L’intelligence artificielle (IA) est une réalité de plus en plus tangible pour les organisations privées et publiques. De nombreuses Directions Achats se préparent à l’arrivée de cette lame de fond technologique qui va, les premiers écueils dépassés, les transformer profondément.
Les processus Achats (S2C et P2P) manipulent naturellement un volume conséquent de données. Ils sont à la confluence d’autres processus tout aussi gourmands en données (La qualité, la conformité, la comptabilité, les ventes, ...).
Or, la donnée est le carburant premier de l’intelligence artificielle. L’IA peut extraire des informations pertinentes parmi une masse importante de données et identifier un cheminement logique. L’IA c’est une « nouvelle frontière » en matière d’aide à la décision.
Ainsi, on peut donc imaginer que le contrôle de gestion Achats va rapidement s’équiper de ces nouvelles technologies et sensiblement affirmer un positionnement aujourd’hui bien « timide ».
Le contrôle de gestion Achats « augmenté »
Le contrôle de gestion Achats butait, jusqu’il y a peu, sur plusieurs difficultés, qui brident son développement :
1. Disposer, en temps réel, de données issues de sources diverses (y compris externes)
2. Nettoyer et rapprocher des données de qualité très hétérogène
3. Automatiser et maintenir un certain nombre de traitements
4. Produire et communiquer des analyses, y compris prédictives voire « prescriptives »
La bonne, la grande nouvelle c’est que la convergence des technologies « Big data », « ETL », « AI » et « Data visualization » autorise de lever tous ces obstacles.
Notre retour d’expériences est que le coût moyen de mise en œuvre d’une solution d’aide à la décision, orientée Achats, est divisé par 5 ou 10. Si tant est qu’il soit possible de considérer que cette solution eut pu être développée avec les technologies d’hier ...
Nous avons récemment « augmenté » une solution décisionnelle Achats, en trois mois. Nous avons mobilisé les technologies suivantes :
1. Orchestrateur d’API, Open Data et Big Data
La mise en œuvre d’un orchestrateur d’API nous a permis d’accéder à une grande diversité de données, y compris externes à l’organisation (Open Data). Ces données atteignant rapidement un volume conséquent (Big Data) ont été stockées dans le « cloud » pour s’affranchir de toute contrainte liée aux infrastructures.
3. ETL
La mise en œuvre d’une technologie ETL (Extract, Transform and Load) c’est la possibilité qui nous a été donnée de nettoyer, « redresser », consolider des données brutes issues de sources diverses, puis d’industrialiser ces traitements.
4. AI
Nous nous sommes appuyés sur des algorithmes d’intelligence artificielle pour analyser les données et rechercher des schémas récurrents (Machine Learning). Ainsi, de nombreuses activités liées à la mesure de la performance Achats ont pu être automatisées.
5. Data visualization (Descriptive, prédictive, prescriptive « analytics »)
La finalité d’un système décisionnel est de produire des indicateurs permettant de comprendre ce qui s’est passé (Descriptif), ce qui peut se passer (Prédictif) et ce qu’il est opportun de faire (Prescriptif). Les nouvelles solutions de « data visualization » mises en œuvre permettent d’ores et déjà de produire aisément des tableaux de bord et de disposer d’analyses descriptives voire prédictives.
La mise en œuvre de ces nouvelles technologies transforme sensiblement la façon d’appréhender le reporting de la fonction Achats, le dialogue de cette dernière avec les autres fonctions de l’organisation (notamment la fonction « Finances ») et fondamentalement son positionnement.
Le rôle du contrôle de gestion Achats va indéniablement être renforcé. Véritable interface avec les Directions impactées par les Achats, il sera la cheville ouvrière de la mise en œuvre de ces solutions décisionnelles.
Des besoins de formation et de recrutement vont vite émerger. Quand ils existent (ce qui reste rare), les contrôleurs de gestion ne sont pas familiers avec les nouvelles possibilités qui s’offrent à eux et encore moins avec les techniques de « Data labeling », « Machine learning » ou encore « Unsupervised learning » ...
Quelle trajectoire emprunter ?
Comme c’est chaque fois le cas lorsque de nouvelles technologies émergent, les organisations (qu’elles soient publiques ou privées) retiennent des trajectoires d’adoption diverses. Certaines prennent un chemin prudent, fait de petits pas, d’autres prennent des chemins plus ambitieux mais plus périlleux, d’autres enfin laissent aux premières le soin d’essuyer quelques plâtres et « suivent ».
Les projets e-Sourcing et eProcurement, lancés au tout début des années 2000 avec l’émergence du Web, ont marqué une rupture avec ceux du siècle dernier. Les projets pharaoniques ont laissé la place à des approches beaucoup plus raisonnables, guidées par les attentes « métier ». Les solutions du marché sont aujourd’hui quasiment toutes disponibles en mode SaaS, elles autorisent de maîtriser les coûts de maintenance mais laissent une part congrue aux développements spécifiques.
Les nouvelles technologies qui sont aujourd’hui disponibles vont non seulement offrir un nouveau champ des possibles d’un point de vue « fonctionnel », mais elles vont également autoriser une nouvelle réduction sensible des coûts informatiques tout en donnant beaucoup plus d’agilité au Système d’Information. Celui-ci peut être bâti de façon extrêmement rapide et, à l’instar d’un « Légo », ses briques peuvent être modifiées pour accompagner les besoins de l’organisation. Le Système d’Information (re)devient un véritable actif concurrentiel.
L'approche progressive
S’il est important de ne pas rater le train, nous recommandons cependant une approche progressive tant les impacts sur le SI mais aussi sur le métier sont potentiellement importants.
La prise en main de ce nouveau « véhicule » technologique et de toutes ses possibilités suppose du temps et un peu recul. Accessoirement, nous l’avons écrit plus avant, ces solutions sont structurellement évolutives et les inconvénients liés à une démarche « agile » sont réduits.
Nous recommandons donc de commencer par la construction de tableaux de bord simples mais avec un véritable impact « business ». Il s’agit de marquer les esprits et d’engager le processus de transformation avec tous les soutiens, à commencer par celui de la Direction Générale. Nous avons fait, par exemple, le choix de concevoir des solutions qui intègrent des données (internes ou externes) jusqu’ici très rarement rapprochées parce qu’issues de sources « éloignées » les unes des autres. Une fois les ponts créés, nous avons augmenté progressivement la profondeur des analyses et l’usage qui est fait de celles-ci.
Les perspectives de gains immédiats (ainsi que l’intérêt d’appréhender des technologies et modes de travail qui seront rapidement incontournables) justifient amplement un investissement. Comme toute « révolution », il est important d’intégrer ces impacts à la trajectoire stratégique de la fonction Achats, notamment en matière de schéma directeur du SI et de conduite du changement.
