Qu'est-ce que l'intelligence artificielle dans la fonction Achats ?

En termes simples, l'intelligence artificielle fait référence à la capacité des machines ou des programmes informatiques à imiter certains aspects de l'intelligence humaine et à effectuer des tâches. Les systèmes d'IA peuvent apprendre, résoudre des problèmes, comprendre le langage humain, raisonner et même « visualiser » leur propre environnement. Dans le domaine des achats, la technologie avancée de l'IA permet d'automatiser et d'améliorer les processus Achats clés d'une entreprise, tels que la gestion des contrats et le sourcing stratégique. Les équipes Achats utilisent de plus en plus l'IA pour gagner en efficacité, réduire les coûts, limiter les risques et améliorer la prise de décision à mesure qu'elles répondent aux nouvelles exigences et aux défis du marché.

Types d'IA pour la fonction Achats

À l'heure actuelle, cinq principaux types d'IA sont utilisés dans les achats :

1. Intelligence artificielle (IA) : terme générique pour tout logiciel ou algorithme pouvant être considéré comme « intelligent »
2. Machine Learning (ML) : sous-ensemble de l'IA, les algorithmes de Machine Learning peuvent reconnaître des schémas dans les ensembles de données et les utiliser pour prendre des décisions, faire des prévisions ou des prédictions.
3. Automatisation robotisée des processus (RPA) : algorithmes qui imitent les actions humaines pour effectuer des tâches répétitives. D'un point de vue technique, la RPA n'est pas considérée comme un type d'IA, mais peut être alimentée par celle-ci.
4. Traitement du langage naturel (NLP)  : algorithmes capables de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain, tels que les chatbots, les copilotes et les assistants virtuels.
5. Reconnaissance optique de caractères (OCR) : algorithmes capables de reconnaître et d'extraire du texte à partir d'images et de documents numérisés, tels que des factures papier.

L'IA générative dans la fonction Achats

La fonction Achats est soumise à une forte pression pour réaliser des économies, limiter les risques, améliorer la durabilité et jouer un rôle plus stratégique dans l'entreprise. Pour atteindre ces objectifs et suivre le rythme rapide du changement, les équipes doivent être incroyablement agiles, et adopter une attitude plus proactive, et moins réactive, en toutes circonstances. L'IA apporte une aide précieuse dans certains domaines clés des achats :

