Exploitez tout le potentiel de l'IA dans le secteur des achats grâce à une architecture de plateforme d'IA évolutive

Selon Gartner, plus des deux tiers des organisations achats explorent des cas d'usage de l'IA ou l'utilisent déjà via des solutions intégrées. Cependant, dans bien des cas, un paysage d'outils complexe et déroutant empêche les équipes achats de générer une réelle valeur.

Les fournisseurs SaaS ont rapidement ajouté des fonctionnalités d'IA générative à leurs outils, mais la plupart de ces améliorations sont progressives et se concentrent sur un processus unique ou vertical, plutôt que sur une optimisation horizontale. Les équipes achats ont besoin de bien plus que des outils déconnectés pour exploiter tout le potentiel de l'IA : il leur faut une approche unifiée de bout en bout. Cet article examine l'état actuel de l'IA appliquée aux achats et explique pourquoi les solutions de plateforme représentent l'avenir du secteur.

L'IA dans les achats : tendances actuelles

Le paysage technologique des achats comprend deux types principaux de fournisseurs : les suites logicielles et les solutions spécialisées. Les suites ont longtemps dominé le marché en offrant des fonctionnalités complètes, du sourcing au contrat et de l'achat au paiement. Ces outils privilégient l'étendue de la couverture à la spécialisation approfondie.

Au cours des cinq dernières années, nous avons vu émerger des solutions de pointe, conçues pour relever des défis spécifiques, combler les lacunes des suites ou remplacer certains modules. Contrairement aux suites, ces solutions se concentrent sur la profondeur de leurs capacités plutôt que sur l'ensemble du processus. Avec les progrès de l'IA, cette tendance se poursuit : de nombreux fournisseurs intègrent l'IA pour améliorer des fonctions restreintes et spécifiques à certaines tâches.

Fin 2024, le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a fait les gros titres en déclarant que « le SaaS tel que nous le connaissons est mort ». Il a prédit que les modèles pilotés par l'IA, qu'il a qualifiés d'« Agents-as-a-Service » (AaaS), remplaceraient bientôt les applications SaaS classiques en automatisant la logique métier et en orchestrant les flux de travail via des agents intelligents.

Bien que nous ne pensions pas que les agents d'IA remplaceront entièrement le SaaS, nous nous attendons à ce qu'ils rendent obsolètes certains outils ciblés. On peut citer en exemple les offres de niche, comme la recherche de fournisseurs ou la rédaction de contrats. Se contenter des améliorations apportées par l'IA aux solutions ponctuelles empêche les équipes achats de déployer des agents d'IA et des cas d'usage sur l'ensemble du processus de bout en bout. Cela signifie qu'elles passeront à côté de la véritable valeur ajoutée et du potentiel de transformation de l'IA.  

En comparaison, les plateformes d'IA allient la diversité des suites logicielles à des fonctionnalités approfondies axées sur des processus achats spécifiques.  

L'avenir de l'IA dans les achats repose sur les plateformes

Qu'est-ce qu'une plateforme ?

Dans le développement logiciel, une plateforme est une base ou un cadre sur lequel des applications peuvent être créées et exécutées. Elle fournit un environnement standardisé et un ensemble d'outils permettant aux développeurs de créer, déployer et gérer des applications plus efficacement. Dans le contexte de l'IA pour les achats, des plateformes comme Procure Ai fournissent une structure de données sous-jacente sur laquelle différents agents d'IA et cas d'usage peuvent être construits.

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Systèmes multi-agents pour les achats

Dans le Hype Cycle 2026 des solutions d'achats et de sourcing, Gartner définit les systèmes multi-agents (MAS) pour les achats comme des « ensembles d'agents d'IA qui interagissent pour atteindre des objectifs d'achat ou de sourcing individuels ou partagés », précisant que « ces agents peuvent fonctionner au sein d'un environnement unique ou être développés et déployés indépendamment dans des environnements distribués ».

