Créer ou acheter : accélérer votre processus de création de valeur grâce à un logiciel d'approvisionnement basé sur l'IA
Tobias Lindener
engineering Lead Procure Ai, builder at heart.
Le débat séculaire « construire contre acheter » constitue un carrefour familier pour les professionnels de l'approvisionnement. Cette question fondamentale se pose pour de nombreux produits lors de l'élaboration d'une stratégie de catégorie, mais elle est particulièrement pertinente pour les logiciels. Comme Agents d'IA deviennent de plus en plus monnaie courante dans le monde des achats, ce débat s'est intensifié alors que de nombreuses organisations envisagent de créer leurs propres agents d'IA et cas d'utilisation. Mais est-ce la bonne décision ?
Ce blog explique les nuances entre la décision de créer et d'acheter, décrit les considérations spécifiques à l'IA des achats et explique comment l'achat de solutions existantes peut aider les équipes d'approvisionnement à accélérer leur processus de création de valeur.
Dans le contexte du débat entre construction et achat, « construire » fait référence au développement d'une solution personnalisée en interne, tandis que « acheter » signifie acheter ou souscrire à une solution existante auprès d'un fournisseur tiers. La question de l'achat par rapport à l'achat revient fréquemment, car chaque option présente des avantages et des compromis uniques en termes de coût, de rapidité de mise sur le marché, de flexibilité et de risque.
Les entreprises pensent souvent qu'il serait plus avantageux de créer leur propre logiciel en interne que de l'acheter auprès d'un fournisseur externe. Cette conviction repose sur quelques hypothèses clés et sur les avantages attendus :
Cela semble trop beau pour être vrai, non ? Si tel était le cas, chaque entreprise ne créerait-elle pas sa propre suite logicielle au lieu d'acheter des solutions génériques ?
Les cas d'utilisation et les agents de l'IA sont en train de devenir des outils puissants, capables d'automatiser les tâches de routine, d'extraire des informations à partir de grands volumes de données et même de prendre des décisions autonomes. Dans le domaine des achats, notre aperçu des cas d'utilisation de l'IA et Agents d'IA couvre les applications possibles et disponibles tout au long du processus d'achat de bout en bout, de l'analyse des dépenses à la gestion des catégories, approvisionnement et négociations, gestion des contrats, des fournisseurs et des risques, admission, et achats.
À mesure que ces fonctionnalités deviennent plus accessibles, de nombreuses organisations étudient comment les adopter, et le débat entre l'achat et l'achat refait surface. De nombreuses organisations pensent qu'elles peuvent (et devraient) créer leurs propres applications d'IA en utilisant des ressources internes pour obtenir les avantages potentiels décrits ci-dessus. Mais il y a une mise en garde, et ce n'est peut-être pas la meilleure méthode pour évaluer. Comme toute autre considération liée au coût total de possession (TCO), le développement de logiciels présente de nombreux inconvénients potentiels et des coûts cachés qui doivent être pris en compte. Et les cas d'utilisation et les agents d'IA spécialement conçus et spécifiques à un domaine ont leur propre complexité.
UNE récent rapport de l'initiative NANDA du MIT révèle que 95 % des projets pilotes d'IA générative échouent. Le rapport indique que la manière dont les entreprises adoptent l'IA est cruciale. L'achat d'outils d'IA auprès de fournisseurs spécialisés et la création de partenariats réussissent environ 67 % du temps, tandis que les versions internes ne réussissent qu'un tiers plus souvent.
« Presque partout où nous allions, les entreprises essayaient de créer leur propre outil, mais les données montraient que les solutions achetées produisaient des résultats plus fiables. » - Aditya Challapally, auteur principal, Le fossé GenAI : état de l'IA dans les entreprises en 2025
Lorsqu'elles décident de créer ou d'acheter des applications d'IA pour les achats, les équipes doivent prendre en compte les facteurs clés suivants :
À moins que l'objectif principal de votre organisation ne soit le développement de logiciels, la création de logiciels d'approvisionnement ou d'applications d'IA en interne risque de détourner l'attention de votre cœur de métier. Le fait de réaffecter des ressources précieuses au développement d'outils peut épuiser les équipes informatiques et d'approvisionnement internes, retarder le retour sur investissement et, en fin de compte, les empêcher de se concentrer sur la réalisation des objectifs commerciaux fondamentaux.
