Loi de Finances 2025 | Les mesures adoptées impactant la fiscalité de l’innovation
FR Achats (responsables, privés, publics) Actualités
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Au fil des années, le volume de données ne cesse d’augmenter et leurs analyses se veulent de plus en plus complexes. Néanmoins, une étude complète est primordiale pour pouvoir prendre des décisions stratégiques. Ainsi, la transformation digitale des opérations achats devient une nécessité pour les entreprises qui souhaitent être efficientes. Par exemple, l’automatisation des processus achats tel que le traitement des commandes ou la facturation, permet d’obtenir des économies moyennes de 15 à 30 %.
Comment les entreprises peuvent-elles obtenir avantage de l’implantation de l’intelligence artificielle au sein de leurs fonctions achats ?
L’intelligence artificielle (IA) permet, grâce à certaines techniques, d’imiter l’intelligence réelle à travers des machines. En utilisant des algorithmes, celles-ci sont capables de réaliser de lourds calculs depuis une base de données.
Son usage présente des possibilités extrêmement larges, ce qui explique la croissance exponentielle de son application. Tous les secteurs d’activités peuvent recourir à cette intelligence. Avec ses algorithmes subséquents, elle permet d’améliorer les pratiques et les résultats.
Cependant, seulement 39 % des entreprises entre 1 000 et 4 999 employés utilisent aujourd’hui l’IA pour 75 % des grandes entreprises (plus de 10 000 employés). Ainsi, une réelle opportunité se dessine afin d’entreprendre une démarche d’implantation de l’IA et bénéficier de ses résultats.
Le Machine Learning et Deep Learning sont des sous-ensembles de l’intelligence artificielle.
Le Machine Learning consiste à un apprentissage automatique de données structurées. L’algorithme va apprendre par les retours qu’un humain fera sur les catégorisations effectuées. En fonction des résultats qu’il aura obtenus, l’algorithme sera en mesure de classer les données similaires qu’il rencontrera dans le futur.
Le Deep Learning est un apprentissage profond de données structurées ou non. Par la combinaison de plusieurs algorithmes s’inspirant du cerveau humain, le système va pouvoir détecter lui-même les caractéristiques permettant de catégoriser les données. On l’utilise pour des tâches complexes contrairement au Machine Learning qui est utilisé pour des actions routinières simples.
Le Deep Learning et le Machine Learning ne nécessitent pas la même quantité de données pour fonctionner. Le Deep Learning demande beaucoup plus de ressources et plus d’un million de données pour pouvoir agir. Ainsi, il n’est pas tout le temps efficient de le déployer.
Chacune de ces technologies a ses champs d’application bien précis. Le Machine Learning s’utilise, par exemple, pour de l’informatique décisionnelle afin de visualiser les données importantes de l’entreprise. Alors que le Deep Learning est utilisé comme support client ou support fournisseur par le biais des chatbots. Ceux-ci vont automatiser les conversations en classant les demandes des prestataires ou consommateurs selon leurs degrés d’urgence. Le Deep Learning est aussi connu pour être exploité pour le traitement automatique du langage et la reconnaissance image.
Pour 48 % des entreprises qui ont implanté des technologies d’IA et de Machine Learning, le principal avantage perçu est l’obtention de processus de travail plus efficaces. Appliqués à votre fonction achats, quels sont les possibles avantages ?
L’IA peut soutenir l’obtention d’un levier stratégique à la prise de décisions. L’environnement est continuellement changeant. Il devient ainsi essentiel d’avoir la capacité d’analyser les données en temps réel pour avoir un suivi des achats concret. En effet, cela permet de faciliter la connaissance de ses opérations en cours, d’optimiser ses activités et de suivre l’atteinte de ses objectifs.
Selon une récente étude, 82 % des directeurs achats souhaitent obtenir grâce à l’IA, un gain de temps sur les activités opérationnelles. Ainsi, de telles technologies permettent d’optimiser la durée des tâches chronophages et répétitives. Elles permettent de contrebalancer avec la durée des tâches à forte valeur ajoutée telles que le sourcing, l’innovation ou la stratégie. Par exemple, l’IA peut faciliter l’analyse d’un panel de fournisseurs important par l’implantation d’un algorithme capable d’analyser une quantité importante de noms en un minimum de temps. De plus, les achats seront optimisés grâce à des procédés et des outils supportant la performance selon les objectifs et enjeux d’une entreprise.