• Classification et analyse des dépenses : les algorithmes de classification des dépenses peuvent effectuer rapidement des recherches dans les postes et mettre en évidence les mots-clés pour les associer aux catégories de dépenses avec une précision quasi parfaite. L'analyse des dépenses optimisée par l'IA peut également aider les équipes à identifier de manière proactive les opportunités d'économies et constituer la base de meilleures stratégies de sourcing, de catégorisation et de gestion des achats.
• Stratégie de sourcing mondiale : en analysant des ensembles de données volumineux, les algorithmes de Machine Learning peuvent identifier les changements dans les tendances d'approvisionnement, prévoir les développements futurs et éclairer les stratégies de sourcing mondiales.
• Achats guidés : les recommandations d'articles optimisées par l'IA réunissent politiques d'achat et facilité d'utilisation, en permettant aux utilisateurs de trouver facilement ce qu'ils recherchent, en encourageant les dépenses au sein du catalogue de l'entreprise pour éviter les coûts inutiles, et en permettant au service Achats d'apporter une aide personnalisée. De plus, elle offre un accès rapide aux fournisseurs privilégiés, ainsi que des mesures de protection très utiles.
• Sourcing intelligent et gestion des fournisseurs : les logiciels optimisés par l'IA peuvent analyser les bases de données fournisseurs, les tendances du marché, les données historiques, les rapports ESG et d'autres facteurs pour recommander les meilleurs fournisseurs en fonction de besoins spécifiques. Ils peuvent également fournir des insights complets sur la base de fournisseurs d'une société, ce qui permet d'améliorer les performances des fournisseurs et de faire progresser les priorités stratégiques.
• Création d'appels d'offres : l'IA est capable de générer automatiquement des appels d'offres (RFP), des demandes de devis (RFQ) et d'autres documents, de l'élaboration de listes de fournisseurs à la rédaction de questions clés.
• Gestion des risques liés aux fournisseurs : les algorithmes d'IA peuvent rapidement détecter les changements soudains avec un fournisseur ou un vendeur et évaluer l'impact de ce changement en termes de risque. Ils peuvent également exploiter des millions de sources de données différentes pour alerter les entreprises sur les risques potentiels tout au long de la Supply Chain.
• Conformité : en utilisant l'IA pour structurer les données des contrats, des factures et des bons de commande, les entreprises peuvent comparer automatiquement les conditions de paiement, éliminer les doublons et identifier les non-conformités.
• Extraction des données : le traitement du langage naturel peut extraire les données des factures et des contrats pour identifier les risques et les fraudes, fournir une meilleure visibilité sur les dépenses de l'entreprise et accélérer les processus de bout en bout. Le traitement du langage naturel peut également capturer des données provenant de sources externes telles que les indices de marché, les cotes de crédit des entreprises, les réseaux sociaux et des informations accessibles au public sur les fournisseurs pour repérer les opportunités et les risques.
• Gestion du cycle de vie des contrats  : les outils optimisés par l'IA peuvent générer automatiquement les premières ébauches de contrats, faciliter la négociation et signaler les risques potentiels dans le langage contractuel. Ils peuvent également surveiller les conditions et les délais de façon à garantir la conformité.
• Automatisation de la comptabilité fournisseurs  : la RPA intelligente peut éliminer les tâches manuelles inhérentes aux processus de comptabilité fournisseurs, accélérer le traitement et les approbations de factures, améliorer la précision et garantir la conformité. La reconnaissance optique de caractères peut lire des informations clés à partir de factures papier pour améliorer le processus et numériser les documents.

Cas d'utilisation de l'IA dans la fonction Achats

La fonction Achats est soumise à une forte pression pour réaliser des économies, limiter les risques, améliorer la durabilité et jouer un rôle plus stratégique dans l'entreprise. Pour atteindre ces objectifs et suivre le rythme rapide du changement, les équipes doivent être incroyablement agiles, et adopter une attitude plus proactive, et moins réactive, en toutes circonstances. L'IA apporte une aide précieuse dans certains domaines clés des achats :

