Le consultant qui sait programmer — et ce que cela change pour votre service financier

Lorsqu'un basculement du monde du travail est réel, on s'en aperçoit moins aux prévisions qu'au moment où quelqu'un recompte dans sa propre maison et s'étonne du résultat. C'est exactement ce qui vient de se passer chez Boston Consulting Group, et cela mérite un instant d'attention de la part de quiconque achètera un jour un logiciel — même sans jamais avoir eu affaire au conseil en stratégie.

Ce que BCG a trouvé chez elle

Mel Wolfgang a pris la direction de BCG pour l'Amérique du Nord en mai 2026. L'une de ses premières questions fut un simple état des lieux : combien de consultantes et consultants classiques possèdent en réalité des compétences proches de celles des collaborateurs techniques — les profils de l'architecture informatique et du développement logiciel ? La mesure ne s'est pas faite par auto-évaluation, mais par des tests et par le travail technique effectivement accompli en mission (Paradis 2026).

«« I've actually kind of got double the workforce that I thought I had. » — Mel Wolfgang, BCG»

Presque autant de personnes issues du conseil classique — selon ses mots, « the English lit major with an MBA » — avaient acquis des compétences voisines de celles des recrues techniques. La maison recrute aujourd'hui davantage les deux profils et cherche explicitement l'intersection : la maîtrise technique alliée au discernement que le conseil a toujours valorisé. En entretien, on demande désormais si le candidat a travaillé avec des outils d'IA.

Pourquoi la séparation était de toute façon artificielle

La répartition entre « celui qui comprend le métier » et « celui qui construit le logiciel » n'a jamais été une vérité sur les personnes. Elle découlait du coût qu'avait autrefois l'écriture d'un programme. Comme construire coûtait cher, il fallait quelqu'un qui ne fasse que cela toute la journée — et cette personne n'avait plus le temps de comprendre pourquoi le décompte TVA se rapproche de cette manière-là.

De là est née la couche de traduction que connaît tout projet logiciel : le métier décrit son besoin. Quelqu'un le met en cahier des charges. Quelqu'un d'autre en construit quelque chose. À la réception, on découvre qu'il manque trois cas particuliers, évidents en comptabilité et absents du document. Chacun de ces passages de relais coûte du temps, et à chacun se perd une part du savoir qui fait justement le processus.

Pour un grand groupe, c'était supportable : il peut s'offrir les deux personnes et les réunir dans la même pièce. Pour une PME de trente ou cent collaborateurs, cela ne l'a jamais été — et c'est précisément pourquoi le basculement observé par BCG est une nouvelle plus intéressante pour les petites structures.

Ce que cela signifie pour un service financier suisse

Concrètement : vous n'avez plus à choisir. Plus entre quelqu'un qui comprend votre bouclement et quelqu'un qui sait écrire un programme. Ce choix a été pendant des décennies la raison pour laquelle tant de choses se font à la main dans les services financiers — non parce que personne ne voulait automatiser, mais parce que le chemin entre « cela devrait pourtant être possible » et une solution qui tourne passait par trop de têtes étrangères.

Quand la même personne sait faire les deux, le cahier des charges disparaît comme étape intermédiaire. On examine la routine ensemble, et ce qui en sort n'est pas une interprétation de votre description, mais un programme fait pour votre déroulé réel. Les cas particuliers qui ne figurent dans aucun document surgissent tôt, parce que quelqu'un les demande en sachant qu'ils existent.

Le revers : le discernement devient plus cher, pas moins

Il serait commode d'en conclure que tout devient plus simple. Wolfgang dit l'inverse : « The role of judgment has increased enormously, and that's an apprenticed skill » — le rôle du discernement a énormément augmenté, et le discernement ne s'apprend pas en cours, mais au travail, aux côtés de quelqu'un qui le possède. Ce que produit un outil demande souvent plusieurs passages et beaucoup de reprises avant d'être utilisable.

Il en existe désormais une preuve solide, issue justement d'une expérience de terrain menée avec 758 consultants de BCG. Sur les tâches situées à l'intérieur de ce que l'outil sait bien faire, les participants ont produit davantage, plus vite et mieux. Sur les tâches situées au-delà de cette limite, l'effet s'inverse : celles et ceux qui travaillaient avec l'IA avaient 19 points de pourcentage de probabilité en moins d'aboutir à la bonne solution que le groupe témoin sans IA (Dell'Acqua et al. 2026). Et cette limite ne passe pas là où on l'imagine : elle est dentelée, et de l'extérieur on ne voit pas de quel côté on se trouve.

Une seconde grande étude montre où va le gain : chez 5 172 collaborateurs du service client, le nombre de cas résolus par heure a augmenté de 15 pour cent en moyenne, les moins expérimentés en profitant le plus nettement (Brynjolfsson, Li & Raymond 2025). La capacité se diffuse donc vers le bas. Le discernement, lui, ne le fait pas : il reste rare, et en devient plus précieux.

Pour votre service, ce n'est pas une subtilité académique mais la question de conception centrale : à quels endroits un programme peut-il aller au bout tout seul, et où s'arrête-t-il pour attendre un humain ? Une évaluation interne peut s'achever sans question. Pour un décompte TVA, la plupart préfèrent y jeter un œil avant. Cette décision vous appartient, et sa place est au début d'un projet — pas à la fin, quand le programme tourne déjà.

Où en sont les PME suisses

Les chiffres suisses montrent un rythme que beaucoup sous-estiment. Dans une enquête auprès de 300 PME de Suisse alémanique et romande, 34 pour cent déclaraient intégrer sciemment l'IA dans leurs processus de travail — un an plus tôt, elles étaient 22 pour cent. La part de celles qui n'en font rien du tout est tombée de 45 à 29 pour cent (AXA & Sotomo 2025).

Le chiffre le plus révélateur vient plus loin : parmi les entreprises qui utilisent déjà l'IA, seules 33 pour cent disposaient de règles claires en matière de protection des données ; chez les plus petites, de cinq à neuf collaborateurs, elles n'étaient que 23 pour cent. L'usage a donc pris de l'avance sur le cadre. Ce n'est pas une invitation à ralentir — c'est le signe que la question « où cela s'arrête-t-il, et qu'est-ce qui est consigné » se pose en pratique bien trop tard.

Ce que vous pouvez en faire

La conclusion pour une PME n'est pas de recruter ce profil elle-même. Une entreprise de cinquante personnes ne montera pas une formation à l'IA en quatre niveaux comme BCG le fait pour ses effectifs, et elle ne devrait pas s'y essayer. Le point est ailleurs : vous pouvez acheter le résultat de cette évolution sans avoir à la vivre vous-même.

Concrètement, cela veut dire prendre un seul déroulé clairement délimité — pas tout le service — et le faire construire par quelqu'un qui comprend de quoi il retourne sur le fond. Vous fixez les endroits où le programme attend votre validation. À la fin, il appartient à votre entreprise : code, documentation, accès. Pas de système que vous ne pourriez remplacer, pas de dépendance qui coûte plus cher avec le temps.

Pour vérifier si cela tient chez vous, il ne faut ni stratégie ni préparation. Il faut une seule réponse : quelle routine vous coûte le plus de temps chaque mois ? Avec cette question en tête, un entretien suffit pour établir honnêtement si un programme en vaut la peine — et tout aussi honnêtement lorsque ce n'est pas le cas.