IA dans l'approvisionnement : avantages et cas d'utilisation

Peu d'équipes rassemblent autant de données d'entreprise que celles de l'approvisionnement, qui opèrent à l'intersection de la gestion de la supply chain et de la finance. De ce fait, les équipes d'approvisionnement sont idéalement placées pour appliquer l'IA à ces données afin de les analyser plus vite et avec plus de pertinence. Pour utiliser l'IA à bon escient, les équipes d'approvisionnement doivent comprendre les différents types d'IA, ses avantages et ses défis, ainsi que les bonnes pratiques pour réussir.

Qu'est-ce que l'IA dans l'approvisionnement ?

Dans l'approvisionnement, l'IA peut exécuter certaines tâches autrefois réalisées par des humains, comme la demande d'offres fournisseurs et l'analyse des coûts, avec l'objectif de les accomplir plus vite et avec moins d'erreurs. Les responsables de l'approvisionnement commencent à voir comment l'automatisation par l'IA peut les aider à prévoir et à réagir aux conditions de marché, à atténuer les risques pesant sur la supply chain et à gérer les relations fournisseurs. Au final, l'IA peut être appliquée pour éclairer la prise de décision en matière d'approvisionnement, réduire les coûts et améliorer l'efficacité opérationnelle.

Points clés à retenir

• La plupart des équipes d'approvisionnement n'en sont qu'aux premières phases d'adoption de l'IA.
• L'IA offre de nombreux usages dans l'approvisionnement, notamment la recherche et la gestion des fournisseurs ainsi que l'automatisation d'aspects clés du processus d'achat.
• Au cours des prochaines années, les équipes d'approvisionnement s'appuieront de plus en plus sur l'IA pour gagner en efficacité, réduire les coûts et anticiper les évolutions rapides des réseaux d'approvisionnement.

Ce qu'il faut savoir sur l'IA dans l'approvisionnement

Les équipes d'approvisionnement ont besoin d'un large éventail de données, internes et externes, pour comprendre les dépenses, les schémas de demande, les spécifications d'achat, les conditions de marché, et bien plus encore. Elles ont aussi besoin de moyens plus puissants pour analyser leurs données et définir la meilleure ligne d'action. Selon une étude Deloitte de 2024, 92 % des directeurs des achats ont évalué les capacités d'IA générative, et près de 11 % consacrent plus de 1 million de dollars de leur budget annuel à des outils d'approvisionnement et de sourcing basés sur l'IA. Les priorités incluent l'automatisation de la gestion des fournisseurs, l'identification plus précise des risques et l'évaluation plus approfondie des partenaires actuels et potentiels. Ces améliorations, entre autres, peuvent aider les directeurs des achats à réduire les coûts et à atténuer les risques dans l'approvisionnement et tout au long de la supply chain.

Avantages de l'IA dans l'approvisionnement

En automatisant certaines tâches d'approvisionnement, l'IA peut aider à accroître l'efficacité tout en réduisant les coûts et en atténuant les risques. L'IA peut aussi être déployée pour améliorer la prévision de la demande, l'analyse des dépenses et la gestion des fournisseurs. Poursuivez votre lecture pour en savoir plus sur ces avantages et d'autres encore.

