IA dans le secteur des achats : guide 2026 de l’IA agentique et de la transformation des processus

En 2026, l’IA dans le secteur des achats a atteint un point de bascule décisif : l’ère des pilotes expérimentaux est désormais dépassée et le secteur entre dans l’ère de l’IA agentique. Des études récentes indiquent que 80 % des dirigeants des achats considèrent désormais l’intelligence artificielle comme un investissement prioritaire, non seulement pour l’efficacité, mais aussi pour la survie dans un marché mondial volatil. Ces équipes constatent une réduction de 30 % du travail manuel et jusqu’à 45 % des coûts dans les flux de travail d’approvisionnement optimisés par l’IA.

Les professionnels des achats sont devenus les principaux bénéficiaires de cette évolution. Historiquement, la fonction était entravée par l’augmentation des volumes de demandes, des systèmes fragmentés allant de l’ERP à la gestion des contrats, des cycles d’approbation lents et de longs cycles Source-to-pay (S2P) et Procure-to-pay (P2P). Ces goulets d’étranglement opérationnels ont créé une « taxe d’approvisionnement » pour l’entreprise, que les outils traditionnels d’automatisation des processus par la robotique (RPA) peinaient à traiter pleinement, car ils ne disposaient pas du raisonnement complet requis pour la prise de décision complexe.

L’IA traditionnelle dans le secteur des achats se concentrait sur de simples tableaux de bord analytiques ou sur des outils d’IA basiques qui répondaient à des questions dans des applications isolées. Mais les opérations d’achats modernes ont besoin de plus. Il leur faut une IA capable d’interpréter des demandes non structurées, de comprendre le contexte métier dans plusieurs systèmes d’approvisionnement existants et d’exécuter des flux de travail de bout en bout. Ce guide indique comment l’IA agentique et l’IA générative fusionnent pour créer une voie vers des opérations plus autonomes, pilotées par les exceptions.

Signification de l’IA pour le secteur des achats

Pour comprendre le paysage actuel, les responsables des achats doivent faire la distinction entre « IA de base » et « IA de niveau entreprise ». Dans ce contexte, l’IA dans le secteur des achats fait référence à une IA disposant des fonctionnalités suivantes :

1. Interprétation des entrées non structurées : cela inclut la lecture et la compréhension des demandes par e-mail, des documents fournisseurs complexes et des propositions de contrat sans modèles prédéfinis.
2. Application du contexte métier pertinent : le système doit aller au-delà de la simple lecture des données pour savoir faire la différence entre une catégorie à haut risque et une catégorie à faible risque, ou comprendre comment un seuil de dépenses spécifique déclenche une chaîne d’approbation différente.
3. Prise en charge des décisions et des actions : le système doit également associer les données à l’action et lancer des tâches dans les applications de gestion des demandes, d’approvisionnement, de gestion des contrats et de Procure-to-Pay (P2P). Dans le même temps, il doit exploiter des algorithmes d’IA pour analyser les données, détecter les anomalies et fournir une assistance à la prise de décision stratégique.

La plupart des services d’achat n’utilisent aujourd’hui que des fragments d’IA. Ils utilisent peut-être des algorithmes d’apprentissage machine pour l’analyse des dépenses ou le traitement du langage naturel (TLN) pour l’analyse de contrats automatisée. Ces fonctionnalités sont précieuses, mais il s’agit que d’automatisations isolées, qui ne permettent pas une transformation complète avec l’IA.

La véritable transformation se produit lorsque la technologie d’IA s’intègre à l’ensemble du flux de travail, lorsqu’elle permet aux systèmes d’exécuter des tâches qui nécessitaient traditionnellement l’intelligence humaine (prise de décision et reconnaissance de schémas, par exemple) tout en assurant la continuité dans l’ensemble des opérations multisystèmes.

