Comment profiter de l’IA/RPA pour augmenter l’efficience de votre Direction Achat ?
Les Directions Achats font face à des défis croissants, nécessitant une adaptation rapide. L’intelligence artificielle (IA) et la robotisation des processus automatisés (RPA) sont des leviers clés d’innovation pour améliorer l’efficacité opérationnelle, la précision des analyses et la prise de décision stratégique.
Automatisation des Tâches Répétitives
L’IA et la RPA permettent d’automatiser des tâches répétitives, telles que la gestion des commandes ou la vérification des factures. Ces technologies réduisent les erreurs humaines et libèrent du temps pour des missions à plus forte valeur ajoutée.
- Exemple concret : Un leader de l’industrie manufacturière a réduit de 60 % le temps de vérification des factures grâce à des robots logiciels, tout en améliorant la précision des données.
- Statistique : 70 % des tâches achats pourraient être automatisées grâce à l’IA et à la robotique.
Amélioration des Prévisions et de la Planification
L’IA offre des capacités d’analyse prédictive avancées, permettant des prévisions plus précises et l’identification des tendances émergentes. Les algorithmes de machine learning analysent de vastes ensembles de données pour fournir des insights précieux.
- Exemple concret : Un acteur majeur de la distribution a réduit les écarts entre prévisions et résultats réels de 25 % grâce à des modèles de machine learning.
- Statistique : 80 % des entreprises ayant adopté l’IA pour la planification des achats ont amélioré la précision de leurs prévisions.
Besoin d’améliorer la performance de votre Direction Achat ?
Nous vous accompagnons.
Gestion des Risques et Optimisation des Fournisseurs
L’IA renforce la gestion des risques en analysant en temps réel les transactions et les performances des fournisseurs. Les algorithmes d’apprentissage automatique détectent des comportements à risque et alertent les équipes achats.
- Exemple concret : Un client du secteur automobile a réduit de 35 % les interruptions de sa chaîne d’approvisionnement en un an grâce à un système d’IA.
- Statistique : 75 % des Directions Achats utilisant l’IA pour la gestion des risques ont réduit les interruptions de 30 %.
Optimisation des Coûts
L’IA aide à optimiser les coûts en analysant les dépenses passées et en recommandant des stratégies d’achat. Elle peut aussi automatiser les négociations avec les fournisseurs pour obtenir de meilleures conditions.
- Exemple concret : Une entreprise de services a réalisé une réduction de 20 % de ses coûts d’achat grâce à l’IA.
- Statistique : Les entreprises utilisant l’IA pour l’optimisation des coûts voient une réduction moyenne de 15 à 20 % de leurs dépenses.
Conclusion
L’IA et la RPA transforment les Directions Achats en automatisant les tâches, améliorant les prévisions, renforçant la gestion des risques et optimisant les coûts. Ces technologies permettent aux équipes achats de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée et de soutenir la compétitivité de l’entreprise. Althéa se positionne comme un partenaire clé pour accompagner l’intégration de l’IA/RPA, aidant les entreprises à naviguer dans un environnement d’achats en constante évolution.
Références
Pour un des leaders français de la fabrication et la commercialisation d’outillage pour les entreprises
(5.500 salariés, 3,8 Md€ de CA)
Outil de contrôle de paie par l’IA
Missions Réalisées :
- Diagnostic et Structuration de l’Organisation Achats :
- Analyse approfondie des processus achats existants pour identifier les opportunités d’amélioration et d’automatisation.
- Évaluation des systèmes d’information actuels et recommandations pour une intégration efficace de l’IA / RPA.
- Cadrage du Besoin et Accompagnement au Déploiement de l’IA :
- Définition des besoins spécifiques en matière d’intelligence artificielle pour la direction achats.
- Sélection des technologies d’IA adaptées et planification du déploiement.
- Intervention :
- Automatisation des Processus Achats :
- Mise en place de robots logiciels pour automatiser la gestion des commandes, la vérification des factures et l’évaluation des fournisseurs.
- Réduction des erreurs humaines et amélioration de l’efficacité opérationnelle.
- Amélioration des Prévisions et de la Planification :
- Utilisation de modèles de machine learning pour améliorer la précision des prévisions de demande et des approvisionnements.
- Analyse prédictive pour identifier les tendances émergentes et prendre des décisions stratégiques éclairées.
- Gestion des Risques et Optimisation des Fournisseurs :
- Implémentation de systèmes d’IA pour surveiller les performances des fournisseurs et détecter les risques de défaillance.
- Renforcement des contrôles internes et réduction des interruptions de la chaîne d’approvisionnement.
- Automatisation des Processus Achats :
- Assistance à Maîtrise d’Ouvrage et Conduite du Changement :
- Accompagnement de la direction achats dans la mise en œuvre du nouveau système d’IA.
