Cas d'utilisation de l'IA pour transformer les achats

Les équipes chargées des achats sont souvent invitées à faire plus avec moins. Le fait que nous soyons confrontés à un environnement commercial en constante évolution et de plus en plus volatil, dans lequel l'ajout de tâches a été dissocié des considérations liées aux effectifs, ne laisse qu'une seule conclusion : la technologie doit nous aider à gérer la complexité, à nous éviter des tâches cognitives peu exigeantes et à augmenter notre productivité. En bref, la technologie doit automatiser les processus manuels et améliorer les décisions.

Aujourd'hui, seules des structures de données incohérentes, un manque de compétences pour exploiter les données à des fins d'automatisation et des environnements d'outils complexes empêchent les achats de réaliser cette amélioration des processus de bout en bout.

L'IA a le potentiel d'aider les achats à faire face à la complexité des achats et à améliorer l'efficacité malgré les contraintes de ressources. Selon l'enquête menée par Gartner auprès des directeurs des achats en 2024, plus des deux tiers des organisations d'approvisionnement évaluent des cas d'utilisation de l'IA ou utilisent l'IA dans le cadre de solutions packagées proposées par les fournisseurs.

Cet article décrit des cas d'utilisation spécifiques de l'IA tout au long du processus d'approvisionnement de bout en bout, qui peuvent aider les achats à relever les défis courants et à surmonter l'énigme « plus avec moins ».

Les cas d'utilisation de l'IA peuvent résoudre les défis liés à l'approvisionnement

L'IA peut permettre aux équipes d'approvisionnement d'améliorer leur productivité, de simplifier ou d'automatiser les tâches de routine et administratives et d'effectuer des analyses plus efficaces et plus rapides. Cela permet aux équipes de faire face à un environnement d'approvisionnement de plus en plus complexe et aux responsables des achats de canaliser les ressources vers des opportunités stratégiques. Un récent rapport du MIT a déclaré que les organisations bénéficiaient le plus de l'utilisation de l'IA pour automatiser les tâches de routine.

« [Dans une étude récente], le MIT a découvert le meilleur retour sur investissement dans l'automatisation du back-office, en éliminant l'externalisation des processus métier, en réduisant les coûts des agences externes et en rationalisant les opérations. » - Fortune.com

Les défis spécifiques que l'IA peut relever en matière d'achats sont notamment les suivants :

• Surcharge et qualité des données: La plupart des organisations ont du mal à données déconnectées et qualité incohérente, ce qui complique l'analyse et le traitement de grands ensembles de données internes et externes pour une prise de décision éclairée. L'IA peut relever ces défis en améliorant la qualité des données, en les structurant et en les analysant, et en créant rapidement des informations précieuses.

• Processus manuels et chronophages: Les équipes chargées des achats consacrent souvent trop de temps aux tâches administratives, notamment en ce qui concerne le processus d'achat au paiement, l'approvisionnement tactique et la gestion opérationnelle des fournisseurs. L'automatisation pilotée par l'IA peut libérer ces ressources pour des opportunités stratégiques.

• Complexité réglementaire et de conformité: Il peut être difficile de garantir le respect des réglementations et des politiques internes. L'IA peut automatiser la surveillance de la conformité, guider les utilisateurs tout au long des processus et réduire ainsi le risque de violations.

• Approvisionnement, négociations et sélection de fournisseurs inefficaces: L'approvisionnement est souvent un processus rigide, ce qui le rend lent et inadapté aux projets de faible valeur (ce qu'est une faible valeur dépend de l'organisation, du pays et de la catégorie). L'IA peut rationaliser la création d'événements de sourcing, l'identification des fournisseurs, les comparaisons ou les propositions, et négociation de conditions et de contrats commerciaux.

• Atténuer les risques liés aux fournisseurs et les interruptions opérationnelles : Les outils d'IA peuvent aider les équipes d'approvisionnement à surveiller les informations sur les fournisseurs et l'évolution du marché, à prévoir les perturbations potentielles, telles que les pénuries ou les retards dus à des événements externes, et à recommander des fournisseurs ou des produits alternatifs avant que les opérations ne soient affectées.

Cas d'utilisation de l'IA dans les achats

L'IA a le potentiel de transformer les achats à chaque étape du processus de bout en bout, depuis l'analyse et la planification jusqu'à la gestion des factures, en passant par l'approvisionnement, les contrats et les achats. Ci-dessous, nous explorons les principaux cas d'utilisation en matière d'achats.

