisée de la technologie, de la méthodologie et de la relation client.

L’IA générative, nouveau copilote du conseil

En moins de trois ans, l’IA générative est passée du statut de curiosité technologique à celui d’outil quotidien dans de nombreux cabinets. Rédaction de propositions commerciales, synthèse de documents stratégiques, benchmark sectoriel, préparation de slides ou création de scénarios d’analyse : les usages se sont rapidement industrialisés.

Les grands cabinets ont massivement investi. Accenture, BCG, McKinsey ou Capgemini ont développé leurs propres plateformes internes, sécurisées, intégrant des modèles OpenAI, Anthropic ou Mistral. L’objectif : augmenter la productivité des équipes tout en maîtrisant les enjeux de confidentialité et de qualité.

Dans ce contexte, la capacité à “dialoguer” efficacement avec les modèles devient un avantage opérationnel. Un prompt bien formulé peut générer en quelques secondes une première ébauche d’analyse qui aurait demandé plusieurs heures de travail. À l’inverse, une requête mal structurée produit un résultat approximatif, voire erroné.

Le consulting, un métier déjà proche du “prompting”

En réalité, le métier de consultant a toujours consisté à formuler les bonnes questions. Structurer un problème, définir un cadre d’analyse, segmenter un marché, modéliser une situation complexe : autant de compétences qui trouvent un écho naturel dans l’art du prompting.

Un prompt performant repose sur trois piliers :

• La clarté du contexte

• La précision des objectifs

• La structuration des livrables attendus

Or, ces trois éléments sont déjà au cœur de la formation des jeunes consultants. Formaliser une demande client, expliciter les hypothèses, cadrer le niveau de granularité attendu : le parallèle est évident.

En ce sens, les consultants ne deviennent pas prompt engineers. Ils formalisent différemment une compétence qu’ils possèdent déjà : la capacité à structurer la pensée.

Vers une standardisation des tâches d’entrée de gamme ?

L’impact le plus tangible de l’IA générative concerne aujourd’hui les tâches historiquement confiées aux profils juniors : recherches documentaires, premières synthèses, structuration initiale de slides. Là où une équipe mobilisait plusieurs jours de travail, un consultant expérimenté peut désormais produire une base exploitable en quelques heures, assisté par l’IA.

Cela pose une question stratégique pour les cabinets :

• Faut-il réduire les effectifs juniors ?

• Ou au contraire redéfinir leur rôle, en les exposant plus tôt à l’interaction client et à la réflexion stratégique ?

Certains acteurs voient déjà émerger un modèle où les équipes sont plus resserrées, plus seniors, avec une IA omniprésente en support. D’autres estiment que la phase d’apprentissage sur les tâches analytiques reste indispensable pour former les futurs managers et partners.

Le risque n’est pas tant la disparition du métier que la transformation accélérée de la pyramide des compétences.

Une nouvelle compétence différenciante… mais non suffisante

Maîtriser le prompting avancé devient progressivement une compétence attendue, au même titre que la modélisation financière ou la manipulation d’outils data. Les candidats capables de démontrer une utilisation structurée de l’IA générative prennent un avantage sur le marché.

Pour autant, réduire le consultant à un “prompt engineer” serait une vision simpliste.

La valeur du conseil réside dans plusieurs dimensions difficilement automatisables :

• L’intuition stratégique, nourrie par l’expérience sectorielle

• La gestion des parties prenantes dans des environnements politiques complexes

• La capacité à convaincre et à accompagner le changement

• La responsabilité des recommandations

L’IA peut produire des scénarios. Elle ne porte pas la responsabilité de leur mise en œuvre. Dans des projets sensibles — restructuration, transformation digitale, fusion-acquisition — le client attend un engagement, une posture et une capacité d’arbitrage que l’algorithme ne remplace pas.

Du “prompt engineering” au “problem engineering”

La véritable évolution pourrait se situer ailleurs : dans le passage d’un métier centré sur la production d’analyses à un métier centré sur l’ingénierie du problème.

Si l’IA démocratise l’accès à l’information et accélère les premières étapes analytiques, la valeur se déplace vers :

• La définition du bon périmètre stratégique

• L’orchestration de multiples sources d’IA et de données internes

• La validation critique des outputs générés

• L’intégration de considérations humaines et organisationnelles

Autrement dit, le consultant de demain devra certes savoir écrire des prompts efficaces. Mais surtout, il devra savoir construire les systèmes dans lesquels ces prompts s’inscrivent : workflows, garde-fous méthodologiques, critères de qualité et d’éthique.

Ce que cela révèle sur l’avenir du secteur

L’essor du “prompt engineering” dans le discours médiatique reflète une inquiétude plus large : celle de la désintermédiation du conseil. Si un dirigeant peut interroger directement une IA stratégique, a-t-il encore besoin d’un cabinet ?

La réponse dépendra de la capacité des cabinets à se positionner non pas comme de simples producteurs d’analyses, mais comme des architectes de transformation.

À court terme, la maîtrise de l’IA générative devient un standard professionnel. À moyen terme, elle pourrait redéfinir les modèles économiques du secteur : tarification à la valeur plutôt qu’au temps passé, équipes plus agiles, spécialisation accrue sur les dimensions humaines et organisationnelles.

Les consultants ne deviendront probablement pas uniquement des prompt engineers. Mais ceux qui refuseront d’en intégrer les codes risquent d’être dépassés. Comme souvent dans l’histoire du conseil, la technologie ne remplace pas le métier : elle en reconfigure les contours — et oblige chacun à redéfinir sa proposition de valeur.