Cinq piliers pour une IA efficace dans le secteur des achats

Pour impulser une véritable transformation, l’IA des achats doit être capable de réaliser les opérations suivantes :

• Classification et structuration : elle doit pouvoir transformer un e-mail imprécis d’une partie prenante en une saisie de données structurée dans un ensemble de données d’approvisionnement.
• Validation dans plusieurs systèmes : elle doit pouvoir vérifier des données par rapport aux systèmes d’ERP (planification des ressources d’entreprise), de CLM (gestion du cycle de vie des contrats), de SRM (gestion de la relation fournisseurs) et de gestion des risques afin d’identifier les risques ou écarts potentiels avant qu’ils deviennent des responsabilités juridiques.
• Identification des écarts : elle doit pouvoir utiliser des analyses avancées pour détecter les écarts de politique qui créent des retards ou des risques de non-conformité.
• Recommandation intelligente : elle doit pouvoir suggérer les meilleures actions suivantes en fonction des données historiques et de la logique de processus apprise.
• Orchestration à l’échelle de l’entreprise : elle doit pouvoir maintenir la continuité du travail entre les services sans transferts manuels, en mobilisant l’intelligence humaine uniquement lorsqu’une décision stratégique est requise.

L’intelligence artificielle ajoute de l’intelligence à des étapes d’un processus et les systèmes agentiques ajoutent l’orchestration entre ces étapes : ils coordonnent les outils, les sources de données et les parties prenantes clés pour mener les flux de travail de bout en bout.

Types d’IA qui transforment le secteur des achats

Voici quelques exemples de la transformation du processus d’approvisionnement grâce à la technologie de l’IA :

• L’L’apprentissage machine (ML) alimente l’analyse des dépenses et la détection des tendances.
• Le traitement du langage naturel (TLN) permet l’analyse des contrats et la comparaison des propositions des fournisseurs.
• L’IA générative prend en charge l’approvisionnement en résumant les demandes, en générant des réponses et en analysant les informations.
• L’IA agentique orchestre l’exécution des flux de travail en conservant le contexte tout au long des étapes du processus et en coordonnant les actions entre plusieurs systèmes.

Principaux avantages de l’IA dans l’approvisionnement et les achats

Les outils alimentés par l’IA transforment fondamentalement la manière dont le secteur des achats fonctionne en fournissant à chaque étape de la fonction des informations fondées sur les données. En analysant de vastes sources de données internes et externes, l’IA améliore la prise de décision et l’approvisionnement stratégique pour accompagner améliorer les décisions d’achat, identifier de nouvelles opportunités et optimiser les relations avec les fournisseurs. Les entreprises constatent des avantages substantiels qui répondent exactement à des points de friction opérationnels de longue date.

Gains d’efficacité et réduction du temps de cycle

• Accélération du traitement des demandes : l’IA réduit le temps de tri des demandes de 40 % grâce à la classification et au routage automatisés.
• Compression du cycle d’approvisionnement : l’analyse automatisée des propositions réduit le temps d’évaluation des appels d’offres de plusieurs semaines à quelques jours.
• Optimisation de la révision des contrats : l’analyse des clauses assistée par l’IA réduit le temps de révision juridique en mettant en évidence les expressions ou les termes clés ou potentiellement problématiques, ce qui améliore l’efficacité de la gestion des contrats de 65 %.
• Rationalisation des flux de travail d’approbation : le routage intelligent élimine les goulets d’étranglement et réduit les délais du cycle d’approvisionnement de 30 %.

Réduction des coûts directs et optimisation des dépenses

• Réduction des dépenses non autorisées : la saisie automatisée et l’application des politiques réduisent les dépenses hors contrat grâce à l’achat guidé et à la détection proactive.
• Amélioration des leviers de négociation : l’analyse pilotée par l’IA renforce les positions de négociation et permet de générer 3 % d’économies.
• Optimisation des contrats : l’analyse automatisée des conditions améliore l’efficacité, réduit les risques juridiques et garantit la conformité.
• Réduction des coûts des processus : la réduction de la coordination manuelle diminue les coûts opérationnels de 15 % à 45 %.

Atténuation proactive des risques et conformité

• Surveillance des risques fournisseurs : l’évaluation continue de l’IA réduit les incidents liés aux fournisseurs.
• Homogénéité de l’application de stratégies : l’application automatisée des règles garantit une conformité quasi parfaite aux stratégies d’achat et réduit les coûts de non-conformité de 80 %.
• Exhaustivité des pistes d’audit : la documentation générée par l’IA fournit des dossiers de conformité complets.
• Détection précoce des risques : les analyses prédictives identifient les problèmes potentiels avant qu’ils aient un impact sur les opérations.

Importance de l’IA dans l’ensemble des achats et du cycle complet P2P

La complexité du cycle de Procure-to-pay (P2P) est le candidat idéal pour la mise en œuvre de l’IA. L’IA peut interpréter les demandes, mettre en évidence les risques et coordonner les actions entre des systèmes d’approvisionnement hérités disparates. Voici quelques exemples.

