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La Lettre des Achats - Mars 2014 N°225
Mars 2014

Support

Enquête

Gestion des données

Le casse-tête du référentiel fournisseurs

Témoignages

Shirley Ligneul - Responsable achats antenne-information-metronews et développements achats - TF1
« C’est souvent par les données que les SI achats pèchent »

Christophe Dumond - Responsable SI achats groupe - Geodis
« La qualité est gérée en interne, à l’aide d’outils spécialisés »

Joël Aznar - Responsable gouvernance des référentiels achats et qualité des données - Schneider Electric
« Très mouvant, le référentiel fournisseurs est compliqué à maintenir »

Par Thierry Parisot

Le casse-tête du référentiel fournisseurs

Pivot de l’analyse des dépenses et de la mesure de la performance, les référentiels jouent un rôle clé en matière d’informatique décisionnelle aux achats. Mais leur mise en place est loin d’être triviale. Les grands donneurs d’ordres rencontrent en particulier des difficultés avec les données fournisseurs, issues de sources multiples et exploitées de façon transverse dans l’entreprise.

A l’occasion du déploiement d’un nouvel outil ou de la refonte de l’environnement existant, les directions des achats consacrent désormais d’importants efforts au socle informatif. Définir et piloter la stratégie nécessite en effet de disposer d’informations de qualité, donc de pouvoir collecter, organiser et consolider dans des référentiels des données issues de différentes sources. Puis de les maintenir dans le temps. En la matière, la situation est aujourd’hui loin d’être parfaite. Ainsi, selon une étude réalisée par PricewaterhouseCoopers en 2013, le niveau de confiance des entreprises dans leurs données internes serait de 60 % seulement, tous secteurs et tailles confondus. Au niveau de la fonction achats, le pourcentage s’effondrerait même à 36 %. Selon une autre étude récente conduite par IDC et SAP les fonctions financières – dont les achats – seraient cela dit parmi les plus mobilisées sur le sujet, devant la DRH et la direction commerciale. « Depuis peu, des entreprises engagées dans l’automatisation de leur processus achats m’expliquent d’elles-mêmes qu’il est inutile de rechercher un logiciel sans d’abord se pencher sur la qualité des données », confirme Philippe Castello, consultant au sein du cabinet de conseil Acxias, spécialisé dans l’optimisation du système d’information de la fonction.

Informatisation précipitée, qualité des données négligée


Comment expliquer cette prise de conscience ? Le contexte économique, d’abord, a mis une pression supplémentaire, avec trois grands défis : la maîtrise des coûts, l’augmentation de la productivité, la gestion des risques. Le lancement de programmes d’optimisation a logiquement conduit les achats à s’intéresser davantage au décisionnel et donc à la gestion des données manipulées. Les pionniers ont aussi tiré les leçons des déconvenues rencontrées à la suite d’une informatisation précipitée de la fonction, en constatant notamment un niveau de reporting insuffisant voire des erreurs. « Jusqu’ici, les directions achats ont voulu aller trop vite dans le processus d’automatisation, cherchant des résultats rapides, explique Philippe Castello. Les données ont été créées au fur et à mesure, de façon non réfléchie ». Un constat partagé par Alain Alleaume, directeur du cabinet Altaris, spécialisé dans le conseil pour la fonction achats : « Sans retour sur investissement immédiat, le sujet de la qualité des données a longtemps été négligé. Mais avec le temps, les entreprises se sont rendu compte de leur erreur et ont compris qu’il devenait urgent de corriger le tir ».
Un ensemble de raisons plus périphériques explique aussi le phénomène. Des raisons externes, comme les évolutions réglementaires, la diversification des sources, l’explosion des données non structurées, l’augmentation des échanges interentreprises. Mais aussi internes : contribution croissante des systèmes d’information à la prise de décision, hétérogénéité des plates-formes, évolution structurelle de l’entreprise (fusion-acquisition, cession, externalisation, etc.). S’y ajoute enfin la structuration de l’offre logicielle, en particulier l’ajout de fonctionnalités dédiées dans les solutions d’e-achat. Pendant longtemps, les directions des achats n’avaient d’autre choix que de s’en remettre aux petits spécialistes du domaine ou aux éditeurs décisionnels (Informatica, IBM, Oracle, SAP, SAS Institute, etc.) qui ont progressivement intégré le traitement de la qualité à leur système de gestion des données. Les éditeurs d’e-achat, eux, ont été plus lents à réagir. « Ils ont d’abord cherché à vendre des fonctionnalités, sans s’intéresser aux règles de nommage, de codification des données, analyse Philippe Castello. Inévitablement, des problèmes de communication avec les données dans le ou les ERP sont alors apparus ». Malgré les progrès réalisés ces dernières années, leurs outils ne seraient d’ailleurs pas encore vraiment à la hauteur des attentes. « Soit ils reconstruisent un référentiel complet et on ne peut pas vraiment parler de mise en qualité, soit ils ne proposent que des filtres pour vérifier la cohérence des données achats avec celles de l’ERP », détaille le consultant d’Acxias.

