L’IA bouleverse le recrutement chez Deloitte, EY, KPMG et PwC

Pourquoi la demande pour l’IA explose

Plusieurs facteurs structurels expliquent ce basculement.

1. L’automatisation remplace les tâches comptables répétitives

Les missions d’audit et de fiscalité comportent de nombreuses tâches structurées : rapprochement de données, vérification de documents, contrôles de conformité ou recherches réglementaires.

Ce sont précisément les processus que les outils d’IA peuvent automatiser ou accélérer. Certains analystes estiment qu’une grande partie des tâches structurées dans les services professionnels pourrait être automatisée dans les prochaines années.

2. Les clients demandent eux-mêmes de l’aide pour déployer l’IA

Les Big Four ne se contentent plus d’utiliser l’IA en interne. Ils vendent désormais des services pour aider les entreprises à intégrer l’IA dans :

• leurs systèmes financiers
• la gestion des risques
• les opérations
• les systèmes d’entreprise

Ils se retrouvent ainsi en concurrence directe avec des cabinets de conseil technologique et des entreprises de services informatiques.

3. L’IA est désormais intégrée dans les flux de travail quotidiens

Depuis 2025, les collaborateurs des Big Four utilisent couramment des assistants génératifs et des systèmes d’IA dits « agentiques » pour automatiser certaines tâches ou accélérer l’analyse.

Résultat : la croissance la plus rapide dans ces cabinets concerne aujourd’hui la transformation technologique et l’IA, plutôt que les activités de conformité traditionnelles.

Des milliards investis dans l’IA

Ce virage stratégique s’accompagne d’investissements massifs.

• PwC : près de 1,5 milliard de dollars investis au niveau mondial pour développer les capacités et les outils d’IA.
• PwC États‑Unis : 1 milliard de dollars supplémentaires consacrés au déploiement de l’IA générative et à la formation des employés.
• EY : environ 1,4 milliard de dollars investis, avec le lancement de la plateforme EY.ai et d’un modèle de langage propriétaire appelé EYQ.
• Deloitte : plus de 3 milliards de dollars prévus dans l’IA générative d’ici 2030 pour transformer ses services.
• KPMG : investissements pluriannuels et alliances technologiques pour développer l’IA générative et l’analytique.

Ces programmes visent non seulement à améliorer la productivité interne, mais aussi à créer de nouveaux produits et services vendus aux clients.

L’arrivée des agents IA dans l’audit et le conseil

La prochaine étape est l’utilisation d’IA agentiques, des systèmes capables d’exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes de manière autonome.

Quelques exemples :

• Omnia de Deloitte, plateforme d’audit intégrant progressivement des agents IA capables d’exécuter des processus d’audit sous supervision humaine.
• Zora AI, également chez Deloitte, qui propose aux clients des « travailleurs numériques intelligents ».
• Le déploiement d’IA agentique chez EY, intégré à sa plateforme mondiale d’audit et destiné à soutenir environ 160 000 missions d’audit dans le monde.

Ces systèmes peuvent automatiser des activités telles que :

• l’analyse de documents
• l’échantillonnage de transactions
• la détection d’anomalies
• les contrôles de conformité

Autant de tâches historiquement réalisées par des collaborateurs juniors.

Ce que cela change pour les jeunes diplômés

L’IA ne supprime pas totalement les postes d’entrée de carrière, mais elle en transforme profondément le contenu.

Traditionnellement, les jeunes recrues effectuaient de grandes quantités de travail répétitif :

• collecte de données
• vérifications et rapprochements
• analyses sur tableur
• recherches réglementaires

Une partie de ces tâches est désormais exécutée plus rapidement par des systèmes d’IA.

Plusieurs cabinets ont déjà réduit leurs recrutements de jeunes diplômés ou ajusté leurs programmes d’embauche ces dernières années.

Les postes juniors restants évoluent vers des responsabilités différentes :

• supervision et validation des résultats générés par l’IA
• investigation des anomalies détectées par les systèmes automatisés
• gestion de la qualité et de la gouvernance des données
• exercice du jugement professionnel

Autrement dit, le rôle se déplace progressivement de l’exécution du travail vers l’interprétation et le contrôle.

La fin progressive du modèle pyramidal classique

Le modèle économique traditionnel du conseil repose sur une pyramide : beaucoup de juniors réalisant du travail facturable sous la supervision de quelques managers et associés.

L’automatisation fragilise ce modèle. Lorsque les machines prennent en charge une grande partie des tâches structurées, les équipes peuvent devenir plus petites et plus expérimentées.

Les cabinets s’appuient alors davantage sur un nouveau levier : le levier numérique, où des outils et agents IA amplifient la productivité des experts humains.

Cela pourrait aussi transformer la manière de facturer les services, avec davantage de :

• plateformes d’IA gérées
• abonnements
• services basés sur les résultats
• produits d’assurance technologique

Un nouveau marché : l’« assurance de l’IA »

Paradoxalement, l’IA ne remplace pas seulement certains services — elle en crée de nouveaux.

Les entreprises qui déploient des systèmes d’IA ont besoin d’une supervision indépendante sur des sujets comme :

• le risque lié aux modèles
• la provenance et la gouvernance des données
• les biais algorithmiques
• la cybersécurité
• la conformité réglementaire

Ces domaines correspondent précisément aux expertises historiques des Big Four en audit, contrôle interne et gestion des risques.

Beaucoup d’analystes s’attendent donc à ce que l’assurance et la gouvernance de l’IA deviennent un marché majeur pour ces cabinets.

Le défi à long terme : préserver la formation des futurs experts

Un risque persiste toutefois. Historiquement, les Big Four recrutaient massivement des juniors afin de former progressivement les futurs managers, associés et spécialistes techniques.

Si l’automatisation réduit trop fortement les recrutements d’entrée de carrière, cela pourrait fragiliser ce modèle d’apprentissage interne.

Les cabinets qui réussiront seront probablement ceux capables de trouver un équilibre : utiliser l’IA pour éliminer les tâches à faible valeur ajoutée tout en offrant suffisamment d’expérience réelle aux jeunes professionnels.

Une chose est déjà claire : les Big Four ne sont plus seulement des cabinets d’audit et de conseil. Ils deviennent progressivement des entreprises technologiques et d’assurance propulsées par l’intelligence artificielle.