Guide sectoriel : Conseil
Comment utiliser Claude en conseil : guide pour la recherche, les livrables et la due diligence
Recherche et brouillons plus rapides, le même niveau de jugement associé.
Ce guide s'adresse aux consultants, chefs de mission, analystes de recherche et dirigeants de cabinet qui veulent mettre Claude d'Anthropic au travail sur la recherche, l'analyse et les livrables qui composent une mission client. Il couvre les annonces de partenariat d'Anthropic avec des cabinets de conseil et de services professionnels, ainsi qu'une étude de cas client dédiée, pour que vous voyiez concrètement comment les cabinets utilisent Claude, pas seulement en théorie.
Comment utiliser Claude en conseil commence par un travail à forte intensité documentaire et de recherche, avec une traçabilité claire : étude de marché et analyses concurrentielles à partir de documents publics, synthèse de due diligence à partir de documents de data room, premiers brouillons de présentations et de notes client à partir de notes de recherche, réponses à des appels d'offres et RFP à partir d'anciennes présentations de capacités, et recherche dans les connaissances issues des missions passées du cabinet. Claude rédige et organise la matière. Les consultants et les associés gardent la main sur tout jugement vis-à-vis du client, font remonter chaque affirmation à un document nommé, et font passer chaque livrable par la revue qualité et associé habituelle du cabinet avant qu'il n'arrive chez un client.
Publié le
Leçon gratuite · sans compteLe contexte avant toutPrompting stratégique5 minCommencer la leçon gratuiteÀ retenir
- Les usages les plus solides en conseil sont l'étude de marché, les livrables client, la synthèse de due diligence, les brouillons de propositions et la recherche dans les connaissances des missions passées du cabinet.
- Anthropic a annoncé des alliances pluriannuelles avec Accenture, DXC et KPMG pour déployer Claude au sein de leurs propres équipes de conseil et de services professionnels.
- DXC a construit une plateforme d'orchestration pour l'assurance appelée Assure sur Claude, et une étude de cas client documentée décrit un traitement des documents plus rapide et moins de calculs manuels.
- Chaque livrable client rédigé avec l'IA devrait pouvoir être retracé jusqu'à un document source nommé et passer par la revue associé et qualité habituelle du cabinet avant d'arriver chez un client.
- Les données client confidentielles, les informations sur les opérations et les données financières non publiées nécessitent des déploiements approuvés, des contrôles d'accès stricts et une frontière de confidentialité claire.
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Des prompts à utiliser dès aujourd'hui
Synthèse de taille de marché à partir de documents source
Tu es analyste de recherche sur une mission de conseil. En utilisant uniquement les rapports de marché et les tableaux de données collés ci-dessous, rédige une section sur la taille du marché qui indique le marché total adressable, la méthodologie utilisée dans chaque source, et l'année à laquelle correspond chaque chiffre. Cite le document source par son nom après chaque chiffre, ne mélange jamais des chiffres d'années différentes sans le signaler, et liste ce que tu n'as pas pu trouver dans les sources au lieu de l'estimer. Documents source : [paste].
Nommer le document source après chaque chiffre est ce qui rend la vérification rapide.
Brouillon de section de présentation à partir de notes de recherche
Rédige la diapositive des tendances du secteur pour une présentation client en utilisant uniquement les notes de recherche et les synthèses d'entretiens collées ici. Écris trois ou quatre puces par section, attribue chaque idée à la note ou à l'entretien précis dont elle provient, signale toute affirmation qui n'apparaît que dans une seule source, et utilise le langage standard du cabinet pour les présentations plutôt qu'un ton informel. Notes de recherche et entretiens : [paste].
Un associé devrait tout de même revoir le ton et l'angle avant que cela n'arrive chez un client.
Synthèse des signaux d'alerte de due diligence à partir des documents de data room
Examine les documents de data room collés ci-dessous et liste tout ce qui ressemble à un signal d'alerte possible pour cette acquisition, comme des chiffres incohérents entre documents, des clauses contractuelles inhabituelles, une concentration de clients ou des litiges en cours. Pour chaque élément, indique le document exact et la section d'où il provient, et ne tire pas toi-même de conclusion sur le risque de l'opération, signale-le seulement pour que l'équipe transaction l'évalue. Documents : [paste].
Laisser le jugement sur le risque à l'équipe transaction est ce qui rend ce travail défendable.
