Si l'intelligence artificielle (IA) est un terme à la mode (« buzz word »), sa réalité d'usage (« use cases ») et son impact sur la fonction Achats restent encore peu tangibles. Il devient indispensable pour un Responsable ou un Directeur Achats de définir le chemin qu'empruntera son organisation Achats pour mettre en oeuvre une offre (technologies et services) encore fragmentée et peu lisible.
OBJECTIFS
- Comprendre comment l’IA va bouleverser le positionnement de la fonction Achats et incidemment son organisation.
- Connaître les principales technologies d’IA et leur champ d’usage par les Directions Achats.
- Identifier les impacts de l’IA, tant en termes de gains (productivité accrue, capacités d’analyse augmentées) que de risques pour l’organisation (enjeux RH).
LES +
- Des applications concrètes en lien avec les Achats
- Des retours d’expérience de ce qui marche et ne marche pas
PUBLIC CIBLE
- Chief Procurement Officers (CPOs)
- Category Managers
- Chief Innovation/Information Officers (CIOs)
CONTENU
- Le contexte
- Qu’est-ce que l’IA ? Comment différencier l’IA des solutions de décisionnel descriptif
ou de production de statistiques ? - Les principales technologies d’IA, le lexique incontournable
- Quels enjeux pour la fonction Achats, attachés à la valorisation de la donnée et à l’automatisation des tâches
- Le Machine Learning
- Le Machine Learning et les différentes composantes de l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Les notions de classification et régression, les modèles prédictifs.
- La stratégie de montée à bord
- Les principaux champs d’application de l’IA, en 2020, sur les processus Achats (S2C/P2P)
- Quels sont les premiers projets à envisager ? Pourquoi ?
- Comment « vendre » un projet IA en interne (Exemples de modèles de ROI) ?
- Comment gérer un projet de type IA (Quelles compétences et technologies, quelles approches ?)
- Quels modèles de collaboration (y compris modèles d’affaires) avec les prestataires ?
- Les précautions essentielles
- Quelle culture de la donnée développer et comment la développer ?
- Comment récupérer, sécuriser et gérer de la donnée, qu’elle soit issue de sources internes ou externes à l’organisation ? Quelles technologies de gestion de la donnée utiliser (Que sont les data lakes, data plants, plateformes IaaS, PaaS, API, ELT,... ?) ?
- Les cas d’usage
- Cas d’usage #1 : La gestion des contrats et la maîtrise des risques via l’approche NLP
- Cas d’usage # 2 : Le process mining appliqué aux processus S2C et P2P
- Cas d’usage #3 : L’organisation du travail grâce à des algorithmes d’anticipation de la charge
Durée: 1 Journée
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