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L'IA: outil puissant, trop cher et peu probant ?

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L'IA: outil puissant, trop cher et peu probant ?

L'intelligence artificielle (IA) qui pêche, de prime abord, par son coût et son manque de retour probant ne séduit pas encore les achats. Pourtant, cette technologie peut être un formidable outil d'aide à la décision. A condition de comprendre comment elle fonctionne et d'avoir des données de qualité.

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L'idylle entre les achats et l'intelligence artificielle (IA) n'est pas au beau fixe : selon une étude menée par Axys Consultants et Ivalua (fin 2020, début 2021), seuls 15% des directeurs achats disent avoir déjà mis en place des outils utilisant cette technologie. Pourtant, beaucoup pensent que l'IA pourrait leur être utile : pour améliorer la qualité de la data et optimiser les processus achats (84% des sondés), gagner du temps sur les activités opérationnelles (82%) ou encore prévenir les risques et améliorer la connaissance fournisseurs (77%).

Alors où le bât blesse-t-il ? L'étude pointe le manque de compétences dans cette discipline au sein de l'entreprise (62%), le manque de retour d'expérience probant (56%) et la résistance au changement des salariés (51%). La crise sanitaire a également représenté un frein au développement de cette technologie : 53% des directeurs achats interrogés jugent que certains investissements dans des outils ou solutions ont été repoussés. "Avant la crise de la COVID, c'était un sujet qui passionnait les directions achats, mais la COVID a un peu rebattu les cartes, notamment parce que d'autres problématiques sont apparues comme la sécurisation des approvisionnements. On parle donc moins d'IA et surtout on descend en gamme : ce sont davantage des projets d'automatisation qui sont mis en place que du machine learning", constate Benjamin Verdier, directeur chez Axys Consultants. Quel avenir à court et moyen terme pour l'intelligence artificielle au sein des directions achats ?

Apporter de la véracité à la donnée

"L'intelligence artificielle est un mot capsule qui comprend plusieurs niveaux. Le premier niveau est l'automatisation afin de gagner en efficience, le deuxième niveau est le traitement de la donnée pour la rendre plus fiable, enfin, le machine learning et le deep learning, constituent la dernière étape permettant l'aide à la décision", déclare Vincent Salvoni, senior manager chez Visiativ. Autrement dit, cette technologie offre tout un éventail d'applications possibles. Au sein des directions achats, les projets débutent souvent par l'automatisation du process ptop et notamment des factures et des bons de commande, de plus en plus souvent dématérialisés. Entre autres exemples d'automatisation, le module de gestion des factures du SaaS Ivalua permet d'automatiser le traitement de 50% des factures sans aucune intervention humaine grâce à l'extraction d'informations pertinentes qui sont mises en relation avec la demande d'achat et qui permettent de générer automatiquement le paiement.

Mais l'apport de l'IA aux directions achats ne saurait se limiter au traitement automatique des factures dématérialisées. Autre usage qui est largement fait par les directions achats : un meilleur accès à l'information. "L'IA permet d'identifier dans un grand nombre d'informations celles qui sont les plus pertinentes", décrit Arnaud Salomon, associé chez CKS Consulting. Ainsi, l'IA permet de trier le bon grain de l'ivraie en matière de sourcing ou facilite la lecture de contrats en créant des segmentations et des tables des matières. Pour filer notre premier exemple, la jeune pousse Ivalua illustre en termes de cas d'usages que la partie contrat est un des domaines où l'IA est la plus utilisée : au-delà du travail de segmentation pour présenter les contrats de manière structurée, des termes clés sont remontés comme la date de début du contrat, les termes de renouvellement, le lieu de juridiction, les montants, etc. "Le natural language processing permet de pointer s'il existe une provision, des pénalités pour allongement des délais de provision, ce qui se passe en matière de propriété intellectuelle en cas de dissolution du contrat, etc.", rapporte Pascal Bensoussan, chef de produit chez Ivalua. De quoi mieux identifier les risques contractuels.

L'éditeur Silex se consacre quant à lui au sourcing : sa solution traite un très grand nombre de données pour pré-qualifier les fournisseurs à adresser. "Notre outil se situe en amont d'un appel d'offre et permet d'explorer, de mieux connaître le marché fournisseurs", indique Quentin Fournela, son directeur général. "On va pouvoir remonter la petite PME hyper spécialisée, les petites ESAT hyper pointues sur un secteur", précise Stéphanie Gautier, directrice produit.