La principale motivation des entreprises à s’intéresser à l’IA est souvent son impact sur la performance économique. Ce type de technologie allié au Big Data permet de réduire les coûts par l’optimisation des décisions des acheteurs et la mise en place d’un plan d’action stratégique. Selon l’étude du GEP, l’analyse du panel de fournisseurs et des dépenses avec l’IA permet de réduire les coûts de 5 à 40 %. Cette baisse est rendue possible grâce à la réduction du temps perdu, à l’amélioration du retour sur investissement et à l’optimisation des flux de trésorerie.
Cette avancée technologique permet aussi de développer une meilleure gestion des risques. Notamment, grâce à un suivi rigoureux de la situation et une détection d’incohérences, sources potentielles de risques. En effet, les acheteurs avec l’IA vont pouvoir choisir le fournisseur ayant l’offre la plus adaptée à son besoin tout en diminuant les risques de retards de paiement et de fraudes. La sécurisation des achats facilitera les acheteurs dans la gestion des contrats et améliorera la qualité par la diminution du risque d’erreurs.
L’intelligence artificielle est un véritable levier stratégique pour les entreprises qui souhaitent augmenter leur compétitivité et avoir des processus à forte valeur ajoutée. Les missions chronophages seront automatisées. Les plus stratégiques, seront traitées par la créativité et l’intelligence humaine. Par exemple, des tâches telles que la rédaction de documents ou les différents échanges avec les parties prenantes bénéficient de cette transformation. Avec l’environnement dynamique actuel, un tel outil permet de rendre les activités efficaces et optimisées face aux changements grâce à des prises de décisions soutenues.
Implanter un outil d’intelligence artificielle peut avoir de nombreux obstacles. De ce fait, il est nécessaire de pouvoir les prévoir afin de s’y préparer au mieux :
La connaissance sur le sujet de l’IA n’est pas encore au centre des intérêts des entreprises. Selon une récente étude, 67 % des directeurs achats relatent ne pas avoir assez d’informations sur ce sujet. Un enjeu majeur existe donc sur la connaissance des bénéfices que l’intelligence artificielle peut apporter à la fonction achats. D’autant plus que la digitalisation permet de créer de la valeur pour une entreprise. Notamment pour les métiers achats dont l’activité dépend des données.
Avant toute chose, une entreprise doit être en mesure de définir son ou ses besoins en se posant les bonnes questions. Un projet d’intelligence artificielle doit être lié aux problématiques stratégiques d’une entreprise. Le but étant de pouvoir définir les critères de réussite ou non d’un tel projet. Dans le cas contraire, l’entreprise risque d’avoir un déploiement technologique non réussi et alors d’augmenter ses coûts inutilement.
Toutes les technologies liées à l’intelligence artificielle reposent sur des bases de données. Ainsi, une nécessité réside dans la gestion de celles-ci afin d’avoir une vision d’ensemble des chiffres et de la performance d’une entreprise. Sans cela, l’extraction d’information et son analyse, risque d’être compromise. Selon une étude, 40 % des données des entreprises sont incomplètes, inexactes ou indisponibles. Cela illustre bien le besoin d’examiner ces données afin de les rendre exploitables.
Un manque d’expertise interne dans le domaine de l’IA freine la mise en place d’un tel projet. Pour 50 % des entreprises françaises (TPE et PME), l’identification et l’acquisition des compétences liées à l’IA sont d’ailleurs les premières difficultés rencontrées. Ainsi, un équilibre doit se créer entre l’acquisition de nouveaux talents spécialisés dans le domaine et la formation interne des employés actuels. De plus, il faut favoriser l’implantation de solutions qui soient faciles à utiliser et rapides à implanter pour compenser ce manque d’expertise.
Il est nécessaire pour une entreprise qui souhaite implanter l’intelligence artificielle, d’accompagner ses employés dans le changement. L’importance d’expliquer les enjeux et les bénéfices qu’une telle transformation apporte à l’entreprise et aux tâches opérationnelles est essentielle. Sans cela, une résistance va s’installer et le déploiement technologique risque de ne pas fonctionner. L’IA doit être perçue comme un véritable collaborateur et un nouveau support aux employés. Et non comme un substitut de leurs activités. Il leur permettra alors de dégager du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée et de s’épargner des tâches souvent chronophages et répétitives.
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