Panorama concurrentiel à partir de documents publics
Construis un tableau comparatif des concurrents à partir des documents publics, des transcriptions de résultats et des communiqués de presse collés ci-dessous. Inclus la croissance du chiffre d'affaires, la stratégie annoncée et tout chiffre que chaque entreprise a divulgué sur le marché où notre client est en concurrence. Cite le document ou la transcription par son nom et sa date pour chaque chiffre, et signale tout concurrent pour lequel tu n'as pas trouvé de données comparables divulguées plutôt que de les supposer. Documents : [paste].
Signaler les données manquantes plutôt que de les combler rend un tableau comparatif fiable.
Brouillon de réponse à un RFP à partir de propositions passées
Rédige une réponse à la section de périmètre du RFP collée ci-dessous en utilisant uniquement nos propositions passées et les présentations de capacités collées ici. Suis la structure demandée par le RFP, réutilise le langage de nos propositions passées approuvées là où cela convient vraiment, note de quelle proposition passée provient chaque section réutilisée, et signale toute exigence que notre travail passé ne couvre pas clairement. Périmètre du RFP et documents passés : [paste].
Signaler tôt une couverture faible laisse au responsable de la proposition le temps de la corriger avant l'envoi.
Chez Anthropic
Ce qu'Anthropic propose pour le secteur Conseil
Accenture and Anthropic partnership
Un partenariat pluriannuel dans lequel Anthropic et Accenture ont créé un Accenture Anthropic Business Group dédié, une offre conjointe pour les directeurs des systèmes d'information associant Claude Code à la méthodologie d'adoption propre d'Accenture, des offres prévues pour les secteurs réglementés, et un centre cofinancé au sein d'Accenture consacré à Claude. Anthropic a indiqué que le plan forme environ 30 000 professionnels d'Accenture à Claude et donne à des dizaines de milliers de développeurs d'Accenture l'accès à Claude Code.
· Source
DXC and Anthropic alliance
Une alliance pluriannuelle qui fait entrer Claude dans des systèmes utilisés par des banques, des compagnies aériennes, des assureurs et des administrations publiques qui s'appuient sur la technologie de DXC. DXC a construit sa plateforme interne d'orchestration, appelée OASIS, avec Claude comme modèle par défaut, et plus de 95 % du code d'OASIS est généré par Claude. Anthropic a désigné DXC comme faisant partie de son réseau de partenaires de conseil et d'intégration de systèmes. DXC compte 115 000 employés dans 70 pays, et plus de 50 clients de DXC font déjà partie de ce travail commun.
· Source
En pratique
Comment les équipes Conseil utilisent Claude
D'après le témoignage client publié par Anthropic
DXC
Dans une étude de cas client dédiée, DXC décrit la construction d'Assure, une plateforme d'orchestration pour le secteur de l'assurance, sur Claude : intelligence documentaire qui lit et classe les documents entrants de sinistres et de souscription, orchestration des flux de travail qui oriente les décisions vers les bonnes personnes, task apps à usage spécifique, et registre de conformité qui enregistre chaque action. L'activité assurance de DXC emploie 14 000 personnes et sert 1 100 clients. Une équipe a mis en place en 8 heures une application fonctionnelle de calcul des prestations d'accident du travail qui était juste à 80 % dès le premier passage, et la part de ce calcul nécessitant un jugement humain est passée de 70 % à 20 %.
D'après le témoignage client publié par Anthropic
Accenture
Dans son annonce de partenariat avec Accenture, Anthropic a indiqué que le plan forme environ 30 000 professionnels d'Accenture à Claude et donne à des dizaines de milliers de développeurs d'Accenture l'accès à Claude Code, au sein d'un nouvel Accenture Anthropic Business Group construit conjointement avec Anthropic.
D'après le témoignage client publié par Anthropic
KPMG
Dans son annonce d'alliance mondiale avec KPMG, Anthropic a indiqué que le plan touche plus de 276 000 employés de KPMG dans 138 pays et territoires, via des outils que KPMG appelle Digital Gateway et KPMG Blaze.
Exemple illustratif
Une note de taille de marché pour une nouvelle proposition client
- Une analyste de recherche charge le briefing sectoriel du client, le modèle de recherche du cabinet et les rapports de marché approuvés pour cette proposition.
- Claude rédige une section de taille de marché qui rattache chaque chiffre au rapport précis et signale toute estimation qu'elle n'a pas pu sourcer.
- Le chef de mission vérifie chaque chiffre cité par rapport aux rapports d'origine et résout ce qui a été signalé.
- Un associé revoit la section terminée avant qu'elle n'entre dans la présentation de la proposition.
