Les agents IA dans l’approvisionnement

Les Agents IA dans l’approvisionnement font référence à l’inclusion de la technologie d’IA agentique dans le processus d’approvisionnement d’une entreprise.

L’IA agentique est un système d’ intelligence artificielle capable d’atteindre un objectif précis avec une supervision limitée. Il se compose d’agents d’IA, à savoir des modèles de machine learning qui imitent la prise de décision humaine pour résoudre des problèmes en temps réel.

Dans un système multi-agent, chaque agent effectue une sous-tâche spécifique pour atteindre l’objectif. Ces efforts sont coordonnés par l’orchestration de l’IA, et aident les équipes en charge de l’approvisionnement à automatiser les workflows et à rationaliser les processus, y compris les chaînes de valeur de gestion des fournisseurs, des contrats et de l’order management.

Le paysage des achats est à un point de transition, allant bien au-delà de simples processus d’automatisation. Un récent rapport de l'IBM Institute for Business Value¹ sur l'IA générative dans l'approvisionnement met en évidence la façon dont les entreprises ont déjà commencé à adopter la révolution de l'IA générative. Parmi les DCA et les directeurs des opérations interrogés, 64 % affirment que l’IA générative transforme déjà les workflows des opérations de leur chaîne d’approvisionnement.

À l’avant-garde de la transition se trouvent les agents IA, désormais considérés comme l’avenir de l’approvisionnement et de la gestion des contrats. Les achats intègrent de grandes quantités de données provenant de l’intérieur de l’organisation et des fournisseurs ou des bases de données d’analyse du marché. Les entreprises doivent exploiter ces données et agir sur elles pour obtenir des Résultats plus rapidement et de manière plus efficace.

La méthode traditionnelle d'automatisation de l'approvisionnement a porté sur la numérisation des documents afin de réduire les tâches de routine et de rationaliser les flux de travail pour aider les équipes à se déplacer plus efficacement.

L'IA agentic transforme l'approvisionnement en exploitant la puissance de l'analyse prédictive et en tirant parti du machine learning (ML) et du traitement automatique du langage naturel (NLP). Il en résulte des agents de l’IA qui pensent de manière stratégique, apprennent de leurs expériences et agissent de manière autonome. Les agents IA sont capables de négocier avec les fournisseurs, d’optimiser les économies de coûts et de créer de la valeur stratégique en tant que partenaires de prise de décision pour les employés humains.

Les agents IA autonomes, alimentés par de grands modèles de langage (LLM), sont conçus pour effectuer des tâches qui nécessitent généralement une intelligence humaine, notamment le langage naturel, la reconnaissance d’images et la prise de décisions. Ils ne se contentent pas d’automatiser les processus métier préexistants, mais travaillent aux côtés des humains tout en créant leurs propres moteurs de mémoire et en apprenant des erreurs.

Les capacités des agents d’IA reposent sur les grandes quantités de données qu’ils ingèrent. Ils peuvent interagir avec d’autres sources de données, des données d’importation et même d’autres agents pour prendre des décisions plus éclairées.

Dans le monde des opérations d’approvisionnement et de la chaîne d’approvisionnement, les agents IA peuvent gérer un large éventail de responsabilités, notamment la gestion des fournisseurs, la tarification, l’historique des commandes,la gestion de la chaîne d’approvisionnement et l’analyse de marché.

Les agents IA peuvent être mis en œuvre à l’aide de divers langages de programmation et cadres des exigences, tels que Python, Java et TensorFlow. Ils peuvent également être intégrés à d’autres systèmes et technologies d’approvisionnement, tels que les bases de données, les API, les systèmes de planification des ressources d’entreprise (ERP), les plateformes d’approvisionnement et les portails fournisseurs.

Par exemple, IBM watsonx Orchestrate™ s’intègre aux principaux outils que les entreprises utilisent au quotidien pour accomplir des tâches courantes telles que la création de demandes d’achat auprès des fournisseurs, la récupération des lignes de commande et la gestion des contrats.

La chaîne d’approvisionnement d’une entreprise est complexe et les équipes d’approvisionnement doivent gérer des centaines, voire des milliers de fournisseurs à travers le monde.

Il existe de nombreux facteurs à prendre en compte également, notamment la géopolitique, les politiques commerciales, les tarifs et les perturbations de la chaîne d’approvisionnement qui échappent au contrôle de l’entreprise, comme les conditions météorologiques et les conditions du marché.

