L'IA agentique dans les achats : tirer parti des données, de l'IA et de l'automatisation pour améliorer l'efficacité des processus et débloquer des ressources

Constantin von Buren
Co-fondateur Procure Ai

Les achats sont au cœur des opérations commerciales modernes et ont un impact direct sur les coûts, l'efficacité et la compétitivité. Avec l'essor de l'IA agentique, les organisations disposent d'une opportunité sans précédent d'optimiser leurs processus d'achat grâce à des systèmes de prise de décision intelligents et autonomes. Selon Gartner, 33 % des applications logicielles incluront l'IA agentique d'ici 2028, soit une augmentation significative par rapport à moins de 1 % en 2024, permettant de prendre 15 % des décisions professionnelles quotidiennes de manière autonome.


Dans ce blog, nous explorerons le rôle transformateur de l'IA agentique dans les achats, présenterons des cas d'utilisation pratiques dans les principaux domaines de l'approvisionnement et fournirons des informations exploitables aux entreprises qui cherchent à exploiter la puissance de l'IA pour améliorer l'efficacité et l'innovation.

Qu'est-ce que l'IA agentique ?

L'IA agentique fait référence à des systèmes d'intelligence artificielle avancés qui fonctionnent de manière autonome, apprennent et s'adaptent. Contrairement à l'IA traditionnelle, qui repose souvent sur des règles prédéfinies, les agents d'IA s'adaptent de manière dynamique aux entrées et aux scénarios en temps réel. Ils utilisent des techniques telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et des modèles de raisonnement avancés pour prendre des décisions et exécuter des tâches.

En résumé, les agents d'IA sont définis par trois caractéristiques clés :

  • Mémoire : Ils mémorisent les entrées et les sorties au fil des tâches et des conditions changeantes.
  • Modèles d'IA : Ils démontent les problèmes dans leurs moindres détails, définissent et mettent en œuvre des mesures pour y remédier.
  • Systèmes : Ils accèdent à des systèmes externes pour récupérer ou écrire des informations.

Différents types d'agents d'IA

Bien qu'il n'existe aucune définition officielle, nous avons organisé les agents d'IA en trois catégories, tout en reconnaissant que les limites peuvent être floues :

  • Agents autonomes : Travaillez de manière indépendante dans des limites prédéfinies, en exécutant des tâches et en interagissant avec des parties externes sans intervention humaine.
  • Agents collaboratifs : Soutenez et améliorez le travail des humains en récupérant, en organisant et en présentant des données et des informations pertinentes afin d'améliorer l'efficacité et la précision de la prise de décision.
  • Agents ambiants : Opérez en arrière-plan, surveillez leur environnement et offrez une assistance proactive et contextuelle pour améliorer la précision des données, la prise de décision et la gestion des risques.

Les agents d'IA peuvent sembler futuristes, mais de nombreuses organisations tirent déjà parti de cette technologie avancée, selon un article récent de Fortune sur la base d'un rapport de l'initiative NANDA du MIT.

« Les organisations les plus avancées expérimentent déjà des systèmes d'IA agentiques capables d'apprendre, de mémoriser et d'agir de manière indépendante dans des limites définies, offrant ainsi un aperçu de la manière dont la prochaine phase de l'IA d'entreprise pourrait se dérouler. » — Fortune.com

L'IA agentique dans les achats

Les équipes achats sont confrontées à des exigences de plus en plus nombreuses associées à un environnement commercial très volatil. Combiné à la pression continue sur les ressources, cela signifie que les achats devraient faire plus avec moins, tout en étant freinés par des processus manuels, des systèmes déconnectés et des données fragmentées.

Les agents d'IA peuvent aider les équipes d'approvisionnement à simplifier, optimiser et automatiser les processus complexes et à relever les défis liés à la gestion des données, à la conformité des processus et aux contraintes de ressources.

Les principales caractéristiques qui font de l'IA agentique un outil précieux pour les achats sont les suivantes :

  • Autonomie : Les agents d'IA prennent des décisions en toute indépendance dans des limites définies, ce qui réduit le besoin d'intervention humaine.
  • Raisonnement et adaptabilité en temps réel : L'IA agentique peut analyser des situations, prendre des décisions nuancées et ajuster des stratégies en fonction de l'évolution des conditions.
  • Résolution de problèmes en plusieurs étapes : Il peut décomposer des tâches complexes en étapes plus petites et les exécuter de manière autonome.
  • Intégration avec des outils externes : L'IA agentique peut interagir avec diverses sources de données, API et outils logiciels pour atteindre ses objectifs.

