Les entreprises n'ont pas eu à attendre longtemps pour que l'intelligence artificielle, appliquée à l'approvisionnement, porte ses fruits. Bien qu'ils n'en soient qu'à leurs débuts, les outils d'approvisionnement pilotés par l'IA ont permis jusqu'à 10 % d'améliorations en termes de productivité, de qualité et d'économies en 2025. Dans certains cas, ces améliorations ont même dépassé les 25 %.
Est-ce vraiment si surprenant ? Après tout, l'approvisionnement est une fonction qui regorge de processus métier : émettre un bon de commande, examiner des factures fournisseurs, réceptionner des marchandises, résoudre des litiges, gérer des dossiers… la liste est longue. Tant que l'IA comprend comment ces processus fonctionnent, elle se montrera l'outil idéal pour les rendre plus efficaces et performants.
L'IA axée sur les processus part du principe que lorsque ces derniers fonctionnent, tout fonctionne. Elle s'appuie sur les données de processus et les analyses pour optimiser intelligemment les workflows et les opérations, qu'il s'agisse d'automatiser une tâche manuelle répétitive pour booster la productivité des équipes ou d'améliorer les résultats commerciaux grâce à une prise de décision intelligente.
Avec une augmentation prévue de 10 % des charges de travail liées à l'approvisionnement d'ici 2025, c'est le moment parfait pour optimiser les processus avec l'IA. Alors, que vous cherchiez comment vous lancer avec l'IA ou des preuves pour encourager l'investissement dans un logiciel d'approvisionnement piloté par l'IA, découvrons comment la technologie d'IA profite aux stratégies d'approvisionnement des entreprises.
Surmonter les défis de l'approvisionnement avec l'IA
Lorsqu'il s'agit de relever un défi en matière d'approvisionnement, aussi bien de réduire les risques ou les défaillances de conformité que d'améliorer les performances de livraison dans les délais ou de négocier des conditions de paiement plus favorables, vos processus sont le catalyseur de changement le plus rapide. C'est aussi là que les goulets d'étranglement, les doublons, les erreurs de communication et les discordances dans vos opérations d'approvisionnement peuvent prendre une tout autre ampleur.
Observez vos processus d'approvisionnement de plus près. Que voyez-vous ? Votre nouveau partenaire de confiance : l'IA. Les équipes d'approvisionnement peuvent s'appuyer sur des copilotes d'IA générative pour comprendre pourquoi leurs processus ne sont pas assez performants. Avec le traitement du langage naturel de l'IA générative, il vous suffit de poser des questions simples au copilote :
- Comment puis-je améliorer mon taux de livraison dans les délais ?
- À quel stade de notre cycle d'approvisionnement perdons-nous le plus de temps ?
- Quelles étapes du processus d'intégration de nos fournisseurs pourraient être automatisées ?
Vous n'avez même plus besoin d'y réfléchir vous-même. Les solutions d'IA comme Celonis Process Copilots recommanderont des questions de suivi à poser basées sur une analyse de vos indicateurs d'approvisionnement principaux. Mais l'IA ne vous aide pas seulement à identifier des opportunités de suivi des processus : elle peut aussi exécuter des processus et des tâches plus efficacement que les spécialistes humains de l'approvisionnement.
Sept cas d'utilisation de l'IA éprouvés dans l'approvisionnement :
1 - Standardisation du traitement des bons de commande
En s'appuyant sur des processus manuels de suivi des acceptations des bons de commande par e-mail, les équipes d'approvisionnement s'exposent à des inexactitudes de commande, des retards et des efforts inutiles.
Les solutions d'IA peuvent exploiter de grands modèles de langage (LLM) pour ingérer les confirmations de bon de commande reçues par e-mail et intégrer automatiquement les données extraites aux tableaux de bord d'approvisionnement. Ainsi, pour gagner rapidement en productivité, automatiser le suivi de l'acceptation des bons de commande semble la clé. L'IA peut également stimuler la normalisation des bons de commande en créant une documentation validée et modélisée.
2 - Précision de la planification et état des stocks
Des délais de traitement imprécis peuvent provenir de mises à jour manuelles ou occasionnelles, ou de la dépendance à de simples moyennes historiques et de petits échantillons. Résultat ? Des ruptures de stock coûteuses ou un excès de stock.