C’est là que les agents IA peuvent intervenir et offrir une solution capable de soulager une partie de cette charge de travail des travailleurs humains, en particulier dans les catégories, pendant une période de difficulté.

Si, par exemple, les conditions météorologiques entraînent plusieurs retards sur l’itinéraire d’un fournisseur, un agent IA peut réacheminer les expéditions ou ajuster les stratégies de sourcing en temps réel avec des informations fondées sur les données. Les agents font une évaluation rapide des risques et agissent rapidement pour être proactifs et stratégiques, plutôt que d’être réactifs.

Au lieu de réagir à un rapport d’actualité ou de baser ses décisions sur des données historiques, les professionnels de l’approvisionnement peuvent utiliser des agents IA pour prendre des décisions éclairées en temps réel avec une meilleure compréhension et, espérons-le, moins d’erreurs pour leurs clients.

Les agents peuvent vous aider à atténuer les risques en surveillant de manière autonome les conditions du marché, en analysant les dépenses, les performances des fournisseurs et les facteurs de risque. Lorsque le travailleur numérique détecte quelque chose de mal, il peut automatiquement ajuster et prendre des décisions d’approvisionnement rapidement et de manière intuitive.

Il s’agit d’un avantage essentiel aux opérations d’approvisionnement et de chaîne d’approvisionnement, car agir rapidement et agir de manière stratégique offre un avantage concurrentiel. Un exemple de ce type de prise de décision est un agent d’IA qui peut analyser les données des prix des produits de base et suggérer un ajustement des stratégies d’approvisionnement plus rapidement que la plupart des travailleurs humains.

Bien qu’un agent IA puisse sembler dépersonnaliser les relations avec les fournisseurs, il peut en réalité les améliorer. La relation qu’entretient une entreprise avec ses fournisseurs est critique pour toutes les fonctions d’approvisionnement.

Les agents IA peuvent gérer des tâches de routine telles que l’intégration, la gestion de stock et la gestion des dépenses, pour alléger une partie de la charge de travail du travailleur humain. Cela donne aux humains plus de temps pour se concentrer sur la relation humaine entre l’entreprise et le fournisseur.

En outre, la technologie peut prédire les besoins des fournisseurs et prendre des décisions d’approvisionnement stratégique/sourcing stratégique grâce à la gestion des contrats et du stock. Cette stratégie de gestion améliorée peut se traduire par une réduction des coûts et des workflows plus efficaces. Ils peuvent également prédire les problèmes qui pourraient survenir et les atténuer avant de les faire remonter.

Les agents humains chargés de l’approvisionnement peuvent être libérés des tâches administratives qu’ils souhaitent éviter et effectuer à la place un travail à plus forte valeur ajoutée.

L’un des avantages courants de la technologie de l’agent IA est la nature proactive de l’outil pour l’entreprise. Une approche traditionnelle de gestion des risques serait réactive à un problème, tandis que les agents IA utilisent l’analyse prédictive pour anticiper une perturbation.

En outre, les agents peuvent également tirer des enseignements de l’incident et recommander des mesures proactives pour éviter qu’un problème similaire ne se produise. Cette technologie profite aux résultats d’une entreprise et améliore l’efficacité de l’ensemble de l’organisation grâce à ses capacités autonomes et performantes.

Les agents utilisent des données externes (prévisions météorologiques, fermetures d’usines, indicateurs économiques, entre autres) et les combinent avec les sources de données internes de l’entreprise pour prendre des décisions éclairées et identifier les problèmes potentiels qui pourraient ne pas être détectés par une équipe humaine seule.

Une optimisation de l’IA pour l’approvisionnement exige que le personnel humain et l’IA collaborent pour mettre les problèmes au premier plan et atténuer les risques.

Les agents d’IA peuvent rationaliser le processus de sélection des fournisseurs en analysant les données historiques, les indicateurs de performance, la stabilité financière et les conditions du marché.

La technologie des agents peut évaluer les fournisseurs potentiels en fonction de facteurs tels que la fiabilité, la rentabilité et le respect des obligations contractuelles, aidant ainsi les équipes d’approvisionnement à choisir la meilleure solution pour leurs besoins. Les agents IA peuvent également signaler les fournisseurs susceptibles de présenter des risques, tels que l’instabilité géopolitique ou financière.

La sélection des fournisseurs et la passation de contrats peuvent être fastidieuses pour les employés chargés de l’approvisionnement. Avec les agents IA, les équipes d’approvisionnement peuvent gérer les contrats des fournisseurs et s’assurer qu’ils sont tous à jour et que toute la documentation est en ordre.