L'IA des achats guidée par des humains

La plupart des applications d'IA agentiques utilisées dans le secteur des achats entrent dans la catégorie des systèmes HITL (human in-the-loop). Ces systèmes permettent aux agents d'IA de fonctionner avec une certaine autonomie, de prendre des décisions, de prendre des mesures et de poursuivre des objectifs définis, tout en nécessitant une implication humaine aux étapes critiques pour la supervision, le jugement et l'intervention.

Dans ce modèle, les équipes achats ne sont pas des observateurs passifs ; elles participent activement à l'élaboration du comportement et des résultats de l'IA. Les systèmes HITL sont particulièrement utiles aux premiers stades de l'adoption de l'IA, car ils permettent aux organisations de introduire les technologies agentiques de manière progressive et responsable avant de passer à des applications plus autonomes.

Vue d'ensemble des agents d'IA dans le secteur des achats

Ces caractéristiques rendent les agents d'IA particulièrement intéressants, car plusieurs agents peuvent interagir les uns avec les autres pour renforcer l'automatisation du processus d'approvisionnement de bout en bout. Les agents existent tout au long de la chaîne de processus des achats. Voici quelques agents qui peuvent prendre en charge les achats.

Présentation des agents IA tout au long du processus d'approvisionnement de bout en bout

Du plan à la stratégie

Pendant la phase de planification à la stratégie, les agents d'IA peuvent automatiser les tâches d'analyse des dépenses et des données, telles que la collecte d'informations sur le marché et la classification des données. L'IA agentique peut également identifier les opportunités de réduction des coûts en analysant les données d'approvisionnement historiques et en temps réel et en détectant les anomalies dans les habitudes de dépenses, telles que les trop-payés ou les achats non conformes.

Voici des exemples d'agents dans Plan-to-Strategy :

  • « Classy Taxonomy », qui classe les données transactionnelles.
  • « Richie Records », qui enrichit les données des fournisseurs avec des informations externes.
  • « Hunter Opportunity », qui détecte les opportunités d'économies à partir des habitudes de dépenses et de prix.

De la source au contrat

Les agents IA peuvent être utilisés pour automatiser le processus d'appel d'offres, de la sollicitation des offres à l'évaluation et à la négociation. Grâce à l'analyse prédictive, les agents IA peuvent fournir des informations sur les meilleures stratégies de négociation ou les meilleurs points d'ancrage. En ce qui concerne la gestion de la relation fournisseur, les agents peuvent évaluer les performances des fournisseurs en temps réel, identifier et atténuer les risques, et rationaliser l'intégration et la gestion des contrats en automatisant la validation des documents et les contrôles de conformité.

Voici des exemples d'agents dans Source-to-Contract :

  • « Samantha Sourcing », qui peut organiser des événements d'approvisionnement tactiques aux côtés des parties prenantes, notamment l'identification des fournisseurs, les demandes de devis et l'analyse des propositions.
  • « Natalie Negotiator », qui négocie de manière autonome les conditions commerciales avec les fournisseurs.
  • « Peter Performance », qui surveille les performances des fournisseurs et crée des mesures d'atténuation en fonction des anomalies de performance.
  • « Claus Contract », qui redéfinit les contrats et propose des clauses et un langage alternatifs.

De l'achat au paiement

Les équipes d'approvisionnement peuvent utiliser l'IA agentique pour automatiser la création des bons de commande, les approbations, la comptabilisation des reçus de marchandises et les fiches de service, et faire correspondre les factures aux bons de commande afin de garantir la conformité. Il peut également surveiller les événements externes, évaluer leurs implications sur les commandes en cours et prendre des mesures d'atténuation. L'IA agentique peut surveiller les niveaux de stock et déclencher des demandes de réapprovisionnement automatisées pour éviter les ruptures de stock.

Voici quelques exemples pour les agents participant à la fonction Purchase-to-Pay :

  • « Perry Turner », qui vérifie et complète les PR avant de les transformer en PO.
  • « Booker Sheets », qui saisit et écrit les informations de GR & SES relatives aux bons de commande.
  • « Eva Payne », qui associe les factures aux bons de commande, vérifie leur conformité et les traite pour le paiement.

Avantages et défis de l'IA agentique dans les achats

Alors que les équipes d'approvisionnement étudient l'adoption de l'IA agentique, il est essentiel de peser à la fois les avantages et les obstacles potentiels. Bien que l'IA puisse apporter des avantages importants, les organisations doivent relever les défis pour garantir une mise en œuvre réussie.

Principaux avantages

  • Efficacité accrue : L'automatisation des tâches répétitives réduit les efforts manuels et accélère les processus.
  • Meilleure prise de décisions : Les agents d'IA fournissent des informations en temps réel, ce qui permet de prendre des décisions plus rapides et plus précises.
  • Économies de coûts : Identifier les inefficacités en matière de dépenses, optimiser les contrats avec les fournisseurs, rechercher et négocier des dépenses tactiques, ce qui a un impact direct sur les résultats.
  • Atténuation des risques : La surveillance proactive des risques liés aux fournisseurs et au marché accroît la résilience de la chaîne d'approvisionnement.

