Accueil
Think
Thèmes
L’IA dans l’approvisionnement
Publication : 2 juillet 2024
Contributeurs : Teaganne Finn, Amanda downie
L'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de l’approvisionnement fait référence à l’utilisation de technologies avancées pour automatiser et améliorer diverses tâches du processus d'approvisionnement, permettant ainsi aux organisations d'accroître leur efficacité, leur précision, et de prendre des décisions mieux informées.
L’approvisionnement désigne la manière dont les entreprises se procurent les biens et services dont elles ont besoin pour mener à bien leur activité. Une stratégie d’approvisionnement efficace est donc essentielle.
L’IA n’a été appliquée à l’approvisionnement que récemment et pourrait révolutionner la manière dont les entreprises gèrent aujourd’hui leurs activités. L’approvisionnement nécessitant d’énormes quantités de données, à la fois internes et externes, les outils d’IA peuvent jouer un rôle essentiel en aidant les organisations à disséquer et à développer de nouveaux outils pour prendre des décisions plus éclairées en matière d’approvisionnement et d’optimisation des coûts.
La modernisation des technologies internes peut s’avérer essentielle pour garantir une amélioration continue qui profite non seulement aux services d’approvisionnement, mais aussi aux opérations financières, à la comptabilité et à la chaîne d’approvisionnement. En maîtrisant les données, l’équipe en charge de l’approvisionnement peut créer des analyses prédictives et des modèles prévisionnels plus précis.
Les entreprises qui souhaitent rester compétitives dans l'économie actuelle doivent avoir une compréhension approfondie de leurs sources de données structurées existantes. C'est exactement ce que permettent les avancées en matière de puissance de calcul et de technologie d’IA. Elles aident les organisations à exploiter les données structurées existantes, ainsi que celles provenant de sources non structurées, telles que les factures ou les grilles tarifaires.
La capacité avancée de l'IA à extraire des informations différencie les départements de sourcing et d'approvisionnement, leur permettant de débloquer une grande valeur pour l'ensemble de l'organisation.
Les professionnels de l'approvisionnement, tels que les directeurs des achats (CPO) ou les départements, en fonction de la taille de l'organisation, ont pour mission de réaliser des économies, de réduire les risques, de respecter les normes de conformité, et bien plus encore.
Il est plus important que jamais pour les organisations d'investir dans la valeur des données et d'adopter pleinement l'univers technologique dans lequel nous vivons. La technologie de l'IA permet de dégager des informations opérationnelles à partir de données auparavant invisibles et assure aux organisations de disposer des ressources adéquates pour fonctionner efficacement.
Les outils et les avancées alimentés par l’IA vont continuer de se développer à l’échelle mondiale. Les entreprises qui souhaitent afficher une croissance continue doivent envisager d’intégrer l’IA dans leur processus d’approvisionnement. Ce changement va alléger la charge de travail des professionnels de l’approvisionnement en leur permettant de se concentrer sur les décisions stratégiques et sur l’innovation. La technologie d’IA est là pour épauler le personnel humain et permettre aux professionnels d’atteindre les objectifs fixés par l’organisation.
Il est important de reconnaître l’importance de l’IA et l’impact qu’elle aura sur la façon dont les professionnels vivent et travaillent au sein de l’entreprise aujourd’hui. Pour une transformation durable de l’IA, les organisations doivent apprendre et comprendre ce qu’est l’IA et comment elle peut avoir un impact profond sur le processus d’achat et d’approvisionnement.
L’IA peut être utilisée dans le domaine de l’approvisionnement de plusieurs manières, les plus courantes étant :
Les algorithmes de machine learning sont utilisés pour détecter des modèles dans de grands jeux de données et peuvent aider au processus de prise de décision. Les algorithmes ML peuvent aller au-delà de ce que le cerveau humain est capable d’analyser. Ils identifient des modèles ou des liens pertinents qui permettent de prendre des décisions commerciales avisées.
Les modèles de machine learning peuvent analyser les données d'achats passées, les indicateurs de performance des fournisseurs, les tendances du marché, et bien d'autres choses encore. Ces points de données mesurables permettent de prendre des décisions fondées sur les données et d'améliorer la précision des prévisions de la demande. L'automatisation des comptes fournisseurs est l'une des applications les plus répandues de la ML.
Un algorithme de traitement automatique du langage naturel (NLP) est conçu pour interpréter, transformer et générer le langage humain. De plus, il peut comprendre le langage écrit ou parlé, l’analyser de manière plus approfondie et obtenir des informations à partir des données textuelles collectées.
Un modèle de NLP peut faciliter la communication avec des chatbots ou des assistants virtuels, permettant aux utilisateurs d'interagir directement avec l'équipe d'approvisionnement d'une entreprise. De plus, un algorithme de NLP classe automatiquement les informations pertinentes issues des retours clients, des demandes de propositions, et d'autres sources, en les exploitant de la manière la plus efficace possible.
Les algorithmes d'automatisation robotisée des processus (RPA) sont conçus pour imiter les actions humaines, telles que les tâches répétitives ou basées sur des règles, afin d'automatiser et de rationaliser les actions chronophages, les rendant ainsi rapides et efficaces.
