Le grand retour du service : pourquoi OpenAI et Anthropic réhabilitent ce que la tech avait voulu enterrer

Pendant quinze ans, l'économie technologique mondiale a construit son récit dominant autour d'une conviction simple et puissante : le logiciel allait progressivement absorber le service. Les plateformes allaient désintermédier les experts. L'automatisation allait rendre les métiers intellectuels partiellement obsolètes. La scalabilité infinie du software allait supplanter l'intensité humaine des sociétés de conseil. Ce récit a structuré les stratégies d'investissement, les modèles de valorisation et les imaginaires entrepreneuriaux de toute une génération d'acteurs économiques. Il est aujourd'hui en train de se fissurer sous l'effet d'un paradoxe que peu d'observateurs avaient anticipé : ce sont précisément les entreprises les plus avancées technologiquement au monde, OpenAI et Anthropic, qui sont en train de réhabiliter le service comme forme supérieure de création de valeur.

Ce mouvement n'est pas anodin. Il révèle quelque chose de fondamental sur la nature réelle de la valeur économique dans les organisations complexes, et ses implications pour les professions libérales réglementées sont considérables. Mais il serait dangereux d'en tirer des conclusions trop optimistes sans analyser précisément les conditions dans lesquelles cette revalorisation peut se produire. Car la réhabilitation du service par les géants de l'IA ne bénéficiera pas automatiquement à tous les acteurs du marché. Elle bénéficiera à ceux qui auront compris ce qu'elle implique réellement en termes de transformation organisationnelle, de repositionnement stratégique et de redéfinition du modèle de valeur.

Le dogme SaaS et la dévalorisation systématique du service : anatomie d'un récit économique dominant

Pour comprendre ce qui est en train de se passer, il faut d'abord comprendre la profondeur du récit que le mouvement actuel est en train de contester.

Depuis le début des années 2010, le Software as a Service est devenu la matrice intellectuelle dominante de l'économie numérique mondiale. Ce modèle économique reposait sur un ensemble de caractéristiques qui le rendaient structurellement supérieur aux yeux des investisseurs et des stratèges : revenus récurrents prévisibles, scalabilité quasi infinie sans croissance proportionnelle des coûts, marges brutes élevées, dépendance humaine limitée et effets de réseau potentiellement très puissants. Dans cette logique, la société idéale était celle qui pouvait vendre un produit standardisé à des millions de clients sans que le nombre de salariés nécessaires à cette vente augmente de manière significative.

À l'inverse, les sociétés de services ont été progressivement reléguées dans une catégorie économiquement inférieure. Elles étaient perçues comme peu scalables parce que leur croissance nécessitait du recrutement. Elles étaient jugées moins rentables parce que leur principal actif était humain et donc volatil. Elles étaient considérées comme difficiles à industrialiser parce que chaque mission impliquait une adaptation contextuelle que le logiciel n'imposait pas. Les marchés financiers ont progressivement intégré cette hiérarchie dans leurs multiples de valorisation : une société SaaS se valorisait sur un multiple de son chiffre d'affaires récurrent, tandis qu'une société de services se valorisait sur un multiple de son résultat, reflétant une perception fondamentalement différente de la qualité et de la durabilité de la valeur produite.

Ce récit a eu des conséquences profondes sur les stratégies des entreprises technologiques. Il a orienté des milliards de dollars d'investissement vers des modèles de distribution automatisée, vers la réduction de la friction dans les processus de vente et d'onboarding, et vers la conviction que la technologie pouvait se déployer dans les organisations sans accompagnement humain significatif. Il a également produit une culture d'entreprise dans laquelle le service était perçu comme un aveu de faiblesse du produit : si un client avait besoin d'être accompagné pour utiliser un logiciel, c'est que le logiciel n'était pas suffisamment intuitif.

L'échec historique du raisonnement "outil" : ce que vingt ans d'implémentations technologiques ont réellement produit

Le problème fondamental de ce récit est qu'il repose sur une hypothèse implicite qui s'est révélée empiriquement fausse dans la grande majorité des cas : l'hypothèse selon laquelle une organisation peut être transformée par l'introduction d'un outil.

