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Vinci Energies alimente son sourcing fournisseurs à l’IA

La branche énergies du groupe Vinci exploite au sein du service achats d’un de ses pôles une technologie de machine learning. L’application vise à accélérer la détection de fournisseurs locaux pour ses chantiers.

Le groupe Vinci se caractérise par une très forte décentralisation. Il couvre trois principaux domaines d’activité : les concessions, l’énergie et la construction. Le métier de l’énergie (120 pays et 3 200 entreprises), auquel appartient Vinci Energies, se décompose lui-même en plusieurs divisions.

Emmanuel Segui est le responsable achats de l’une d’entre elles, à savoir International & Systems (dans le pôle Power & Mobility). Le département intervient principalement, au travers de différentes entreprises, sur des chantiers liés aux infrastructures de transport et aux énergies renouvelables.

Accélérer le sourcing dans une organisation décentralisée

Pour la conduite de ces chantiers, Vinci Energies est amenée à solliciter des sous-traitants locaux, en proximité des sites, pour des raisons de coûts et environnementales.

Photo de Emmanuel SeguiEmmanuel Segui
responsable achats
International & Systems
(Vinci Energies)

Depuis le Covid, la solvabilité des PME françaises s’est cependant dégradée. Lors de l’identification des prestataires, Vinci Energies doit donc s’assurer de leur solidité financière. Ces tâches de sourcing et de qualification sont chronophages. L’enjeu pour Vinci Energies consistait à accélérer la phase de sourcing.

Auparavant, chaque acheteur appliquait sa propre méthode dans son secteur, via des recherches sur des services spécialisés sur les données des sociétés. Les informations collectées présentaient cependant des lacunes, en particulier en ce qui concerne la localisation, un critère stratégique.

Préalablement référent sur les outils achats, Emmanuel Segui a co-piloté trois ans plus tôt la création d’une roadmap pour mieux outiller ce métier. Cette connaissance, le responsable des achats l’a ensuite mise à profit au sein de son pôle, en sélectionnant une solution axée uniquement sur le sourcing en mode SaaS : Silex.

« Dans la cartographie des outils achats, Silex est positionné sur une niche propre au sourcing. Au sein de Vinci, des confrères ont fait le choix d’applications plus génériques de source-to-pay. Notre ERP est SAP et je souhaitais conserver la passation de commande au sein du progiciel », justifie l’expert du métier.

Le choix est fait d’ajouter une brique au sourcing des logiciels existants. Le contrat était signé avec Silex en décembre 2021 et l’utilisation, après formation de 10 acheteurs, débutait dès janvier 2022, notamment grâce à l’absence de besoin de personnalisation. La solution, qui exploite du machine learning, permet par ailleurs d’effectuer simplement des requêtes en langage naturel et par critères afin d’identifier des sous-traitants locaux.

Interface de Silex chez Vinci EnergiesSilex chez Vinci Energies

Liste automatique de fournisseurs grâce à l’IA

Ce sourcing automatisé est réalisé en moyenne tous les 15 jours en fonction de l’activité. Les acheteurs effectuent également, dans la perspective d’un futur chantier, du sourcing libre. Le tout permet de constituer en amont une liste de fournisseurs pertinents et de la conserver.

L’application SaaS de Silex référence une base d’entreprises en puisant dans différentes sources, via de l’open data, du crawling web, des services spécialisés, mais aussi des données internes et privées. Ces informations sont agrégées au sein d’une même fiche fournisseur.

Infographies sur les différentes sources agrégées par Silex
Les sources de données agrégées par Silex

L’ajout de canaux, en plus de l’open data, fait toutefois l’objet d’une facturation supplémentaire. À ce stade, Vinci Energies exploite uniquement des fiches constituées à partir de données ouvertes. Emmanuel Segui souhaite cependant, d’ici la fin 2022, ajouter d’autres sources de données (payantes). L’intégration avec la base interne de référencement des fournisseurs de Vinci Energies est également sur la table. La finalité : disposer d’une vue à 360° des entreprises depuis un point d’entrée unique.

En expert des achats, Emmanuel Segui met cependant des conditions à cet engagement commercial, dont une négociation sur la tarification. Pour le justifier et évaluer le coût réel des prestations, le responsable a mis à contribution les compétences des data scientists intégrés au sein de la division International & Systems.

Négociations en cours sur les prix et l’amélioration continue

Il souhaite également un engagement de résultat de l’éditeur sur la performance de son outil sur le secteur d’activité de Vinci. L’entreprise est le premier client de Silex dans cette industrie. En conséquence, ses algorithmes doivent encore progresser sur la maîtrise de son vocabulaire métier pour donner des résultats plus pertinents en termes de sourcing.

« Rien qu’avec l’open data sur la France, nous disposons de suffisamment de données pour affiner la présélection et le sourcing. »
Emmanuel SeguiVinci Energies

Emmanuel Segui participe à ces améliorations. « Je m’efforce de mettre mon savoir à disposition de Silex pour faire avancer leur outil et qu’il soit plus adapté à nos besoins industriels », précise-t-il. Le spécialiste des achats mène en outre un travail d’évangélisation au sein de Vinci Energies et auprès d’autres filiales du groupe, comme Vinci Construction, pour promouvoir Silex.

À la clé donc, une hausse potentielle du nombre de licences. En contrepartie de l’acquisition de modules et de licences supplémentaires, le responsable achats attend des points d’étape réguliers. L’objectif de ces rendez-vous sera de mesurer la performance et d’enclencher une boucle d’amélioration continue.

Les négociations sont aujourd’hui ouvertes. Et si elles se justifient, c’est parce que l’utilisation de l’application SaaS de sourcing génère des bénéfices. Le premier est un gain de temps sur ces tâches avec la fourniture d’une liste de fournisseurs en deux à quatre heures. Autre bénéfice, « lorsque je consulte les fiches fournisseurs, je dispose, rien qu’avec l’open data sur la France, de suffisamment de données pour affiner la présélection et le sourcing », apprécie Emmanuel Segui.

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