Comment l’IA générative peut transformer les processus Source-To-Pay ?

L’IA générative, qu’est-ce que c’est ?

L'intelligence artificielle générative (ou IA générative) est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la création de contenu ou de données de manière autonome. Contrairement aux systèmes d'IA traditionnels qui sont généralement utilisés pour des tâches spécifiques et définies, l'IA générative est capable de produire du contenu original, tel que du texte, de l'image, de la musique, ou d'autres formes de médias, sans instruction explicite.

L’IA générative à l'aube d'une disruption des processus Source-To-Pay (S2P)

Selon une étude de Goldman Sachs, les intelligences artificielles génératives, telles que ChatGPT, représentent une menace pour 300 millions d'emplois à l'échelle mondiale. De plus, une étude de la banque américaine suggère que l'IA, en stimulant la productivité, pourrait également entraîner une augmentation annuelle de 7 % du produit intérieur brut mondial.

Le Source-to-Pay (S2P) est actuellement en pleine transformation grâce à l'innovation technologique. Les entreprises cherchent constamment des moyens d'optimiser leurs processus d'approvisionnement, de la source à la phase de paiement, afin de gagner en efficacité et de réduire les coûts. L'innovation joue un rôle central dans cette évolution. Dans ce cadre, il est essentiel de comprendre les capacités et enjeux de l’IA générative, et comment cette innovation pourrait transformer la manière dont les biens et services sont approvisionnés.

Comment l’IA générative pourrait répondre à l’ensemble des défis des processus Source-To-Pay

Les processus du Source-to-Pay peuvent présenter divers défis pour les entreprises. Les principales difficultés auxquelles les entreprises sont confrontées relèvent notamment de :

• La complexité des processus : Les processus Source-To-Pay impliquent de nombreuses étapes, de la sélection des fournisseurs à la gestion des paiements, ce qui peut être complexe et exigeant en termes de coordination.
• La gestion de la conformité : Les processus Source-To-Pay sont vulnérables à diverses formes de fraude et d’abus (fraude aux fournisseurs, facturation frauduleuse, double facturation).
• Les données dispersées : Les informations nécessaires pour les décisions d'achat peuvent être dispersées dans l'organisation, ce qui complique la collecte, la gestion et l'analyse des données.
• La conformité réglementaire : Les entreprises doivent se conformer à une multitude de réglementations locales et internationales, ce qui peut entraîner des coûts et des complexités supplémentaires.

L’IA générative pourrait être utilisée pour atténuer ces difficultés et améliorer l’efficacité des processus.

• Dans la gestion de la conformité des achats, l’IA générative pourrait être utilisée pour surveiller les processus d'achat et identifier les activités potentiellement frauduleuses ou les anomalies. En outre, le système d'IA pourrait intégrer des informations sur les cas historiques de non-conformité afin de reconnaître des schémas similaires à l'avenir.
• L'IA générative pourrait également contribuer à la stratégie d’approvisionnement en analysant de grandes quantités de données structurées et non structurées et ainsi améliorer l’identification, l’évaluation et la sélection des fournisseurs.  De plus, l’analyse des données textuelles non structurées, telles que des articles d'actualité, des messages sur les médias sociaux, des contrats et des commentaires de clients pourrait aider les professionnels de l'approvisionnement dans l'évaluation des fournisseurs, le contrôle de la conformité, l'intelligence économique et la gestion des risques contractuels.
• Enfin, L’IA générative pourrait permettre de construire de nouveaux  modèles prédictifs, permettant de détecter les risques potentiels et de proposer des alertes proactives.

La modélisation prédictive pourrait ainsi aider à intégrer efficacement les achats dans d'autres processus de la chaîne d'approvisionnement par le biais de prévisions, de la gestion des stocks, etc. Elle permettrait ainsi d'obtenir des informations fondées sur des données telles que l'identification de modèles de prix et la prévision des fluctuations de prix futures, ainsi que la performance des fournisseurs sur la base de divers facteurs tels que la qualité, la fiabilité des livraisons, la tarification, la stabilité financière, etc.

En conclusion, l’utilisation de l’IA générative dans les processus Source-To-Pay présente de nombreux avantages: amélioration de la conformité, anticipation des risques et gain en qualité de données.

En revanche, l’innovation fait face à de nombreuses réserves notamment en termes de désinformation et d’éthique. La fonction Achat étant en France très réglementée, un cadre juridique doit être défini permettant d’encadrer l’utilisation de cette innovation.