Intelligence Artificielle et Achats : où en est-on ?

L’intelligence artificielle (IA) connaît un essor sans précédent dans divers secteurs, et la fonction Achat des entreprises ne fait pas exception. 

Compte tenu du caractère répétitif de nombreuses tâches associées aux achats, l’A offre des opportunités majeures en automatisant ces processus et en fournissant des analyses précieuses.

Où en est la fonction Achat dans l’utilisation de l’IA ? Voyons dans cet article comment l’IA transforme les processus d’achat.

Achats et IA : un engouement croissant

L’essor de l’intelligence artificielle a suscité un vif intérêt dans de nombreux secteurs, notamment la fonction Achat, qui en a pleinement bénéficié. En effet, l’IA permet aux Achats d’optimiser rapidement leurs performances globales tout en améliorant leur efficacité.

Dans ce sens, une récente étude réalisée par Acxias indique que 60 % des entreprises ont déjà intégré l’IA générative dans leur processus d’achats, dont 48 % d’entre elles utilisent un prototype et 12 % bénéficient déjà de fonctionnalités opérationnelles. 

L’IA au service de la fonction Achats : comment l’IA peut accélérer les étapes clés du processus achat ?

Le processus d’achat repose sur un suivi rigoureux des fournisseurs et de leurs performances, avec de nombreuses tâches répétitives à gérer. 

Parmi les principales étapes de ce processus figurent notamment :

1. La collecte des besoins

Les différents départements (production, marketing, IT) soumettent leurs demandes, que les acheteurs centralisent et clarifient pour comprendre précisément les attentes.

L’IA peut ici aider en automatisant la collecte et l’analyse des besoins internes, permettant une communication plus rapide et plus efficace entre les départements.

2. L’élaboration du cahier des charges

Une fois les besoins définis, un cahier des charges détaillé est élaboré, incluant les spécifications techniques.

Des algorithmes d’IA peuvent standardiser la rédaction des cahiers des charges en fonction des projets similaires passés, réduisant ainsi le temps de préparation.

3. Le sourcing des fournisseurs

Les fournisseurs potentiels sont identifiés via diverses plateformes, suivis d’une analyse basée sur la qualité, le prix et les conditions de livraison.

Grâce à l’IA, la recherche et la sélection des fournisseurs sont accélérées, car elle peut analyser rapidement les bases de données, identifier les meilleurs profils et prédire leur performance future.

4. La négociation et la rédaction des contrats

Après sélection, les contrats sont rédigés en collaboration avec les services juridiques, tout en surveillant les relations à long terme via des indicateurs clés.

Les solutions d’IA peuvent suggérer des clauses optimisées et assurer une vérification rapide de la conformité juridique des contrats.

5. La gestion des stocks et approvisionnements

Les acheteurs veillent à maintenir un équilibre entre approvisionnement continu et optimisation des coûts.

L’IA peut anticiper les besoins en stocks en fonction des tendances de consommation, évitant ainsi les ruptures tout en réduisant les coûts liés au stockage excessif.

6. Analyse des coûts et optimisation

Des analyses régulières permettent d’identifier des opportunités d’optimisation, notamment à travers la renégociation des prix ou le changement de fournisseur.

Avec l’IA, ces analyses sont effectuées en temps réel, permettant des ajustements rapides en fonction des évolutions du marché.

7. La gestion des risques

Les risques fournisseurs (financiers, géographiques, réglementaires) sont surveillés de près, avec des outils de veille.

L’IA peut automatiser la veille et déclencher des alertes en cas de défaillance potentielle d’un fournisseur, réduisant ainsi les risques d’interruption dans la chaîne d’approvisionnement. Cela permet aux équipes Achat d’anticiper les problèmes et de réagir rapidement pour garantir la continuité des opérations

8. La vérification de la conformité aux normes et à la responsabilité sociétale

Les acheteurs s’assurent que les fournisseurs respectent les normes légales et environnementales, notamment en matière de responsabilité sociétale.

L’IA peut vérifier automatiquement la conformité des fournisseurs aux normes RSE, en analysant les rapports et certifications disponibles.

L’intervention de l’IA dans le processus permet ainsi d’automatiser ces tâches, de mieux analyser les données relatives aux performances des fournisseurs, et de prendre des décisions plus rapides et éclairées. 

Études de cas : les meilleures pratiques d’intégration de l’IA dans la fonction achats

Une étude récente réalisée par le cabinet de conseil By.O Group, impliquant 11 directions d’achats de grandes entreprises et d’organisations publiques, révèle les meilleures pratiques observées chez les entreprises, qui utilisent l’IA pour transformer leurs processus d’achat.

Que ce soit dans la gestion des contrats, la sélection des fournisseurs, ou la sécurisation des données, l’IA peut transformer la fonction Achat, en rendant les processus plus efficaces, précis, et sécurisés. 

