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La Lettre des Achats - Février 2018 N°268
Février 2018

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Enquête

Intelligence artificielle : les outils de l’acheteur augmenté

Les outils de l’acheteur augmenté

Témoignages

James Edward Johnson - Director of Supply Chain Risk Management and Analytics - Nielsen
« SAP Ariba nous aide à mieux évaluer nos risques fournisseurs »

Sophie Baudou - Responsable des achats - Ville de Meudon
« Recourir à un champ d’expression libre a eu l’avantage d’élargir notre sourçage et sa pertinence »

Par François Le Roux

Les outils de l’acheteur augmenté

En 2018, chatbots, moteurs de recherche intelligents, machine learning, deep learning… vont s’immiscer dans les SI Achats de tous les éditeurs. Si les premières applications visent à automatiser des tâches chronophages à faible valeur ajoutée, la volonté à terme avec l’intelligence artificielle est de fournir à l’acheteur un assistant intelligent pour optimiser ses prises de décision les plus stratégiques.

Avec l’intelligence artificielle et le machine learning, la transformation digitale des achats va franchir un nouveau cap dès 2018. Les promesses de l’IA sont alléchantes. Selon une étude du cabinet Accenture, l’intelligence artificielle pourrait augmenter la productivité mondiale de 40 % d’ici 2035. Les entreprises ne sont pas insensibles à ces perspectives. Le marché de l’IA va en effet croître de 63 % par an entre 2016 et 2022, pour dépasser les 16 milliards de dollars, selon MarketandMarkets. Privilégiant la transparence, les éditeurs de SI Achats avertissent néanmoins que la révolution de l’IA s’apparente avant tout à une course de fond. « 2018 sera l’année de l’intelligence artificielle pour Determine. Après des années de R&D, nos applications vont graduellement entrer en production et être proposées à de plus en plus de clients. Il serait faux de croire toutefois que la machine va prendre le pas sur l’homme. L’adoption de l’IA passe par un long cycle d’apprentissage, avec à la clé de nombreuses évolutions » souligne Julien Nadaud, Chief Product Officer chez Determine.
Globalement, la montée en puissance de l’IA dans les achats devrait s’opérer dans les deux à trois prochaines années. « L’intelligence artificielle n’en est qu’à ses prémisses. Nous sommes sur des road map à deux ou trois ans pour les premières applications. Il est illusoire d’espérer dans l’immédiat des solutions qui réfléchissent à la place de l’utilisateur. Prétendre le contraire se résume à du pur marketing. à ce jour, les tâches réalisées par une IA restent simples. Dans le cas des achats, les premières applications d’IA opérationnelles sont la classification intelligente et les chatbots. Et même là, les marges de développement sont considérables. Le predictive spend devrait rapidement suivre, les premiers prototypes sortant des cartons » détaille Sébastien Dumas, VP Marketing & Business Development chez Synertrade.

Des plates-formes « user-friendly »


Dans un premier temps, l’intelligence artificielle va essentiellement contribuer à accélérer la tendance à l’automatisation des processus achats, déjà largement engagée par la digitalisation. « L’IA sera un précieux assistant pour les utilisateurs de SI achats. Elle va simplifier la navigation et leur utilisation. S’appuyant sur les modes d’utilisation quotidiens, via notamment l’intelligence cognitive, le système proposera d’effectuer automatiquement les actions que l’utilisateur a l’habitude de réaliser. Comme par exemple historiser un appel d’offres. L’acheteur n’aura plus qu’à valider. Avec les chats bots, il sera possible de converser avec la plateforme par écrit ou à l’oral. Cette assistance dépassera la seule partie support utilisateur. Le chatbot pourra réaliser des actions dans la plateforme comme accéder à une vue 360 fournisseurs à la demande… » explique Patrick de Coucy, directeur général BravoSolution France (racheté par Jaggaer fin novembre 2017, voir La Lettre des Achats n°267).
Avec l’intelligence artificielle, l’enjeu pour les directions achats est non seulement de permettre aux acheteurs d’utiliser toute la puissance des SI achats mais également de faciliter leur adoption par les utilisateurs, avec à la clé des gains de productivité et l’assurance que les utilisateurs achètent au meilleur prix, auprès des fournisseurs les plus sûrs et en conformité avec les exigences éthiques de l’entreprise. « Pour aider les utilisateurs à exploiter tout le potentiel de leur plateforme, nous développons des moteurs de recommandation, fondés sur le machine learning. Les premières applications se concentrent sur les paniers d’achats. Compte tenu des habitudes de l’utilisateur, le système pourra préremplir son panier ou lui faire des suggestions. à terme, nous entendons étendre cette capacité de recommandation à toutes les fonctionnalités de la plateforme : sourcing, gestion des contrats… Beaucoup plus souple que les moteurs de règles, ces nouvelles solutions ne nécessitent aucun paramétrage de la part de l’utilisateur puisque les algorithmes apprennent des habitudes des utilisateurs… à plus longue échéance, la machine ne fera plus uniquement des recommandations, elle pourra prendre des décisions, comme le rapprochement automatique de factures… » annonce Bruno Charrat, VP opérations EMEA chez Determine.