Le référentiels fournisseurs, pivot du SI achats


Ces approximations tiennent à la définition de la qualité des données, à géométrie variable. « Elle désigne l’aptitude de l’ensemble des caractéristiques intrinsèques des données (fraîcheur, disponibilité, cohérence fonctionnelle et/ou technique, exhaustivité, fiabilité, traçabilité, sécurisation, etc.) à satisfaire des exigences internes (pilotage, prise de décision, etc.) et externes (réglementations, codification, etc.) à l’organisation », énonce Joël Aznar, responsable de la gouvernance des référentiels achats et de la qualité des données chez Schneider Electric.
Une autre question porte sur la nature des données concernées aux achats. Pour la plupart des entreprises, il s’agit des données sur les biens et les services achetés, sur les contrats et surtout sur les fournisseurs : données de base (administratives, financières, RSE, risques, etc.), données de performance issues des évaluations (audit, appréciation des utilisateurs, etc.) et des flux transactionnels (respects des prix, des délais, de la qualité, etc.). Alors que le référentiel fournisseurs constitue le pivot du système d’information achats, pour exécuter les processus et guider la stratégie, et que les autres référentiels (articles, contrats, etc.) en dépendent, c’est aussi au niveau de ces données que la marge de progrès est la plus importante.
En effet les informations fournisseurs restent souvent dispersées, cloisonnées et sans valeur ajoutée pour les achats. « Le dispositif est souvent très désordonné, avec des informations éparpillées, sans clé unique, etc., constate Alain Alleaume. Avant de déployer des outils, les achats auraient dû s’intéresser aux processus et mettre en place une gouvernance des données ». La qualité des informations laisserait elle-même à désirer. Ainsi, toujours selon l’étude de PricewaterhouseCoopers, le manque de confiance dans les données fournisseurs venues de l’extérieur s’élèverait à 80 %. Résultat : alors qu’elle est un préalable indispensable au déploiement des outils décisionnels aux achats, la création d’un référentiel fournisseurs centralisé et structuré vire souvent au casse-tête dans les grands groupes. Surtout lorsque l’organisation et les systèmes d’information sont éclatés, comme c’est par exemple le cas chez Geodis et Schneider Electric.

Des données fournisseurs éparpillées et hétérogènes


Pour ne plus être handicapé par cette situation, le groupe de transports et logistique travaille d’arrache-pied à la création d’un référentiel à partir des bases comptables de ses ERP. « Nous avons récupéré les dépenses réalisées avec les fournisseurs, puis adopté une classification pour transformer les données financières en données achats », explique Christophe Dumond, son responsable SI achats groupe. Chez Schneider Electric, la problématique est décuplée : s’il existe une base fournisseurs (référentiel et documents associés) sous SAP, l’environnement multi-ERP, lié à la croissance du groupe par acquisitions, rend la consolidation de l’information extrêmement difficile. « Faute d’une parfaite synchronisation, nous constatons de gros écarts entre les données comptables dans les ERP et les données achats, regrette Vincent Druart, chef de projet de déploiement des outils décisionnels aux achats du groupe industriel. Nous essayons donc d’imposer la création centralisée des fournisseurs, mais ce n’est pas simple. La cohérence des informations est également difficile à maintenir dans le temps ».
Lafarge, qui utilise JD Edwards dans quinze pays avec des systèmes décisionnels associés, et Oracle, Sage, SAP, etc. dans une cinquantaine d’autres, reconnait qu’il faisait face aux mêmes difficultés pour centraliser les dépenses et structurer son référentiel fournisseurs. Mais le choix récent de SynerTrade comme plate-forme d’e-achat et la rationalisation des ERP devraient permettre de clarifier les choses. Cette clarification, d’autres y sont déjà parvenus, dans la grande distribution et l’automobile notamment, les secteurs les plus en avance. Au cours des dernières années, les achats de Renault et de PSA Peugeot Citroën ont en effet mené d’importants chantiers autour de leur référentiel fournisseurs : à l’occasion du déploiement de la plate-forme de SynerTrade, pour le premier, de celle d’Ivalua, pour le second. Axa et Alcatel Lucent se sont également saisi très tôt du sujet, tout comme la direction des achats groupe de TF1, qui s’est trouvée confrontée à des données fournisseurs éclatées et très hétérogènes au moment de sa création, en 2008.

