L’IA dans les Achats : une révolution en marche

L’intelligence artificielle (IA) révolutionne de nombreux secteurs. Les achats n’échappent pas à cette vague de digitalisation ! Des tâches répétitives à la gestion stratégique, l’IA redéfinit les contours de cette fonction achats.

Définir l’IA et ses applications dans les achats

L’intelligence artificielle, dans le contexte des achats, regroupe des technologies capables de simuler des comportements humains. Les exemples les plus courants sont l’apprentissage automatique (machine learning) ou la génération de contenu (IA générative). Cette technologie s’appuie sur l’analyse de données volumineuses pour fournir des recommandations, automatiser des processus et anticiper les risques. Par exemple, un algorithme d’apprentissage automatique peut analyser des données transactionnelles pour détecter des anomalies dans les contrats ou évaluer la performance des fournisseurs. Cependant, l’IA dans les achats ne se limite pas à automatiser des tâches répétitives. Elle transforme aussi les pratiques stratégiques.

💡 Par exemple, elle permet de générer des clauses contractuelles adaptées en fonction des spécifications, d’analyser des marchés en temps réel ou de modéliser des scénarios d’approvisionnement via des jumeaux numériques. Ces avancées répondent aux besoins croissants d’efficacité et d’agilité dans un environnement économique en constante mutation.

Cas d’usage : de la gestion des demandes aux analyses stratégiques

Automatisation des tâches à faible valeur ajoutée

L’automatisation est l’un des apports les plus directs de l’IA dans les achats. Elle prend en charge les tâches administratives répétitives comme le traitement des demandes d’achat ou le rapprochement des factures.

💡 Par exemple, l’IA génère des demandes d’achat à partir de simples images, comme la photo d’un camion, pour identifier les pièces ou services associés. Cette fonctionnalité libère du temps pour les acheteurs qui peuvent se concentrer sur des missions plus stratégiques.

Les technologies d’IA, comme le machine learning, permettent aussi de traiter et d’analyser des données en temps réel pour enrichir la prise de décision. Elles facilitent l’accès aux informations pertinentes et rendent les processus d’achat plus transparents. L’IA permet ici aussi aux équipes achats de gagner du temps en rédigeant automatiquement des clauses contractuelles ou des communications de masse.

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Analyse des risques et conformité

L’IA est également un outil précieux pour anticiper les risques fournisseurs. Elle permet de détecter les signaux faibles annonciateurs de risques potentiels. Par exemple, elle peut détecter des défaillances dans la chaîne d'approvisionnement ou des pratiques non conformes. De plus, les entreprises utilisent l'IA pour analyser les informations relatives aux fournisseurs et vérifier que ses clauses contractuelles sont conformes aux politiques internes. L’objectif est d’analyser et rééquilibrer les contrats en identifiant les clauses obsolètes ou à risque grâce à la création de résumés contractuels automatiques pour simplifier la révision des contrats par exemple.

Négociations et sélection des fournisseurs

🔎 Selon Chin Tee Teo, l’IA enrichit les négociations grâce à des analyses poussées des données. Elle fournit des arguments basés sur les écarts de prix, les délais ou les clauses contractuelles. Ces données sont utilisées par la suite pour l’évaluation des fournisseurs. Elle peut également rechercher de nouveaux fournisseurs en s’appuyant sur des critères personnalisés comme : la localisation, la notation financière ou les engagements RSE.

L’IA permet enfin de comparer rapidement plusieurs devis et d’identifier les options les plus compétitives.

Reporting automatisé

Les technologies d’IA générative simplifient la création de rapports et de tableaux de bord. Par simple requête en langage naturel, les acheteurs peuvent générer des analyses complexes. En matière de stratégie, l’IA génère des plans d’amélioration des performances fournisseurs ou synthétise les conditions des contrats dans plusieurs langues. L’IA est aussi particulièrement utile pour les études de marché. Elle réalise des analyses catégorielles afin d’identifier les tendances de prix et suivre les évolutions réglementaires.