Ajout d’ordre et de prévisibilité dans la réception et le traitement initial des demandes

La phase de réception est un point d’entrée stratégique où la cohérence et la clarté peuvent être difficiles à atteindre. L’IA peut agir comme un concierge numérique : elle interprète le langage humain issu d’un chat ou d’un e-mail, et le convertit en une demande formelle. De cette manière, l’expertise de l’équipe achats est utilisée pour les demandes à forte valeur ajoutée tandis que les demandes de routine sont traitées par le système.

Accélération de l’approvisionnement grâce à une évaluation assistée par l’IA

Dans l’approvisionnement stratégique, le volume de données peut être écrasant, mais l’IA générative peut analyser les données de dizaines de réponses à des appels d’offres et créer un tableau récapitulatif qui met en évidence le fournisseur offrant le meilleur rapport valeur-risque. Les responsables des achats peuvent alors prendre des décisions plus rapides et plus éclairées.

Amélioration des décisions en matière de risque et de conformité des fournisseurs

La gestion de la relation fournisseurs (SRM) est souvent entravée par la fragmentation des données fournisseurs. En agrégeant les données issues des systèmes ERP, SRM, GRC et ESG, l’IA offre une vision à 360 ° des fournisseurs qui permet de mieux anticiper les risques et d’améliorer la prise de décision stratégique.

Cas d’utilisation de l’IA à forte valeur ajoutée dans le secteur des achats

Les cas d’utilisation de l’IA les plus performants dans le secteur des achats sont ceux qui éliminent les frictions du travail impliquant plusieurs systèmes, documents et parties prenantes. L’APA et les Agents IA surpassent l’automatisation traditionnelle en interprétant les entrées et les objectifs en temps réel, puis en sélectionnant et en orchestrant intelligemment les automatisations et les agents suivants afin d’éviter les interruptions ou l’intervention humaine.

Réception et classification intelligentes des demandes d’achat

La plupart des demandes commencent par une conversation. L’IA utilise le traitement du langage naturel (TLN) pour extraire automatiquement de ces conversations les parties prenantes, les actions et les montants. La qualité de données est alors constante, dès la toute première étape du processus.

Communication avec les fournisseurs et automatisation des statuts

Les communications avec les fournisseurs occupent souvent des heures de travail pour l’acheteur qui doit vérifier où en est le paiement ou s’assurer que le fournisseur a bien reçu le bon de commande. Les Agents IA peuvent récupérer ces informations depuis les systèmes d’ERP et de traitement des factures, et répondre instantanément au fournisseur, à tout moment de la journée.

Gouvernance des achats et application des stratégies

L’IA valide les demandes d’achat en fonction de données historiques et de contrats en cours. Par exemple, si une demande concernant un MacBook Pro est reçue, l’IA vérifie s’il existe déjà un accord d’achat en gros et s’assure que le prix correspond au contrat avant d’émettre le bon de commande.

Analyses et amélioration continue du cycle P2P

L’IA identifie des schémas dans les processus d’approvisionnement. Si un service spécifique contourne systématiquement l’équipe achats, l’IA signale ce contournement des catégories d’achat et suggère aux responsables des achats un plan de conduite du changement.

Défis courants pour les équipes des achats lors de l’adoption de l’IA

L’IA offre aux équipes des achats un potentiel prometteur, mais les dirigeants sous-estiment trop souvent les obstacles opérationnels qui empêchent un passage à l’échelle significatif. Toutefois, le problème vient rarement des performances du modèle. Des données fragmentées, des processus incohérents, des stratégies peu claires et des dépendances interfonctionnelles se dressent généralement entre le potentiel et le véritable succès de l’IA.

Des systèmes fragmentés qui empêchent l’IA de voir le contexte complet du processus

Les flux de travail d’approvisionnement couvrent les systèmes d’ERP, de CLM et de SRM, les outils d’approvisionnement et les canaux de communication. L’IA déployée dans un seul système ne voit qu’une fraction du processus, ce qui entraîne des recommandations incorrectes ou des flux de travail bloqués. Ici, l’automatisation agentique des processus (APA) peut transformer le processus grâce à des agents qui recueillent le contexte dans les différents systèmes.

