Service achats et Intelligence artificielle, une alliance encore trop superficielle ?

Composante essentielle de toute entreprise, la gestion des achats implique l'acquisition de biens et de services nécessaires à son bon fonctionnement.

L'intelligence artificielle (IA) peut être un atout précieux dans la gestion des achats, en aidant à optimiser les processus, à prendre des décisions éclairées et à améliorer la rentabilité. Avec l’emballement médiatique autour du sujet, les acheteurs ont bien conscience de l'urgence d'embrasser cette révolution technologique, même s’ils éprouvent encore des difficultés à formaliser la façon dont ils peuvent l’utiliser et les bénéfices qu’ils peuvent en tirer..

#1 – Les challenges des services achats 

Si les spécialistes des achats se montrent curieux quant aux bénéfices de l’IA, on constate globalement un manque de connaissance autour de cette technologie et des nouvelles perspectives qu’elle porte pour la profession.

Bien qu’il soit largement médiatisé depuis un an exclusivement à travers son prisme génératif, le sujet de l’IA nécessite encore un travail d’acculturation, d’accompagnement, d’idéation, de conduite de changement pour faire émerger des applications concrètes. Cela passe également par la libération de l’expérimentation.

Ainsi, les usages métier se découvrent progressivement et dans une démarche prospective, les données et l’automatisation des processus font partie des challenges que les entreprises doivent relever.

Bien qu’elles s’intéressent de plus en plus aux technologies de type Big Data analytique et par voie de conséquence à l’intelligence artificielle, les Directions Achats ne sont encore que rarement en capacité d’exprimer finement et de manière détaillée leurs besoins. Elles remontent principalement des problématiques métiers en lien avec leur transformation digitale. Leur point commun ? Être toutes confrontées, quel que soit leur taille, des PME aux grands comptes, à l'accroissement de la masse de données disponibles et l’hétérogénéité de leurs sources. 
La plupart disposent de systèmes d'information propres aux achats et de données multiples, fractionnées, compartimentées valorisées via de nombreux tableaux Excel intégrant un nombre d’onglets considérables avec beaucoup d’étiquettes de colonnes, des tableaux croisés dynamiques où les données sont manipulées et digérées dans tous les sens, multipliant de facto, les risques d’erreurs et perdant au fur à mesure la qualité mais également les “signaux faibles”.

# 2 - Perspectives de l’IA dans les services achats 

Malgré un réel engouement pour le sujet, une récente étude d’Axys Consultant* menée en 2023 révèle que seuls 15 % des directeurs achats ont déjà mis en place des applications d’IA tandis que 43 % déclarent commencer à se pencher sur le sujet. C’est dire si la méconnaissance des données existantes pourtant porteuses d’informations analytiques significatives est grande. 
Et bien que l’intelligence artificielle reste relativement nouvelle dans le secteur des achats, ses bénéfices apparaissent déjà clairement. L’IA apporte de l’innovation et de l’agilité à une fonction souvent bloquée par la lourdeur des procédures et limitée par le manque de ressources pour traiter efficacement la donnée. Pourtant, son utilisation apporte une réelle efficacité, plus de rapidité, et permet d’éviter les risques d’erreurs humaines. Car les entreprises sont de plus en plus concernées par l’accès et la collecte des données, la principale demande des services achats concerne la connaissance, le comportement des fournisseurs et leur évaluation des risques associés, leurs prévisions tarifaires influencées par des facteurs externes à leur entreprise (cours des matières premières, inflation des coûts du transport, pénurie de certains matériaux,...)  la catégorisation des dépenses. L’analyse et la préparation budgétaire, la recherche de similarités de produits entre fournisseurs à partir de leur description littéraire, l’évaluation du risque contractuel, la génération automatisée de de documents ou encore leur résumé, la classification de nomenclature de familles d’achats indirects, la prévision de réassort, le regroupement automatique par famille fournisseurs, l’identification de pratiques tarifaires “aberrantes” des fournisseurs, sont autant de sujets auxquels l’IA peut apporter des réponses concrètes.

#3 - Rendre du pouvoir au service achat

D’une certaine manière, l’IA est déjà rentrée dans les services achats au travers des fonctionnalités avancées proposées notamment par leurs ERPs dédiés et sans pour autant qu’un buzz médiatique n’ait eu lieu. Ceux qui l’ont compris prendront une avance considérable. 
Les services achats peuvent expérimenter l’IA sans avoir à faire appel aux spécialistes de l’IA et à se perdre dans le monde obscur de cette discipline. Ils peuvent se concentrer sur les résultats issus de l’IA et son analyse plutôt que perdre du temps à comprendre s’il s’agit de machine learning, de deep learning, identifier le modèle à utiliser et ses paramètres spécifiques .... 

Pour capitaliser sur le potentiel de l’IA et permettre une relative autonomie des « sachants », les entreprises peuvent s’appuyer sur les technologies NoCode, et ainsi faire tomber la barrière technologique, éviter les traditionnels effets tunnel des projets informatiques et libérer l’expérimentation métier pour imaginer de nouveaux axes d’analyses.
Cependant un accompagnement pragmatique et sans douleur pour optimiser et nourrir la réflexion analytique est fortement recommandé.

L’approche NoCode permet de se concentrer sur la valeur des informations pour obtenir des résultats rapides et ainsi se projeter au travers de tableaux de bord faisant apparaître de nouveaux KPIs, de redécouvrir les données sous un angle nouveau, de comprendre progressivement les apports concrets et quotidiens de l’IA car sans données de qualité et suffisamment exhaustives, l’IA ne peut exister. 
Et il ne peut y avoir d’utilisation de l’IA sans la présence de données (internes & externes pour de l’enrichissement) et donc la mise à disposition de jeux de données. On peut également citer la qualité de la donnée et son cycle de vie dans les processus métiers achats
L’IA permet d’analyser des données jusqu’alors ignorées ou non exploitées, de démultiplier les axes d’analyse et de mettre en place de nouveaux KPIs mais elle n’est pas magique. L’IA n’a pas les compétences cognitives ni l’expérience métier comme un responsable achats. C’est pourquoi les achats jouent un rôle majeur dans la sélection des cas d’usage pourvoyeurs de ROIs et doivent être sponsors d’initiatives IA dans leur domaine plus que l’IT.
*https://resources.silex-app.com/hubfs/Downloadable_Files/Livres%20Blancs/Silex-Whitepaper-Intelligence-Artificielle.pdf?utm_campaign=2023.07%20Whitepaper%20IA&utm_medium=email&_hsmi=265229179&_hsenc=p2ANqtz--pSdTjswHc96Jy1Eq-VUFebkF4qBteJ-YiCWM2NPGAM5q9G0vasZQ_YlqdWe4iJSbNSXr9yqjdpga-dBZzj8MFnudt3Tqxxd9x-Z_oq_2-1s87a6c&utm_content=265229179&utm_source=hs_automation