- La section entre dans la proposition via le processus de revue habituel du cabinet.
Exemple illustratif
Une synthèse de due diligence à partir de la data room
- Une équipe transaction charge les états financiers et les présentations de direction de la data room dans un espace de travail sécurisé et délimité.
- Claude extrait les chiffres clés uniquement à partir des documents cités, en signalant les manques plutôt qu'en les comblant.
- Un consultant junior vérifie l'extraction par rapport aux documents source et résout avec l'équipe transaction tout manque signalé.
- Un associé revoit la synthèse et décide ce qui doit figurer dans le rapport de due diligence.
- La synthèse entre dans le rapport de due diligence via la revue habituelle du cabinet.
Flux de travail principaux
Les cas d'usage de Claude en conseil, de la recherche à la livraison
Ce sont les domaines où l'IA pour les cabinets de conseil fait gagner le plus de temps aux analystes et aux consultants juniors, tout en gardant une traçabilité qu'un associé peut vérifier.
Étude de marché
L'IA pour l'étude de marché transforme documents publics, rapports sectoriels et transcriptions en une taille de marché chiffrée et un panorama concurrentiel sourcé.
Livrables client
L'IA pour les livrables client rédige des sections de présentation et des notes à partir de notes de recherche, dans le langage et la structure propres au cabinet.
Synthèse de due diligence
Les documents de data room deviennent une synthèse structurée où chaque chiffre et chaque alerte sont rattachés à un document précis.
Gestion des connaissances internes
Recherche dans le matériel des missions passées du cabinet pour réutiliser des cadres d'analyse et des constats au lieu de repartir de zéro.
Rédaction de propositions et de RFP
Premiers brouillons de réponses à des propositions et RFP à partir de propositions passées approuvées et de présentations de capacités, avec les manques signalés au responsable de la proposition.
Préparation d'ateliers et de parties prenantes
Agendas d'ateliers, trames d'entretiens avec les parties prenantes, et synthèse des notes d'entretiens en thèmes pour un comité de pilotage.
Ce que rapportent les cabinets de conseil
Comment les cabinets de conseil utilisent l'IA aujourd'hui
Comment l'IA est-elle utilisée dans les cabinets de conseil en ce moment ? L'essentiel de ce qui est public n'est pas une étude de cas client indépendante, c'est Anthropic qui nomme un cabinet de conseil ou de services professionnels comme partenaire d'implémentation, lequel déploie aussi Claude au sein de ses propres équipes. Ce cadrage compte : il s'agit d'annonces de partenariat et d'alliance, pas d'évaluations indépendantes, et il faut les lire comme telles.
Anthropic et Accenture ont annoncé un partenariat pluriannuel qui a créé un Accenture Anthropic Business Group dédié, une offre conjointe pour les directeurs des systèmes d'information qui associe Claude Code à la méthodologie d'adoption propre d'Accenture, des offres prévues pour les secteurs réglementés, et un centre cofinancé au sein d'Accenture consacré à Claude. Anthropic a indiqué que le plan forme environ 30 000 professionnels d'Accenture à Claude et donne à des dizaines de milliers de développeurs d'Accenture l'accès à Claude Code.
Anthropic et KPMG ont annoncé une alliance mondiale qui touche plus de 276 000 employés de KPMG dans 138 pays et territoires, via des outils que KPMG appelle Digital Gateway et KPMG Blaze. Là aussi, les chiffres phares décrivent le déploiement interne de KPMG, pas un audit externe de résultats.
DXC et Anthropic ont annoncé une alliance pluriannuelle qui fait entrer Claude dans des systèmes utilisés par des banques, des compagnies aériennes, des assureurs et des administrations publiques qui s'appuient sur la technologie de DXC, au sein d'une entreprise de 115 000 employés dans 70 pays. DXC est le seul nom de ce groupe à avoir à la fois une annonce d'alliance et une étude de cas client distincte et dédiée avec des chiffres concrets, ce qui explique qu'il ancre la section d'étude de cas ci-dessous.
Les alliances d'Anthropic
Les partenariats Claude qui transforment les services professionnels
L'IA générative en conseil avance le plus vite via des partenariats à l'échelle des cabinets plutôt que via des outils ponctuels individuels. Accenture, DXC et KPMG construisent chacun leurs propres plateformes et méthodologies internes autour de Claude, puis proposent ce travail comme service à leurs propres clients.
