Achats et appros : les bénéfices de l’IA

4 atouts de l’IA dans les appros

Une meilleure visibilité sur les dépenses et les décisions

Un des premiers apports de l’IA concerne la classification des dépenses. Les algorithmes peuvent catégoriser automatiquement les achats par entité, zone géographique ou famille de produits, tout en suggérant de nouvelles catégories en cas de besoin.

Cette analyse fine met en évidence les fournisseurs qui dominent certaines catégories, l’évolution des schémas de demande et l’impact financier de ces dynamiques.

Meilleure prise de décision

Une des conséquences directes est que l’IA contribue à améliorer la prise de décision.

En combinant sourcing automatisé et tarification dynamique, elle permet aussi aux équipes achats d’accéder à des références de marché en temps réel, d’identifier plus rapidement des fournisseurs qualifiés et de construire des modèles de prix en amont des négociations.

Les systèmes d’IA agentique vont encore plus loin : ils peuvent prendre des décisions de tarification de manière quasi-autonome – pour les cas à faible risque et à fort volume.

Mieux anticiper les risques

L’IA ne se limite pas à l’analyse de données de marché. Elle peut aussi compulser des sources variées d’information, comme les flux d’actualité, les rapports d’entreprises ou les indicateurs économiques, afin d’évaluer la solidité financière des fournisseurs, leur exposition géopolitique ou leurs performances opérationnelles.

L’évaluation des risques passe ainsi d’examens annuels ponctuels à un suivi continu, capable d’identifier des problèmes avant qu’ils ne perturbent les opérations.

Meilleure conformité

L’IA joue aussi un rôle clé dans l’amélioration de la conformité. Elle peut lire, classer et traiter des milliers de contrats. Elle identifie les obligations, les échéances de renouvellement, les clauses tarifaires ou les exigences réglementaires.

La conformité ne repose plus uniquement sur des audits manuels, mais sur des mécanismes automatisés capables de détecter et de corriger les écarts au fil de l’eau.

Des cas d’usage concrets dans les achats

Dans la pratique, l’IA permet d’affiner l’analyse des achats de plusieurs manières.

Plus d’informations sur les achats

Les équipes se disent souvent qu’elles surpayent certaines catégories d’achats sans disposer des données nécessaires pour le démontrer. En analysant l’historique dans l’ensemble de l’organisation, l’IA peut identifier des produits similaires achetés à des prix différents, repérer des opportunités de mutualisation des volumes et recommander des fournisseurs privilégiés.

Elle peut aussi comparer les prix actuels aux références du marché et signaler automatiquement les anomalies.

Ce type d’analyse est particulièrement pertinent pour des dépenses récurrentes comme les fournitures de bureau, les équipements informatiques ou les prestations de services professionnels, souvent achetées auprès de nombreux fournisseurs à des prix très variables.

Des modèles de tarification dynamique peuvent alors simuler les effets de négociations avec les fournisseurs.

Monitorer les fournisseurs

On l’a dit, l’IA peut être utilisée pour surveiller les fournisseurs. Les outils d’analyse contractuelle extraient les clauses clés des accords et les confrontent aux performances réelles, par exemple pour vérifier le respect des engagements de niveau de service.

Les équipes achats bénéficient ainsi d’une visibilité accrue sur la performance fournisseurs, sans recourir à des analyses manuelles très chronophages.

La traçabilité pour l’audit

Autre enjeu clé : la traçabilité des décisions. Lorsqu’une direction financière questionne un choix de fournisseur ou qu’un service juridique examine un litige, les équipes achats doivent pouvoir documenter les critères qu’elle retenus, dire sur quelles données elles se sont appuyées et la manière dont les exceptions ont été identifiées et traitées.

Concevoir des systèmes d’IA capables de conserver une trace exploitable des logiques de décision reste complexe, la question de l’explicabilité étant un défi technique majeur. Mais avoir un suivi détaillé - des données, des règles de décision, et des modèles – au moment de l’entraînement de l’IA - renforcera la crédibilité de la fonction achats, tant en interne qu’auprès des régulateurs.

Un gain d’efficacité pouvant aller jusqu’à 40%

Pour les analystes, l’IA va soulager les équipes achats d’une partie de leurs tâches opérationnelles. D’après une étude de McKinsey, l’IA agentique pourrait améliorer leur efficacité de 25 à 40 %, en automatisant des activités transactionnelles.

En déléguant les tâches répétitives à ces agents, les équipes se concentreront sur les projets à plus forte valeur ajoutée. Des cadres standardisés, des listes de fournisseurs approuvés et des canaux d’achat dynamiques peuvent ainsi renforcer la conformité, accélérer les processus et générer de meilleures décisions d’achat.

Points clefs à retenir

Les directions achats peuvent tirer parti de l’IA de bien des manières. Des cycles de sourcing plus rapides permettent de mieux saisir les opportunités du marché. Une meilleure visibilité sur les dépenses alimente la planification stratégique en montrant où se concentrent les investissements. Le suivi des risques contribue, quant à lui, à protéger l’organisation contre les défaillances de la supply chain.

Et en améliorant leurs opérations grâce à l’IA, les équipes achats renforcent in fine la résilience de l’ensemble de l’entreprise.

Avec plus de trente ans d’expérience, Donald Farmer conseille les clients internationaux sur les stratégies data, l’analytique, l’IA et l’innovation. Publié initialement sur SearchERP.