Le spend et le contract management déjà à la sauce IA


Au-delà de l’apport indéniable des chatbots…, le véritable enjeu pour les éditeurs de SI Achats est d’ouvrir la voie aux achats intelligents. « S’appuyant sur l’intelligence artificielle et le machine learning, la classification intelligente va permettre d’améliorer les processus d’harmonisation des bases de données fournisseurs et de classification des dépenses. Aujourd’hui, les dépenses sont au mieux catégorisées grâce à des moteurs de règles » estime Sébastien Dumas.
L’optimisation du spend figure en tête de liste des programmes de développement de l’IA. « Dans le cadre du spend analysis, nous travaillons sur l’optimisation de la classification des données. Avec l’IA, la machine sera en capacité d’éliminer les doublons, de nettoyer les listes fournisseurs… autant de travaux réalisés jusqu’ici manuellement » explique Julien Nadaud, avec à la clé d’importants gains de productivité précise Clément Celier, Regional VP and head of Network Value Organisation EMEA & MEE SAP Ariba. « Avec l’IA, l’analyse du spend va passer d’un traitement manuel chronophage à une opération réalisée en quelques secondes, avec un taux de réussite de 99 % en matière de reclassification des dépenses par catégorie et de dé-doublonnage des fournisseurs. Pour assurer cette révolution, SAP dispose d’une expérience unique sur laquelle l’IA va pouvoir s’appuyer, nos clients bénéficiant depuis des années de nos services offshore d’optimisation du spend ».
Le contract management à la sauce IA sera également parmi les premières applications à sortir des cartons. « Nos développements concernent également le contract management et la gestion fournisseurs. Avec l’IA, la simple saisie d’un contrat déclenchera par exemple l’analyse des clauses du contrat, pour savoir si elles sont standards ou pas, ou encore étudiera le niveau de risque des fournisseurs », détaille Julien Nadaud, l’objectif étant encore une fois d’exploiter toute la puissance des plateformes des éditeurs e-achats.
Une puissance qui ne demande qu’à être mise en œuvre par les utilisateurs de certains outils, comme le souligne Clément Celier : « Accélérer et fiabiliser les cycles de contractualisation figure dans l’agenda de SAP Ariba. Contraints par le temps, nombre d’acheteurs sous-utilisent à ce jour les modules de contractualisation. L’IA va parer cette contrainte d’urgence mais également optimiser le cadre juridique et opérationnel des contrats, en proposant instantanément et automatiquement les formats de contrats et les clauses les plus adaptés ».

Un assistant proactif


à terme, l’IA a vocation à devenir l’assistant de tous les instants de l’acheteur pour l’épauler, y compris pour les prises de décisions stratégiques. « Avec l’IA, la plateforme jouera également un rôle de consultant auprès des directeurs achats. Elle apportera proactivement de l’intelligence pour optimiser les prises de décisions. à titre d’illustration, si les évaluations d’un fournisseur se dégradent, le système lancera une alerte proposant de mettre en place avec ce fournisseur un plan de développement. On passe ainsi d’une logique où l’acheteur doit aller chercher et exploiter l’intelligence existant dans la plateforme, et fait lui-même ses analyses, à une logique proactive voire prévisionniste.
L’étape suivante serait de permettre à l’outil de soumettre un processus (ou un sous-processus) entier, l’acheteur n’ayant plus qu’à le valider » indique Patrick de Coucy.
Essentielle dans un monde de plus en plus instable, où la fluidité de la chaîne d’approvisionnement est un critère de performance de premier rang, voire de survie, la gestion des risques gagnera également en efficacité. « Au centre des attentes des directeurs achats, la gestion des risques fournisseurs figure également au premier rang de nos développements en matière d’intelligence artificielle. Nos premières solutions de supplier risk management sont d’ores et déjà à la disposition de nos clients. En agrégeant des milliers de sources d’informations, en les analysant, l’IA va identifier des profils de risque par type de fournisseurs… Les acheteurs auront ainsi la capacité de prendre des décisions en fonction des spécificités inhérentes à chacune de leurs sources d’approvisionnement et d’anticiper d’éventuelles défaillances », explique Clément Celier.
Ces capacités d’analyse peuvent d’ailleurs être mises en œuvre de manière positive : « Notre assistant sourcing va générer d’importants gains de productivité pour nos clients, promet Clément Celier. Une fois les besoins de sourcing de l’acheteur formulés, notre outil sera en mesure d’identifier les fournisseurs les plus pertinents, de recommander le type d’appel d’offres à privilégier en capitalisant sur l’historique de sourcing de l’entreprise et les connaissances externes du marché ».

