Trouvez le bon chiffreGet This Number Right: A Consultant's Survival Story

« Vous croyez vraiment que ce sont nos coûts ? Si vous n’êtes pas fichu de trouver le bon chiffre, ce n’est même pas la peine de continuer. »
Vendredi, 16 h 05. Celui qui ouvre les hostilités est le directeur des opérations de la filiale française d’un géant mondial de l’agroalimentaire.
Je suis l’analyste chargé de comparer leurs coûts de production à ceux du leader du marché. Et il y a un problème.

La façon dont je me suis sorti de ce guet-apens, il y a trente ans, en dit long sur ce que devient le conseil à l’ère de l’IA. Ce jour-là, trois choses m’ont sauvé. Ce sont les trois mêmes dont les consultants auront toujours besoin demain.

Quand le Partner a bâti le plan de travail de cette mission de stratégie, la toute première pour ce client fraîchement signé (un potentiel énorme, et la pression qui va avec), le volet industriel passait pour secondaire : il ne pesait qu’une petite part des coûts. C’est précisément pour ça qu’on me l’a confié, à moi, le petit nouveau sans références.
Sauf que je viens de découvrir, preuves à l’appui, que leurs usines ont raté un virage technologique majeur et accusent un retard considérable sur le leader. Cette réunion de préparation du comité de pilotage, c’est donc moi, 27 ans, zéro expérience industrielle, en train d’expliquer à Monsieur le directeur des opérations, 55 ans, dauphin désigné du PDG : « Je suis désolé, mais vous vous êtes lourdement trompés, et vous avez laissé se creuser un écart énorme avec la concurrence. » Dans un coin de la salle, mon Partner italien observe la scène, goguenard.

La réunion de « validation » de 16 h commence à peine, et le directeur des opérations tire le premier, méthodiquement, sur chaque chiffre de ma présentation.
Mais je suis prêt. Quelques mois plus tôt, mon Partner, brillant et bougon, m’avait appris à monter un modèle de coûts de production sur un simple tableur. « Va voir les usines du client, épluche la comptabilité analytique, comprends ce qui fait bouger les coûts sur le terrain : vitesse des lignes, effectifs. Pose des hypothèses (des coûts proportionnels, ou exponentiels), cale-les sur les chiffres réels, puis applique-les aux données des concurrents. »
Mais le trésor n’était pas dans l’ordinateur. Il était dans tout ce que j’avais glané pendant des mois sur les concurrents. Des gazettes locales introuvables qui annonçaient l’ouverture d’une usine. Des entretiens avec des délégués syndicaux sur des cadences infernales. Des tournées en supermarché pour retrouver d’où sortait chaque produit concurrent...
Et j’ai eu de la chance. Je suis tombé sur des pépites. J’ai reconstitué la concurrence au plus près.
Alors, mon portable de dix kilos sur les genoux et une valise pleine de dossiers papier, j’esquive une à une les balles d’un directeur furieux, bien décidé à ne pas « se laisser marcher sur les pieds par un gamin ».

Voilà comment un débutant de 27 ans peut « démontrer » une affirmation aussi brutale : une modélisation bien pensée... et des données solides.

La réunion a duré cinq heures.

Trente ans plus tard, LinkedIn déborde de posts du genre « RIP McKinsey, ChatGPT fait l’analyse concurrentielle ».
Quand je repense à cette réunion, j’y lis une tout autre histoire : celle de ce que l’IA ne touchera pas.

1. Encaisser

L’IA ne vous sera d’aucun secours le jour où un dirigeant hostile décide de démolir votre crédibilité en direct. Aucun chatbot ne vous apprend à garder votre calme quand quelqu’un qui a deux fois votre âge et dix fois votre autorité met en doute vos compétences devant votre propre Partner.

Ce qui m’a sauvé, ce n’est pas le génie. C’est la préparation, et un peu de cran. Cette valise de dossiers, ces nuits à refaire les calculs moi-même jusqu’à ce qu’ils tombent juste, ce temps passé à comprendre chaque hypothèse. Quand il s’en est pris à ma crédibilité, j’avais gagné le droit de la défendre.

Mal utilisée, la GenAI pourrait vite produire des bataillons d’analystes capables de pondre de superbes analyses sans avoir jamais transpiré sur leurs chiffres. Au premier client qui les taillera en pièces, ils s’effondreront. Le cran, ça ne se prompte pas.

