En ce moment En ce moment

[Tribune] IA ... pour Intelligence Achats (augmentée!)

Publié par le | Mis à jour le
[Tribune] IA ... pour Intelligence Achats (augmentée!)
© Sergey Tarasov - stock.adobe.com

Avec l'IA, un nouveau cap est en train d'être franchi, qui vise à assister les acheteurs dans leurs tâches d'analyse de données et opérationnelles : activités de recherche, d'extraction, de classification et d'analyse d'informations, automatisation de séquences entières d'activités ...

  • Imprimer

Portée par l'explosion des données disponibles et la baisse du coût de la puissance de calcul, l'intelligence artificielle s'intègre à grande vitesse dans de nombreux applicatifs. Après avoir submergé les applications grands publics, elles s'apprêtent à déferler dans les solutions digitales des domaines professionnels, notamment aux achats, fonction hautement dépendante de la data.

Jusqu'ici, les systèmes d'aide à la décision aux achats s'étaient surtout projetés vers l'analyse prédictive et prescriptive, pour déterminer des événements probables sous certaines hypothèses et ainsi identifier les orientations les plus pertinentes. Avec l'intelligence artificielle (IA), un nouveau cap est en train d'être franchi, qui vise à assister les acheteurs dans leurs tâches d'analyse de données et opérationnelles : activités de recherche, d'extraction, de classification et d'analyse d'informations (fournisseurs, dépenses, contrats, factures), automatisation de séquences entières d'activités en couplant les algorithmes à des solutions de Robotic Process Automation (RPA), etc.

Si les techniques sous-jacentes à l'intelligence artificielle existent depuis une quarantaine d'années, les progrès des algorithmes, notamment dans le domaine de l'apprentissage profond (Deep learning), conjugués à l'augmentation de la puissance machine et à l'accroissement exponentiel des données disponibles, ouvrent en effet de nouvelles perspectives. S'inspirant des géants du Web, notamment les Gafa (Google, Amazon, Facebook, Apple), qui ont utilisé l'IA avec succès pour améliorer le niveau de service de leurs solutions et surtout in fine leur ciblage commercial, de nombreux professionnels "technophiles", assistés de leur MOA et DSI, ont compris rapidement que leur domaine d'activité pouvait également en tirer parti.

C'est notamment le cas de la fonction achats dont l'ensemble des activités est irrigué par les données. En effet, si l'IA est capable d'analyser et d'anticiper le comportement d'un internaute et d'en déduire ses intérêts, elle peut également extraire des informations pertinentes parmi une masse volumineuse de données, par exemple, en "crawlant" le Web à la recherche d'informations fournisseurs couplées à certains mots clés, identifier les pistes d'optimisation prioritaires en analysant les dépenses, aider à classifier des informations hétérogènes et volumineuses, extraire et structurer des informations dans des documents ou bases non structurés (PDF contrats, images de factures), etc.

Des pilotes et expérimentations en entreprise

Le groupe Saint-Gobain s'est ainsi intéressé au sujet dès 2015, avec comme objectif de passer Internet au crible pour y détecter les fournisseurs ne respectant pas les engagements de la charte des achats sur les questions éthiques, sociales et environnementales. Après un projet test réalisé sur un périmètre limité, celui des palettes de bois et ses 710 fournisseurs, un pilote industriel a été lancé avec un "acheteur augmenté" dans le domaine des matériaux innovants. Basé sur des briques open source et mettant en oeuvre des algorithmes de "Machine learning" (apprentissage automatique), le système scanne aujourd'hui des millions de sources en continu et remonte plusieurs centaines de documents par jour.

Autre exemple : celui de Total, dont le directeur des achats groupe, Christophe Sassolas, évoquait le sujet l'an dernier lors d'une conférence du Conseil national des achats (CNA) consacrée à la performance de la fonction à travers ses outils. Il s'agissait pour lui de tester le Machine learning pour mieux traiter la donnée, par exemple pour détecter les écarts entre les prix contractuels et les tarifs effectivement appliqués lors des commandes et des facturations.

Plusieurs éditeurs de solutions digitales achats (BravoSolution, aujourd'hui Jaggaer, SynerTrade, etc.) ont également annoncé des pilotes avec des clients dans le domaine de l'analyse des coûts et des prix, ainsi que l'émission d'alertes suivant les évolutions des marchés : modifications de produits, changements de prix, etc. Ou encore des expérimentations d'utilisation de l'intelligence artificielle pour optimiser les coûts d'achats en comparant l'historique des commandes et les prix constatés sur Internet (Determine), voire mener des analyses de risques dans le cadre de la gestion des contrats et du sourcing.

La plupart des éditeurs achats s'avancent sur ce terrain

En fait, s'ils ne font pas forcément état de projets sur le terrain, et hormis quelques sceptiques ou retardataires, de plus en plus marginaux, la plupart des éditeurs spécialisés achats et procure-to-pay s'avancent aujourd'hui sur ce terrain. A commencer par le leader, SAP Ariba. Au-delà des possibilités offertes par sa technologie décisionnelle Hana, le groupe a en effet conclu une alliance stratégique avec IBM visant à proposer des solutions e-achats "cognitives" couvrant l'ensemble de la chaîne source-to-settle. En exploitant les technologies SAP Leonardo et IBM Watson spécialisées dans l'IA et l'Internet des objets (IoT), ces solutions, basées sur la plateforme Ariba, promettent d'apporter une aide à la décision avancée aux équipes achats dans les domaines de la gestion des fournisseurs, des contrats et des appels d'offres.