• Améliorer l'efficacité
  L'IA peut être utilisée pour automatiser des tâches d'approvisionnement afin d'améliorer la productivité et de réduire la charge administrative, libérant ainsi le personnel pour se concentrer sur des activités plus stratégiques. Selon une étude KPMG de 2023, l'IA peut aider à réduire jusqu'à 80 % le temps nécessaire pour accomplir des tâches d'approvisionnement de base. La même recherche conclut que bien plus de 50 % du travail d'approvisionnement peut être automatisé, ce qui accroît l'efficacité et réduit les coûts. Un promoteur d'immobilier commercial utiliserait l'IA pour collecter les données d'approvisionnement 92 % plus rapidement qu'avec des méthodes manuelles.
• Réduire le risque d'erreur humaine
  L'IA permet d'automatiser des tâches répétitives, ce qui réduit le risque d'erreurs humaines. Ces tâches incluent la finalisation de contrats fournisseurs ainsi que la soumission et l'approbation de bons de commande. Des erreurs surviennent inévitablement, mais les capacités de détection d'erreurs de l'IA peuvent aider à les signaler. Une entreprise de traitement de l'eau utilise l'IA pour améliorer de plus de 90 % la précision de la classification de ses dépenses d'approvisionnement.
• Activer la mise à l'échelle
  Les systèmes d'IA pour l'approvisionnement peuvent évoluer pour traiter les données en fonction des besoins métier et des conditions de marché. Cette évolutivité est essentielle à mesure que les équipes passent d'opérations manuelles et en silos à des opérations connectées et automatisées utilisant des volumes de données bien plus importants, ce qui leur permet de partager l'information plus rapidement et de prendre des décisions mieux étayées. Par exemple, des insights issus des sources sur les dépenses historiques et des prévisions de la demande, chacune pouvant constituer un jeu de données volumineux, peuvent orienter des décisions qui réduisent les coûts inutiles.
• Réduire les coûts
  En aidant les équipes d'approvisionnement à sélectionner et gérer les fournisseurs, l'IA peut conduire à de meilleures relations et à des économies. Exemple : une entreprise mondiale d'impression utilise une application d'approvisionnement assistée par IA pour négocier des remises sur volume auprès de fournisseurs indirects approuvés en échange de paiements anticipés. L'analyse de données et la reconnaissance de motifs par l'IA offrent des vues plus approfondies sur les dépenses par catégorie et recommandent des actions concrètes pour réduire les coûts. Les responsables de l'approvisionnement peuvent utiliser l'IA pour obtenir rapidement des réponses à de nombreuses requêtes et ainsi réunir les informations nécessaires à des décisions éclairées, par exemple la part des dépenses à risque en raison d'événements météorologiques extrêmes dans certaines régions, ainsi que des recommandations de fournisseurs dans d'autres parties du monde.
• Moins de réactivité subie
  En fournissant plus vite des insights, l'IA peut aider les équipes d'approvisionnement à éviter les mauvaises surprises. Par le passé, l'approvisionnement était surtout réactif, en grande partie faute de visibilité sur les dépenses à travers des silos de données et à cause de processus manuels longs et propices aux erreurs. En renforçant la visibilité et en rendant les workflows plus intelligents et plus rapides, l'IA libère du temps pour des tâches stratégiques comme l'analyse des dépenses et la prévision financière.
• Améliorer la prise de décision
  La prise de décision en matière d'approvisionnement peut être guidée par l'IA et l'analytique appliquées à des données issues de nombreuses sources (comme les grands livres, les bons de commande et les transactions fournisseurs) plus rapidement que jamais. De plus, les systèmes d'IA peuvent s'adapter et apprendre, produisant des analyses toujours plus précises et des recommandations plus percutantes.

Types d'IA dans l'approvisionnement

L'IA se présente sous différentes formes, notamment les sous-ensembles que sont le machine learning, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur, ainsi que la robotic process automation, une technologie complémentaire. Vous trouverez plus de détails ci-dessous.

• Intelligence artificielle (IA)
  La technologie chapeau, intelligence artificielle, désigne des algorithmes présentant des comportements « intelligents » ou semblables à ceux des humains, comme la capacité à reconnaître des motifs et à formuler des recommandations. Les algorithmes ne sont rien d'autre que des règles pour résoudre des problèmes particuliers. Les applications d'IA dans l'approvisionnement exécutent des tâches prédéfinies et spécifiques, ce qui en fait une forme d'« IA étroite ».
  
