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Comment l’intelligence artificielle (IA) et l’analyse de données transforment les achats
Les technologies intelligentes automatisent l’analyse des données pour permettre aux entreprises de gagner du temps et de l’argent.
L’Intelligence Artificielle (IA) redéfinit l’expérience humaine. Avec la transformation numérique des entreprises, celles-ci se tournent de plus en plus vers l’IA pour effectuer des fonctionnalités cognitives qui demandaient généralement une intelligence humaine : la reconnaissance de structures, la formation et la résolution de problèmes. Avec l’IA, les entreprises sont capables de simplifier des processus, d’augmenter leur efficacité et de prendre des décisions plus rapides, axées sur les données.
Amazon s'est développé en tant qu'entreprise en mettant en pratique l’IA pour améliorer le service à la clientèle, optimiser les sélections de produits proposés à ses clients et révolutionner la logistique. Les innovations que permet l’IA comme le service vocal Alexa et les technologies de Cloud computing d’Amazon Web Services (AWS) changent déjà la vie au quotidien et accélèrent la croissance des entreprises.
La fonction achats des entreprises est généralement l’une des dernières à connaître une transformation numérique. Pour tant les achats regorge de données, et cela signifie que l’IA et l'apprentissage automatiue (ML, anglais: Machine Learning) peuvent avoir un impact considérable pour aider les entreprises à protéger leurs finances, à atténuer les risques liés aux fournisseurs et à répondre à la demande des clients de manière rapide et flexible. Mais pour certaines entreprises, en particulier les plus petites ou les moins technophiles, gérer leurs achats par l'IA semble hors de portée. Amazon Business veut changer cela. Comme AWS le fait avec la technologie de Cloud computing, Amazon Business démocratise les achats gérés par l’IA pour toutes les entreprises privées ou organismes du secteur public, en mettant la technologie de ML développée par Amazon au service de sa solution d’achat.
Lorsque vous travaillez sur votre propre feuille de route technologique, nous vous invitons à prendre en compte les cinq axes suivants qui montrent comment l’AI et le ML aident les entreprises à gagner du temps et de l’argent. Découvrez comment Amazon Business met en pratique l’IA pour repenser les achats.
1. Développer les connaissances pour enrichir la planification stratégique
Les experts qui analysent l’utilisation de l’IA et du ML par les entreprises pour leurs achats notent leurs effets transformateurs. Auparavant, afin d’évaluer les données d'achats, les entreprises devaient recruter des spécialistesen Business Inteligence, Data science et des ingénieurs IT, pour créer des modèles analytiques complexes sur la base de données. Aujourd'hui, les technologies de ML peuvent analyser rapidement de grandes quantités de données et fournir des informations stratégiques que la direction peut exploiter pour définir et orienter la stratégie.
Par exemple, le Spend Visibility est un outil d’analyse basé sur le ML et disponible pour les clients ayant souscrit à Business Prime. Fonctionnant avec la technologie Amazon QuickSight, Spend Visibility analyse les données d’achats pour découvrir et contrôler les tendances d’achats au sein de l'entreprise. L’outil fournit des visualisations de données que les responsables peuvent utiliser pour prendre des décisions budgétaires, permet de localiser les problèmes de conformité et d'optimiser les économies. Les responsables des achats n’ont pas besoin d’être des experts pour obtenir des informations stratégiques à partir de données complexes.
Dans leur enquête de 2020 auprès des professionnels de l’approvisionnement, WBR Insights a découvert que 76 % des entreprises pensent que leur capacité à obtenir des informations stratégiques en fonction des analyses basées sur l’IA est soit « avancée » soit « au-dessus de la moyenne ».1
L’enquête, sponsorisée par Amazon Business, a également découvert qu’en plus de fournir des informations, l’IA et le ML donnent aux professionnels des achats plus de temps pour travailleur sur les opportunités identifiées. La collecte, l’analyse et l’apprentissage des informations issues des données demande beaucoup moins de travail. 62 % des entreprises ont pu utiliser l’IA et le ML pour récupérer le temps qu’ils auraient consacré à des procédures manuelles et le consacrer à la planification stratégique.1
2. Automatiser pour gagner du temps et optimiser les dépenses
Les professionnels des achats transforment les processus routiniers et répétitifs grâce à l’IA et utilisent le ML pour optimiser les dépenses non seulement pour les achats stratégiques mais aussi pour les achats indirects et non stratégiques (les achats dits de classe C).
Pour les produits faisant l'objet d'un approvisionnement stratégique, les organisations utilisent l'IA pour automatiser les appels d'offres. L’IA peut exécuter des appels d’offres répétitifs, ce qui permet d’augmenter la vitesse d’approvisionnement et obtenir des prix plus intéressants.1
Pour les produits courants, non stratégiques ou de classe C, le ML peut identifier automatiquement les produits préférés ou similaires sur la boutique Amazon Business en ligne, et ainsi aider les responsables des achats à trouver des alternatives rentables.
Comme l'IA et le ML accélèrent l'identification, l'achat et la reconstitution des stocks, les professionnels des achats peuvent dédier plus de temps au sourcing stratégique ou à d'autres activités à forte valeur ajoutée.