Les estimations initiales sous-estiment souvent le coût réel de la création d'un logiciel. Selon Gartner, le développement d'un seul agent d'IA peut coûter entre 750 000 et 1,5 million de dollars, en tenant compte des talents, de l'infrastructure et du temps. Ces coûts peuvent augmenter rapidement si la portée du projet s'étend ou si plusieurs agents sont nécessaires. Lors de la prise de décision entre la construction et l'achat, l'approvisionnement doit prendre en compte le coût total de possession pendant toute la durée de vie de la solution, ce qui comprend le développement, les tests, la gestion de projet, les coûts opérationnels et de maintenance permanents, ainsi que les dépenses imprévues.
Les ressources informatiques sont rares et coûteuses. Si le service des achats décide de créer ses propres logiciels ou agents d'IA, il sera en concurrence avec d'autres fonctions commerciales qui stimulent l'innovation et les revenus de l'organisation en matière d'accès aux équipes informatiques. La manière dont la migration vers SAP S/4HANA pousse déjà les équipes informatiques des entreprises est un précieux rappel de la nature fragile des ressources disponibles.
Le développement d'outils d'IA est un processus complexe qui dépasse les compétences habituelles de la plupart des équipes informatiques. Les projets d'IA réussis nécessitent une expertise approfondie en science des données, en apprentissage automatique, en génie logiciel et, surtout, en approvisionnement et en chaîne d'approvisionnement.
S'il est déjà extrêmement difficile pour les organisations qui ne sont pas des éditeurs de logiciels d'attirer et de conserver des talents techniques exceptionnels dans le domaine de l'IA, il est peu probable de trouver des personnes possédant également une solide expertise en matière de produits et de sujets en matière d'approvisionnement.
Le développement de logiciels pour les achats nécessite une combinaison de compétences techniques avancées et de connaissances approfondies en matière d'approvisionnement. La définition des cas d'utilisation, des processus, des exigences (en matière de données) et de l'interconnectivité avec d'autres systèmes ne peut pas être effectuée en parallèle par votre responsable des processus.
Les logiciels d'approvisionnement et les applications d'IA ne sont pas « configurés et oubliés ». Ils ont besoin d'une surveillance, d'une formation continue et de mises à jour pour rester efficaces au fur et à mesure de l'évolution des données et des besoins commerciaux. Les demandes de maintenance peuvent rapidement dépasser les efforts de développement initiaux et épuiser les ressources internes. Bien que la documentation technique puisse être utile, le changement de responsable du produit ou la restructuration d'une entreprise peuvent rapidement compromettre la cohérence des personnes travaillant sur le projet.
Les plateformes logicielles commerciales sont conçues pour s'adapter à de multiples cas d'utilisation et agents, ce qui permet d'ajouter facilement d'autres cas d'utilisation et de fonctionnalités d'IA en cas de besoin. À l'inverse, les solutions internes ciblent généralement des cas d'utilisation isolés et très spécifiques. Par conséquent, elles peuvent avoir du mal à suivre le rythme de l'évolution des besoins commerciaux, des exigences réglementaires ou des opportunités urgentes.
Bâtiment Agents d'IA partir de zéro peut prendre des mois, voire des années, ce qui retarde la réalisation des principaux avantages recherchés par les organisations. En revanche, les achats accélèrent le déploiement, ce qui permet aux entreprises de capitaliser sur les capacités de l'IA bien plus rapidement. Il est facile de se faire une idée, mais les six premiers mois se seront probablement écoulés avant même que l'équipe du projet ne commence à y travailler.
Le rythme de l'innovation dans le domaine de l'IA s'accélère rapidement, des mises à jour fondamentales et de nouvelles fonctionnalités apparaissent presque chaque semaine, souvent soutenues par une communauté vaste et active. À moins que votre organisation ne se consacre au suivi et à l'intégration continus de ces développements, les solutions internes auront du mal à suivre l'évolution des possibilités. Ce fossé technologique ne fera que s'élargir au fil du temps, ce qui rend de plus en plus difficile la maximisation de la valeur et la compétitivité des entreprises qui mettent l'accent sur l'adoption d'une IA de pointe.