💡 La simulation de la supply chain via la modélisation Digital Twin permet de tester différents scénarios et d'anticiper les risques. Cette démarche rend les stratégies d'approvisionnement plus robustes et résilientes. Enfin, en matière d’analyse documentaire, elle est capable de synthétiser des informations à partir de documents volumineux comme les plans d’amélioration de performance des fournisseurs ou les analyses de contrats multilingues.

Les bénéfices de l’IA dans les achats

L’IA permet de transformer profondément les pratiques d’achats en offrant des bénéfices concrets :

• Gain de temps : l’automatisation réduit de 50% à 75 % le temps consacré aux tâches répétitives. Les rapports en temps réel et les recommandations prédictives permettent aussi d’anticiper les besoins, d’ajuster les commandes et d’optimiser les budgets.
• Réduction des coûts : les erreurs humaines, les anomalies dans les contrats ou les paiements incorrects sont minimisés, ce qui diminue de 20% les coûts de traitement administratif.
• Conformité : en automatisant la vérification des contrats et des données, elle garantit le respect des normes légales et internes.
• Durabilité : les critères RSE sont mieux intégrés aux décisions d’achat grâce à l’analyse des pratiques des fournisseurs.

Limites et points d’attention de l’IA dans les achats

Malgré ses avantages, l’IA présente aussi des limites à anticiper :

• Qualité des données : l’efficacité de l’IA repose sur des données centralisées, vérifiées et structurées. Une mauvaise gestion des données peut entraîner des analyses erronées ou incomplètes.
• Confidentialité et sécurité : le traitement des données sensibles par l’IA nécessite des garanties strictes pour éviter les fuites ou l’exploitation abusive. Des fournisseurs IA spécialisés proposent des solutions où les données sont encryptées pour garantir leur confidentialité. C’est pourquoi il faut s’assurer que les données ne sont pas exploitées en dehors des contrats de traitement et qu’elles sont anonymisées avant d’être analysées par les algorithmes d’IA.
• Coût environnemental : bien que puissants, les algorithmes d’IA, notamment génératifs, sont énergivores. Chaque prompt peut consommer 0,5 litre d’eau (🔎 source).
• Passage à l’échelle : les projets d’IA générative ont un taux d’échec deux fois supérieur à d’autres technologies lors de leur déploiement à grande échelle. Une approche progressive et des tests rigoureux sont indispensables pour éviter ces écueils.

En bref ?

En résumé, l’IA reste dépendante de la qualité des données qu’elle analyse.

💡 Le principe du Garbage In – Garbage Out (GIGO) illustre cette réalité. Si les données injectées dans l’IA sont biaisées, incomplètes ou erronées, les résultats produits le seront aussi. Un autre risque majeur de l’IA réside dans les "hallucinations" algorithmiques, c’est-à-dire la production d’informations incorrectes ou inventées. Ces erreurs peuvent être particulièrement problématiques lorsque l’IA est utilisée pour résumer des documents complexes ou générer des rapports stratégiques. En synthétisant mal les données, l’IA entraîne des pertes d’information, ce qui nuit à la précision et à la fiabilité des analyses. Les préoccupations autour de la confidentialité des données ne peuvent pas non plus être ignorées. L’apprentissage des algorithmes d’IA repose souvent sur de vastes quantités de données sensibles, ce qui augmente le risque de fuite ou d’utilisation abusive de ces informations.

🔎 Microsoft, par exemple, pour alimenter ses centres de données dédiés à l’IA générative, a mis en avant l’importance de sécuriser ses infrastructures. Avec la relance du réacteur nucléaire de Three Mile Island, la multinationale illustre à la fois les ambitions colossales et les défis environnementaux associés à l’essor de l’IA. Cette initiative souligne également le caractère énergivore des technologies IA, en particulier celles de type génératif. Une approche raisonnée et encadrée est donc essentielle pour exploiter le plein potentiel de l’IA sans en subir les revers.

Comment intégrer l’IA dans sa stratégie achats ?