Les relations de travail avec les fournisseurs ne dépendent pas seulement des relations humaines, mais aussi du back-end, où les choses peuvent être désorganisées. Les agents peuvent automatiser les avis de contrats et identifier les risques potentiels avant que tout ne soit finalisé.

Les agents IA peuvent automatiser la création, l’approbation et le traitement des bons de commande, réduisant ainsi les efforts manuels et les erreurs.

Lorsqu’une demande est soumise, l’agent IA peut automatiquement générer un bon de commande, l’acheminer via le workflow d’approbation et l’envoyer aux fournisseurs. Il permet également de Verify l’exactitude des détails des commandes par rapport à des critères préétablis, tels que les niveaux de stock ou l’historique des habitudes d’achat.

En outre, les agents IA peuvent créer une analyse détaillée des dépenses pour les habitudes de dépenses d’une entreprise et les aider à identifier les domaines d’économies de coûts. Analyser les dépenses est un point de données clé qui permet aux Entreprises de comprendre comment elles dépensent leur argent et de renforcer la valeur de leurs opérations d’approvisionnement.

Les équipes chargées de l’approvisionnement s’appuient traditionnellement sur des données historiques et des informations sur le marché pour prévoir la demande et gérer les stocks avec précision. Avec les agents IA, la technologie peut prédire la demande future de produits ou de matériaux en utilisant des méthodes traditionnelles associées aux tendances saisonnières et à d’autres facteurs externes, comme les conditions du marché et les événements mondiaux.

Cette capacité prédictive permet aux entreprises de gérer les stocks plus efficacement, de réduire les ruptures de stock et d’éviter les surstocks. En fin de compte, cela améliore la trésorerie de l’entreprise et garantit que les décisions d’approvisionnement correspondent aux besoins réels.

Les entreprises doivent respecter des normes de conformité, qui nécessitent une surveillance constante. Les agents IA peuvent effectuer le travail de vérification de la conformité en suivant en permanence les transactions et les processus internes.

Les agents IA peuvent alerter les employés des risques de non-conformité potentiels et fournir une analyse détaillée des raisons pour lesquelles l’alerte s’est produite. En outre, les agents apprennent et s’adaptent constamment à de nouveaux modèles pour l’entreprise spécifique qu’ils desservent. Les agents IA peuvent s’adapter à l’environnement réglementaire spécifique de l’entreprise et agir comme des responsables de la conformité hyper-personnalisés.

La qualité d’un agent d’approvisionnement IA dépend des données qu’il ingère. Les entreprises doivent avoir leurs données historiques et leurs données actuelles préparées avant d’implémenter la technologie de l’agent IA. Ils ont besoin d’un système qui gère et trie les données en permanence afin que les agents puissent toujours utiliser les données les plus précises et les plus récentes possibles.

Les entreprises doivent établir des normes pour l’interaction et le fonctionnement des agents IA. La création de normes garantit que l’agent IA suit un ensemble cohérent de règles, de processus et de comportements qui assurent la prévisibilité de l’entreprise. Qu’il s’agisse de gérer les relations avec les fournisseurs ou de traiter des données, les normes offrent une fiabilité dans de nombreux contextes différents.

L’introduction de la technologie des agents IA dans une entreprise peut changer considérablement la façon dont les employés effectuent leurs tâches. Sans une préparation adéquate, les employés peuvent se sentir submergés ou résistants à la technologie, ce qui entrave son utilisation efficace.

Les entreprises doivent trouver un équilibre entre l’enthousiasme suscité par les nouvelles technologies et la conviction que les employés seront probablement préoccupés par la sécurité du travail. Il est important de répondre aux inquiétudes des employés et de les préparer grâce à une formation continue ou à une reconversion, et à une communication claire.

Une nouvelle technologie, comme les agents IA, ne doit pas être mise en œuvre en une seule fois. Elle doit être introduite progressivement, de manière stratégique, afin de permettre une intégration mieux contrôlée et mieux gérée.

Les organisations devraient déployer des tests ou des programmes pilotes pour des processus d’approvisionnement spécifiques, les premiers cas d’utilisation étant ceux où les agents de l’IA peuvent apporter une valeur immédiate. Cela permet aux entreprises d’identifier rapidement les problèmes ou les bogues et d’affiner les systèmes d’IA.