Le prédictif encore une promesse


Avec le prédictif, les acheteurs auront en outre la possibilité de bâtir des stratégies achats globales et gagnantes. « Le prédictif est au cœur de nos projets d’intelligence artificielle. Depuis 2014, nous participons au programme pluriannuel Investissement d’Avenir, financé par l’État, au sein du pôle de compétitivité SCS (Solutions communicantes sécurisées en région Provence-Alpes-Côte d’Azur, Ndlr.). Ce projet figure en tête de nos recherches en intelligence artificielle de par sa complexité. Nous avons bâti un outil de prévision, notamment de l’évolution des prix. Des prototypes sont en test auprès d’Early Adopters et les premiers développements sont déjà présents sur notre plateforme » déclare Bruno Charrat (Determine).
La relation fournisseurs sera notamment optimisée. « Le Predictiv Procurement a vocation à faciliter les prises de décisions des acheteurs lors de l’attribution de contrats ou de leur renégociation… Dans le cadre d’un appel d’offres, les acheteurs ne seront plus seuls face à un flot de données brutes. L’IA fera remonter des informations contextuelles. Elle soulignera par exemple que le prix proposé pour un article est le plus bas sur la plateforme depuis cinq ans. Elle fera remonter les évaluations ou les facteurs de risque de chaque fournisseur. Puis avec le temps, sur les achats simples et récurrents, avec l’automatisation des process, le système prendra la décision d’acheter, sollicitant uniquement le feu vert de l’acheteur » explique Sébastien Dumas, tout en précisant : « Les premières applications en matière de Predictiv Procurement se concentrent sur le Predictiv Spend. En modélisant les dépenses des entreprises à partir de modèles statistiques, l’objectif est de réaliser des projections sur les évolutions des prix. à ce titre, nous collaborons avec différents partenaires comme Clic, dont l’outil de reporting est interfacé nativement avec le logiciel d’analyse statistique open source R ».

L’IA bouscule les process achats traditionnels


Avec l’IA, les perspectives de gains promettent de s’avérer colossales pour les directions achats. « L’intelligence artificielle permet de générer des gains de productivité de l’ordre de 30 %, des gains achats de l’ordre de 20 % et plus de business pour l’entreprise, via une meilleure gestion de son panel fournisseurs, avec au bout du compte un impact sur le chiffre d’affaires de 2 à 3 %, selon différents cabinets d’analystes » rappelle Patrick de Coucy.
Plus généralement, avec l’intelligence artificielle, les gains ne doivent pas simplement être pensés en termes de ROI. « Le digital est un formidable accélérateur de cycles, avec en la matière des gains de 50 % à 75 %. Il en résulte un accroissement de 50 % des gains sur l’escompte des factures, mais surtout une réduction de 20 % des délais de paiement moyens des fournisseurs, ce qui est fondamental, sachant que les retards de paiement sont à l’origine de 25 % des faillites de PME en France. La mise sur le marché de nouveaux produits peut également être accélérée… » explique Clément Celier.
L’intelligence artificielle va en outre pousser les directions achats à repenser leurs politiques achats en faveur de process plus matures et performants. « Avec l’analyse prédictive, les directions des achats sont en mesure d’identifier leurs priorités, sur la base de projections statistiques indiquant par exemple les postes de dépenses excessifs. Des plans d’actions peuvent dès lors être mis en œuvre avec à la clé des économies additionnelles. Le Predictiv Spend permet également de cerner les inputs stratégiques dans la chaîne de production puis de mettre en avant la saisonnalité de leurs prix, en analysant des historiques de cours à cinq ans pour désormais acheter au meilleur moment » indique Sébastien Dumas.