Pour maximiser l’impact positif de l’IA, il est essentiel d’adopter une stratégie structurée et progressive :

• Identifiez les priorités, qu’il s’agisse d’automatiser des processus, de renforcer la conformité ou d’optimiser les coûts. En somme, commencez par visualiser où vous souhaitez que la fonction achats se situe dans les 5 à 10 ans à venir.
• Concentrez-vous sur les processus où l’IA peut apporter des bénéfices immédiats et mesurables.
• Assurez-vous que vos données soient centralisées, fiables et sécurisées. Une base de données bien structurée est essentielle pour des résultats pertinents.
• L’adoption de l’IA nécessite une montée en compétences des équipes achats pour qu’elles puissent interpréter et exploiter efficacement ses recommandations.
• Mesurez régulièrement l’impact des solutions déployées et ajustez votre stratégie en fonction des résultats.

Un avenir prometteur pour l’IA dans les achats

L’IA ouvre la voie à une nouvelle génération de professionnels des achats, formée pour exploiter pleinement ces nouvelles technologies. Toutefois, ce changement engendre aussi des conflits générationnels. Un conflit entre les experts expérimentés moins familiers avec l’IA et les nouveaux talents formés dès leur entrée dans le monde professionnel. L’avenir s’annonce donc marqué par l’intégration croissante de l’IA dans les logiciels métiers.

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Attention, même anonymisées, les données utilisées par les algorithmes d’IA peuvent être exploitées à des fins non prévues. C’est pourquoi les entreprises doivent établir des règles strictes pour protéger leurs informations sensibles et s’assurer d’une utilisation éthique et sécurisée de ces technologies.

Les enjeux légaux liés à l’IA

• Droit d’image et d’auteur : les contenus générés par l’IA (images, vidéos ou textes) doivent respecter les droits d’auteur et d’image. Surtout lorsqu’ils sont utilisés à des fins commerciales. Les entreprises doivent s’assurer qu’elles disposent des droits nécessaires avant toute utilisation.
• Nécessité de transparence : il est impératif d’informer les parties prenantes lorsque des contenus générés par l’IA sont utilisés. Qu’il s’agisse d’images, de textes ou de vidéos. Cette transparence est essentielle pour préserver la confiance et éviter les litiges.

Un conflit générationnel face à l’adoption de l’IA

L’arrivée de l’IA dans les services achats met également en lumière un potentiel conflit générationnel :

• Dans les écoles : les générations actuelles d’étudiants intègrent l’usage de l’IA dans leur formation dès leurs études. Cette maîtrise des technologies les rend aptes à exploiter pleinement les outils IA dans leur future carrière.
• Pour les collaborateurs expérimentés : à l’inverse, les générations plus anciennes, moins familières avec les technologies d’IA, peuvent être réticentes. Elles peuvent aussi rencontrer des difficultés à adopter ces outils. Ce décalage peut freiner la transition numérique des entreprises.

L’arrivée de l’IA par les éditeurs de logiciels pour les services achats

Nous l’avons compris, l’intelligence artificielle est en train de redéfinir le paysage des services achats.

🔎 Selon Gartner, les applications de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement offrent des avantages significatifs tout au long du pipeline :

• Nettoyage des données : l’IA facilite la consolidation et la structuration des informations.
• Gestion des risques : lors de la phase de sourcing, l’IA permet d’identifier rapidement les risques liés aux fournisseurs ou à la chaîne d’approvisionnement.
• Maintenance prédictive : dans les étapes de production et de livraison, l’IA utilise des algorithmes prédictifs pour anticiper les pannes et les retards.
• Automatisation de la supply chain : l’automatisation des processus liés au plan, au sourcing, à la production, à la livraison et à la satisfaction client rationalise les opérations.

Ces exemples montrent que l’IA, lorsqu’elle est intégrée dans les logiciels métiers, devient un levier stratégique pour optimiser les fonctions achats.

Bien sûr, le sujet est vaste. Il serait impossible de couvrir tous les cas d’usage, innovations et implications dans un seul article. Cependant, nous avons tenté ici de vous offrir une vue d’ensemble la plus exhaustive possible, en abordant les applications concrètes, les bénéfices mais aussi les limites et points d’attention. L’avenir de l’IA dans les achats reste à écrire et les possibilités qu’elle offre ne cessent de s’élargir !