EY, KPMG, Deloitte, PwC : le Big four face au défi de l’IA.

Il y a vingt ans, le spectre de la robotisation planait sur l’usine, on imaginait la machine supplanter l’ouvrier sur sa ligne de montage. Aujourd’hui, à l’heure de l’IA générative, le curseur s’est déplacé vers les « cols blancs ».

Dans les cabinets de La Défense, les collaborateurs ont longtemps craint d’être les premières variables d’ajustement de cette automatisation cognitive.

Pourtant, l’étude des stratégies déployées par les « Big Four » (EY, PwC, KPMG, Deloitte) révèle une réalité plus nuancée : l’IA n’acte pas la disparition du consultant, mais requalifie son quotidien.

L’IA, « nouvel excel » pour le recrutement.

Dans les cabinets d’audit et de conseil, l’IA générative facilite désormais les tâches de saisie, de recherche de données et de mise en forme de rapports, autrefois réservées aux juniors.

Cette bascule technique redéfinit le profil-type recherché, la maîtrise de l’outil devient un prérequis, au même titre qu’Excel en son temps.

Face à cette automatisation, les critères d’évaluation à l’embauche évoluent. Catherine Desclaux (EY) indique que le cabinet retravaille ses « process de recrutement pour évaluer la capacité des candidats à travailler avec l’IA de manière éthique et responsable, avec un esprit critique ».

Le recruteur cherche à déceler les profils capables de détecter les biais des ChatGPT, Gemini et autres.

Sophie Mouhieddine (PwC) confirme, elle aussi, cette tendance rappelant que les compétences analytiques et le regard critique deviennent plus différenciants que l’expertise pure.

Cette transformation force les DRH à une quête de plus en plus complexe, à savoir dénicher des profils capables de coupler culture technique de pointe et qualités relationnelles.

Si les écoles de commerce tiennent encore le haut du pavé, la course aux ingénieurs est lancée. KPMG illustre cette pression en affichant l’objectif ambitieux d’atteindre 20 % d’ingénieurs dans ses effectifs d’ici cinq ans, contre seulement 7 % aujourd’hui.

En exigeant des recrues qu’elles soient aussi agiles avec les algorithmes qu’avec le conseil client, le cabinet semble désormais traquer le « mouton à cinq pattes », à savoir un profil hybride idéal, censé être immédiatement opérationnel là où les cursus académiques peinent encore à suivre la cadence technologique.

Une barre placée très haut, qui interroge sur la réalité d’un marché de l’emploi où ces talents rares sont déjà les plus disputés.

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Le maintien du modèle pyramidal et le défi de l’apprentissage

Les juniors, de leur côté, peuvent souffler, les Big Four ne réduisent pas la voilure au niveau du recrutement.

EY et PwC maintiennent un rythme de 2 300 embauches par an tandis que KPMG estime que couper dans le recrutement des jeunes serait une « erreur stratégique ».

Si la structure pyramidale survit, son fonctionnement interne subit toutefois un changement de paradigme. L’IA libère les juniors de certaines tâches de saisie pour les projeter plus tôt vers des missions d’analyse mais cette accélération de carrière impose aussi de repenser les parcours de formation le plus tôt possible et dessine une ligne de fracture entre les cabinets dans l’adaptation aux nouvelles pratiques du travail.

Pour certains acteurs (KPMG, Deloitte, PwC), l’automatisation liée à l’IA couplée au télétravail fait craindre un délitement des interactions et une perte d’apprentissage par « compagnonnage », où le junior apprenait en observant son manager au quotidien. 

EY parie lui plutôt sur une autonomie accrue des recrues dès leur intégration, lié au concept de smartworking développé par le cabinet. Catherine Desclaux, DRH d’EY France, le présente comme une manière de « travailler avec souplesse et autonomie entre le site client, le bureau ou (le) domicile, en fonction des besoins du client, de l’équipe et de la mission ».

Sans doute une approche en phase avec les attentes des nouvelles générations.

Facturer l’arbitrage plutôt que le temps

L’autre question brûlante, et omniprésente avec l’IA générative, se concentre sur l’évolution du prix : si l’IA automatise des tâches et fait gagner du temps, faut-il baisser les budgets ?

Pour le Big Four, la réponse est un « non » catégorique. L’IA nécessite des investissements massifs et doit servir à créer plus de valeur, pas à en soustraire.

Afin de justifier le maintien des tarifs, les cabinets défendent alors une nouvelle répartition du temps de mission. Le gain de productivité réalisé sur les tâches automatisables est systématiquement réinjecté dans une analyse plus approfondie.

C’est le cœur de la promesse « human-led, tech-powered » où l’IA n’est pas un substitut qui remplace l’auditeur mais un amplificateur qui lui permet de se concentrer sur des travaux plus complexes.

Le consultant ne facture plus des heures de production de données mais mise sur la qualité de son arbitrage final. Ce changement de paradigme déplace la valeur de l’amont (la collecte et le traitement) vers l’aval (la conclusion et la responsabilité).

L’enjeu RH et économique se rejoint ainsi pour prouver au client que la valeur ajoutée ne réside pas dans le volume d’heures travaillées par un junior mais dans la finesse du regard critique porté sur les résultats de la machine.