- Formation et sensibilisation des équipes achats aux nouvelles technologies et processus automatisés.
- Suivi et ajustement des processus pour assurer une adoption réussie et durable.
Résultats :
- Efficacité Opérationnelle : Réduction de 50 % du temps consacré aux tâches administratives grâce à l’automatisation.
- Précision des Prévisions : Amélioration de 30 % de la précision des prévisions d’achats, permettant une meilleure gestion des approvisionnements.
- Réduction des Risques : Diminution de 40 % des interruptions de la chaîne d’approvisionnement grâce à la détection proactive des risques.
Conclusion : Grâce à l’accompagnement d’Althéa, ce leader de l’industrie électronique BtoB a pu transformer sa direction achats en intégrant des technologies d’intelligence artificielle. Cette transformation a permis non seulement de gagner en efficacité opérationnelle, mais aussi d’améliorer la précision des prévisions et de renforcer la gestion des risques. Althéa continue de soutenir cette entreprise dans ses initiatives d’innovation et de digitalisation pour maintenir sa compétitivité et sa croissance.
Contacts
Vos questions fréquentes sur l’IA data
Comment structurer et préparer les données achats pour maximiser l'efficacité de l'IA ?
La préparation technique des données constitue le fondement de toute initiative IA réussie dans les achats. Cette phase commence par un audit complet des sources d’information disponibles : historiques des contrats, données fournisseurs, catalogues, factures et indicateurs de performance.
L’étape suivante consiste à standardiser ces données via une codification uniforme et une harmonisation des formats. Cette standardisation doit intégrer les spécificités métier tout en permettant le traitement automatique par les systèmes d’IA, notamment pour l’analyse du langage naturel et l’exploitation des grands modèles de langage.La centralisation des données sur une plateforme unique constitue l’étape suivante, accompagnée d’une gouvernance stricte définissant les règles d’accès, de mise à jour et de confidentialité. Cette base doit être enrichie en continu avec des données externes pertinentes telles que les tendances du marché, les évaluations fournisseurs et les indices de prix. La qualité des données doit être contrôlée régulièrement pour détecter et corriger les incohérences, garantissant ainsi la fiabilité des analyses et des prédictions générées par l’IA.
Quels indicateurs de performance (KPIs) mettre en place pour mesurer le ROI de vos projets IA Data ?
L’évaluation du retour sur investissement des projets IA nécessite une combinaison d’indicateurs opérationnels et stratégiques. Au niveau opérationnel, les KPIs essentiels incluent :
- Le taux d’automatisation des processus achats
- La précision des prévisions générées par l’IA
- Le délai moyen de traitement des demandes
- Le taux de conformité des données
- La réduction des erreurs de saisie
- Le nombre d’alertes risques détectées automatiquement
Au niveau stratégique, les indicateurs clés sont :
- Le gain de temps redéployé vers des tâches stratégiques
- La qualité des recommandations fournisseurs
- L’amélioration des prises de décision
- Le taux d’adoption des nouveaux outils
- La satisfaction des utilisateurs
- L’impact sur les négociations commerciales
La qualité du sourcing fournisseurs.
Les indicateurs de développement durable et de réduction des risques long terme complètent ce tableau de bord. Vous l’aurez compris, en matière de ROI, il est crucial d’intégrer ces différentes dimensions pour obtenir une compréhension approfondie de la valeur apportée par ces solutions innovantes.
Comment intégrer l'IA Data dans votre stratégie de transformation digitale achats ?
L’intégration de l’IA dans la transformation digitale des achats nécessite une approche progressive et structurée. La première étape consiste à cartographier les processus prioritaires où l’IA aura le plus fort impact, en identifiant les tâches répétitives automatisables et les domaines nécessitant une analyse approfondie. Cette phase initiale doit s’accompagner d’un plan de formation complet des acheteurs aux nouveaux outils, incluant l’utilisation de l’intelligence artificielle générative et des assistants intelligents. Le changement de pratiques doit être accompagné pour permettre aux professionnels de se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée, comme la négociation stratégique et le développement des relations fournisseurs.
La réussite de cette transformation repose sur trois piliers :
- L’adaptation du système informatique existant pour accueillir les nouvelles solutions d’IA.
- La mise en place d’une gouvernance claire pour l’utilisation des outils.
L’établissement d’objectifs mesurables.
Les responsables achats doivent veiller à maintenir un équilibre entre intelligence humaine et puissance de l’IA, en privilégiant une approche qui renforce la capacité d’analyse des acheteurs plutôt que de la remplacer. Cette transformation doit s’accompagner d’un cadre d’évaluation régulier, permettant d’ajuster la stratégie selon les retours d’expérience et l’évolution des besoins. Le succès réside dans la capacité à traiter efficacement des volumes complexes de données tout en maintenant la qualité des décisions achats.
