Intelligence artificielle : origine et définition
Si l’idée d’une « machine qui pense » remonterait à l’Antiquité, la notion d’intelligence artificielle fait, elle, réellement son apparition dans les années 1950. Les mathématiciens Alan Turing et John McCarthy ainsi que le psychologue Frank Rosenblatt en sont les principaux pionniers.
Vecteur de performance, l’IA a plus récemment été appliquée à la fonction achats. Par définition, le terme « intelligence artificielle » (IA) regroupe un ensemble d’applications, de techniques et de process pouvant agir « intelligemment ».
Pour mieux saisir les tenants et les aboutissants de l’IA, il faut savoir qu’elle intègre deux sous-domaines.
Le Machine Learning (ML)
Traduit par « apprentissage automatique » en français, le Machine Learning consiste à apprendre aux ordinateurs à apprendre par eux-mêmes. Ce sous-domaine de l’IA vise une amélioration continue des performances. Cet outil doit en effet permettre une prise de décision autonome, adaptée et libre de toute intervention humaine. Branche du Machine Learning, le Natural Language Processing (NLP) a pour objectif de faire assimiler le langage humain aux programmes informatiques.
Le Deep Learning (DL)
Aussi appelé « apprentissage en profondeur », le Deep Learning repose sur le traitement de grandes quantités de données. Il est fondé sur des approches mathématiques qui imitent le mode d’acquisition humain des connaissances. Sous-domaine du Machine Learning, le Deep Learning cherche à automatiser l’analyse prédictive. Basé sur un réseau de neurones artificiels, il autonomise et dynamise l’IA.
En résumé, cela sous-entend que ces machines peuvent réaliser des tâches qui requièrent des capacités propres au cerveau humain telles que le raisonnement, l’autonomie, la recherche d’information ou encore l’apprentissage.
Ce qui différencie l’intelligence artificielle de la programmation classique est cette dimension cognitive, dans le sens psychologique du terme, c’est-à-dire qui concerne les moyens et les mécanismes d’acquisition des connaissances.
En effet, les technologies relevant de l’intelligence artificielle sont capables de traiter des scénarios non structurés et de développer un processus d’apprentissage continu.
Intelligence artificielle : huit bénéfices clés pour les achats
La fonction achat connaît depuis plusieurs années une transformation digitale qui passe de plus en plus par l’utilisation de l’intelligence artificielle. En effet, l’application de l’IA aux achats offre des avantages concrets qu’il est possible de classer, pour suivre la logique de l’étude GEP, en huit catégories.
Informations
L’IA permet d’explorer un volume important de données complexes et volumineuses. Elle fournit davantage d’informations en temps réel, ce qui facilite et améliore la prise de décisions des équipes du service achat. Propulsée par l’intelligence artificielle, l’analyse prédictive permet d’émettre des projections à partir de la collecte de données historiques. Pour ce faire, les bases de données doivent être correctement organisées en amont.
Productivité
L’IA permet de réduire de 25 à 60 % la durée moyenne de traitement des processus achats, d’autant qu’elle peut fonctionner 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. En effet, l’intelligence artificielle contribue à réduire de façon drastique les tâches chronophages comme la sélection d’appels d’offres. Corrélée au Machine Learning, l’IA améliore la productivité de tout le processus d’achat et d’approvisionnement. Grâce à l’IA, les équipes achats peuvent se consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Implémentation
L’implémentation de l’IA est en principe rentable en 8 semaines environ (sous réserve que les données soient correctement définies et organisées). Pour une implémentation réussie, mieux vaut procéder par étape, comme suit :
- Identifier les cas d’utilisation de l’IA au sein du service achat ;
- Cibler les technologies les plus adaptées pour l’analyse et la gestion des données ;
- Appréhender le changement grâce à une communication claire et rassurante.
Une fois l’intelligence artificielle intégrée et adoptée, les bénéfices se répercutent à l’ensemble de l’entreprise
Économies
L’IA permet de réaliser entre 5 % et 40 % d’économies supplémentaires grâce à une analyse des dépenses et du panel fournisseurs. Véritable moteur de performance, l’IA cible les axes d’optimisation prioritaires et facilite la prise de décision des acheteurs. De manière générale, l’intelligence artificielle favorise le déploiement de plans d’action stratégiques efficaces assurant une meilleure rentabilité.
Qualité
L’IA garantit une qualité constante grâce à la diminution des tâches manuelles. Elle automatise et améliore les tâches chronophages tout en limitant le risque d’erreurs. Au niveau du SVA, l’IA permet une meilleure analyse des retours et favorise une gestion optimale des réclamations. Des achats aux relations fournisseurs jusqu’au transport, l’IA améliore la qualité de l’ensemble de la chaîne logistique.
Coûts
L’IA permet de réduire de 30 à 40 % les coûts de traitement. Par exemple, les tâches simples, telles que le support technique de niveau 1-2, peuvent être assurées par des chatbots.
Sécurité
En aidant les acheteurs à sélectionner les meilleurs fournisseurs, l’IA diminue le risque de fraudes et les retards de paiement. Sollicitée dans la gestion des contrats d’achat, elle assure une plus grande protection juridique. L’intelligence artificielle concourt donc à sécuriser les achats.
Compétitivité
Créatrice de valeurs, l’intelligence artificielle favorise l’innovation et contribue à augmenter la compétitivité globale de l’entreprise auprès de ses clients et prospects.
À l’instar des autres technologies majeures (RPA[1], Internet des objets, chatbots, blockchain…), l’intelligence artificielle laisse entrevoir un nouvel avenir pour les services achats : un virage stratégique et des missions à forte valeur ajoutée qui s’appuient sur le savoir-être purement humain (relationnel, influence, créativité…).
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[1] N.D.L.R. : « [Les solutions d’automatisation des processus robotiques] peuvent traiter n’importe quelles données d’entrée en exécutant, telle une macro, une série d’actions préprogrammées et en suivant des règles métiers prédéfinies. »
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