L'IA permet donc un meilleur accès aux données, en les triant, en faisant ressortir la substantifique moëlle. Vincent Salvoni résume cela: "L'IA apporte de la véracité à la donnée. L'intelligence artificielle permet par exemple de rapprocher des articles identiques, à priori différents par leur noms, références ou langues, dans différentes bases de données, pour identifier facilement les écarts de prix et les potentiels de gains associés." Ce qui permet de mieux comprendre les dépenses, pour rapidement identifier les potentiels d'économies. L'éditeur effectue ce travail de rapprochement entre les fournisseurs. Sa solution permet de rationnaliser la base de données fournisseurs en rassemblant ceux qui peuvent l'être.

Des recommandations, pas des décisions

Ce meilleur accès à l'information peut aussi se faire via des chatbots auxquels les utilisateurs posent des questions en langage naturel et qui apportent des réponses en allant piocher dans différentes bases de données. "Un bot peut analyser des réponses à appels d'offre et faire des recommandations aux acheteurs sur le fournisseur à sélectionner", rapporte Benjamin Verdier. Ces recommandations aident l'acheteur à prendre des décisions. "Les acheteurs vont changer leur façon de travailler et construire des stratégies d'achat grâce à des algorithmes qui leur donneront des recommandations étayées par des calculs statistiques et probabilistes", pense Arnaud Salomon.

Mais l'IA ne sélectionne pas encore seule les fournisseurs avec lesquels travailler. Comme le souligne Benjamin Verdier, on en est encore à un stade où l'humain doit intervenir dans le schéma de décision. "Les acheteurs vont recueillir une préconisation de l'IA mais ne vont pas la laisser décider toute seule, résume-t-il. L'IA ne prend pas de décision mais émet des recommandations. L'acheteur garde la main", approuve Quentin Fournela. Arnaud Salomon pointe lui aussi que l'intervention humaine est nécessaire: "Il y a besoin de dire à l'algorithme quelles sont les règles de traitement de l'information, quelles sources utiliser, quelles sont les informations pertinentes, celles à mettre de côté, etc."

L'intervention humaine permet aussi d'entraîner l'IA pour qu'elle devienne de plus en plus pertinente. "Il ne faut pas penser que l'intelligence artificielle est un outil magique qui permet, en cliquant sur un bouton, d'avoir accès à un cerveau humain de manière accélérée, met en garde Vincent Salvoni. Il existe plusieurs risques et notamment une pertinence des résultats des algorithmes en-deçà des attentes initiales". Ce dernier invite à tester l'algorithme, à le faire tourner un maximum pour qu'il apprenne au mieux et soit le plus fiable possible. "L'homme est dans un premier temps essentiel", souligne-t-il.

Gestion des risques fournisseurs

Avec un peu d'imagination, l'IA peut être utilisée pour de nombreux autres sujets. Benjamin Verdier donne l'exemple d'un client qui s'est servi de cette technologie pour savoir si on lui devait ou non une RFA : "Cela représentait des centaines de milliers d'euros. Et l'IA permettait non seulement d'identifier qu'une RFA était due mais également d'automatiser la demande". Le champ des possibles est donc immense. Ce que ne nie pas Isabelle Carradine, associée spécialiste de la transformation de la fonction achats chez PwC France et Maghreb, qui juge que l'IA peut aider à l'animation de sa communauté de fournisseurs. "L'IA apporte des informations sur les mécanismes des fournisseurs, ce qui permet de savoir comment leur pousser du contenu non commercial, comme par exemple sur des programmes de décarbonation", décrit-elle.

S'il est un thème qui devient de plus en plus stratégique au sein des directions achats et qui peut être adressé par l'intelligence artificielle, c'est bien celui des problématiques RSE. En matière de mesure carbone, notamment, l'IA permet de réaliser rapidement une évaluation carbone de l'activité des fournisseurs en fonction des produits et services achetés. En matière d'évaluation RSE, nous ne pouvons pas omettre la plateforme EcoVadis, qui réalise justement ses évaluations en s'aidant de l'intelligence artificielle. Par exemple, cette dernière collecte de l'information sur des sites internet afin d'affiner le niveau de risque des fournisseurs. "Surtout, l'IA nous aide dans notre travail d'évaluation en qualifiant la nature des documents reçus et en identifiant où se trouve l'information dans chaque document : les analystes n'ont pas à lire toute la documentation reçue", décrit Sylvain Guyoton, vice-président principal de la recherche chez EcoVadis, qui rappelle que 40 000 évaluations vont être effectuées cette année. L'intelligence artificielle est donc là une aide précieuse pour aller chercher l'ensemble de l'information disponible et traiter un grand nombre de données.