  L'IA générative est le type d'IA le plus souvent utilisé dans l'approvisionnement. Elle permet de générer du contenu comme du texte, des images et des vidéos. Pour cela, elle traite de grandes quantités de données pour créer du contenu. Les fonctionnalités d'IA générative intégrées à certaines applications d'approvisionnement incluent une aide IA pour personnaliser les communications fournisseurs ou rédiger des rapports et des contrats.
• Machine learning (ML)
  Le machine learning est un sous-ensemble de l'IA utilisé pour détecter des motifs et faire des prédictions. Toute l'IA n'intègre pas du ML, mais une grande partie de l'IA utilise des techniques de ML. Dans le contexte de l'approvisionnement, un modèle de ML peut analyser les données d'achat passées et les tendances de marché pour prédire la demande future.
• Automatisation robotisée des processus (RPA)
  L'automatisation robotisée des processus utilise des bots pour automatiser des tâches répétitives comme remplir des formulaires, générer des rapports et traiter des transactions. La RPA n'est pas à proprement parler une forme d'IA, mais elle complète l'IA pour rendre les processus plus efficaces. Par exemple, un système d'approvisionnement automatisé peut utiliser la RPA pour créer des factures et intégrer des fournisseurs plus rapidement, sans les erreurs qui freinent souvent les processus manuels.
• Traitement du langage naturel (NLP)
  Reposant sur des algorithmes puissants, le traitement du langage naturel (autre branche de l'IA) permet aux ordinateurs de comprendre et de manipuler le langage humain. Le NLP peut comprendre et analyser le langage écrit ou parlé, permettant aux équipes d'approvisionnement d'extraire des insights utiles à partir de données textuelles. Dans l'approvisionnement, le NLP peut extraire des informations telles que les clauses et conditions clés des réponses aux appels d'offres, pour des insights plus approfondis qui éclairent la sélection.
• Vision par ordinateur
  La vision par ordinateur est un domaine de l'IA qui permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre des images, y compris des vidéos. Par exemple, elle peut examiner des images de produits, de logos ou de factures pour détecter des erreurs d'approvisionnement ou des situations nécessitant une attention particulière, comme des niveaux de stock bas. Les entreprises gagnent ainsi une visibilité concrète sur les stocks afin de réapprovisionner les articles clés ou d'éviter des achats inutiles.

Cas d'utilisation de l'IA dans l'approvisionnement

Parce que l'IA accélère et fiabilise les processus, elle s'applique à l'ensemble de la gestion de l'approvisionnement. L'automatisation est un fil conducteur, aidant les organisations à exécuter des tâches presque instantanément et avec moins d'erreurs humaines tout en fournissant des insights qui peuvent réduire les coûts et atténuer les risques.

• Analytique prédictive et optimisation des coûts
  Les algorithmes d'IA peuvent analyser de grands volumes de données d'approvisionnement (par exemple ventes passées, tendances de marché, facteurs météo ou économiques) pour aider à prévoir la demande et réduire les coûts. Le reporting en temps réel aide les professionnels de l'approvisionnement à garder une longueur d'avance sur la demande et à ajuster la sélection des fournisseurs, les quantités et les dépenses. Les analyses basées sur l'IA contribuent aussi à fixer les niveaux de stock et à éviter les ruptures, en trouvant le bon équilibre entre réduction des coûts et satisfaction des parties prenantes et des clients.
• Automatisation des tâches
  L'IA peut automatiser des tâches d'approvisionnement pour gagner en efficacité et en économies. Ces tâches incluent la recherche, l'analyse et la gestion des fournisseurs, ainsi que la génération d'appels d'offres (RFP). En accélérant ces tâches, l'IA peut raccourcir les cycles d'approvisionnement ; selon la taille de l'organisation, cela peut économiser des centaines ou des milliers d'heures par an et potentiellement des millions de dollars. Libérés des tâches manuelles, les collaborateurs peuvent consacrer plus de temps à des activités à plus forte valeur, comme affiner les critères de performance des fournisseurs ou revoir les stratégies d'approvisionnement.
• Automatisation des bons de commande
  La gestion traditionnelle des bons de commande est manuelle, lente et souvent truffée d'erreurs. L'IA peut automatiser le tri, la priorisation et le traitement des bons de commande pour accélérer les opérations et réduire les erreurs. Elle peut extraire et valider les données des bons de commande et, si tout est conforme, générer les commandes. Certains outils d'IA tiennent les clients informés à mesure que le processus de bon de commande progresse, afin de fixer des attentes de livraison. Un fournisseur de vérification d'identité utiliserait l'IA pour surveiller les bons de commande en attente et détecter les incohérences et autres problèmes.
• Assistants virtuels
  Les assistants virtuels basés sur l'IA générative peuvent comprendre et interpréter des requêtes générales liées à l'approvisionnement et fournir des informations sur une large gamme de sujets. Ces bots peuvent accroître la productivité en créant des rapports par catégorie et par marché, des synthèses à partager entre équipes et d'autres contenus, comme la description des tendances clés pour la direction.

