Scénario type. Cet article décrit une situation représentative des cabinets de conseil que nous rencontrons, avec des ordres de grandeur réalistes. Il ne s'agit pas d'un client réel et les chiffres sont donnés à titre illustratif.
Le contexte
Un cabinet de conseil en organisation de 15 consultants réalise chaque année plusieurs dizaines de missions pour des clients de secteurs variés. Chaque mission génère des notes, des livrables et des analyses, souvent réutilisables sur des problématiques similaires rencontrées plus tard.
Le problème, chiffré
Un consultant passe en moyenne 3 heures en début de mission à chercher si le cabinet a déjà traité une problématique similaire, souvent en interrogeant directement des collègues plutôt qu'en consultant une base structurée. Les livrables contenant des informations stratégiques sur des clients, le cabinet excluait tout envoi vers un outil d'IA en ligne pour cette recherche.
Le calcul de départ : 15 consultants × 4 nouvelles missions par an × 3 heures de recherche préalable = environ 180 heures par an consacrées à retrouver une expertise déjà produite en interne.
Ce qui a été mis en place
1. Un LLM local branché sur les archives de missions
Un modèle est installé sur un serveur hébergé en France, connecté à l'ensemble des livrables et notes de mission anonymisés, via une recherche documentaire (RAG).
2. Une anonymisation systématique des références clients
Les noms de clients sont retirés ou remplacés par des références génériques dans les résultats affichés, pour éviter toute divulgation croisée entre clients concurrents.
3. Une validation avant réutilisation
Chaque élément retrouvé est vérifié par le consultant avant toute réutilisation dans une nouvelle mission, notamment pour confirmer sa pertinence et son actualité.
Les résultats attendus
Le temps de recherche préalable en début de mission diminue, les consultants retrouvant plus rapidement les analyses similaires produites par le cabinet. La mémoire collective du cabinet devient plus accessible, sans exposer les données de ses clients à l'extérieur.
Ce qui conditionne la réussite
Le projet suppose que les livrables passés soient centralisés et correctement anonymisés avant intégration — un travail préalable souvent sous-estimé. Voir notre article sur les prérequis d'un LLM local.
Ce qui n'est pas automatisé
L'analyse stratégique et les recommandations restent entièrement produites par les consultants. L'outil retrouve des précédents utiles, il ne génère aucune recommandation destinée directement à un client.
Transposable à votre cabinet ?
Le projet devient pertinent à partir d'un volume de missions suffisant pour justifier une base de connaissances structurée, et à condition de pouvoir consacrer du temps à l'anonymisation des références clients existantes.
L'essentiel à retenir
Un LLM local permet à un cabinet de conseil de capitaliser sur ses missions passées sans exposer les données de ses clients à un service extérieur, à condition d'investir dans l'anonymisation et l'organisation de sa base documentaire.
Votre cabinet accumule une expertise difficile à retrouver ? Parlons-en.