La fonction achats, responsable légitime de ses données


Dans tous les cas, avant de consolider les données fournisseurs et de gérer leur qualité, une première question se pose au moment de structurer le référentiel : faut-il le rattacher au SI achats ou à l’ERP ? Autrement dit, lequel des deux environnements doit-il être le maître de l’autre ? Tout dépend du système d’information de l’entreprise, de son historique de construction, de la maturité des outils achats, du nombre d’ERP, etc. sachant aussi qu’un référentiel a vocation à être transversal. Cela étant, il peut paraître légitime que la fonction à l’origine de leur création, soit responsable de ces données, et que ses outils supportent les référentiels. « D’autant que les achats sont une fonction hautement collaborative, acquiesce Joël Aznar, de Schneider Electric. En effet, alors qu’elles assurent le lien entre l’entreprise et l’extérieur, notamment les fournisseurs, les équipes achats collaborent étroitement avec les autres fonctions internes : technique, juridique, qualité, production, logistique, finances, etc. ». Les achats participent donc de façon significative aux échanges et au partage des données. Dans ce cas, « il faut que les acheteurs se mobilisent et comprennent que ces données sont utilisées au-delà de la fonction, comme vecteur de communication transverse tout au long de la chaîne », complète Philippe Castello, du cabinet de conseil Acxias, d’ajouter que « la mise en place d’une passerelle sera toujours nécessaire pour faire le lien avec le système financier, souvent dans l’ERP, qui agrège les données comptables ».
Pour assembler les données fournisseurs, puis gérer leur qualité et les enrichir, deux voies sont possibles. Soit s’appuyer sur un outil spécialisé ou le module dédié dans la solution d’e-achat, ce qui permet de garder la main : dans ce cas, une organisation ad hoc devra être mise en place en interne. Soit faire appel à un prestataire spécialisé (EasyPics, etc.) ou qui propose ce type de service en plus de son offre de base, comme les sociétés délivrant de l’information sur les fournisseurs. Dans le domaine de l’information commerciale, juridique et légale, le marché compte des généralistes comme Altares (Dun & Bradstreet), Bureau Van Dijk, Ellisphere (ex Coface Services), Infogreffe, Pouey international, Société, etc. S’y ajoutent les éditeurs d’e-achat proposant l’accès à une base fournisseurs partagée, via leur Business network. En fonction de la situation, une combinaison des deux approches est envisageable. Si les données sont éparpillées et peu alignées, il peut en effet être utile de recourir à un prestataire. Mais, une première étape doit toujours être envisagée en interne, pour dégrossir le travail et limiter les coûts. D’autant qu’avant d’externaliser ce type d’opération, il est essentiel d’en avoir la maîtrise en interne.


Une organisation dédiée
A conditions de disposer des ressources suffisantes, mettre en place dune équipe dédiée est un gage de succès dans la gestion des référentiels et de la qualité des données. « Au niveau de la fonction, un chef d’orchestre mondial doit définir les règles, assurer le suivi des actions, etc. et disposer de relais plus opérationnels, selon un découpage par pays, par branches d’activités, par familles d’achats, etc. », explique Philippe Castello, du cabinet de conseil Acxias. C’est par exemple le cas chez Eurocopter, qui a mis en place telle organisation dans le cadre de son programme SRM d’amélioration des processus achats et logistiques, chez Schneider Electric, où Joël Aznar pilote cinq « data owners », ou chez Faurecia, doté d’une équipe de « data stewards ». Généralement, une cellule globale et transverse chapeaute l’ensemble, avec comme rôle de sensibiliser les différents acteurs concernés dans toute l’entreprise, d’instaurer une gouvernance, de donner du rythme, etc. Ainsi, chez Geodis, les référentiels et la qualité des données achats sont gérés en lien avec un « pôle MDM » transverse à toutes les fonctions. D’autres groupes, fautes de ressources ou de volumes suffisants, n’ont pas adopté d’organisation spécifique. Chez Alcatel Lucent ou TF1, les achats sont simplement impliqués dans le circuit de validation et de contrôle des données. Ce qui permet néanmoins de garder la main et d’éviter les dérives.

Les 5 points clés

1 – Prendre le temps

La gestion de la qualité des données va mobiliser les équipes et modifier les habitudes. Une réflexion poussée est nécessaire au préalable.

2 – Standardiser

Standardiser les processus et les systèmes, et s’appuyer sur un langage commun, est un des meilleurs moyens de garder les données sous contrôle.

3 – Viser l’unicité

Avant de s’intéresser à l’exhaustivité et à la fiabilité des données, la suppression de doublons doit être le premier objectif.

4 – Gérer les habilitations

Il est important de définir qui est en charge de quoi. La gestion des habilitations peut être facilitée par la mise en place d’une équipe dédiée, et d’un workflow de contrôle et de validation.

5Piloter la démarche

Mettre en place des indicateurs garantit le sérieux de la démarche. C’est même une condition de succès, permettant de suivre les résultats et de corriger si nécessaire.


Par Thierry Parisot

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