Les défis à relever

  • Qualité des données : Données inexactes ou fragmentées éparpillés sur plusieurs systèmes, cela peut entraîner des résultats d'IA peu fiables et des recommandations erronées. Mais c'est également dans ce domaine que les agents peuvent créer de la valeur rapidement en classant, harmonisant et enrichissant les données comme base pour d'autres cas d'utilisation.
  • Complexité de l'intégration : L'IA agentique nécessite une intégration fluide avec les systèmes d'approvisionnement existants, tels que les plateformes ERP, les bases de données des fournisseurs et les outils de gestion des contrats. Y parvenir peut s'avérer techniquement difficile, en particulier si les systèmes d'une organisation sont abondants ou cloisonnés.

La nécessité d'une IA responsable

Lors de l'adoption d'agents d'IA, les organisations doivent établir des priorités pratiques responsables en matière d'IA. Deux piliers essentiels définissent l'IA responsable :

  • Sécurité et souveraineté des données : Les systèmes d'IA agentic nécessitent souvent un accès étendu aux données organisationnelles, ce qui augmente le risque de violations, d'accès non autorisés et de fuites de données. L'IA responsable garantit la mise en place de protocoles de sécurité robustes et la conformité du traitement des données à des réglementations telles que le RGPD.
  • Garde-corps IA : Pour garantir un comportement éthique et responsable, les agents d'IA doivent opérer dans des limites bien définies. Cela inclut la définition de contraintes d'action, la garantie de l'auditabilité et la mise en œuvre de mécanismes de dérogation humains pour maintenir le contrôle et la transparence.

Création d'agents IA sur notre plateforme d'automatisation des achats

Procure Ai réimagine les achats d'entreprise grâce à une plateforme d'automatisation des achats alimentée par l'IA. En combinant l'IA générative, l'analyse prédictive avancée et l'exécution autonome, nous créons des agents d'IA pour les achats qui rationalisent les opérations, réduisent les risques opérationnels, maximisent les économies de coûts et automatisent les processus de bout en bout.

En orchestrant des modèles avancés d'IA et de machine learning et GenAI sur une plateforme sécurisée et connectée, nous pouvons créer des agents d'IA qui couvrent un large éventail de tâches tout au long du processus d'approvisionnement de la source au règlement. Nos agents contribuent à la standardisation des données sur les dépenses et les fournisseurs dans tous les systèmes, identifient les opportunités d'économies grâce à l'analyse des dépenses, guident les parties prenantes à travers des expériences d'achat conformes avec Intake Management, exécutent de manière autonome des événements et des négociations tactiques d'approvisionnement et fournissent des informations prédictives aux équipes opérationnelles.

En éliminant les tâches administratives, nous permettons aux CPO de développer leur équipe avec des agents d'IA et de réaffecter des ressources limitées à des opportunités stratégiques. En mettant l'accent sur une adoption fluide et une conception centrée sur l'utilisateur, nous permettons à l'approvisionnement de faire face à la complexité et d'exploiter tout le potentiel de l'IA. Des clients tels qu'EnBW, Kärcher et DMG Mori signalent une réduction de 37 % des délais de traitement des commandes, des décisions d'attribution 47 % plus rapides et des économies moyennes de 4,6 % lors des négociations sur les dépenses de détail.

Passez à l'étape suivante vers l'automatisation des achats

L'intégration de l'IA agentique dans les achats marque un changement de paradigme dans la façon dont les organisations envisagent leur personnel et gèrent leurs processus d'achat, d'approvisionnement et de chaîne d'approvisionnement. Qu'il s'agisse d'automatiser les tâches de routine ou de fournir des informations stratégiques, l'IA agentique permet aux équipes d'approvisionnement d'atteindre des niveaux d'efficacité et de réduction des coûts sans précédent.


Alors que l'adoption de l'IA agentique nécessite de surmonter les défis liés à la qualité des données, à la maîtrise de l'IA et à la gestion du changement, la conception collaborative d'une feuille de route en fonction des résultats souhaités garantira la préparation organisationnelle. Les organisations qui ne sont pas satisfaites de leur statu quo devraient investir dans l'IA agentique pour faire face à la complexité des achats, aujourd'hui et demain. Cela leur donnera un avantage concurrentiel dans un environnement commercial de plus en plus dynamique.

Êtes-vous prêt à intégrer l'IA dans le domaine des achats ? Nous contacter pour découvrir comment nous pouvons vous aider à transformer la pression en progrès grâce à notre plateforme d'automatisation des achats alimentée par l'IA.

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