Les logiciels d'approvisionnement et les applications d'IA représentent des décisions classiques entre la construction et l'achat. Bien que la création de vos propres logiciels et applications d'IA semble passionnante et logique, de nombreuses considérations relatives à la praticabilité, à l'évolutivité et à la durabilité doivent être prises en compte dans la décision relative au coût total de possession. Procure Ai fournit une plateforme d'automatisation avancée spécialement conçue pour les achats. Il associe une puissante base de données d'IA à une suite d'agents prêts à l'emploi et hautement configurables qui peuvent évoluer en fonction de vos besoins et de vos ambitions.
La fondation de données Procure Ai gère la technologie sous-jacente requise pour faire fonctionner efficacement les agents d'IA, notamment l'accès sécurisé aux données d'entreprise propriétaires, l'enrichissement et la structuration de ces données, et l'intégration de composants avancés tels que les intégrations vectorielles. La plateforme s'appuie sur un large éventail de modèles d'IA fondamentaux pour accéder, traiter et utiliser les données disponibles et créer des agents prêts à l'emploi et des cas d'utilisation en plus de celles-ci.
Les agents Procure Ai sont prêts à fonctionner immédiatement, ce qui permet aux équipes de configurer et de spécifier précisément le mode de fonctionnement de chaque agent, de fixer des limites et de garantir la conformité aux exigences de sécurité et de confiance. Mais nous permettons non seulement à nos clients d'utiliser et de configurer des agents existants, mais nous créons également leurs propres agents en tant que partenaires de co-innovation en fonction de leurs défis spécifiques. Considérez-le comme une IA en tant que service. Ou l'avantage de la plateforme.
La décision entre construire et acheter reste d'actualité pour les équipes d'approvisionnement, d'autant plus que Agents d'IA devenir au cœur de l'amélioration de l'efficacité et de la valeur. Bien que la création semble offrir des avantages tels qu'un contrôle accru et une meilleure personnalisation, le coût total de possession, la complexité et les risques liés au développement pour les agents d'IA sont souvent sous-estimés. L'achat d'une plateforme d'IA dédiée aux achats permet d'accélérer le retour sur investissement, de réduire les risques et de limiter la charge de travail des équipes informatiques des organisations.
L'une des principales forces de Procure Ai est son vivier de talents unique et son expertise en la matière. Nous investissons de manière significative dans le développement d'une connaissance approfondie des achats et de la chaîne d'approvisionnement au sein de l'ensemble de notre équipe, des experts techniques aux spécialistes de la réussite client, afin de fournir à nos clients un niveau de compréhension du sujet et de savoir-faire technique extrêmement difficile à trouver sur le marché. C'est cette expertise qui nous permet de proposer une plateforme de premier ordre et d'être un partenaire dédié pour les projets de co-innovation.
Nous avons consacré les cinq dernières années à la création d'une plateforme d'automatisation connectée et sécurisée dotée d'une ontologie et d'une base de données solides, ainsi que de diverses applications et agents d'IA spécialement conçus pour les achats. Il faudrait investir énormément de temps et d'expertise pour qu'une organisation puisse développer des capacités similaires en interne et suivre le rythme des avancées technologiques. Nous sommes donc fermement convaincus que la mise en œuvre d'une base de données telle que celle de Procure Ai, dotée de nos agents établis, peut accélérer le déploiement de l'IA dans les achats d'un facteur six ou plus par rapport au développement interne, en raccourcissant les délais de deux ans à quelques mois seulement et en apportant une valeur tangible dès le départ.
Nous contacter pour en savoir plus sur la façon dont la plateforme d'automatisation des achats de Procure Ai peut vous aider à tirer parti des avantages des agents IA et à évoluer conformément à vos ambitions.
Une discussion sur les mesures pratiques que chaque professionnel de l'approvisionnement peut prendre pour développer ses connaissances en matière d'IA
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