La bataille de la data…


Mais pour remplir ces promesses et, au-delà, devenir un véritable outil d’aide à la décision, l’IA doit au préalable pouvoir être alimentée par toujours plus d’informations et des informations exploitables. Pour les éditeurs, la data est ainsi le nerf de la guerre. Il est essentiel de disposer d’historiques sur les process à optimiser. « Le principal point avec l’intelligence artificielle réside dans le fait qu’il s’agit de systèmes apprenants avec une courbe d’apprentissage. Ils ont besoin d’être entraînés. Les éditeurs les plus performants seront ceux ayant bâti la base de connaissances la plus importante, en s’appuyant sur une expérience clients toujours plus large au fil du temps. Cela ne constitue toutefois pas une martingale. D’autres facteurs de succès existent. Mais le sentiment est que plus un éditeur passe de temps pour bâtir ses outils d’IA en mutualisant l’expérience d’un grand nombre de clients, plus il a de chance de disposer d’outils d’IA plus performants que ses concurrents » estime Andrew Bartels, vice président, Principal Analyst, chez Forrester.
Empiler des montagnes de données n’est toutefois pas une fin en soi. Pour être pleinement opérationnelle, l’IA doit disposer de données fiables. « Avec l’IA, le défi dépasse le terrain technologique. Il faut s’appuyer sur des cas utilisateurs pertinents. Sinon le risque est d’être parasité par des messages et recommandations incessantes, comme les offres publicitaires sur l’internet grand public, avec tout compte fait une contribution contre-productive, ce qui n’est pas acceptable dans le B2B. Notre approche a ainsi été de travailler avec quelques clients clés, pointus sur ces nouvelles technologies, en France et aux Etats-Unis, et de les associer à nos développements pour déterminer les meilleurs cas d’emploi » ajoute Patrick de Coucy.
Comme il le souligne, les éditeurs ne sont d’ailleurs pas la seule clé du succès de l’IA : « Aujourd’hui, les plateformes collectent d’importants volumes de données sur le comportement des acheteurs, sur les dépenses et les fournisseurs. L’enjeu est désormais de rendre ces données accessibles. La dématérialisation et la digitalisation constituent en l’occurrence des prérequis pour aller vers des achats 4.0. Disposer d’outils interconnectés est également nécessaire. Une suite Source-to-Pay connectée à l’ERP et à des bases de données externes sera plus efficace qu’une mosaïque d’applications autonomes, compliquant le croisement des données issues de modules contrats, sourcing ou de qualification fournisseurs, indépendants ».

… et la course à la R&D


Dans cette course à la data, et plus généralement à la R&D, les éditeurs de SI achats se doivent de disposer d’une taille critique toujours plus importante, ce qui a participé à la multiplication des opérations de fusion & acquisitions observées ces dernières années et ces derniers mois. « L’intelligence artificielle nécessite d’importants efforts en matière de financement et de R&D. Le rapprochement entre BravoSolution et Jaggaer va nous permettre de doubler nos capacités et d’accélérer l’innovation » souligne Patrick de Coucy. Julien Nadaud constate lui-aussi le caractère crucial de cet effet d’échelle : « La réussite d’un projet d’IA repose principalement sur la qualité et le volume de la donnée. Pour fiabiliser ces solutions et accélérer leur courbe d’apprentissage, il est impératif de disposer de masses de données considérables et de qualité. Né du rapprochement de B-pack, Iasta et Selectica, Determine s’appuie en l’occurrence sur 20 ans d’historiques clients, notamment dans le spend analysis ».
Pour accéder à cette expérience client, la constitution de supplier et business networks toujours plus conséquentes est également un objectif stratégique. « Pour progresser, le cognitif et le machine learning ont besoin de nourrir leurs algorithmes d’énormément de données. Plus cette masse est importante plus les solutions apprennent vite par rapport à la concurrence. Cela explique le succès des Gafa. C’est comparable pour SAP Ariba dans le B2B. Notre business network compte trois millions d’entreprises, avec des échanges avoisinant 1 000 milliards de dollars, ce qui représente environ 2 % du commerce mondial » explique Clément Celier, Regional VP and head of Network Value Organisation EMEA & MEE de SAP Ariba.
à ce titre, Bruno Charrat souligne le retard de la France en matière d’échange des données, appelant en filigrane à une réaction : « L’avènement du cloud a été déterminant pour l’éclosion de l’IA. Il a amplement facilité les échanges d’importantes masses de données. Mais disposer de données publiques ne suffit pas. Pour cadrer avec les attentes des achats, l’IA doit également être alimentée d’abondantes données clients. Les business networks ou supplier networks sont en l’occurrence vitaux. Le partage des données clients doit s’accélérer. En la matière, les Etats-Unis sont en avance sur la France ».