• Classification et analyse des dépenses : les algorithmes de classification des dépenses peuvent effectuer rapidement des recherches dans les postes et mettre en évidence les mots-clés pour les associer aux catégories de dépenses avec une précision quasi parfaite. L'analyse des dépenses optimisée par l'IA peut également aider les équipes à identifier de manière proactive les opportunités d'économies et constituer la base de meilleures stratégies de sourcing, de catégorisation et de gestion des achats.
• Stratégie de sourcing mondiale : en analysant des ensembles de données volumineux, les algorithmes de Machine Learning peuvent identifier les changements dans les tendances d'approvisionnement, prévoir les développements futurs et éclairer les stratégies de sourcing mondiales.
• Achats guidés : les recommandations d'articles optimisées par l'IA réunissent politiques d'achat et facilité d'utilisation, en permettant aux utilisateurs de trouver facilement ce qu'ils recherchent, en encourageant les dépenses au sein du catalogue de l'entreprise pour éviter les coûts inutiles, et en permettant au service Achats d'apporter une aide personnalisée. De plus, elles offrent un accès rapide aux fournisseurs privilégiés, ainsi que des mesures de protection très utiles.
• Sourcing intelligent et gestion des fournisseurs : les logiciels optimisés par l'IA peuvent analyser les bases de données fournisseurs, les tendances du marché, les données historiques, les rapports ESG et d'autres facteurs pour recommander les meilleurs fournisseurs en fonction de besoins spécifiques. Ils peuvent également fournir des insights complets sur la base de fournisseurs d'une société, ce qui permet d'améliorer les performances des fournisseurs et de faire progresser les priorités stratégiques.
• Création d'appels d'offres : l'IA est capable de générer automatiquement des appels d'offres (RFP), des demandes de devis (RFQ) et d'autres documents, de l'élaboration de listes de fournisseurs à la rédaction de questions clés.
• Gestion des risques liés aux fournisseurs : les algorithmes d'IA peuvent rapidement détecter les changements soudains avec un fournisseur ou un vendeur et évaluer l'impact de ce changement en termes de risque. Ils peuvent également exploiter des millions de sources de données différentes pour alerter les entreprises sur les risques potentiels tout au long de la Supply Chain.
• Conformité : en utilisant l'IA pour structurer les données des contrats, des factures et des bons de commande, les entreprises peuvent comparer automatiquement les conditions de paiement, éliminer les doublons et identifier les non-conformités.
• Extraction des données : le traitement du langage naturel peut extraire les données des factures et des contrats pour identifier les risques et les fraudes, fournir une meilleure visibilité sur les dépenses de l'entreprise et accélérer les processus de bout en bout. Le traitement du langage naturel peut également capturer des données provenant de sources externes telles que les indices de marché, les cotes de crédit des entreprises, les réseaux sociaux et des informations accessibles au public sur les fournisseurs pour repérer les opportunités et les risques.
• Gestion du cycle de vie des contrats  : les outils optimisés par l'IA peuvent générer automatiquement les premières ébauches de contrats, faciliter la négociation et signaler les risques potentiels dans le langage contractuel. Ils peuvent également surveiller les conditions et les délais de façon à garantir la conformité.
• Automatisation de la comptabilité fournisseurs  : la RPA intelligente peut éliminer les tâches manuelles inhérentes aux processus de comptabilité fournisseurs, accélérer le traitement et les approbations de factures, améliorer la précision et garantir la conformité. La reconnaissance optique de caractères peut lire des informations clés à partir de factures papier pour améliorer le processus et numériser les documents.

Avantages de l'IA dans le sourcing et les achats

L'intégration de l'IA dans les processus de sourcing et d'achats offre de nombreux avantages, notamment :

• Prise de décision plus intelligente : l'IA peut analyser d'importants volumes de données avec rapidité et précision. Cette approche pilotée par les données fournit aux professionnels des achats des insights concrets sur les modèles de dépenses, les performances des fournisseurs et les tendances du marché. L'analytique prédictive et l'analyse de scénarios optimisées par l'IA peuvent également aider les équipes à évaluer les options, à limiter les risques et à prendre de meilleures décisions en matière de sourcing et de dépenses.
• Efficacité et automatisation : l'automatisation optimisée par l'IA des tâches répétitives et chronophages, telles que la saisie des données et le traitement des factures, améliore l'efficacité et permet aux professionnels des achats de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
• Économies : grâce à l'IA, les entreprises peuvent améliorer la sélection des fournisseurs, négocier de meilleurs contrats et prévoir plus précisément la demande, avec, à la clé, des économies considérables. Elles peuvent également analyser les modèles de dépenses pour identifier et exploiter d'autres possibilités de réduction des coûts.
• Atténuation des risques : les outils d'IA peuvent identifier et évaluer de manière proactive les risques associés aux fournisseurs, aux conditions du marché et aux changements réglementaires, afin que les équipes Achats puissent atténuer les disruptions de la Supply Chain avant qu'elles ne se produisent.
• Meilleures relations avec les fournisseurs : en indiquant clairement les exigences et les attentes dans les appels d'offres, et en surveillant et en évaluant les performances des fournisseurs, l'IA peut contribuer au développement de relations plus solides et plus fiables avec les fournisseurs.