Des données incohérentes et des documents non structurés qui diluent la valeur de l’IA

Les fiches fournisseurs, les contrats et les taxonomies de catégories sont souvent incomplets ou dupliqués. Cette incohérence limite la capacité d’une IA à classer les demandes, à comparer les offres ou à valider les dépenses. Une adoption réussie nécessite d’importants efforts en matière de qualité des données et de gouvernance continue.

Des stratégies d’approvisionnement complexes qui sont rarement documentées sous une forme exploitable par les machines

Les seuils d’approbation, les critères de risque et les exigences régionales sont souvent enregistrés dans des fichiers PDF ou dans la mémoire institutionnelle plutôt que dans des formats structurés. L’IA ne peut pas appliquer des stratégies qu’elle ne peut pas interpréter. Les entreprises doivent investir dans la documentation des stratégies avant que l’IA puisse appliquer la gouvernance de manière fiable.

La crainte de perdre la visibilité, la traçabilité des audits ou le contrôle de la conformité

Les responsables des achats s’inquiètent d’approbations qui seraient incorrectes ou de validations qui seraient contournées, et ces inquiétudes peuvent être amplifiées lorsque la prise de décision par l’IA n’est pas transparente. L’APA y répond grâce à des pistes d’audit complètes et à l’application des stratégies, mais les entreprises doivent d’abord mettre en place des cadres de gouvernance.

Une gestion du changement interfonctionnelle qui ralentit l’adoption

L’IA change les modes d’interaction des équipes des achats avec les autres groupes de l’entreprise. Les équipes résistent lorsque l’IA modifie les processus de saisie familiers, réduit les points de contrôle manuels traditionnels ou introduit de nouveaux rôles tels que les examinateurs d’exceptions ou les superviseurs de l’IA. Une adoption réussie de l’IA nécessite une communication claire sur les droits de décision, les procédures de remontée d’informations et le mode de collaboration des Agents IA avec les membres des équipes humaines dans tous les services concernés.

Approche pratique de la mise en œuvre de l’IA dans l’ensemble des achats

L’adoption réussie de l’IA, que ce soit dans le secteur des achats ou dans tous les autres domaines, exige bien plus qu’un simple déploiement de modèles ou ajout de copilotes. Pour que cette adoption réussisse, il faut passer de pilotes et d’expérimentations d’IA isolés (extraction de clauses ou notation de fournisseurs, par exemple) à une automatisation coordonnée de bout en bout des flux de travail d’approvisionnement, où les agents et les collaborateurs humains opèrent sur l’approvisionnement, les achats et dans tout le cycle P2P. Voici des étapes concrètes à suivre pour bâtir une base solide qui permet l’adoption réussie de l’IA en matière d’approvisionnement.

Cartographie des flux de travail et identification des segments à forte friction

Documentez le parcours complet, de la demande au paiement. Identifiez les points de friction où se produisent les retards : détails manquants, ambiguïté des politiques, goulets d’étranglement dans les approbations. Ces points représentent les opportunités à plus forte valeur ajoutée pour l’intervention de l’IA.

Conversion de stratégies en logique structurée et lisible par les machines

Convertissez les seuils d’approbation, les critères de risque et les règles métier des documents en formats que l’IA peut interpréter. Les agents peuvent alors acheminer correctement le travail et remonter les informations intelligemment.

Priorité aux tâches à fort volume et au sources de friction

Concentrez-vous sur le triage des demandes, la synthèse des réponses des fournisseurs et l’analyse des écarts contractuels. Ces domaines renforcent la confiance tout en fournissant aux agents des points d’entrée fiables vers des flux de travail plus vastes.

Établissement de garde-fous avec intervention humaine

Définissez les étapes que l’IA peut automatiser entièrement par rapport à celles nécessitant une supervision humaine. Assurez-vous que les agents puissent présenter le contexte complet lorsqu’une remontée d’informations est nécessaire.

Intégration dans les différents systèmes et développement progressif

Activez l’IA dans les systèmes d’ERP, de CLM et de SRM, ainsi que dans les canaux de communication. Une fois les principaux flux de travail stabilisés, intéressez-vous à la communication avec les fournisseurs, à l’analyse et aux processus de renouvellement.

Mise en œuvre de la surveillance, de l’auditabilité et du suivi des performances

Suivez les schémas de prise de décision de l’IA, les taux d’exception, la fréquence des interventions humaines et la performance globale des processus afin de garantir que les systèmes fonctionnent comme prévu tout en conservant des journaux détaillés, prêts pour les audits. Grâce à la transparence dans la prise de décision par l’IA, les équipes maintiennent leur confiance dans les processus automatisés, et fournissent la documentation nécessaire à la conformité et à l’amélioration.

