Achats et Intelligence Artificielle : Un État des Lieux en 7 Points

Nouvelle Etude
by Arnaud Malarde

Ivalua et Axys Consultant ont mené conjointement une étude sur les Achats et l'Intelligence Artificielle (IA) auprès d'une centaine de directeurs Achats et d'acheteurs d'entreprises de toutes tailles et de différents secteurs d'activité. Vous trouverez dans cet article les 7 points qu'il faut en retenir ainsi que le retour d'expérience d'Ivalua, éditeur d'une plateforme de gestion des achats en mode SaaS qui intègre de l'IA à sa solution.

Etat des lieux : Les 7 points à retenir

1. Une appétence forte pour l’Intelligence Artificielle

Les attentes fortes quant à l’intelligence artificielle viennent, en partie, de ce que ce terme générique recouvre beaucoup de concepts très différents autour de la capacité d’une machine à imiter des comportements cognitifs attribués à l'humain. Cela englobe des technologies comme le machine learning qui se base sur des algorithmes d'apprentissage automatisé à partir de données, sans programmation explicite. C'est ce qui est utilisé pour la reconnaissance faciale des photos, par exemple. On parle d'apprentissage profond ou deep learning lorsque l'on utilise la technique des couches multiples de neurones. C'est ce qu'on peut voir dans certains traducteurs en ligne. Et enfin, il y a le traitement du langage naturel pour améliorer l’interface homme machine.

Pour autant, les directions Achats viennent voir Ivalua avec des problématiques métiers en lien avec leur transformation digitale. Elles arrivent rarement avec un besoin en intelligence artificielle. Nous traitons leurs besoins avec tous les outils et toutes les technologies à notre disposition. L’intelligence artificielle en fait partie mais n’est pas aujourd’hui le seul levier pour répondre aux attentes immédiates des clients.

D'ailleurs, l'étude fait ressortir que les Achats s'intéressent aussi à d'autres technologies comme le Big Data et la RPA. Ce sont des technologies dont l'utilisation et la demande dépendent de la maturité de la direction Achats considérée. En effet, tout le monde est confronté à l'accroissement de la masse de données disponibles, donc s'intéresse au Big Data. Les directions Achats les moins matures ont souvent des systèmes d'information multiples, fractionnés et compartimentés. Elles trouvent dans la RPA un allié qui permet des gains marginaux de productivité. En revanche, les directions plus matures, qui ont automatisé l’ensemble de leurs processus sur une plateforme unique, voient peu d'intérêt dans cette technologie car leur donnée est plus homogène et leur productivité bien meilleure. Enfin, l’IA dont nous parlons aujourd’hui, est encore l’apanage de quelques organisations et quelques processus comme nous le voyons dans l’étude.

2. Des difficultés à imaginer des applications concrètes

En effet, il y a un manque de connaissance de ce qu'est l'intelligence artificielle et donc de ce qu'elle peut offrir comme avantage métier aux Achats. Les usages métiers se découvrent progressivement. C'est comme si vous aviez demandé lors de la popularisation du smartphone en 2007, quels sont ses futurs usages: qui aurait imaginé l'essor de l'économie de partage et toutes les propositions de services basés sur la géolocalisation ? Ivalua constitue un pont entre la technologie et les besoins métiers de ses clients pour déterminer les meilleurs usages pour l’automatisation des processus achats.

3. Une impression de retard sur le sujet 

L'étude montre un sentiment important de retard quant à l'adoption de l'intelligence artificielle par les directions Achats : 33% des directeurs achats se sentent en retard sur l'utilisation de cette technologie par rapport à leurs concurrents. C'est un sentiment paradoxal quand on sait que seulement 4% d’entre eux se sentent en retard sur le critère de la maturité achats selon une étude de Forrester de l'an dernier. La maturité achat me semble une grille d'évaluation plus pertinente que celle de l'adoption d'une technologie qui, in fine, n'est qu'un moyen pour atteindre un objectif, achats en l'occurrence. Une rupture technologique est néanmoins un bon catalyseur d’évolution des pratiques achats.

4. Des craintes liées à la technologie

L’intelligence artificielle suscite trois types de craintes:

  • la mauvaise compréhension ou interprétation des résultats produits par une intelligence artificielle
  • la perte de contrôle sur les processus et les données ainsi automatisés
  • et, à plus long terme, la menace pour l’emploi

Ivalua répond à ces craintes par de l’éducation et de la transparence sur la technologie. Nous expliquons ce que peut réellement accomplir la technologie aujourd'hui et nous nous assurons que la méthodologie pour obtenir un résultat est comprise. Nous voulons éviter l’effet « boîte noire» qui peut souvent être reproché aux outils basés sur de l’IA.

5. Trois attentes métiers fortes des Achats vis-à-vis de l’Intelligence Artificielle

L'étude souligne trois types d'attentes. La première concerne l'amélioration de la qualité des données. La deuxième est relative à la capacité de l’IA à générer de la productivité. La troisième vise à prévenir les risques et à améliorer la connaissance des fournisseurs.