Usages de l'IA générative dans l'approvisionnement

Grâce à sa capacité à générer du contenu, l'IA générative a de nombreux usages dans l'approvisionnement. Certains sont généraux, comme l'organisation des données ; d'autres sont très spécifiques, comme l'identification des risques et des améliorations en matière de durabilité.

• Organisation et synthèse des données
  L'IA générative peut organiser les données plus vite et de façon plus logique qu'un humain seul, souvent avec moins d'erreurs. Cela crée la base de synthèses plus percutantes qui mettent en évidence les points clés, les insights et des recommandations. Par exemple, un responsable de l'approvisionnement peut demander un résumé des prix et des dépenses dans des catégories cruciales et l'obtenir en quelques minutes plutôt qu'en quelques heures.
• Traitement et étiquetage des données
  L'IA générative peut améliorer le traitement des données en nettoyant rapidement les données brutes, en supprimant les valeurs aberrantes et les incohérences pour renforcer l'analyse. Un bon marquage ou étiquetage des données est essentiel pour aider les systèmes d'IA à apprendre, faire des prédictions et générer un contenu utile. Par exemple, des jeux de données bien étiquetés peuvent aider les grands modèles de langage à approfondir leur compréhension des comparaisons de prix fournisseurs.
• Identification des risques
  Selon un rapport d'étude Deloitte de 2023, 70 % des directeurs des achats constatent une hausse des risques liés à l'approvisionnement. L'IA générative peut faciliter l'identification des risques tout au long du processus d'approvisionnement. Elle peut être appliquée pour déceler les risques chez les fournisseurs en analysant leurs performances passées. Elle peut aussi répondre à des questions sur le risque de perturbations d'approvisionnement et leurs effets potentiels sur les ventes.
• Améliorations en matière de durabilité
  Alors que les entreprises s'efforcent d'atteindre leurs objectifs de durabilité, les équipes d'approvisionnement doivent collecter et analyser une grande quantité de données, un processus historiquement long et approximatif. L'IA générative peut être utilisée pour identifier des fournisseurs susceptibles de répondre aux exigences de durabilité, ce qui atténue le risque de non-conformité tout en rendant le sourcing plus efficace.

Défis de l'IA dans l'approvisionnement

Le déploiement de l'IA dans l'approvisionnement s'accompagne de défis culturels, technologiques, de sécurité et autres, détaillés ci-dessous.

• Adoption par l'organisation
  Si une organisation adopte lentement les nouvelles technologies, son équipe d'approvisionnement peut éprouver des difficultés à mettre en œuvre l'IA. Malheureusement, certains dirigeants considèrent encore l'IA comme une promesse futuriste plutôt qu'un investissement pertinent qui portera ses fruits à court terme.
• Qualité et accès aux données
  Les données d'approvisionnement sont souvent dispersées dans de nombreuses sources. Il en résulte des données incomplètes, incohérentes, inaccessibles et erronées, peu adaptées à des analyses d'IA rigoureuses. La situation se complique lorsque les équipes d'approvisionnement ne peuvent pas obtenir d'informations d'autres services de l'entreprise à cause d'applications ERP héritées incompatibles.
• Intégration avec les systèmes hérités
  Des problèmes surviennent souvent lorsque les entreprises tentent d'appliquer l'IA à des données enfermées dans des systèmes d'approvisionnement hérités. Ces systèmes entravent généralement la collecte de jeux de données riches et l'exploitation d'insights clés. Les équipes d'approvisionnement ont davantage à gagner des analyses d'IA lorsque leurs systèmes ERP intègrent les données de stock et de supply chain avec les données d'approvisionnement.
• Confidentialité et sécurité des données
  Les systèmes d'approvisionnement basés sur l'IA, en particulier ceux connectés aux systèmes des fournisseurs et d'autres tiers, peuvent créer des vulnérabilités de sécurité. La complexité de ces systèmes interconnectés peut obscurcir les flux de données, rendant plus difficile la vérification que les données sont gérées en conformité avec les lois applicables en matière de confidentialité.