DXC a construit sa plateforme interne d'orchestration, appelée OASIS, avec Claude comme modèle par défaut, et Anthropic a indiqué que plus de 95 % du code d'OASIS est généré par Claude. Anthropic a désigné DXC comme faisant partie de son réseau de partenaires de conseil et d'intégration de systèmes, et a indiqué que plus de 50 clients de DXC font déjà partie de ce travail commun.
Pour une équipe de conseil individuelle, l'enseignement pratique tient moins à une plateforme de marque en particulier qu'au schéma qui la sous-tend : des flux de travail IA étroits et bien délimités, intégrés dans la méthodologie, les étapes de revue et le jugement vis-à-vis du client propres au cabinet, plutôt qu'un outil d'IA travaillant sans supervision au nom d'un client.
Si votre cabinet ne fait pas encore partie d'une de ces grandes alliances, le même schéma s'applique à l'échelle d'une équipe : choisissez un flux de travail étroit et reproductible, intégrez-le dans vos propres modèles et étapes de revue, et mesurez-le sur votre propre travail avant de l'étendre.
La recherche en pratique
Bien utiliser l'IA pour le conseil en stratégie
Le schéma qui fonctionne en étude de marché et en conseil en stratégie est un périmètre étroit et des citations solides. Donnez à Claude les rapports, documents ou transcriptions précis qu'il peut utiliser, votre modèle de présentation et votre charte éditoriale. Demandez-lui de citer le document source après chaque chiffre et de signaler ce qu'il ne trouve pas plutôt que de combler le vide. Un brouillon construit ainsi peut être vérifié source par source, ce dont une équipe de mission a réellement besoin avant qu'un associé ne le voie.
La vérification de cohérence entre documents est un usage sous-estimé de l'IA pour les livrables client. Une mission longue produit des dizaines de documents de travail, et un chiffre qui diverge entre un modèle, une note et une diapositive de présentation est exactement le genre d'erreur qu'un client relève en réunion. Claude peut comparer des documents et lister chaque endroit où ils divergent, transformant une relecture complète en une liste courte et ciblée.
Gardez la répartition du travail explicite. Claude rédige, organise et fait des vérifications croisées. Les analystes et consultants juniors sont responsables de l'exactitude et de la clarté, les chefs de mission sont responsables de la structure et du récit, et les associés sont responsables de ce qui arrive réellement devant un client et de la façon dont c'est présenté. Inscrire cette répartition dans la façon de travailler de votre équipe rend l'appui de l'IA plus facile à défendre quand un client demande comment un chiffre a été obtenu.
Choisir ses outils
Claude contre ChatGPT pour le conseil
La comparaison Claude contre ChatGPT pour le conseil devrait se faire sur votre propre travail : une section de taille de marché déjà livrée, une synthèse de due diligence déjà vérifiée face à la data room, et une section de proposition déjà envoyée. Comparez l'exactitude par rapport aux sources d'origine, la clarté avec laquelle chaque outil cite ce qu'il a utilisé, et la façon dont chacun gère un vide dans la matière source.
En conseil, la décision se prend généralement sur la confidentialité et l'adéquation au flux de travail plutôt que sur une liste de fonctionnalités : quel déploiement vos équipes informatique et risques approuvent pour les données client, combien de temps les documents sont conservés, si l'outil peut être limité aux seuls documents d'une mission, et à quel point il s'intègre aux formats de présentation, de document et de tableur que votre cabinet utilise déjà.
Posez la même question pour tout outil d'IA que vous évaluez : peut-il être restreint uniquement aux documents que je lui donne, et puis-je voir exactement de quel document provient une affirmation ? Un outil qui ne répond clairement à aucune de ces deux questions est moins adapté au travail vis-à-vis du client, quel que soit le modèle qui se trouve derrière.
Premiers pas
Un premier mois sûr pour une équipe de conseil
Commencez par une mission clôturée
Testez des prompts sur un livrable issu d'une mission terminée et clôturée, et comparez le brouillon d'IA avec ce qui a réellement été envoyé au client.
Chargez modèles et chartes éditoriales
Mettez vos modèles de présentation, votre charte éditoriale et votre glossaire dans un projet pour que les brouillons correspondent à ce qu'attend un associé.
Choisissez un type de livrable
Choisissez un livrable récurrent, comme des sections de taille de marché ou des brouillons de proposition, et mesurez le temps de revue par rapport à l'habituel.
Définissez la frontière de confidentialité
Mettez-vous d'accord avec les équipes risques et informatique sur les données client pouvant toucher quel déploiement, et sur la façon dont les brouillons assistés par IA sont revus et stockés.