Élargissement de l’IA aux flux de travail P2P adjacents après stabilisation des étapes clés

Une fois que les flux de travail de gestion des demandes, d’approvisionnement et de gestion des contrats fonctionnent sans difficultés avec l’assistance de l’IA, élargissez ses fonctionnalités à la communication avec les fournisseurs, à la gestion du cycle de vie des bons de commande et à d’autres processus. Donnez aux Agents IA la capacité de maintenir la continuité tout au long du cycle de vie complet Source-to-pay et Procure-to-pay tout en préservant les cadres de gouvernance et de contrôle établis.

Impact de l’automatisation agentique des processus (APA) sur les achats et le cycle Procure-to-Pay (P2P)

L’APA représente la prochaine évolution ; elle va au-delà de l’automatisation P2P traditionnelle pilotée par la RPA et des fonctionnalités d’IA isolées. Les flux de travail d’approvisionnement exigent que l’intelligence persiste d’une étape à l’autre, interprète le contexte avec précision, applique systématiquement les stratégies et fasse progresser les processus, même lorsque les conditions changent. L’APA est le fondement architectural de cette transformation.

Le secteur des achats est particulièrement adapté à l’APA, car il implique des processus de longue durée, multisystèmes, caractérisés par des règles structurées, une forte variabilité et des décisions fondées sur le jugement. L’APA introduit au niveau des processus des agents capables de coordonner de bout en bout cette complexité inhérente.

De l’IA au niveau des tâches aux Agents IA au niveau des processus

La plupart des équipes des achats commencent généralement par appliquer l’IA à des tâches discrètes, telles que la classification des demandes, la comparaison des propositions ou l’extraction de clauses contractuelles. L’APA élève ces résultats en garantissant la persistance des agents tout au long du cycle de vie, depuis la saisie initiale jusqu’aux étapes de P2P en aval. Ces agents comprennent l’intention globale du processus et assurent la continuité ; ils garantissent que les décisions prises dès les premières étapes de l’approvisionnement ou de la gestion des contrats sont appliquées de manière cohérente jusqu’à l’exécution finale.

Orchestration intersystème reliant l’approvisionnement, la gestion des contrats et le cycle P2P

Le travail d’approvisionnement s’effectue naturellement dans divers systèmes, notamment d’ERP, de CLM, de SRM, ainsi que sur des plateformes dédiées à l’approvisionnement, dans des systèmes de GRC et des canaux de communication. L’APA relie tous ces systèmes, recueille un contexte complet, valide les données, résout les écarts et fait progresser les flux de travail de manière fluide, sans intervention humaine pour le passage d’un système à un autre. Cela réduit considérablement les frictions, élimine les écarts entre les outils et garantit que chaque étape reflète les décisions et les stratégies en amont.

Progression intelligente du travail grâce aux Agents IA

L’APA introduit des agents qui prennent des décisions en tenant compte du contexte : identification des détails manquants, confirmation des seuils de conformité, choix des voies de remontée d’informations ou réaffectation des tâches en cas de blocage d’une étape. Ces agents restent actifs tout au long du flux de travail, pas seulement lorsqu’ils sont initialement invoqués, ce qui garantit la stabilité de la progression et la prévisibilité des activités d’approvisionnement, et de gestion des contrats et du cycle P2P.

Intégration de la gouvernance, de l’auditabilité et de l’application des stratégies aux flux de travail

Les responsables des achats ont besoin de contrôle, de traçabilité et d’une application cohérente des stratégies. L’APA intègre directement ces garde-fous au niveau des processus de sorte que chaque décision, point de données, remontée d’informations et circuit d’approbation est consigné. La supervision et la responsabilité sont ainsi garanties, même lorsque le système gagne en autonomie.

Préparation des équipes des achats à des opérations plus autonomes et axées sur les exceptions

L’APA fait évoluer les rôles des achats : auparavant chargés de la coordination manuelle des demandes courantes, ils se chargent désormais d’activités plus stratégiques et axées sur la valeur telles que la gestion des exceptions, le développement des relations avec les fournisseurs et l’amélioration des processus. À mesure que les tâches routinières sont automatisées, les humains limitent leurs interventions aux scénarios nécessitant leur jugement, leurs compétences en négociation ou leurs connaissances stratégiques. L’APA permet au secteur des achats de gagner en efficacité et en fiabilité tout en mobilisant stratégiquement l’expertise humaine là où elle compte le plus.