3. Sélectionner les fournisseurs adéquats et gérer la conformité
De nombreuses entreprises limitent ce que les employés peuvent acheter, là où ils peuvent acheter et auprès de qui ils achètent. Assurer le respect des politiques de dépenses de l’entreprise peut être chronophage. C’est un autre secteur dans lequel les technologies intelligentes simplifient les achats.
L’IA et le ML peuvent aider à l’évaluation et la sélection des fournisseurs, en analysant et en repérant les perturbations potentielles dans la chaîne d’approvisionnement et en reconnaissant automatiquement les soucis de conformité parmi les fournisseurs potentiels, en minimisant les perturbations des opérations et en faisant gagner du temps.
L’IA peut également fournir les garde-fous et des mécanismes de restriction quant à ce que les employés peuvent acheter. Le Guided Buying permet aux responsables de transformer les politiques d’achats en signalétiques visuelles faciles à suivre, intégrées directement dans l’expérience d’achat. L’outil dirige les employés vers les produits ou fournisseurs choisis par la direction, et les éloigne des fournisseurs ou catégories de produits restreints ou interdits. Les notifications apparaissent sur les pages d'informations de produit et dans les résultats de recherche, elles peuvent inclure des messages personnalisés ou présenter des options de produit alternatifs le cas échéant.
Le Guided Buying permet aux employés de respecter la conformité plus facilement et à la direction de passer moins de temps à évaluer les achats et à renforcer les règles.
4. Trouver rapidement ce dont l'entreprise a besoin
L’IA et le ML sont depuis longtemps utilisés pour les achats à titre personnel afin de fournir une expérience d’achat adaptée, à travers des recommandations de produits, une accessibilité et un merchandising personnalisés. Ces mêmes capacités transforment à présent les achats professionnels.
La technologie de Machine Learning réunit des données issues du comportement sur le site et de l’historique de commandes d’un individu et, sur Amazon Business, en appliquant des paramètres spécifiques à l’industrie et des directives mises en place par la direction, afin de présenter des résultats de recherche personnalisés et des recommandations pertinentes. Et, puisque le système est en apprentissage continu, l’expérience de l’acheteur s’améliore au fil du temps, pour favoriser l’efficacité des processus et la satisfaction de l’employé.
5. Profiter d’un contrôle renforcé sur les achats non stratégiques
Les achats non stratégiques peuvent représenter jusqu’à 20 % des dépenses totales des entreprises, et continuent de poser problèmes aux grandes entreprises. Pour les achats non stratégiques, les employés sont plus enclins à ne pas respecter les règles, en achetant hors des canaux approuvés et en créant ainsi un angle mort pour les directions achats.2
Tandis que les entreprises commencent à profiter des bénéfices de la personnalisation à l’échelle, les dépenses indésirables ont diminué et le contrôle sur les achats non stratégiques a augmenté. 82 % des acheteurs professionels disent vouloir profiter de la même expérience lorsqu’ils réalisent un achat professionnel et lorsqu’ils effectuent un achat personnel.3 Les systèmes d’approvisionnement traditionnels sont moins enclins à fournir une expérience pratique et fluide. Lorsque les directions d'achats mettent en place des canaux approuvés offrant une expérience utilisateur personnalisée gérée par IA pour les achats non stratégiques, les employés sont plus enclins à effectuer leurs achats sur le canal approuvé, sur lequel la direction peut contrôler et suivre les dépenses.
Selon une analyse du leader mondial d'études sur les marchés des technologies de l'information, International Data Corporation (IDC), une meilleure expérience utilisateur entraîne une réduction des dépenses inutiles et augmente la transparence et le contrôle pour la direction. Le fabricant agroalimentaire multinational Mondelēz a réduit ses délais d'approvisionnement de 25 jours à 4 jours grâce à un meilleur service, des processus plus simples et une localisation plus rapide des produits à bas prix.
Le futur de l’approvisionnement cognitif
Selon WBR Insights, 82 % des entreprises prévoient d’adopter un modèle d’achat cognitif dans les douze prochains mois ou l’ont déjà adopté.1 Alors que l’IA et le ML jouent un rôle de plus en plus important dans les achats, nous pouvons prévoir une augmentation de la productivité et de la flexibilité et une croissance plus rapide.
Même si seulement 45 % des entreprises ont connu un retour sur investissement positif suite à leur investissement dans l’IA et le ML, les professionnels des achats sont optimistes. 66 % des personnes interrogées par WBR Insights estiment que le retour sur investissement et la création de valeur sont les domaines de leur stratégie qui seront les plus impactés par le sourcing cognitif.1
Les achats gérés par l’IA donne une opportunité aux responsables des achats d’apporter de la valeur stratégique à leur activité. Amazon Business facilite plus que jamais l'investissement dans les technologies d'analyse et d'automatisation intelligentes pour les organisations de toutes tailles.
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Références
1. « Approvisionnement cognitif et mise en œuvre de l'IA et du ML. » WBR Insights. 2020.
2. « Relever les défis de l’approvisionnement à l’ère de l’IA et de la Transformation numérique. » IDC. 2020.
3. « Le statut du client connecté », seconde édition. Salesforce.