Il s'agit d'une architecture de conception importante pour la gestion de flux de travail complexes, car elle permet à la fois d'utiliser des agents d'IA spécialisés pour des décisions et des tâches précises, et de combiner plusieurs agents pour des processus d'achat et de sourcing plus complexes qu'un agent individuel ne pourrait gérer seul.  

L'utilisation d'une architecture MAS permet donc de mettre à l'échelle l'usage des agents d'IA en orchestrant différentes combinaisons d'agents et de sous-agents spécialisés, afin d'automatiser les variantes de processus d'achat et de sourcing propres à chaque catégorie, ainsi que des processus plus complexes.

Avantages de l'utilisation d'une plateforme d'IA

Travailler avec une plateforme d'IA offre aux équipes de nombreux avantages par rapport à la mise en œuvre de solutions d'IA individuelles axées sur des capacités spécifiques. Les principaux avantages sont les suivants :

• Accélération de la mise sur le marché : Les plateformes proposent souvent plusieurs solutions prêtes à l'emploi qui peuvent être déployées rapidement.

• Évolutivité : Les solutions de plateforme sont facilement évolutives, ce qui permet aux organisations d'ajouter des fonctionnalités supplémentaires selon leurs besoins. La structure des données étant en place, de nouveaux agents d'IA et des cas d'utilisation transversaux peuvent être développés facilement.

• Flexibilité : Les plateformes sont adaptables à l'évolution des besoins, des exigences et des opportunités.

• Paysage de solutions simplifié : L'utilisation d'une plateforme unique simplifie le processus d'intégration et l'engagement. En réduisant le besoin de coordination et d'alignement entre les fournisseurs et les feuilles de route des produits, l'accent est désormais mis sur l'identification des problèmes que l'IA peut résoudre.

• Coûts réduits : Le partenariat avec une solution de plateforme réduit les coûts liés à l'exploitation de l'IA, car plusieurs cas d'utilisation peuvent être couverts par une solution unique, au lieu d'acheter plusieurs solutions ponctuelles pour répondre aux besoins de l'organisation.

Un récent rapport de l'initiative NANDA du MIT révèle que 95 % des projets pilotes d'IA générative échouent. Aditya Challapally, l'auteure principale de Le fossé GenAI : état de l'IA dans les entreprises en 2025 affirme que le principal problème n'est pas la qualité des modèles d'IA, mais le « déficit d'apprentissage » pour les outils et les organisations.

« Alors que les dirigeants attribuent souvent la responsabilité à la réglementation ou à la performance des modèles, les recherches du MIT mettent en évidence des lacunes en matière d'intégration des entreprises. Les outils génériques tels que ChatGPT excellent pour les particuliers en raison de leur flexibilité, mais ils sont difficiles à utiliser en entreprise car ils ne tirent pas les leçons des flux de travail et ne s'y adaptent pas. » - Aditya Challapally

Exploitez tout le potentiel de l'IA sur une plateforme unique

Procure Ai est une plateforme d'automatisation des achats alimentée par l'IA qui permet aux services des achats de connecter les données et les technologies de manière fluide. En combinant l'IA générative, des analyses prédictives avancées et une exécution autonome, nous fournissons et orchestrons des agents d'IA et des cas d'utilisation tout au long du processus d'approvisionnement de bout en bout sur une seule plateforme.

Les équipes d'approvisionnement sont impatientes d'adopter l'IA pour relever leurs défis, mais la gamme croissante de solutions complique le processus d'adoption de l'IA. Cela empêche les équipes d'améliorer les processus de bout en bout. Nous pensons que l'avenir sera façonné par des partenaires de plateforme stratégiques offrant une base flexible et évolutive pour l'automatisation pilotée par l'IA.

Nous contacter pour découvrir comment nous pouvons vous aider à exploiter tout le potentiel de l'IA dans le domaine des achats.