Limites
Où consultants et associés doivent trancher
L'IA peut-elle remplacer les consultants ? Non. Claude peut se tromper sur un chiffre, manquer le contexte derrière une donnée, ou rédiger une conclusion que la recherche sous-jacente ne soutient en fait pas. Un client paie pour un jugement sur ce qu'un constat signifie pour sa situation précise, pour une relation construite sur la confiance, et pour la responsabilité de la recommandation, rien de tout cela qu'un modèle ne peut assumer.
Les décisions de jugement vis-à-vis du client, y compris ce qu'un constat de recherche signifie réellement pour la stratégie d'un client, la façon de présenter un constat sensible en réunion, et ce qui doit figurer dans une recommandation finale, restent du ressort des consultants et des associés. Claude prépare la matière pour ces décisions et ne les prend pas lui-même.
Les données client confidentielles, les informations sur les opérations, les données financières non publiées et tout ce qui relève d'un accord de confidentialité sont hautement sensibles. N'utilisez que des déploiements approuvés, limitez l'accès à la mission précise, et alignez la conservation et la suppression sur ce que vous avez convenu avec le client.
Construisez des habitudes d'IA fiables pour le travail client
Obtenir des brouillons fiables de l'IA est une compétence qui se pratique : sourcer, citer et revoir. Le programme gratuit de Nightschool AI est concret dès la première leçon.
Questions fréquentes
Comment l'IA est-elle utilisée dans les cabinets de conseil ?
Surtout pour la recherche, la rédaction et la recherche de connaissances : analyses de taille de marché et concurrentielles, premiers brouillons de présentations et de notes client, synthèse de due diligence, et brouillons de propositions et de RFP. Anthropic a annoncé des alliances avec Accenture, DXC et KPMG pour déployer Claude au sein de leurs propres équipes de conseil, et il s'agit surtout d'annonces de partenariat plutôt que d'évaluations indépendantes. Les livrables vis-à-vis du client passent toujours par la revue associé habituelle du cabinet.
L'IA peut-elle aider pour les livrables client ?
Oui, pour les premiers brouillons : sections de présentation, notes et synthèses construites à partir de notes de recherche et de documents source que vous lui fournissez, rédigées dans le style propre au cabinet. Cela fonctionne mieux avec un périmètre étroit et une citation après chaque chiffre. Un associé devrait tout de même revoir le livrable final avant qu'un client ne le voie.
Comment les cabinets de conseil déploient-ils l'IA en toute sécurité ?
En limitant l'accès aux documents d'une mission, en se mettant d'accord avec les équipes risques et informatique sur les données client pouvant toucher quel déploiement, et en alignant la conservation et la suppression sur les accords client et les clauses de confidentialité. Commencer par une mission clôturée avant d'utiliser l'IA sur un travail client en cours est une façon concrète d'instaurer la confiance.
Quels sont les plus grands cas d'usage de l'IA en conseil ?
Les plus courants sont l'étude de marché et l'analyse concurrentielle, la rédaction de livrables client, la synthèse de documents de due diligence, les brouillons de propositions et de RFP, et la recherche dans les connaissances des missions passées du cabinet. Chacun fonctionne mieux avec des documents source nommés et une revue associé habituelle.
L'IA peut-elle remplacer les consultants ?
Non. L'IA peut rédiger et organiser de la recherche, mais le jugement d'un consultant sur ce qu'un constat signifie pour un client précis, la relation construite avec ce client, et la responsabilité de la recommandation ne sont pas des choses qu'un modèle assume. L'IA appuie la rédaction et la recherche ; la recommandation reste du ressort du consultant.
Combien de temps l'IA peut-elle faire gagner sur le travail de conseil ?
Cela varie selon le type de document et la propreté de la matière source, donc mesurez-le sur vos propres livrables. Le gain de temps vient surtout de premiers brouillons plus rapides de sections de recherche et de synthèses construites à partir de sources déjà disponibles. Le temps de revue et de validation associé ne disparaît pas, et il ne devrait pas.
L'IA est-elle assez précise pour des livrables vis-à-vis du client ?
Seulement lorsqu'elle est ancrée dans les documents précis que vous lui donnez et que chaque affirmation est vérifiée face à ces sources avant qu'un client ne la voie. Un brouillon d'IA construit sans citations solides vers des documents source nommés n'est pas assez fiable, seul, pour un travail vis-à-vis du client.
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