Défis liés à la mise en œuvre de l'IA dans les achats

Bien que la mise en œuvre de l'IA dans les processus Achats offre des avantages notables, elle peut également poser certains défis.

• L'IA a besoin de très grands volumes de données de haute qualité pour entraîner avec précision les algorithmes et guider la prise de décision. Les entreprises doivent donc investir dans des initiatives de qualité et de maintenance des données afin d'éviter que les performances ne soient médiocres.
• Les solutions d'IA doivent également être intégrées à d'autres logiciels d'achats et systèmes ERP, qui nécessitent souvent un middleware, des API et une personnalisation.
• En outre, la mise en œuvre, la gestion et l'exploitation de l'IA requièrent des compétences et une expertise adéquates, qui sont parfois très rares.
• Enfin, les systèmes d'IA reposent souvent sur des données sensibles, d'où l'importance de stratégies solides en matière de cybersécurité, de chiffrement et de confidentialité des données.

Relever ces défis nécessite une approche réfléchie, mais les entreprises qui le font correctement peuvent débloquer les immenses avantages de l'IA pour les achats.

Comment utiliser l'IA dans la fonction Achats : bonnes pratiques

Voici quelques bonnes pratiques pour une intégration réussie de l'IA dans vos processus Achats :

Étape 1 : Définir des objectifs clairs

Qu'il s'agisse de réaliser des économies, de gagner en efficacité ou d'optimiser un processus décisionnel, le fait de définir des objectifs clairs vous aidera à orienter votre stratégie de mise en œuvre.

Étape 2 : Commencer par un petit projet pilote

Essayer de transformer tous vos processus Achats en même temps est voué à l'échec. Pour commencer, trouvez un cas d'utilisation simple, tel que l'automatisation de votre processus d'événement de sourcing existant. De cette façon, vous pouvez évaluer l'efficacité de vos solutions d'IA dans un environnement contrôlé, identifier les défis éventuels et effectuer des ajustements avant d'aller plus loin.

Étape 3 : Garantir la qualité et le volume des données

Capturez autant de données pertinentes que possible, nettoyez-les et préparez-les pour vous assurer qu'elles sont de haute qualité, cohérentes et complètes, avant de les intégrer aux modèles d'IA. Pour que l'IA porte ses fruits, il est essentiel de s'attaquer d'emblée aux problèmes liés aux données. Si les données sont incorrectes au départ, le résultat le sera aussi.

Étape 4 : Intégrer les parties prenantes clés

Collaborez dès le début avec d'autres professionnels des achats, ainsi qu'avec les équipes Finance et IT, et désignez un sponsor exécutif en tant que partie prenante. Cette étape est cruciale pour comprendre les besoins clés, garantir l'alignement sur les objectifs métier et assurer l'adhésion.

Étape 5 : Intégrer l'IA aux systèmes existants

Pour limiter les disruptions et optimiser les avantages de l'IA, il est essentiel d'intégrer les solutions d'IA aux systèmes d'achats, ERP et autres applications d'entreprise existants.

Étape 6 : Assurer la formation et gérer le changement

Aidez les professionnels des achats à se familiariser avec les outils d'IA et encouragez l'adoption par les utilisateurs en leur proposant des formations et en démontrant comment l'IA peut les aider dans leurs tâches quotidiennes. Mettez en œuvre une solide stratégie de gestion du changement et montrez comment l'expertise de votre équipe Achats peut être renforcée (et non remplacée) par la technologie d'IA.

Étape 7 : Préserver l'éthique et la sécurité

Contrôlez régulièrement les modèles d'IA et exercez une supervision humaine sur l'équité, la conformité aux réglementations sur la confidentialité des données et les considérations éthiques, en particulier les biais dans les algorithmes. Mettez en œuvre des méthodes robustes de cybersécurité pour protéger les données sensibles et établissez une relation de confiance avec les utilisateurs.

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