Jusqu'à son rachat par Jaggaer, l'engouement était aussi palpable chez Pool4Tool, qui menait une veille active sur le sujet. Ou encore du côté de Zycus, historiquement positionné sur le décisionnel achats (classification, analyse des dépenses, détection d'opportunités, etc.), et d'Ivalua qui, suite à sa dernière levée de fonds, envisageait des innovations, entre autres dans le domaine de l'intelligence artificielle. Sans oublier les opérateurs de dématérialisation et de gestion des flux financiers (Basware, etc.) qui intègrent des technologies de Machine learning pour par exemple détecter les factures falsifiées ou erronées, et d'intelligence artificielle pour une meilleure reconnaissance des documents, une détection prédictive de la fraude, etc.

L'arrivée des premiers "agents conversationnels" achats

En attendant le lancement à grande échelle de fonctionnalités métiers "augmentées", c'est sur un créneau bien particulier que se concentrent aujourd'hui les travaux et les nouveautés opérationnelles des éditeurs en matière d'IA : les chatbots. Il faut dire que l'intérêt des entreprises pour ces "robots conversationnels", qui répondent à des questions préalablement identifiées à travers des mécanismes de traitement du langage naturel, en fonction de l'analyse des demandes basiques les plus fréquentes, s'est renforcé l'an dernier principalement en raison de leur intégration aux applications sur smartphone. Sans doute, aussi, parce que les Gafa se sont rapidement positionnés sur ce terrain, avec leur propre solution : Now pour Google, Echo et Alexa pour Amazon, M pour Facebook, Siri pour Apple. Sans oublier Microsoft avec Cortana. La dynamique dans ce domaine est telle que le cabinet d'études Gartner prédit que d'ici 2019, 40 % des entreprises utiliseront activement les chatbots pour faciliter les processus métier en proposant des interactions en langage naturel.

Encore au stade du développement ou du co-développement dans la plupart des cas, plusieurs éditeurs (SynerTrade, Tradshift) mentionnent cependant déjà la mise en place de ces agents conversationnels : en premier lieu pour offrir une assistance dans l'utilisation de la solution, mais aussi pour apporter des réponses aux questions que peuvent se poser les acheteurs dans leurs missions au quotidien, exprimée en langage naturel, et ainsi les aider à retrouver une commande passée, à savoir si un budget a été consommé, à connaître le statut d'une facture, etc. Ces chatbots achats reposent encore souvent sur des échanges par écrit. Mais la transition vers le vocal va inéluctablement s'imposer, et les éditeurs qui s'y préparent dès aujourd'hui ont une longueur d'avance. Dans le cadre de cette évolution, les formulaires de saisie pourront être remplacés par une interface capable de reconnaître la parole, et l'assistant virtuel pourra prendre la main sur le système de workflow pour déposer une demande, valider une opération, etc.

La RPA, étape préalable au déploiement de l'IA

Les domaines d'application de l'IA aux achats ne s'arrêtent pas là. Ainsi, la RPA, étape préalable au déploiement de l'intelligence artificielle consacrée à l'automatisation des processus, permet d'automatiser rapidement et efficacement des tâches récurrentes. Elle apporte une réponse à l'automatisation de processus portés par plusieurs applicatifs hétérogènes (ERP, solution digitale achats, navigateur Internet, système de GED, etc.) et permet à l'acheteur de se concentrer sur les dossiers complexes ou sur les exceptions, et de passer davantage de temps dans la collaboration avec ses clients internes et les fournisseurs, ainsi que le pilotage de projets d'optimisation achats.

Une chose est sûre : le mouvement est enclenché et le champ des possibles aux achats paraît très large. Le partage des tâches, pour faire exécuter par des machines des opérations jusqu'ici réalisées par des humains, constitue l'un des points cruciaux de la démarche. Il ne s'agit pas de remplacer l'homme par la machine, mais au contraire d'amplifier le niveau de service apporté par les ordinateurs aux acheteurs, afin que ceux-ci puissent se consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée : créativité, innovation, leadership, meilleure compréhension des besoins des clients internes, anticipation, communication, développement de relations partenariales avec les fournisseurs.

De même, il ne faut pas considérer les dispositifs d'IA comme des systèmes informatiques totalement sous contrôle et déterministes, mais plutôt comme des entités ayant un comportement assimilable à celui des humains : erreurs, apprentissage progressif, perfectibilité, etc. C'est dans le respect de ces prérequis que les avancées de l'IA devraient profondément transformer les métiers de la fonction dans les mois et les années à venir.


Par

Bertrand Gabriel, directeur de Acxias - Digital Source to Pay Experts - et

Thierry Parisot, analyste marchés & solutions - Acxias.

Acxias est un cabinet de conseil spécialiste de la transformation et de l'optimisation digitale des achats, des approvisionnements et de la comptabilité fournisseurs. Acxias est l'auteur de l'ouvrage de référence "La Digitalisation des Achats - Enjeux, bonnes pratiques et référentiel des solutions", publié fin 2016. Plus d'informations : cliquer ici

Bertrand Gabriel, Acxias, et Thierry Parisot, analyste marchés et solutions

La rédaction vous recommande

Sur le même sujet