L'histoire réelle de l'implémentation technologique dans les entreprises est parsemée d'échecs qui illustrent la profondeur de cette erreur. Les systèmes ERP déployés dans les grandes organisations à partir des années 1990 ont constitué l'un des premiers laboratoires à grande échelle de cette illusion. Des études menées par des chercheurs en systèmes d'information, notamment les travaux de Thomas Davenport publiés dans Harvard Business Review dès 1998, ont documenté de manière systématique les écarts considérables entre les promesses de transformation des éditeurs et les résultats réellement observés dans les organisations. La majorité des déploiements ERP dépassaient significativement les budgets initiaux, prenaient deux à trois fois plus de temps que prévu et produisaient des résultats très inférieurs aux objectifs annoncés. La raison n'était presque jamais technologique. Elle était organisationnelle, culturelle et humaine.

Ce phénomène s'est reproduit avec une régularité remarquable à chaque vague technologique suivante. Les CRM déployés dans les forces de vente ont rarement produit la révolution commerciale promise, non parce que la technologie était insuffisante, mais parce que la culture commerciale des organisations ne changeait pas par décret logiciel. Les outils de collaboration déployés massivement pendant la pandémie ont montré que la technologie pouvait faciliter certaines formes de travail à distance sans pour autant résoudre les problèmes de management, de cohésion d'équipe et de gouvernance qui structuraient les difficultés organisationnelles profondes.

Dans les professions libérales réglementées, ce phénomène a pris une forme particulièrement visible. Des dizaines d'éditeurs ont proposé aux cabinets d'avocats et aux experts-comptables des solutions censées transformer leur productivité, leur relation client et leur modèle économique. Les taux d'adoption réels de ces outils, et surtout les taux d'utilisation effective des fonctionnalités avancées, ont systématiquement déçu les attentes initiales. Un cabinet qui déploie un logiciel de gestion de la relation client ne développe pas pour autant une culture commerciale. Un cabinet qui adopte un outil de production automatisée de documents ne redéfinit pas pour autant son modèle de valeur auprès de ses clients. La technologie a modifié certaines tâches sans modifier les organisations.

La raison profonde de cet échec récurrent est que les organisations ne sont pas des systèmes logiques et rationnels que l'on peut reprogrammer par l'introduction d'un nouvel outil. Ce sont des systèmes humains complexes, structurés par des cultures, des habitudes collectives, des mécanismes de pouvoir, des systèmes d'incitation et des comportements individuels qui ont une inertie considérable. Gareth Morgan, dans son ouvrage Images of Organization, a montré que les organisations peuvent être comprises comme des systèmes politiques dans lesquels les décisions technologiques sont filtrées, interprétées et parfois sabotées par des dynamiques humaines que les éditeurs logiciels ignorent presque systématiquement.

Le partenariat Anthropic-Freshfields : ce qu'il révèle sur la transformation réelle du marché

C'est dans ce contexte qu'il faut analyser le partenariat entre Anthropic et le cabinet d'avocats Freshfields, l'un des plus significatifs parmi les cabinets d'affaires internationaux. Ce partenariat est emblématique non pas parce qu'il associe un géant technologique à un cabinet juridique de premier rang, mais parce qu'il révèle une compréhension radicalement différente de ce que signifie déployer l'intelligence artificielle dans une organisation professionnelle complexe.

L'objectif déclaré de ce partenariat ne consiste pas à fournir Claude comme outil conversationnel que les avocats de Freshfields pourraient utiliser à leur discrétion. Il consiste à co-construire des workflows juridiques entiers, à redesigner des pratiques opérationnelles spécifiques et à intégrer l'intelligence artificielle directement dans les processus métiers qui structurent le travail quotidien du cabinet. Cette ambition implique une compréhension fine du fonctionnement interne d'un cabinet d'avocats d'affaires : les logiques de partnership, les modèles de facturation horaire et leurs alternatives, les processus de validation des documents, les habitudes rédactionnelles, les attentes des clients institutionnels, les contraintes réglementaires et déontologiques, et les rapports de pouvoir entre associés, counsel et collaborateurs qui conditionnent l'adoption ou le rejet de toute innovation organisationnelle.