La RPA n'est généralement pas considérée comme une forme d'IA, mais elle offre des avantages considérables en matière de productivité. Par exemple, la RPA peut automatiser le traitement des factures ou leur génération. Elle permet également de réduire les erreurs en s'appuyant sur des données historiques, limitant ainsi les risques d'erreur humaine.
L'IA générative transforme la manière dont les organisations d'approvisionnement opèrent en rationalisant les processus d'une manière inédite, modifiant également les méthodes de travail des responsables des achats.
Ce type d'IA est capable de créer du contenu original, tel que des textes ou des images, en réponse à une demande utilisateur. Son utilisation aura un impact significatif sur les achats, notamment dans la création de bons de commande et l'analyse de documents comme les appels d'offres (RFP) et les contrats.
Bénéfices
L'IA générative dans les achats peut rationaliser les fonctions d'approvisionnement, comme l'automatisation des tâches répétitives et l'analyse de vastes quantités de données. Cette nouvelle technologie permet de créer des analyses des dépenses et d'optimiser les flux de trésorerie ainsi que la gestion des dépenses. Elle peut également résumer des documents et analyser les prix et les données de dépenses en temps réel, améliorant ainsi considérablement l'efficacité opérationnelle.
Enfin, l’IA générative peut contribuer à rationaliser les interactions entre les équipes d’approvisionnement, les parties prenantes internes et les fournisseurs. Grâce à l’IA générative, les équipes peuvent créer des conversations semblables à celles des humains et fournir à l’utilisateur une réponse personnalisée et utile. L’approvisionnement est prêt à être transformé grâce à l’IA générative, mais cela dépendra de la capacité et de la volonté de l’organisation à ajuster ses modèles IA.
Surmonter les défis
Un rapport récent de l’IBM Institute for Business Value (IBV) a révélé que 59 % des directeurs des achats (CPO) estiment qu’il est important d’appliquer l’IA générative aux analyses prédictives relatives aux dépenses et à l’approvisionnement. Cependant, le premier défi est de les convaincre d’accepter la nouvelle technologie, ce qui impliquera de montrer à votre directeur des achats ce qu’il est possible de faire avec l’IA et les défis qu’il peut surmonter.
Par ailleurs, les responsables de la chaîne d'approvisionnement (CSCO) et les directeurs des opérations (COO) perçoivent l'opportunité qu'offre l'IA générative dans le domaine de l'approvisionnement, notamment en matière de durabilité.
Le rapport de l’IBV, intitulé « The CEO’s Guide to Generative AI » (Guide de l’IA générative pour les PDG), a révélé que 77 % des directeurs de la chaîne d’approvisionnement et des directeurs des opérations affirment que l’IA générative peut identifier les risques géopolitiques et climatiques potentiels et recommandent une atténuation proactive des risques. Trois personnes sur quatre affirment également que l’IA générative permet d’améliorer la visibilité, les informations et la prise de décision dans les écosystèmes, qui sont essentiels pour la durabilité et la conformité.
Grâce à une base de données solide et à une ouverture d’esprit, l’IA générative peut offrir davantage de possibilités d’amélioration au sein d’une organisation et aider les PDG à faire face aux perturbations et à atténuer les risques rapidement.
Intelligent Sourcing est une plateforme d’achat alimentée par l’IA qui est conçue pour analyser la base de données des fournisseurs et gérer les données historiques. L’objectif est de fournir les tendances du marché, d’aider l’organisation à trouver les bons fournisseurs pour répondre à des besoins d’approvisionnement spécifiques et de renforcer les relations avec les fournisseurs.
La détection des erreurs repose sur l'IA pour repérer automatiquement une erreur avant qu'elle ne se produise, permettant ainsi de prévenir les interruptions du workflow à une vitesse record. L'IA peut détecter des éléments tels que la fraude, les irrégularités en matière de conformité, et les risques potentiels tout au long du cycle de vie de la chaîne d'approvisionnement.
L'analyse prédictive repose sur des algorithmes d'IA qui s'appuient sur les données historiques des ventes et les tendances du marché pour générer des prévisions de la demande. Cette analyse peut également prendre en compte des facteurs externes comme les conditions météorologiques ou les indicateurs économiques dans le cadre de ses prédictions.
L'analyse automatisée des contrats est un outil de gestion de contrats alimenté par l'IA, capable d'analyser automatiquement un contrat et d'en extraire en temps réel les informations et éléments clés. Cet outil signale les risques potentiels et les problèmes de non-conformité avant qu'ils n'atteignent l'utilisateur.
Le traitement automatisé des bons de commande est un outil basé sur l'IA qui extrait les informations des bons de commande, un document essentiel pour formaliser l’accord entre l’acheteur et le vendeur, et en automatise la création ainsi que la gestion.
La gestion des risques fournisseurs utilise l’IA en automatisant et en analysant les informations sur les fournisseurs avant que les problèmes ne surviennent. La gestion des risques fournisseurs optimisée par l’IA permet de détecter les modèles et les anomalies et aide les entreprises à atténuer les risques susceptibles de ralentir leurs opérations d’approvisionnement.