Analyse des dépenses et des données

L'IA peut améliorer les dépenses et l'analyse des données en rationalisation de la catégorisation, du nettoyage, de l'harmonisation et de l'enrichissement des données sur de multiples sources, garantissant précision et cohérence pour une meilleure visibilité des dépenses. Il peut classer les données financières transactionnelles (provenant de factures sans bons de commande), harmoniser les profils des fournisseurs et enrichir les données avec des informations précieuses telles que les notations de crédit, les indicateurs de risque et les scores ESG. Grâce à des analyses basées sur l'IA et à des analyses individuelles basées sur les instructions, les équipes d'approvisionnement peuvent découvrir les tendances en matière de dépenses et de prix afin d'identifier les opportunités de réduction des coûts. En outre, l'IA peut signaler des anomalies telles que les trop-payés, le fractionnement des commandes ou les achats non-conformistes, fournissant ainsi aux achats opérationnels les informations nécessaires pour développer des contre-mesures.

Développement de la stratégie par catégorie

L'IA peut permettre aux équipes d'approvisionnement de développer des stratégies de catégories basées sur les données en collectant et en analysant les données de marché en temps réel, les informations sur les performances des fournisseurs et les tendances des prix. Il peut également prévoir les évolutions de la demande et du secteur et créer des simulations et des modèles de scénarios sur la base de ses prévisions. Cela permet aux équipes d'approvisionnement d'atténuer les risques de manière proactive, d'identifier les facteurs de coûts, d'optimiser les stratégies d'approvisionnement et de négocier de meilleures conditions. L'IA peut encore améliorer le processus de développement de la stratégie catégorielle en identifiant et en recommandant des leviers de valeur potentiels alignés sur les exigences commerciales internes et les forces du marché externe.

Gestion des performances

Les outils d'IA peuvent automatiser le suivi des économies en comparant les dépenses d'une organisation à des points de référence et en identifiant les économies réelles par rapport aux économies prévues. Elle peut également suggérer de futures opportunités d'économies sur la base de son analyse des dépenses ou de ses cycles de renouvellement de contrats. Les tableaux de bord alimentés par l'IA peuvent faciliter davantage la gestion des performances en fournissant aux équipes une visibilité en temps réel sur les performances des fournisseurs, les réductions de coûts, la conformité des contrats et d'autres indicateurs clés de performance (KPI).

Sourcing et négociation

L'IA peut être utilisée pour améliorer chaque étape du processus d'approvisionnement et de négociation. Il peut automatiser le processus d'appel d'offres, de la découverte des fournisseurs à la négociation et à l'attribution, en analysant les bases de données mondiales, en évaluant les capacités des fournisseurs et en classant les fournisseurs en fonction des prix, des risques et des performances. L'IA peut également évaluer les propositions en temps réel, comparer les offres et fournir des commentaires aux fournisseurs. En matière de négociation, l'IA peut aider les équipes d'approvisionnement à développer des stratégies de négociation, à recommander des tactiques appropriées et à fournir des informations basées sur des données et des analyses de scénarios. Le plus important en fin de compte, cependant, est que l'IA peut également mener les négociations de manière autonome.

Gestion de la relation avec les fournisseurs

L'IA peut améliorer la gestion des relations avec les fournisseurs tout au long du cycle de vie des fournisseurs, de l'intégration à la gestion des performances. Lorsqu'un nouveau fournisseur est sélectionné, l'IA peut le sélectionner en fonction de sa stabilité financière, de sa conformité réglementaire et des risques potentiels avant la finalisation du contrat. Une fois le contrat signé, les outils d'IA peuvent automatiser le processus d'intégration, aider une organisation à s'assurer que les profils et les qualifications de ses fournisseurs restent à jour et enrichir les profils en collectant et en analysant des données provenant de sources multiples. Les outils d'IA peuvent également surveiller les performances des fournisseurs en temps réel, identifier les risques potentiels et permettre des interventions opportunes et basées sur les données afin de renforcer les partenariats avec les fournisseurs et d'assurer la continuité.

Gestion des contrats

L'IA peut accélérer la gestion des contrats tout en garantissant précision et conformité. Au cours des négociations, l'IA peut redéfinir les documents, suggérer des clauses optimisées et garantir l'alignement sur les garde-fous juridiques et commerciaux pré-approuvés, ce qui accélère le processus. À l'approche de l'expiration des contrats, l'IA peut alerter les équipes d'approvisionnement de manière proactive et même automatiser le processus de renouvellement, y compris les contrôles de validation et de conformité.