Ce niveau d'engagement ne relève pas de la vente de logiciel. Il relève du conseil en transformation organisationnelle. Et c'est précisément cette observation qui est stratégiquement importante : Anthropic, l'une des entreprises technologiques les plus valorisées au monde, a conclu que la technologie seule ne suffisait pas à transformer un cabinet d'avocats, et qu'il fallait s'engager dans une relation de service profond pour que la valeur potentielle de l'intelligence artificielle se matérialise réellement.

Il serait cependant réducteur de traiter ce partenariat comme un cas isolé. Il faut le comprendre comme le signal précurseur d'un mouvement qui va s'accélérer et s'étendre bien au-delà du seul secteur juridique. D'autres partenariats similaires vont émerger entre les grands acteurs de l'IA et des cabinets d'avocats de différentes tailles et spécialisations. Et le même phénomène va se produire dans l'expertise comptable, où la complexité des processus métiers, la diversité des profils clients et la profondeur des habitudes organisationnelles imposent exactement le même niveau d'engagement contextuel pour que la transformation soit réelle plutôt que superficielle.

Pourquoi la valeur de l'IA est fondamentalement contextuelle et non universelle

L'une des incompréhensions les plus répandues sur l'intelligence artificielle dans les professions libérales consiste à croire que la puissance du modèle suffit à produire de la valeur. Cette croyance est la version contemporaine de l'erreur que nous venons de documenter : confondre la qualité de l'outil avec la réalité de la transformation organisationnelle.

La valeur économique réelle de l'intelligence artificielle dans une organisation professionnelle est étroitement dépendante du contexte dans lequel elle est déployée. Dans un cabinet d'avocats d'affaires, la performance d'un système d'IA ne dépend pas uniquement des capacités intrinsèques du modèle de langage sous-jacent. Elle dépend de la qualité des données sur lesquelles il est entraîné ou alimenté, de la précision avec laquelle les workflows juridiques spécifiques ont été modélisés, de la manière dont les processus de validation humaine ont été redesignés pour intégrer les recommandations de l'IA sans créer de friction excessive, et de la capacité des collaborateurs à utiliser ces systèmes de manière productive plutôt que défensive.

Ce contexte ne peut pas être fourni par la technologie elle-même. Il doit être construit par des acteurs capables de comprendre profondément le fonctionnement d'un cabinet : ses modèles économiques, ses dynamiques relationnelles avec les clients, ses processus de production documentaire, ses mécanismes de contrôle qualité et ses résistances organisationnelles spécifiques. Dans l'expertise comptable, la même logique s'applique avec des paramètres différents : la compréhension des cycles de production comptable, des relations avec les directions financières des clients, des contraintes réglementaires et des habitudes de collaboration entre les équipes conditionne entièrement la valeur que l'intelligence artificielle peut effectivement produire.

Cette réalité explique pourquoi les géants de l'IA se rapprochent des acteurs du service. Ils ont compris que leur technologie, aussi puissante soit-elle, ne peut pas se transformer en valeur économique réelle sans une médiation organisationnelle et métier que les éditeurs logiciels traditionnels n'ont jamais réellement su fournir.

La revalorisation du service n'est pas automatique : les conditions d'une transformation réelle

Il serait dangereux de conclure de ce qui précède que les professions libérales réglementées vont mécaniquement bénéficier du retour du service comme forme supérieure de valeur. La réalité est plus exigeante, et il convient de l'analyser avec précision.

La revalorisation de l'expertise métier par l'intelligence artificielle ne bénéficiera qu'aux acteurs capables d'opérer une transformation profonde de leur modèle. Les cabinets qui continueront à proposer les mêmes services dans les mêmes formats avec les mêmes modèles économiques, en ajoutant simplement quelques outils d'IA à la marge de leur production existante, ne bénéficieront pas de cette revalorisation. Ils seront au contraire exposés à une pression concurrentielle accrue, parce que leurs coûts de production vont diminuer sans que leur modèle de valeur évolue, créant une pression tarifaire à laquelle ils n'auront pas les ressources intellectuelles pour répondre.