Bonnes pratiques pour utiliser l'IA dans l'approvisionnement

Les bonnes pratiques suivantes peuvent aider les organisations à utiliser l'IA pour améliorer leurs processus d'approvisionnement.

1. Définir des objectifs clairs
   Avant d'appliquer l'IA aux processus d'approvisionnement, identifiez les irritants et priorités d'amélioration, ainsi que les obstacles organisationnels ou techniques. Que vous automatisiez les bons de commande ou cherchiez à affiner l'analyse des dépenses, des objectifs clairs, compris de tous et réalistes vous aideront.
2. Comprendre vos sources de données
   Pour réussir, les équipes d'approvisionnement doivent avoir confiance dans les volumes considérables de données utilisés par les systèmes d'IA. Respectez des protocoles stricts de gouvernance des données. Nettoyez, normalisez et validez les données provenant de vos sources afin de savoir ce que vous avez et comment l'utiliser.
3. Rester centré sur les besoins des utilisateurs
   De quelles fonctionnalités l'équipe a-t-elle besoin dans le système d'approvisionnement pour mieux faire son travail ? Évitez les fonctionnalités superflues qui ne font qu'ajouter de la complexité. Choisissez un système avec une interface utilisateur simple et intuitive.
4. Commencer par un périmètre restreint
   Plutôt que de viser trop large, lancez vos déploiements d'IA par de petits projets offrant des victoires rapides. Cela vous permettra de tester et de vous familiariser avec les fonctionnalités d'IA, d'évaluer leur efficacité et d'ajuster le tir avant un déploiement à plus grande échelle.
5. Donner les moyens à vos équipes
   Les professionnels de l'approvisionnement n'ont pas besoin d'être data scientists pour utiliser la plupart des outils d'IA, mais ils auront besoin de formation et de temps pour expérimenter afin de les utiliser efficacement. Si votre budget le permet, envisagez de recruter des collaborateurs ayant de l'expérience en IA appliquée à l'approvisionnement.
6. Instaurer la confiance et répondre aux préoccupations
   L'IA appliquée à l'approvisionnement est un sport d'équipe qui nécessite la collaboration entre les équipes approvisionnement, supply chain et finance. En partageant objectifs, feuilles de route, normes, bonnes pratiques et retours d'expérience, vous pouvez lever les inquiétudes, favoriser la collaboration et instaurer la confiance.
7. Évaluer et itérer
   Après avoir défini des indicateurs clés, contrôlez et évaluez la performance de vos outils d'IA. Certaines entreprises mesurent la performance en suivant la valeur générée par l'IA d'approvisionnement selon les catégories de dépenses. Quelle que soit votre méthode, veillez à recueillir les retours des utilisateurs pour identifier des pistes d'amélioration.

Renforcez votre équipe approvisionnement avec Oracle

Les fonctionnalités d'IA traditionnelle et générative intégrées à Oracle Fusion Cloud Procurement, composant de la suite d'applications Oracle Fusion Cloud Enterprise Resource Planning, peuvent aider les professionnels de l'approvisionnement à prévoir les délais d'expédition, à classifier les différents types de dépenses, à appliquer des remises de manière dynamique, à identifier et ajouter rapidement des fournisseurs qualifiés, et bien plus encore.

FAQ sur l'IA dans l'approvisionnement

Comment l'IA peut-elle être utilisée dans l'approvisionnement ?
Les équipes d'approvisionnement utilisent l'IA pour aider à prévoir et réduire les coûts, automatiser des tâches clés, générer du contenu, sélectionner des fournisseurs et gérer les relations fournisseurs.

L'approvisionnement peut-il être remplacé par l'IA ?
L'IA augmente les compétences, l'expérience et le jugement des professionnels de l'approvisionnement. Elle ne remplace pas ces experts. En réalité, l'IA devrait créer de nouveaux emplois pour les spécialistes de l'approvisionnement maîtrisant ces technologies.

Quelles entreprises utilisent l'IA pour l'approvisionnement ?
Des outils d'IA pour l'approvisionnement sont déployés par des entreprises de toutes tailles, notamment parmi les plus grands distributeurs mondiaux, des acteurs de l'agroalimentaire et des entreprises de biens de grande consommation.