Gestion des admissions

L'IA peut aider les achats à rationaliser la gestion des demandes en extrayant des données structurées à partir de requêtes en texte libre et en les transformant en spécifications détaillées. Il peut améliorer l'expérience des parties prenantes en les guidant à travers les politiques et les canaux d'achat, en les aidant à réduire les dépenses hors contrat et en garantissant le respect des processus et des contrôles budgétaires. En outre, il peut analyser les documents des fournisseurs pour générer automatiquement des ébauches initiales de cahier des charges (SOW) de haute qualité.

Achats et opérations

L'IA peut automatiser et optimiser les étapes clés du processus d'achat. Il peut trier les demandes d'achat entrantes, générer des bons de commande (PO) et les acheminer pour approbation avec une intervention humaine minimale ou nulle. Une fois les commandes passées, l'IA peut surveiller en permanence les bons de commande en cours et l'évolution du marché des approvisionnements afin de détecter les perturbations potentielles et de recommander de manière proactive des mesures d'atténuation, garantissant ainsi la continuité des activités. Il peut également automatiser la création des reçus de marchandises et des feuilles de saisie des services. En outre, l'IA peut surveiller en permanence les activités d'achat en temps réel, en détectant et en signalant les transactions suspectes afin de prévenir la fraude et de réduire les dépenses non conformistes.

Gestion des factures

L'IA peut transformer la gestion des factures en améliorant la précision, la rapidité et la sécurité. Il peut détecter les activités frauduleuses telles que la double facturation, les fausses factures et les frais gonflés, aidant ainsi les organisations à se prémunir contre les pertes financières. L'IA facilite également la mise en correspondance directe des factures avec les bons de commande et les reçus de marchandises ou les fiches de service, réduisant ainsi considérablement les erreurs humaines et accélérant le processus de paiement. Enfin, l'IA peut aider à optimiser le flux de trésorerie de l'organisation en identifiant les meilleures opportunités de paiement anticipé et d'escompte sur la base des conditions de paiement convenues et en automatisant les paiements des fournisseurs.

Plateforme d'automatisation des achats alimentée par l'IA

Les cas d'utilisation fournis illustrent le large éventail d'options permettant à l'IA d'aider les achats à accroître leur efficacité et leur impact sans augmenter les effectifs. Cela montre également que tirer parti de l'IA implique de faire des choix. Qu'est-ce que c'est cela ne signifie pas que chaque cas d'utilisation nécessite un outil différent.

Chez Procure Ai, nous réinventons les achats d'entreprise grâce à une plateforme d'automatisation des achats alimentée par l'IA. Nous combinons l'IA générative, l'analyse prédictive avancée et l'exécution autonome pour permettre aux achats de rationaliser les opérations, de réduire les risques opérationnels, de maximiser les économies de coûts et d'automatiser les processus de bout en bout.

En orchestrant des modèles avancés d'IA et de machine learning, GenAI et des agents d'IA, notre plateforme unifie les données relatives aux dépenses et aux fournisseurs dans tous les systèmes, améliore l'expérience des parties prenantes en matière de réception de la demande, identifie les opportunités d'économies dans l'analyse des dépenses, exécute de manière autonome des événements et des négociations d'approvisionnement tactiques, et fournit des informations prédictives aux équipes opérationnelles, couvrant ainsi un large éventail de cas d'utilisation dans le domaine des achats.

L'IA dans les achats : le moment est venu

L'IA n'est plus un concept futuriste ; elle change la donne pour les équipes d'approvisionnement qui cherchent à améliorer l'efficacité, les économies de coûts et la valeur stratégique. En automatisant les tâches manuelles, en analysant de vastes ensembles de données en temps réel et en fournissant des informations prédictives, l'IA permet aux professionnels de l'approvisionnement de sdes décisions plus intelligentes et plus rapides tout au long du processus d'achat. Grâce à une plateforme évolutive, les équipes d'approvisionnement peuvent surmonter leur dépendance à l'égard de l'IA spécifique à la solution et se concentrer sur la mise en œuvre de l'IA afin d'améliorer les cas d'utilisation les plus pertinents pour leur activité.

En éliminant les tâches administratives, Procure Ai a aidé des clients tels qu'EnBW, Kärcher et DMG Mori à réduire les délais de traitement des commandes de 37 %, à accélérer les décisions d'attribution de 47 % et à réaliser en moyenne 4,6 % d'économies lors des négociations sur les dépenses de détail. Cela permet aux CPO de réaffecter leurs maigres ressources à des opportunités stratégiques.

Nous contacter pour découvrir comment nous pouvons vous aider à exploiter tout le potentiel de l'IA pour faire face à la complexité des achats.