L'extraction des données des factures désigne l'utilisation de l'IA par les équipes de comptabilité fournisseurs pour extraire les données des factures de façon automatisée en quelques secondes seulement. Cette option peut être intéressante pour les organisations qui n’utilisent pas de systèmes source-to-pay ou d’autres technologies avancées.
L'intelligence artificielle automatise les tâches manuelles, ce qui permet d'accroître la productivité et de réduire les temps de cycle. En automatisant les tâches répétitives, l'organisation libère ses équipes d'approvisionnement pour se concentrer sur des activités plus stratégiques, ce qui génère un meilleur retour sur investissement.
Grâce à l'utilisation de l'IA et d'algorithmes avancés pour analyser de vastes volumes de données, les entreprises obtiennent des informations plus approfondies et peuvent ainsi prendre des décisions plus éclairées, notamment en matière de sourcing stratégique et de sélection des fournisseurs.
Les modèles IA peuvent généralement traiter différentes quantités de données et s’adapter à tous les besoins de l’entreprise, ce qui en fait un outil idéal pour les nouveaux fournisseurs qui font leur apparition sur le marché.
L'IA permet également aux organisations d'améliorer la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la gestion des relations, et la sélection des fournisseurs, ce qui leur permet de négocier des accords plus solides et de réduire les dépenses inutiles.
Commencez par identifier les points sensibles spécifiques de votre activité sur lesquels l'IA pourrait avoir un impact, comme la gestion des stocks ou la gestion des contrats. Qu'il s'agisse d'automatiser le traitement des factures ou d'optimiser l'analyse des dépenses, le fait d'identifier des cas d'utilisation précis pour l'IA facilitera sa mise en œuvre.
La mise en œuvre d'une stratégie d'approvisionnement reposant sur l'IA ne doit pas être un effort isolé ; elle doit inclure une collaboration croisée avec d'autres services, tels que l'informatique et la finance. En gardant les lignes de communication ouvertes, les organisations peuvent mieux aligner leurs objectifs et adopter une approche holistique.
Trouvez des fournisseurs de solutions d'IA ou des consultants expérimentés qui peuvent vous guider dans la mise en œuvre de l'IA. Collaborer avec un expert peut orienter votre organisation vers les bonnes technologies d'IA et des solutions personnalisées qui répondent aux besoins spécifiques de votre entreprise.
Les algorithmes d’IA reposent sur les données et fonctionnent mieux avec des données de grande qualité. Il est donc important que vous disposiez de données saines, précises et dénuées d’erreurs. En outre, une entreprise peut envisager d’investir dans des outils de gouvernance des données pour maintenir davantage l’intégrité des données.
L'introduction et la mise en œuvre de la technologie IA peuvent être des processus complexes, et les professionnels de l'approvisionnement doivent apprendre à utiliser correctement les outils d'IA. Maintenez la communication avec les parties prenantes pour répondre à leurs éventuelles préoccupations concernant l'IA dans le domaine des achats.
La mise en œuvre de l'IA dans le domaine des achats n'est que la première étape. Les outils d'IA pour l'approvisionnement nécessitent un suivi constant et une évaluation régulière de leurs performances. Les parties prenantes et les utilisateurs doivent fournir régulièrement leurs retours pour que des améliorations soient apportées et que de nouvelles itérations puissent voir le jour.
Transformez vos opérations d'approvisionnement avec IBM et accélérez votre transformation du source to pay, grâce à un meilleur accès à des données puissantes et à des technologies émergentes.
Faites passer votre approvisionnement au niveau supérieur avec IBM watsonx Orchestrate, qui aide les professionnels de l'approvisionnement à rationaliser les chaînes de valeur de la gestion des fournisseurs, des contrats et des commandes grâce à l'automatisation et à l'IA.
Appliquez la puissance de l’IA et la vitesse de l’automatisation pour améliorer la gestion, la résilience et la durabilité de la chaîne d’approvisionnement grâce à la solution d’optimisation et d’automatisation basée sur l’IA, IBM Sterling Supply Chain Intelligence Suite.
L'approvisionnement intelligent peut être encore plus optimisé grâce à l'intelligence numérique et aux workflows intelligents.
L’IBM procurement BPO est une approche agile et axée sur les informations de l’approvisionnement et de la comptabilité fournisseurs.
Doté de trois composants, IBM B2B Commerce for Procurement permet de surveiller et de permettre des transactions financières dans un nouveau réseau numérique.
Une entreprise de recherche et développement, dont l'objectif est de révolutionner la production alimentaire, a commencé à utiliser IBM watsonx Orchestrate pour automatiser les tâches répétitives et rationaliser ses processus.
Le plein potentiel de la gestion de la chaîne d'approvisionnement est encore à exploiter par les entreprises cherchant à améliorer leur efficacité, leur résilience et leur durabilité, en particulier grâce à l'IA générative.
L'IA peut être programmée pour exécuter de nombreuses tâches, mais quelles sont les meilleures utilisations pour les entreprises et comment peuvent-elles améliorer leurs résultats ?