La transformation réelle implique plusieurs niveaux de changement simultanés qui dépassent largement l'adoption technologique. Elle implique d'abord une redéfinition du modèle de valeur : passer d'une facturation fondée sur le temps passé à une tarification fondée sur la valeur produite suppose de savoir articuler précisément ce que cette valeur est, comment elle se mesure et pourquoi elle justifie un niveau de rémunération qui n'est plus directement corrélé au volume d'heures travaillées. Elle implique ensuite une restructuration des équipes : la pyramide traditionnelle des cabinets, fondée sur un nombre élevé de collaborateurs juniors exécutant des tâches standardisées sous la supervision d'associés, est progressivement mise en question par des outils capables d'automatiser une partie significative de ces tâches. Elle implique enfin une évolution culturelle profonde : accepter que la valeur du cabinet repose moins sur sa capacité à produire de l'information que sur sa capacité à l'interpréter, à la contextualiser et à en faire la base de recommandations stratégiques que les clients ne pourraient pas formuler seuls.

Ces transformations ne se décrètent pas. Elles se construisent progressivement, avec une rigueur méthodologique et un investissement en temps et en ressources que beaucoup de cabinets sous-estiment systématiquement. Et c'est précisément pour cette raison que les structures capables d'accompagner ces transformations vont prendre une valeur considérable dans les années à venir.

Le fantasme de la désintermédiation totale et pourquoi l'IA l'a définitivement invalidé

L'un des grands récits de la révolution numérique était celui de la désintermédiation totale : les plateformes allaient supprimer les intermédiaires, les outils allaient rendre les experts inutiles, les algorithmes allaient automatiser les jugements professionnels complexes. Ce récit a été partiellement validé dans certains secteurs où les métiers étaient effectivement réductibles à des process standardisés. Il s'est heurté à une résistance structurelle dans les professions intellectuelles complexes, et l'intelligence artificielle, paradoxalement, est en train de montrer pourquoi cette résistance était fondée.

Les cabinets d'avocats, les cabinets d'expertise comptable et les structures de conseil ne vendent pas uniquement du temps, de la production documentaire ou de l'information. Ils vendent de l'interprétation, de la confiance, de la compréhension contextuelle et de la capacité à gérer des situations dont la complexité dépasse ce que les outils peuvent traiter de manière autonome. Cette dimension de leur valeur repose sur des compétences qui sont précisément celles que l'intelligence artificielle ne peut pas reproduire : la compréhension des systèmes politiques internes des organisations, la capacité à lire les tensions humaines qui conditionnent les décisions, la légitimité relationnelle qui permet d'accéder aux informations réellement sensibles et l'aptitude à transformer une recommandation techniquement correcte en décision politiquement réalisable.

Or l'intelligence artificielle, en automatisant progressivement les tâches qui relevaient de la production standardisée, révèle par contraste la valeur de ces compétences humaines. Elle montre que ce qui résiste à l'automatisation est précisément ce qui constitue la valeur irréductible des professions intellectuelles. En ce sens, l'IA ne détruit pas les professions libérales réglementées. Elle opère une sélection entre les acteurs capables de se positionner sur cette valeur résiduelle et ceux qui resteront coincés dans une logique de production que la technologie rend progressivement obsolète.

Les grands éditeurs sectoriels face à un choix stratégique majeur

Dans ce contexte de transformation, un mouvement stratégique mérite une attention particulière : celui des grands éditeurs sectoriels qui travaillent sur les marchés des professions réglementées. Des acteurs comme Relx, Thomson Reuters, SEPTEO, Wolters Kluwer, Lefebvre Dalloz, Cegid, Sage, Pennylane.... occupent des positions historiquement dominantes dans la fourniture d'outils, de bases de données et de solutions logicielles aux cabinets d'avocats et aux experts-comptables. Ces acteurs sont aujourd'hui face à un choix stratégique dont les implications sont considérables.

