{"id":40985,"date":"2022-01-24T00:00:00","date_gmt":"2022-01-24T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/app-mbe-blog-prd.azurewebsites.net\/?p=40985"},"modified":"2026-01-29T11:25:44","modified_gmt":"2026-01-29T11:25:44","slug":"benefices-intelligence-artificielle-achats","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.manutan.be\/blog\/fr-be\/benefices-intelligence-artificielle-achats\/","title":{"rendered":"Quels sont les b\u00e9n\u00e9fices de l\u2019intelligence artificielle sur les achats ?"},"content":{"rendered":"
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\u00c0 l\u2019aube de la 4e r\u00e9volution industrielle, les nouvelles technologies constituent un formidable levier de performance pour les entreprises. Cependant, certaines joueront un r\u00f4le plus ou moins important que d\u2019autres dans le cadre de la transformation digitale de la fonction achats. Parmi elles, l\u2019intelligence artificielle (IA) se d\u00e9marque particuli\u00e8rement. R\u00e9solument cr\u00e9atrice de valeur, elle promet de nouvelles synergies. Pour autant, le concept d\u2019intelligence artificielle peut parfois sembler flou et couvrir des technologies vari\u00e9es. \u00c0 travers une r\u00e9cente \u00e9tude, GEP<\/a>, leader mondial des solutions d\u2019approvisionnement et de cha\u00eene logistique digitales, apporte justement un \u00e9clairage bienvenu sur la notion d\u2019intelligence artificielle appliqu\u00e9e aux secteurs des achats et de la logistique. D\u00e9couvrez la d\u00e9finition de l\u2019IA ainsi que les huit b\u00e9n\u00e9fices cl\u00e9s de son impl\u00e9mentation au sein du service achat.<\/p>\n<\/div>\n

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Intelligence artificielle : origine et d\u00e9finition<\/h2>\n

Si l\u2019id\u00e9e d\u2019une \u00ab\u2009machine qui pense\u2009\u00bb remonterait \u00e0 l\u2019Antiquit\u00e9, la notion d\u2019intelligence artificielle fait, elle, r\u00e9ellement son apparition dans les ann\u00e9es 1950. Les math\u00e9maticiens Alan Turing et John McCarthy ainsi que le psychologue Frank Rosenblatt en sont les principaux pionniers.<\/p>\n

Vecteur de performance, l\u2019IA a plus r\u00e9cemment \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9e \u00e0 la fonction achats<\/a>. Par d\u00e9finition, le terme \u00ab\u2009intelligence artificielle\u2009\u00bb (IA) regroupe un ensemble d\u2019applications, de techniques et de process pouvant agir \u00ab\u2009intelligemment\u2009\u00bb<\/b>.<\/p>\n

Pour mieux saisir les tenants et les aboutissants de l\u2019IA, il faut savoir qu\u2019elle int\u00e8gre deux sous-domaines.<\/p>\n

Le Machine Learning (ML)<\/h3>\n

Traduit par \u00ab\u2009apprentissage automatique\u2009\u00bb en fran\u00e7ais, le Machine Learning<\/i> consiste \u00e0 apprendre aux ordinateurs \u00e0 apprendre par eux-m\u00eames. Ce sous-domaine de l\u2019IA vise une am\u00e9lioration continue des performances. Cet outil doit en effet permettre une prise de d\u00e9cision autonome, adapt\u00e9e et libre de toute intervention humaine. Branche du Machine Learning<\/i>, le Natural Language Processing<\/i> (NLP) a pour objectif de faire assimiler le langage humain aux programmes informatiques.<\/p>\n

Le Deep Learning (DL)<\/h3>\n

Aussi appel\u00e9 \u00ab\u2009apprentissage en profondeur\u2009\u00bb, le Deep Learning<\/i> repose sur le traitement de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Il est fond\u00e9 sur des approches math\u00e9matiques qui imitent le mode d\u2019acquisition humain des connaissances. Sous-domaine du Machine Learning<\/i>, le Deep Learning<\/i> cherche \u00e0 automatiser l\u2019analyse pr\u00e9dictive. Bas\u00e9 sur un r\u00e9seau de neurones artificiels, il autonomise et dynamise l\u2019IA.<\/p>\n

En r\u00e9sum\u00e9, cela sous-entend que ces machines peuvent r\u00e9aliser des t\u00e2ches qui requi\u00e8rent des capacit\u00e9s propres au cerveau humain<\/b> telles que le raisonnement, l\u2019autonomie, la recherche d\u2019information ou encore l\u2019apprentissage.<\/p>\n

Ce qui diff\u00e9rencie l\u2019intelligence artificielle de la programmation classique est cette dimension cognitive<\/b>, dans le sens psychologique du terme, c\u2019est-\u00e0-dire qui concerne les moyens et les m\u00e9canismes d\u2019acquisition des connaissances.<\/p>\n

En effet, les technologies relevant de l\u2019intelligence artificielle sont capables de traiter des sc\u00e9narios non structur\u00e9s<\/b> et de d\u00e9velopper un processus d\u2019apprentissage continu<\/b>.<\/p>\n

Intelligence artificielle : huit b\u00e9n\u00e9fices cl\u00e9s pour les achats<\/h2>\n

La fonction achat conna\u00eet depuis plusieurs ann\u00e9es une transformation digitale<\/a> qui passe de plus en plus par l\u2019utilisation de l\u2019intelligence artificielle. En effet, l\u2019application de l\u2019IA aux achats offre des avantages concrets<\/b> qu\u2019il est possible de classer, pour suivre la logique de l\u2019\u00e9tude GEP, en huit cat\u00e9gories.<\/p>\n

Informations<\/h3>\n

L\u2019IA permet d\u2019explorer un volume important de donn\u00e9es complexes et volumineuses. Elle fournit davantage d\u2019informations en temps r\u00e9el, ce qui facilite et am\u00e9liore la prise de d\u00e9cisions des \u00e9quipes du service achat. Propuls\u00e9e par l\u2019intelligence artificielle, l\u2019analyse pr\u00e9dictive permet d\u2019\u00e9mettre des projections \u00e0 partir de la collecte de donn\u00e9es historiques. Pour ce faire, les bases de donn\u00e9es doivent \u00eatre correctement organis\u00e9es en amont.<\/p>\n

Productivit\u00e9<\/h3>\n

L\u2019IA permet de r\u00e9duire de 25 \u00e0 60 % la dur\u00e9e moyenne de traitement des processus achats, d\u2019autant qu\u2019elle peut fonctionner 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. En effet, l\u2019intelligence artificielle contribue \u00e0 r\u00e9duire de fa\u00e7on drastique les t\u00e2ches chronophages comme la s\u00e9lection d\u2019appels d\u2019offres. Corr\u00e9l\u00e9e au Machine Learning<\/i>, l\u2019IA am\u00e9liore la productivit\u00e9 de tout le processus d\u2019achat et d\u2019approvisionnement. Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA, les \u00e9quipes achats peuvent se consacrer \u00e0 des t\u00e2ches \u00e0 plus forte valeur ajout\u00e9e.<\/p>\n

Impl\u00e9mentation<\/h3>\n

L\u2019impl\u00e9mentation de l\u2019IA est en principe rentable en 8 semaines environ (sous r\u00e9serve que les donn\u00e9es soient correctement d\u00e9finies et organis\u00e9es). Pour une impl\u00e9mentation r\u00e9ussie, mieux vaut proc\u00e9der par \u00e9tape, comme suit :<\/p>\n