L’éditeur de solutions de gestion des achats GEP a récemment publié une étude dont les enseignements sont précieux pour la fonction achats. Celle-ci explore le potentiel de l’Intelligence Artificielle dans les processus de la chaîne d’achats digitalisée (Procure-to-Pay), caractérisée par une masse importante de données à traiter. Fondée sur l’avis de très nombreux experts achats et/ou technologie, cette étude démontre avec clarté l’impact majeur de l’IA.
La valeur de l’Intelligence Artificielle dans le traitement des données achats
La plupart des entreprises disposent de données de sources extrêmement diversifiées. Les transactions, les contrats, les fichiers, les rapports, les catalogues alimentent le système en millions de datas. D’autres données, encore plus nombreuses, circulent à travers les autres fonctions de l’entreprise. Elles présentent un intérêt stratégique évident à être connectées avec les données achats.
L’Intelligence Artificielle apporte une solution inédite et réellement efficace en réponse aux trois défis du traitement des données :
- La qualité des données à l’entrée
- La classification des données selon des catégories exploitables
- Le volume à traiter (big data)
La beauté de l’Intelligence Artificielle est que les données sont consolidées automatiquement et indexées en temps réel pour être exploitées à flux continu. Les indicateurs, alertes ou notifications sont extraits automatiquement. Et surtout, toutes les décisions achats sont prises en connexion avec les besoins réels et actualisés de chacun des métiers.
Bienvenue dans une nouvelle dimension où la fonction achats accède à une valeur véritablement stratégique !
Les applications concrètes de l’IA dans le P2P
L’exploitation intelligente du big data apporte de la valeur à chaque étape du processus Procure-to-Pay. Elle permet à la fois d’améliorer l’efficacité de chacune des étapes et d’optimiser l’ensemble de la chaîne P2P. La bonne idée consiste par conséquent à déployer l’IA tout au long du processus.
Traitement et exploitation des données
- Automatiser la consolidation, le dédoublonnage et la distribution des données dans les catégories.
- Mieux cibler les gisements d’économies.
- Accélérer la prise de décision.
- Approfondir la connaissance des marchés.
- Mieux anticiper les risques fournisseurs.
Gestion des catégories d’achats
- Améliorer la structure et standardiser la nomenclature de chaque catégorie d’achats.
- Mieux identifier les économies d’échelle potentielles.
- Affiner la précision des indicateurs.
Automatisation et temps réel
- Intégrer les données entrantes selon un cadencement choisi, qui peut être horaire.
- Identifier immédiatement les anomalies et les tendances.
- Dessiner des trajectoires référentes pour chaque action.
- Améliorer la contribution de chaque responsable achats à la performance globale.
Analyse décisionnelle
- Mesurer les variables de coûts avant et après un événement achats pour améliorer les actions collectives.
- Réduire les coûts totaux de possession (TCO). Un précédent article centré sur le TCO peut contribuer à donner à ce bénéfice de l’IA toute sa dimension.
Reporting
- Générer automatiquement des rapports sous différents formats, intégrant des tableaux de bord.
- Personnaliser les analyses en fonction des sujets et des destinataires.
Gestion des contrats
- Mettre en œuvre des techniques neuro-linguistiques pour réviser les contrats rapidement et en profondeur.
- Gérer le calendrier de rédaction de façon dynamique, avec notifications sur les clauses clés.
- Détecter et signaler les écarts dans une perspective commune client/fournisseur d’amélioration continue.
Déployer l’Intelligence Artificielle dans le P2P est porteur d’une nouvelle efficacité. Mais il s’agit d’un projet à part entière, qui demande du temps, des ressources et de l’énergie. Au-delà de son impact sur la fonction achats, l’IA transforme l’entreprise toute entière. La bonne approche pour emporter l’adhésion est de mettre en relation l’impact de l’Intelligence Artificielle sur la stratégie globale. Soyons tous intelligents !