L'évolution du marché vers une logique d'intégration organisationnelle et de service profond crée une opportunité pour ces éditeurs de remonter la chaîne de valeur en acquérant des structures de conseil et de transformation spécialisées dans les professions réglementées. Cette stratégie serait cohérente avec la logique que nous avons décrite : combiner la puissance technologique avec la profondeur métier nécessaire à une transformation réelle. Elle permettrait à ces acteurs de passer d'une position d'éditeur logiciel à une position de partenaire de transformation, avec les modèles économiques et les niveaux de fidélisation que cette position implique.

Il sera particulièrement instructif d'observer lequel de ces acteurs sera le premier à s'emparer d'une société de services spécialisée dans l'accompagnement des professions réglementées, et avec quelle ambition stratégique. Ce mouvement, lorsqu'il se produira, constituera un signal fort de la maturité du marché et accélérera probablement une consolidation plus large dans laquelle les structures capables de combiner expertise métier et intégration technologique deviendront des cibles d'acquisition à forte valeur.

Vers les modèles hybrides : la fin de l'opposition entre software et service

Ce que le mouvement actuel révèle en profondeur, c'est que l'opposition entre software et service est en train de devenir progressivement obsolète comme cadre d'analyse économique. Les modèles les plus puissants qui vont émerger dans les années à venir seront des modèles hybrides capables d'articuler plusieurs dimensions simultanément : la puissance technologique des modèles d'intelligence artificielle, la profondeur de compréhension métier nécessaire à leur intégration effective, la capacité de transformation organisationnelle qui permet de modifier réellement les comportements, et l'accompagnement humain qui donne à cette transformation une légitimité et une durabilité que la technologie seule ne peut pas produire.

Les entreprises purement technologiques vont se heurter rapidement à la limite de leur modèle : sans compréhension métier profonde, leur technologie restera sous-utilisée dans les organisations professionnelles complexes. À l'inverse, les sociétés de services incapables d'intégrer la technologie dans leur modèle de valeur seront progressivement marginalisées par des concurrents capables de produire la même qualité d'accompagnement avec une efficacité supérieure. La rente de position historique, dans les professions réglementées comme ailleurs, ne protège plus contre une disruption qui ne vient pas uniquement de la technologie mais de la combinaison de la technologie et du service.

Cette analyse converge vers une conclusion que les dirigeants de cabinets ont intérêt à intégrer avec précision : la question n'est pas de savoir si l'intelligence artificielle va transformer leur marché. Elle est de savoir à quelle vitesse ils vont opérer la transformation de leur propre modèle pour se positionner comme des acteurs de valeur dans ce nouveau contexte, plutôt que comme des victimes d'une disruption qu'ils n'auront pas su anticiper.

Conclusion : ce que le retour du service révèle sur la nature réelle de la valeur économique

Le mouvement engagé par OpenAI et Anthropic révèle quelque chose de plus profond qu'un simple ajustement stratégique de la part de deux entreprises technologiques très valorisées. Il révèle que l'économie technologique des quinze dernières années a commis une erreur d'analyse fondamentale en sous-estimant la complexité humaine des organisations et en surestimant la capacité des outils à les transformer de manière autonome.

L'intelligence artificielle est peut-être en train de corriger cette erreur non pas en rendant les organisations plus simples, mais en montrant avec une clarté nouvelle à quel point elles sont complexes et à quel point cette complexité résiste à toute tentative de réduction purement technologique. En ce sens, l'IA n'invalide pas les professions libérales réglementées. Elle invalide la version appauvrie de ces professions qui s'était contentée de produire de la conformité technique sans développer la profondeur organisationnelle, stratégique et humaine qui constitue leur valeur irréductible.

Pour des structures spécialisées comme Liberall Group, qui accompagnent la transformation stratégique et organisationnelle des professions libérales réglementées, cette évolution valide une conviction de fond : la transformation de ces marchés ne peut jamais être simplement technologique. Elle doit être simultanément stratégique, organisationnelle, humaine et opérationnelle. L'outil, aussi puissant soit-il, ne suffira jamais à produire cette transformation. Il n'a d'ailleurs probablement jamais suffi. Et plus l'intelligence artificielle progresse, plus cette réalité devient difficile à ignorer pour ceux qui avaient fait le pari inverse.