2. Savoir expliquer, sous le feu

Ce qui échappe aux prophètes LinkedIn de « ChatGPT, la fin du conseil », c’est que le plus dur dans ce métier, c’est d’annoncer de mauvaises nouvelles à des gens puissants. Avoir la bonne réponse ne suffit pas : il faut prouver que vous l’avez méritée, avec des méthodes qu’ils peuvent comprendre et contester.

Face à un dirigeant furieux, « ce chiffre sort d’une IA surpuissante », c’est un suicide professionnel. Ce qui m’a sauvé, c’est la transparence : « Ce chiffre, c’est cette donnée fournie par votre équipe, plus celle-ci tirée de votre tableau de bord, recalée sur ce que j’ai mesuré moi-même dans votre usine. »

La règle d’or de mon Partner italien : assez de paramètres pour coller à la réalité, pas trop pour pouvoir encore les expliquer et les maîtriser. Pensez maintenant aux LLM et à leurs milliers de milliards de paramètres. Bon courage pour expliquer cette boîte noire à un directeur en colère.

Un modèle qu’on sait expliquer n’a rien d’un luxe : c’est votre bouée de sauvetage quand tout part de travers. Ne jetez pas tout de suite votre tableur.

3. Les données que personne n’a

Mon véritable atout n’était pas mon tableur. C’étaient ces informations que j’étais seul à détenir : les délégués syndicaux, les gazettes locales, les tournées en magasin.

Un vrai travail de détective, et des informations sans prix.

La GenAI donne aujourd’hui des réponses à bas prix, tirées des mêmes sources publiques pour tout le monde. Si je peux lancer un Deep Research sur le Web et aspirer la moindre fuite de données, n’importe qui le peut. Les premiers à maîtriser ces outils y gagneront en efficacité, et prendront un peu d’avance. Mais si vous vendez ce que n’importe qui peut obtenir avec un ordinateur portable, vous ne construisez pas l’avantage durable qui fait la différence dans les moments décisifs d’une mission à fort enjeu.
Vous aurez toujours besoin d’informations que les autres n’ont pas, d’intelligence humaine, d’accès que personne ne peut copier. La GenAI les rend plus précieux, pas moins.

Ce qui a changé, et ce qui n’a pas changé

Le cran, l’art d’expliquer, les données que personne n’a : tout cela s’habille sans doute aujourd’hui de plus de technologie que mes photocopies fatiguées et mes coupures de gazettes locales. Mais le fond reste exactement le même.
Gardez-le en tête au moment de repenser vos façons de travailler, et souvenez-vous : l’IA se chargera des calculs. À vous tout le reste : la confrontation, l’explication, et ce que les machines ne peuvent pas aller chercher.

Toute la beauté d’une cuisson al dente

Dans une ultime tentative pour sauver la face, le directeur des opérations a conclu : « Vous savez, nous saurons vite si vos estimations tiennent la route. Le directeur de notre usine du Sud de la France vient de partir à la retraite, et il est invité à visiter l’usine phare de notre concurrent, juste à côté. »

La visite a eu lieu quelques mois plus tard. Mes estimations étaient justes à 2 % près.

Quand nous sommes sortis à 21 h, épuisés mais vainqueurs, la nuit était tombée depuis longtemps. Mon Partner italien m’a invité à fêter ça chez lui, à deux pas. Des linguine alle vongole maison, dignes des meilleures tables, préparées par Madame.
Je crois que c’est ce soir-là que je suis tombé amoureux du conseil en stratégie.

Notes on a consulting industry that may not recognize itself in five years - from someone who spent decades in strategy consulting before building the tools that are changing how it works. Looking back at those crucial client moments, asking what if GenAI had been there, and what it means for those still in the game.

"You think these are our costs? If you can't get this number right, it's not even worth listening for the rest."

It's 4.05 pm on Friday. The man throwing the first punch is the COO of the French BU of a Global Food leader.

I am the Analyst in charge of benchmarking their manufacturing costs against the Market leader. And there is a problem.

Understanding how I survived this ambush 30 years ago tell us something critical about Consulting in the AI era. Three things saved me that day, and they're the same three things consultants will still need in this new AI era.

It was not meant to be like that

When the Partner in charge built the Team work plan of this Strategic Audit, the very first one with this New Client - Global Food leader, recently won, huge potential, immense pressure to exceed expectations - the Manufacturing stream was perceived as a side issue, given the limited share of the overall costs at stake. That's the very reason why they gave it to me, recently hired, no track record.