Ivalua constate les mêmes demandes chez ses clients. Il est assez paradoxal de constater que l’on demande à l’IA d’améliorer la qualité de la donnée alors qu’un bon modèle d’IA se base justement sur de la donnée fiable et pertinente. Partant de ce constat, nous avons néanmoins développé des usages qui vont dans le sens d’une fiabilisation de la donnée, par exemple avec un moteur de déduplication des fournisseurs qui s'appuie sur de l'IA. Il permet d'identifier, à la création d'un fournisseur dans la base, s'il existe déjà, mais aussi de dire avec certitude qu'il n'existe pas. Notre moteur basé sur l'IA va plus loin que la simple comparaison traditionnelle de quelques données comme le nom ou le numéro de SIRET.

Sur ce sujet de la donnée, qui est central aujourd’hui, la valeur des plateformes comme celle d’Ivalua, c’est de générer une donnée fiable d’un bout à l’autre du processus. Cumuler plusieurs solutions qui seraient dites « best of breed » sur leur segment créé de l’hétérogénéité dans la donnée qui sera finalement plus difficile à réconcilier et à analyser. Nous sommes entrés dans l’ère de la donnée, dans l'économie de l'information. Les plus grandes capitalisations boursières d'aujourd'hui ne sont plus les compagnies pétrolières ; ce sont des géants américains ou chinois assis sur un empire de données.

6. Ce que les leaders en la matière font déjà

Ivalua intègre déjà de l’intelligence artificielle dans trois cas métiers déployés chez ses clients :

  • la déduplication de fournisseurs, comme évoqué précédemment, est très appréciée de nos clients qui obtiennent une base fournisseurs plus robuste.
  • la saisie automatique de données à partir d’une image de facture (Invoice Data Capture) fait gagner un temps considérable aux équipes de comptabilité fournisseurs
  • la recherche avancée de produits ou de services dans un catalogue achats qui permet de donner des résultats pertinents même si l'utilisateur ne tape pas le bon mot-clef. Par exemple, si vous orthographiez mal « ordinateur », vous obtiendrez quand même des résultats pertinents. Si vous utilisez un mot-clef approchant comme « portable » vous aurez un ordinateur portable plutôt qu'un téléphone car cela correspond à vos achats habituels ou d'autres paramètres liés à l'utilisateur. L’expérience utilisateur est ce que plébiscitent avant tout nos clients dans notre solution et cette puissance de recherche en est l’atout numéro un.

7. Perspectives à court terme

Au cours des dix-huit prochains mois, les directions Achats attendent des développements autour de l’analyse prédictive de la gestion des risques, de l’analyse et de la génération automatisée de documents, de la catégorisation des dépenses et de la recherche sémantique d’informations relatives aux fournisseurs et aux articles.

Ivalua travaille déjà sur des sujets qui permettent de répondre à ces préoccupations. Tout d'abord, nous sommes en train de développer un moteur de classification des clauses des contrats, ce qui permettra d’automatiser l’évaluation du risque contractuel. Il s'agit de pouvoir extraire les clauses, leurs données (comme les montants, les dates, les entités juridiques) et de les classer selon les obligations qui incombent à la partie Achats ou à la partie fournisseur. Cela permettra assez vite de savoir si un contrat est équilibré et de prédire s'il présente des risques pour l'une des parties. Pour ce qui est de la catégorisation des dépenses, c'est aussi un chantier que nous avons entamé. Le défi qui est posé ici, c'est la diversité des classements et des nomenclatures de familles d’achats d'une entreprise à une autre. Vous avez des noms comme « contrat de location longue durée », « location de voiture », « leasing » pour une même catégorie. En outre, la sous-famille des services informatiques appartient-elle à la famille IT ou Prestations Intellectuelles ? Cela dépend des entreprises.

Nous avons décidé d’adopter la cartographie UNSPSC, qui est un standard du marché, comme clef de voûte à laquelle nous allons rattacher toutes les dénominations particulières à chaque organisation. Cela permettra de classer automatiquement une dépense quelle que soit la dénomination particulière de la famille achat. Enfin, pour la génération de documents ou la recherche sémantique d’articles ou de services, nous avons créé un Assistant Virtuel, IVA, dont nous continuons à développer les capacités. Aujourd'hui, il permet déjà à un utilisateur d'exprimer un besoin en langage naturel qui aboutit à une commande ou à une analyse de la dépense.

La stratégie de développement produit d’Ivalua est donc en ligne avec les priorités des directions Achats pour les 18 mois à venir. Si vous souhaitez en savoir plus ou si vous êtes en train de mettre en place un projet de transformation digitale, n’hésitez pas à nous contacter

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Portrait d'Arnaud Malarde
Author

Arnaud Malarde

Directeur principal du marketing des produits

Arnaud compte plus de 10 ans d'expérience au sein du secteur des achats, qu'il s'agisse du sourcing ou des procédures Procure-to-Pay. Il a acquis son expérience parmi des grands groupes internationaux du secteur de la technologie et des médias, où il était chargé de superviser la mise en place des solutions ainsi que de contrôler la valorisation grâce aux technologies. Arnaud a obtenu un Master en finances à l'ESCP Europe, une grande école de commerce européenne, et un Master européen en gestion de la London City University.

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