Conclusion : choix du bon logiciel d’IA pour le secteur des achats

Lors de l’évaluation d’un logiciel d’approvisionnement basé sur l’IA, les dirigeants doivent prendre en compte plusieurs critères essentiels afin de garantir la réussite et l’évolutivité de la mise en œuvre. Recherchez des solutions qui sont compatibles avec tous les systèmes, qui fournissent des fonctionnalités d’orchestration robustes sur diverses plateformes et une sécurité de niveau entreprise.

Le système d’automatisation agentique des processus (APA) d’Automation Anywhere unifie les flux de travail d’approvisionnement entre les différents systèmes : il permet aux agents de faire progresser les processus au-delà des limites technologiques plutôt que de simplement automatiser des étapes isolées dans une même application.

Les agents assurent la continuité et la fluidité de tous les processus (réception des demandes, approvisionnement, gestion des contrats et gouvernance des bons de commande) et s’étendent aux activités P2P en aval. Le moteur de raisonnement des processus (PRE) d’Automation Anywhere fournit l’intelligence nécessaire pour comprendre le contexte de l’entreprise et orchestrer en toute sécurité les agents, les automatisations et les collaborateurs humains dans des processus complexes, transversaux et à grande échelle.

Pour le secteur des achats, les agents d’Automation Anywhere prennent en charge les activités nécessitant un fort jugement en résumant les propositions, en analysant les écarts contractuels, en effectuant des contrôles de risque complets et en recommandant les voies de remontée d’informations optimales. Cela réduit considérablement les efforts manuels et augmente la cohérence de la prise de décision.

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FAQ

Comment les équipes des achats doivent-elles distinguer l’IA pour les informations et l’IA pour l’exécution ?

L’IA pour les informations analyse principalement les données afin de fournir des rapports ou des recommandations tels que des tableaux de bord des dépenses. Pour l’exécution opérationnelle, l’IA est active : elle classe les demandes, achemine les documents ou valide les données dans les différents systèmes afin de faire progresser les processus.

En quoi l’IA agentique diffère-t-elle de l’IA traditionnelle dans le secteur des achats ?

L’IA traditionnelle se concentre souvent sur des tâches uniques telles que la détection des clauses contractuelles. L’IA agentique utilise des agents intelligents qui persistent tout au long du flux de travail : ils coordonnent les actions entre plusieurs systèmes et étapes pour exécuter de manière autonome des processus de bout en bout.

Quels sont les indicateurs d’un flux de travail trop complexe pour l’automatisation traditionnelle, mais idéal pour les Agents IA ou l’APA ?

Les flux de travail impliquant plusieurs systèmes, des transferts fréquents par les collaborateurs humains, des entrées de données non structurées, des exceptions de stratégie et des décisions fondées sur le jugement qui s’étendent à différents services sont autant de candidats idéaux pour les Agents IA et l’APA.

Comment les responsables des achats peuvent-ils évaluer si leurs stratégies sont suffisamment structurées pour une application et un routage pilotés par l’IA ?

Les stratégies sont prêtes pour l’IA si elles sont clairement documentées, peuvent être appliquées de manière cohérente et sont codifiées en règles pouvant être converties en logique lisible par machine. Les stratégies ambiguës devront être affinées.

Quels sont les plus grands risques de l’IA dans le secteur des achats ?

Le plus grand risque est l’absence de garde-fous en ce qui concerne la gestion des risques. Sans supervision humaine, une IA pourrait approuver une facture d’une entité sanctionnée. Assurez-vous toujours que vos outils d’IA disposent de contrôles de conformité intégrés.

L’IA peut-elle être utile en matière d’ESG (environnement, social et gouvernance) et de durabilité ?

Absolument. L’IA peut analyser les données de milliers de fournisseurs de rang 2 et de rang 3 afin d’atténuer les risques liés aux émissions de carbone ou aux pratiques de travail, ce qu’il est impossible de faire manuellement.

L’IA remplacera-t-elle les professionnels des achats ?

Non. Elle remplacera les tâches répétitives que les professionnels des achats détestent. L’équipe peut se concentrer sur la prise de décision, les négociations avec les fournisseurs et l’élaboration de plans d’approvisionnement stratégique qui génèrent de la valeur pour l’entreprise.