Pour relever ce défi en matière d'approvisionnement, les entreprises peuvent utiliser l'intelligence artificielle pour analyser les données historiques d'approvisionnement, en comparant les délais de réapprovisionnement prévus et réels au niveau du matériau et de l'usine, puis mettre à jour automatiquement les délais de traitement des données de base afin qu'ils reflètent le comportement réel de l'approvisionnement. Non seulement cela réduit considérablement l'effort manuel attendu des équipes d'approvisionnement, mais cela peut également augmenter la rentabilité. Ainsi, l'amélioration des délais de traitement s'est traduite par des bénéfices trimestriels à 6 chiffres pour un client pharmaceutique de Celonis.
3 - Consolidation des informations des données de référence des fournisseurs
Plus il y a de fournisseurs, plus les équipes d'approvisionnement ont de données à gérer. Lorsque les indicateurs clés de performance de l'approvisionnement ont déjà été impactés, des informations cruciales sur les performances des fournisseurs et les délais de traitement peuvent être enterrées ou découvertes tardivement.
Heureusement, l'IA est très performante lorsqu'il s'agit de collecter et d'analyser des données. Les équipes d'approvisionnement peuvent utiliser des assistants et des copilotes d'IA pour identifier et consigner des informations sur l'approvisionnement à l'échelle de l'entreprise, telles que les performances des fournisseurs et les données de référence, afin de prendre des décisions plus rapides basées sur les données.
4 - Duplication de fournisseurs
Autre conséquence des volumes importants de fournisseurs et des processus manuels dans les opérations d'approvisionnement mondiales : le risque de doublons des dossiers fournisseurs.
L'IA peut rapidement identifier et supprimer les doublons de vos données fournisseurs de référence en appliquant un taux de correspondance, puis avertir automatiquement les équipes si le fournisseur existe déjà dans leur système. En rationalisant les dossiers en double dans un tableau de bord centralisé, les équipes chargées de l'approvisionnement peuvent résoudre plus facilement les problèmes de doublon, optimiser les conditions de paiement et négocier plus efficacement avec les fournisseurs.
5- Achats hors-contrat
Les achats hors-contrat se produisent lorsque des biens ou des services sont achetés en dehors des conditions du contrat, de l'accord avec le fournisseur ou de la politique de dépenses. Le problème peut prendre de l'ampleur à mesure qu'une entreprise d'approvisionnement se développe ou pénètre de nouveaux marchés.
En plus de recommander des moyens de simplifier le processus d'achat pour minimiser la probabilité de non-conformité, l'automatisation basée sur l'IA peut alerter les acheteurs lorsque leur bon de commande ne respecte pas les accords et les fournisseurs approuvés : une capacité que l'entreprise de packaging Smurfit Westrock a introduite dans son activité. La solution d'IA peut même suggérer des fournisseurs adaptés à la stratégie d'approvisionnement des acheteurs.
6 - Réquisitions en texte libre
L'IA peut aider à atténuer l'erreur classique de l'approvisionnement qui consiste à créer des demandes en texte libre pour des matériaux indirects déjà disponibles dans les catalogues. Au lieu d'opter pour un processus de correspondance manuel, l'IA peut identifier les anciens bons de commande ou les articles de catalogue avec une description textuelle similaire. Un grand détaillant en ligne a ainsi constaté une multiplication par deux de l'utilisation des matériaux d'approvisionnement.
Encore mieux ? L'IA peut regrouper automatiquement les bons de commande en texte libre, ce qui évite aux équipes d'approvisionnement d'avoir à identifier manuellement les modèles de dépenses à partir de toutes leurs données non structurées et donc d'augmenter les dépenses sous gestion.
7 - Gestion des contrats
Un processus de gestion des contrats clair et efficace garantit que ces documents essentiels sont traités de manière transparente et dans le respect des objectifs commerciaux et des exigences juridiques.
L'IA pouvant effectuer des tâches répétables avec une plus grande cohérence que les équipes humaines, Gartner prévoit que la moitié de la gestion des contrats d'approvisionnement sera optimisée par l'IA d'ici 2027. Une entreprise est déjà à l'avant-garde : B3, la Bourse brésilienne, qui travaille avec Celonis pour mettre en place un agent d'IA afin d'automatiser les renouvellements de contrats. L'entreprise a pour objectif de renouveler les contrats en dix jours ou moins, au lieu de 30 jours.