IA et directions achats, la rencontre attendue
Imaginez un instant : vous êtes CPO ou acheteur, et vous pouvez anticiper les fluctuations de prix, détecter un risque fournisseur avant qu’il ne devienne critique, automatiser la gestion de centaines de contrats… tout cela, sans avoir à jongler avec d’innombrables fichiers Excel ou fouiller dans vos emails à minuit. Science-fiction ? Plus vraiment.
L’intelligence artificielle (IA) s’invite désormais dans le quotidien des directions achats, promettant d’apporter vitesse, précision et proactivité dans un environnement où la gestion des coûts achats indirects, la réduction des risques et la centralisation des données sont devenues des enjeux majeurs.
Mais entre discours marketing, attentes concrètes et réalité du terrain, où en est-on vraiment ? Et surtout, comment les directions achats peuvent-elles tirer parti de cette révolution sans se perdre dans le buzz technologique ?
Le paysage actuel des achats indirects
Les directions achats, particulièrement dans l’industrie et les services, font face à une complexité croissante. Expansion des panels fournisseurs, multiplication des référentiels, pression sur la réduction des coûts d’approvisionnement, exigences accrues en matière de conformité RSE… L’optimisation des achats indirects ne se limite plus à la simple négociation.
D’après une étude PwC de 2023, 72 % des responsables achats estiment que la digitalisation des achats indirects et la centralisation des fournisseurs sont désormais prioritaires pour améliorer l’efficacité et la résilience de leur processus. Pourtant, beaucoup peinent à exploiter la masse de données générées : selon notre dernière étude, menée avec l’Université des sciences appliquées de Leipzig, plus de 40 % des entreprises utilisent encore des outils de gestion non spécifiques, comme Excel pour la gestion de leurs achats indirects.
Dans ce contexte, l’IA apparaît comme la promesse d’une rupture : automatisation des processus d’achat, détection des anomalies, analyse prédictive, et même recommandations en temps réel… à condition de disposer d’une donnée structurée et centralisée.
IA et achats, quelles transformations ?
1. Les problématiques : complexité, volume de données et manque de visibilité
Le quotidien d’un acheteur ressemble parfois à un jeu d’évasion : trouver l’information, vérifier une conformité, anticiper un retard fournisseur…
Les défis ?
Données dispersées : fichiers Excel, emails, ERP, portails fournisseurs… difficile d’avoir une vision claire et centralisée pour une gestion efficace des achats indirects.
2. Les solutions offertes par l’IA : des cas d’usage concrets
L’IA, loin d’être un simple gadget, commence à transformer le métier – à condition d’être bien intégrée :
Analyse prédictive : en centralisant et analysant les données d’achat, l’IA anticipe les ruptures, prédit l’évolution des prix ou identifie les fournisseurs à risque.
Automatisation du Procure-to-Pay (P2P) : l’IA accélère et fiabilise la gestion des commandes, des factures, du rapprochement et du paiement, limitant erreurs et retards.
Détection des anomalies et conformité RSE : l’IA repère automatiquement les incohérences dans les données fournisseurs, les certifications expirées ou les écarts de conformité, réduisant le risque et facilitant les audits.
3. Les bénéfices constatés : efficacité, réduction du risque, pilotage renforcé
Les pionniers de l’IA achats voient déjà les retombées :
Meilleure gestion du risque : l’IA offre une surveillance continue, détecte les signaux faibles et alerte en cas de dérive, permettant une gestion proactive, et non plus seulement réactive.
Réduction des coûts : l’IA, en optimisant les processus et en identifiant des économies, permet d’atteindre des objectifs de réduction de coûts d’approvisionnement (jusqu’à 15 % selon McKinsey, via la gestion intelligente des panels fournisseurs).
4. Limites et conditions de succès : l’IA sans la donnée, c’est juste de la science-fiction
Pour tirer pleinement parti de l’IA, il y a un prérequis : disposer de données d’achats centralisées, fiables et à jour.
Sans cela, l’intelligence artificielle ne pourra ni apprendre, ni prédire, ni automatiser.
C’est un peu comme vouloir faire tourner une Formule 1 sur une piste de terre : tout le potentiel est là, mais le terrain n’est pas praticable.
Les entreprises qui réussissent leur transition combinent :
Comment préparer vos achats à l’IA (et pourquoi la centralisation est indispensable)
L’IA n’est pas un bouton magique : il s’agit d’un projet structurant, qui commence par une remise à plat de l’organisation et des données. Voici un plan d’action pour les directions achats :
1. Centralisez vos données d’achats indirects
Unifiez vos référentiels, standardisez vos formats, assurez la qualité des données. La centralisation (par exemple via une plateforme telle que Unite) garantit une base solide pour les futurs usages d’IA.
2. Digitalisez et automatisez vos processus
Passez d’un suivi manuel à une gestion dématérialisée : Procure-to-Pay (P2P), gestion des contrats, conformité RSE… C’est indispensable pour que l’IA puisse traiter et apprendre de vos flux d’information.
3. Commencez par des cas d’usage à forte valeur ajoutée
Ciblez en priorité les tâches répétitives (relances, reporting, contrôles), puis élargissez à la prédiction et à l’optimisation.
4. Formez vos équipes et impliquez-les dans la transformation
L’IA doit être comprise et adoptée : sensibilisez vos acheteurs, impliquez-les dans le choix des outils et accompagnez-les dans la montée en compétences.
