LVMH, les achats en ordre de bataille face à la data

Dans les bureaux du siège parisien de LVMH, les Rencontres de l'ADRA (Association des directeurs et responsables achats) ont repris leurs droits. Hôte régulier de l'événement, Christian Galichon, directeur achat et sourcing responsable, revient sur l'événement qui consiste à rencontrer de façon qualifiée et cooptée cinq cabinets de conseils ou solutions achats: "C'est un marché de la confiance. Loin des grandes enseignes de conseil connues de tous, la sélection valorise des cabinets de niche, souvent méconnus, mais porteurs de solutions innovantes." Affiner le sourcing en un temps réduit est un luxe. "C'est une forme de curation collaborative : chacun vient avec une trouvaille, testée ou approuvée, qu'il propose à la communauté ", détaille le directeur achat. Un gain de temps pour tous, dans un univers où l'agilité prime sur l'effet catalogue.

L'intelligence artificielle aux coeur du conseil et des solutions achat

Cette édition marque une inflexion nette. " Il y a un an, l'IA restait un buzzword. Aujourd'hui, elle transforme nos pratiques ", constate Christian Galichon. L'un des cabinets invités à l'occasion en a fait sa spécialité. Pour le directeur achat, plus de doute : l'intelligence artificielle n'est plus une vague à venir, mais un socle indispensable pour piloter la donnée, automatiser certaines missions, et révéler des leviers d'optimisation inédits.

Le défi de la donnée : entre silos et stratégie

Pour ce faire, LVMH s'attaque à un chantier aussi technique que stratégique : la gestion de la donnée d'achat à l'échelle du groupe. " Nos datas sont dans nos maisons, comme nous les appelons. Le vrai enjeu, c'est de les faire parler entre elles", pointe Christian Galichon. L'interopérabilité devient ainsi la clé d'une vision consolidée, capable d'alimenter une stratégie d'achat transverse et cohérente.

Ce projet, sponsorisé par la direction du groupe, cristallise certains défis propres aux grands groupes multisites : capitaliser sur la donnée tout en prenant en compte les spécificités locales. "Il s'agit désormais de rendre la donnée lisible et exploitable, pour construire une stratégie partagée", conclut-il. Un sacré challenge.