Except that I just discovered and demonstrated that their Operations have missed a major technical turn and are massively trailing behind Market leader. So this pre-SteerCo meeting is about me, 27, no industrial experience whatsoever, telling Mr COO, 55, the MD's chosen successor: 'Hey, sorry to tell you, but you've been screwing up big time and have let a massive competitive gap form and grow.' The third person in the room is my sneering Italian Partner.

It is the very beginning of our 4pm 'stakeholder validation' meeting, and the COO opts for tactical preemptive strikes, fighting every single number in my presentation.

But I'm ready. Months earlier, my brilliant Italian Partner had grumbled through teaching me how to build a manufacturing cost model on a simple spreadsheet. "Visit Client plants, analyze cost ledgers, understand physical drivers - line speed, manning levels. Assume proportional or exponential laws driving costs, calibrate with real data then apply with Competitor data."

The real gold wasn't in the computer though - it was the competitive intelligence I'd spent months collecting. Obscure regional gazettes reporting factory openings. Union rep interviews about hellish work pace. Store visits tracking competitor SKU origins...

And I got lucky. Found plenty of great intel. Modelled back competition with precision.

Now, with my 10kg portable PC on my knees and case full of paper docs, I'm dodging every bullet of an angry COO who 'won't let some brat walk over him'.

This is how a 27 rookie can 'demonstrate' such a brutal statement, with smart modelling ... and hard data.

The meeting lasted five hours.

Fast forward to today's LinkedIn posts about 'RIP McKinsey, ChatGPT does competitive analysis.'

Thinking back to that memorable meeting, I see a different story—one that reveals what AI won't touch.

1. Taking the Punch

AI won't help you when a hostile COO decides to destroy your credibility in real time. No chatbot teaches you how to stay calm when someone twice your age and ten times your authority questions your analytical skills in front of your own partner.

What saved me wasn't brilliance, it was preparation meeting grit. That case full of paper documents, those late nights making the numbers add up myself, the sweat equity I'd invested in understanding every assumption. When he attacked my credibility, I had earned the right to defend it.

Ill-used, GenAI might soon create armies of analysts who can generate beautiful analysis but have never bled for their numbers. The first time a client tears them apart, they'll crumble. Because you can't prompt your way to backbone.

2. Explainability Under Fire

Here's what the "ChatGPT and the end of consulting" LinkedIn crowd misses: delivering bad news to powerful people is the tough part of the job. And it isn't about having the right answer, it's about proving you earned that answer through methods they can understand and challenge.

"This number comes from super powerful AI" is consultant suicide when facing a furious executive. What saved me was transparency: "This number is the sum of this input from your team, plus this from your dashboard, calibrated against this physical driver I observed at your plant."

My Italian partner's golden rule: enough parameters to reflect reality, not so many you can't explain and manage them. Think about LLMs with their trillions of parameters. Good luck explaining that black box to an angry COO.

The explainable model isn't just a nice-to-have—it's your lifeline when everything goes wrong. Don't trash your spreadsheet yet.

3. The Data Moat

The real competitive advantage wasn't my spreadsheet, it was the proprietary intelligence no one else could access. Union representatives interviews, regional gazettes, store visits.

That was detective work and that was invaluable data.

Today's GenAI provides cheap answers based on the same public information. If I can Deep Research the Web and extensively scraping of every single data leak, every one can. It will bring efficiency and some lead for the early masters of it. But if you're selling something anyone with a laptop can generate, you are not creating the sustainable competitive advantage you need at crucial moments of critical projects.

You will still need the private insights, the human intelligence, the access others can't replicate. GenAI makes that more valuable, not less.

The New Reality

Grit, Explainability and Data moat probably come in a shinier or more technological suit these days than my tired paper copies and regional gazette excerpts, but they are the exact same fundamentals.

Keep that in mind when you will rewire your consulting practices and remember: AI will handle the computation. Your job is to handle everything else—the confrontation, the explanation, and the intelligence that machines can't access.

The beauty of al dente cooking

In a desperate bid to salvage appearances, the COO concluded: "You know, we will know soon enough whether your estimates are accurate. The factory manager of our Southern France site just retired and he has been invited to visit the neighbour Competitor flagship plant."

He did indeed a few months later. My estimates were only 2% off.

When we left at 9 pm, exhausted but victorious, the sun had long gone down and my Italian Partner invited me to celebrate by sharing dinner at his nearby home. World-class Home-made Linguine alle Vongole, freshly prepared by Mrs Partner.

I guess I fell in love with Strategy Consulting that evening.