L'IA offre donc la possibilité de mieux identifier les risques fournisseurs, et pas seulement en matière de RSE. Dans ce cadre, Sébastien Degueldre, directeur chez PwC France et Maghreb, met en avant l'apport de l'IA en termes d'alertes. "Actuellement, dans un contexte de perturbations au niveau des prix et des volumes, les acteurs de la supply chain reçoivent des alertes plusieurs fois par jour. L'IA permet d'automatiser l'analyse de ces alertes et de ne conserver que les plus pertinentes", explique-t-il. Des alertes qui permettent d'évaluer les risques et même, toujours avec l'aide de l'IA, d'établir des scénarios. "Que se passerait-il en cas de réduction des volumes, d'augmentation des délais, de changement de fournisseur, etc...", énumère Sébastien Degueldre. De quoi prendre des décisions plus rapidement.

Toujours dans cette problématique de gestion des risques, Sébastien Degueldre relève une tendance de créer des jumeaux numériques afin de mieux connaître sa supply chain dans son ensemble et pas seulement les fournisseurs de rang 1. Isabelle Carradine imagine quant à elle la possibilité de mieux prévoir, grâce à l'IA, quels secteurs et quelles structures vont être les cibles de cyberattaques.

Un prêche dans le désert ?

Si les possibilités offertes par l'intelligence artificielle aux achats sont vastes, Bertrand Gabriel, président d'Acxias, remarque cependant que les directions achats se cantonnent à de petites applications qui ne se généralisent pas à l'ensemble du processus achats. Comment l'expliquer ? Benjamin Verdier constate que les directions achats pensent qu'il manque d'exemples concrets de projets autour de l'IA. "Tout le monde attend que quelqu'un se jette à l'eau", remarque-t-il. Son conseil : passer par des outils qui intègrent l'IA pour faire un premier pas dans l'utilisation de cette technologie. "Une autre limite réside dans le fait que l'IA dans le monde des achats en est aujourd'hui encore à ses débuts : les directions achats doivent donc débourser un gros chèque pour mettre en place quelque chose qui ne va peut-être pas répondre à leurs attentes ou qui apportera une réponse peu ou pas explicable et qui ne peut donc pas être facilement discutée", ajoute-t-il. Il pense en effet que la difficulté à expliquer comment l'IA aboutit à tel ou tel résultat est un frein à son développement.

Face à cet effet "black box", la solution est d'acculturer les utilisateurs à l'IA. "L'objectif n'est pas de demander aux acheteurs de savoir coder mais a minima comprendre les concepts pour pouvoir bien les utiliser", estime Gwendal Bihan, CEO et co-fondateur d'Axionable. Ce qui permettrait selon lui de lever le frein de résistance au changement des salariés : "Quand on comprend ce qu'est l'IA, on comprend que c'est un outil d'aide à la décision et que ça doit le rester". La question des compétences en interne n'est donc pas tant celle de l'embauche de data scientists que celle de la formation des utilisateurs aux principes de l'intelligence artificielle. "Il y a dix ans, on recrutait des data scientists : cela a permis de démarrer des projets d'IA mais les directions achats ne se sont pas pour autant approprié les usages. A force de générer des tableaux de bord dans tous les sens, les équipes ne savent plus de quoi elles parlent, car elles ne connaissent pas l'algorithme qui est derrière. Nous recommandons donc aux métiers eux-mêmes de s'approprier la connaissance, de comprendre comment la donnée est analysée afin d'ensuite déployer des cas d'usage.", avance Isabelle Carradine.

Une connaissance qui permet d'éduquer les utilisateurs à la nécessité d'avoir de bonnes données exploitables, un pré-requis indispensable à tout projet d'IA. "La donnée, c'est le socle, le substrat de l'IA", souligne Benjamin Verdier. Il note que la qualité des données est d'ailleurs souvent perfectible au sein des directions achats et incite donc grandement à travailler sur ce point. "Ce n'est pas tant la quantité de données qui pose problème que leur qualité et leur accessibilité", insiste-t-il.

Au-delà de la qualité des données, Vincent Salvoni pense qu'il faut avoir bien verrouillé les processus achats. Cela est notamment nécessaire pour entraîner l'IA aux prises de décisions humaines. Données de qualité, utilisateurs formés et process clairs : voici le triptyque nécessaire à la réussite d'un projet incluant de l'intelligence artificielle. Pour permettre aux directions achats d'être plus performantes via un meilleur accès à l'information, une aide à la prise de décision et une gestion des risques optimale.

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