• Sur la gestion des contrats : 

La gestion des contrats nécessite la lecture minutieuse, l’analyse et la synthèse de centaines de pages de documents juridiques et commerciaux. 

Dans ce domaine, l’IA est capable d’accélérer les processus de gestion contractuelle en analysant de grands volumes de données. Elle surveille par ailleurs, en temps réel les modifications réglementaires et contractuelles afin de garantir la conformité avec les lois et normes en vigueur.

De même, l’IA simplifie la gestion des contrats en automatisant l’extraction des informations clés et en garantissant un suivi efficace des obligations contractuelles. Cela permet aux directions d’achats de gagner en précision, en réactivité, et de sécuriser les relations avec les fournisseurs tout en limitant les risques.

Dans ce sens, l’étude met en avant l’expérience de l’entreprise Enedis, qui a fait face à la gestion de contrats volumineux en exploitant un outil d’intelligence artificielle afin d’automatiser la synthèse de ces documents. Elle a ainsi considérablement simplifié le traitement des informations, rendant le processus plus efficace.

• Sur la sélection des fournisseurs :

L’IA révolutionne le sourcing des fournisseurs en étant capable d’évaluer rapidement les fournisseurs sur la base de divers critères, tels que la performance,  la qualité des produits, les délais de livraison, les prix et les risques associés etc.

Elle centralise et analyse de vastes volumes de données provenant de différentes sources : bases de données internes, historiques d’achats, informations de marché, rapports financiers, avis d’autres entreprises etc. 

Sa capacité à accélérer le processus de sourcing s’allie à celle de créer des profils prédictifs, lui permettant d’anticiper quels fournisseurs seront les plus performants à l’avenir.

L’IA peut automatiser l’évaluation des offres, des performances passées et une comparaison détaillée des aspects techniques, financiers et de qualité.

Enfin, l’IA peut aussi jouer un rôle clé dans la gestion des risques fournisseurs, en surveillant en permanence les données économiques et les événements externes, elle peut alerter l’entreprise des risques potentiels liés à un fournisseur (faillite, retard de production, changement de réglementation, etc.), permettant ainsi d’anticiper les problèmes et de prendre des mesures correctives à temps.

Dans ce sens, la direction des achats du Crédit Agricole a expérimenté l’IA pour la sélection des fournisseurs, qui lui a permis de prédire le profil qui serait retenu ainsi que la tranche tarifaire applicable.

• Sur la rédaction des cahier des charges : 

La rédaction des cahiers des charges est une tâche de la fonction Achat qui nécessite une structuration rigoureuse des compétences techniques pour la création de documents exhaustifs destinés aux fournisseurs potentiels.

Un des principaux avantages de l’IA dans ce domaine réside dans sa capacité à analyser et à structurer de vastes quantités d’informations. Elle peut automatiquement proposer un cadre détaillé, intégrant toutes les spécifications techniques, les exigences de performance, les critères de conformité, ainsi que les éléments contractuels tels que les délais de livraison, les garanties et les pénalités.

L’utilisation réussie de l’IA générative par la direction des achats du Crédit Agricole pour la rédaction des cahiers des charges d’un appel d’offres illustre bien comment l’automatisation intelligente peut améliorer l’efficacité et la précision dans des processus clés. Grâce à l’IA, le temps nécessaire pour créer des documents exhaustifs et conformes est réduit.

• Sur l’exploitation et la sécurisation des données : 

L’IA a le potentiel d’exploiter efficacement des données transmises par divers supports tels que : 

• Les contrats : documents légaux qui établissent les termes d’un accord.
• Les factures : documents qui précisent les coûts des biens ou services fournis.
• Les données ERP : informations provenant de systèmes qui gèrent les ressources de l’entreprise, tels que les stocks et les ventes.
• Les informations sur les fournisseurs : données relatives aux entreprises qui fournissent des produits ou services.

Cependant, l’étude révèle que la gestion et l’exploitation de ces données sont limitées par des enjeux de sécurité. La fonction Achat doit utiliser ces informations sans risquer de violations des données. Ainsi, même si l’IA permet un meilleur usage des données, la protection de ces dernières demeure une préoccupation majeure qui ne relève pas directement de l’IA.

Certaines entreprises, comme Digitalent (expert dans le traitement de la donnée), choisissent de ne pas conserver les données en mode SaaS. Elles installent leurs solutions chez leurs clients pour que ceux-ci conservent le contrôle sur leurs informations. Bien que l’IA soit un outil efficace, elle ne résout donc pas totalement les problèmes de protection des données, qui restent de la responsabilité des fonctions Achats.

Sources :

• L’IA générative replace l’acheteur au cœur des processus – Acxias