Pas toujours des solutions « home made »


Les éditeurs de SI achats n’ont toutefois pas l’intention de réinventer l’eau chaude. Les technologies d’IA existantes comme Siri d’Apple ou Amazon Echo, ou encore celles développées par des startups sont largement intégrées dans leurs solutions. « Determine dispose de sa propre R&D en intelligence artificielle. Mais nous travaillons aussi avec des partenaires. Des solutions technologiques tierces peuvent être intégrées ou pluggées à notre plateforme. C’est notamment le cas pour la classification, la gestion contrat-fournisseurs et pour notre interface utilisateur reposant sur le langage naturel » indique Bruno Charrat.
L’objectif est avant tout, dans un secteur du e-achats de plus en plus concurrentiel, de délivrer aux directions achats les solutions les plus abouties à brève échéance. « SAP Ariba travaille dans une logique d’API ouverte. En matière d’IA, nous opérons nos propres développements au sein de nos labs mais toutes les technologies tierces peuvent également se connecter à notre réseau Ariba pour délivrer toujours plus de valeur à nos clients » explique Clément Celier.
« En mai 2017, nous avons annoncé un partenariat avec IBM pour offrir des solutions cognitives qui redéfiniront les achats et la collaboration avec les fournisseurs. Tirant parti des technologies SAP Leonardo, IBM Watson et SAP Ariba, ces solutions se nourriront des données achats ainsi que des informations prédictives issues de données externes, structurées ou non. Elles permettront une prise de décision meilleure et accélérée, notamment dans les domaines de la gestion des fournisseurs, du sourcing et de la contractualisation. Dès le premier semestre 2018, nous introduirons progressivement de nouvelles capacités d’IA et de machine learning dans nos applications existantes », promet Clément Celier.

De l’IA en bonus


Si les investissements peuvent être conséquents pour les éditeurs, l’objectif est avant tout de nourrir leur offre existante plutôt que de monétiser ces nouvelles technologies. « Dans certains cas, les solutions avec de l’IA déployées par les éditeurs sont développées par leurs propres équipes. Mais nombre d’éditeurs de SI Achats intègrent des outils de Business Intelligence et d’IA du marché. Aussi pour une vaste majorité d’éditeurs, l’IA ne constitue pas une offre premium, mais des fonctionnalités incluses dans leur offre existante sans coût supplémentaire pour leurs clients » estime Andrew Bartels.
L’avènement de l’intelligence artificielle dans les achats est ainsi d’ores et déjà en marche. Si certaines solutions sont avant tout destinées aux organisations déjà matures, d’autres permettront même aux plus petites entreprises de gagner en efficacité. « L’intelligence artificielle couvre un large spectre d’applications. Toutes ne demandent pas de la part des directions achats le même investissement et la même maturité. Pour les chatbots, dont la vocation est d’aider les utilisateurs à naviguer sur une plateforme sans formation, la maturité requise est par nature quasi-nulle. Au contraire, le Predictiv Procurement nécessite une forte maturité achats. Les processus doivent être préalablement modélisés. Les familles d’achats dont le traitement est susceptible d’être automatisé doivent être identifiées. Les niveaux de prix pour lesquels la machine peut prendre une décision à la place d’un être humain doivent être définis… Le cas échéant, l’IA sera dans l’incapacité de réaliser une attribution lors d’un appel d’offres ou de choisir un fournisseur à l’issue d’une enchère… » explique Sébastien Dumas.
Dans tous les cas, les acheteurs pourront faire plus de stratégique et moins de tactique. Les achats vont se poursuivre leur marche forcée vers les activités à forte valeur ajoutée pour véritablement gagner leurs galons de fonction stratégique dans l’entreprise.
Portraits


Sébastien Dumas
, VP Marketing & Business Development, Synertrade
" Dans le cas des achats, les premières applications d’IA opérationnelles sont la classification intelligente et les chatbots."



Bruno Charrat
, VP opérations EMEA, Determine
" Compte tenu des habitudes de l’utilisateur, le système pourra préremplir son panier ou lui faire des suggestions."



Andrew Bartels
, vice président, Principal Analyst, Forrester
" Les éditeurs les plus performants seront ceux ayant bâti la base de connaissances la plus importante, en s’appuyant sur une expérience clients toujours plus large. "



Patrick de Coucy
, BravoSolution
" La dématérialisation et la digitalisation constituent des prérequis pour aller vers des achats 4.0. "



Clément Celier
,  regional VP and head of Network Value Organisation EMEA & MEE, SAP Ariba
" Pour progresser, le cognitif et le machine learning ont besoin de nourrir leurs algorithmes d’énormément de données. "

Par François Le Roux

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