L’IA dans les achats : outils et stratégies efficaces en 2025

Je pensais que les achats se limitaient à négocier et gérer les fournisseurs, jusqu’à ce que je passe un été à trier des factures et mettre à jour des tableurs. Disons que c’était moins prestigieux que prévu.

Je n’étais pas le seul à vivre ça. Selon KPMG, l’automatisation pourrait prendre en charge plus de la moitié des tâches habituellement réalisées dans les achats.

Dans tous les secteurs, l’IA aide les équipes à travailler plus efficacement et avec moins de tracas, et les achats n’y échappent pas. Des exemples concrets d’agents IA font déjà la différence, de l’automatisation des validations à l’extraction d’insights à partir des données fournisseurs.

Cet article détaille les types d’IA utilisés dans les achats, leurs cas d’usage et comment les mettre en pratique, sans avoir besoin d’un diplôme en informatique.

Qu’est-ce que l’IA pour les achats ?

L’IA pour les achats consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour automatiser les tâches répétitives, extraire des informations des données et faciliter des décisions plus rapides et éclairées tout au long du processus d’achat.

Grâce à ces technologies, les professionnels des achats prennent des décisions fondées sur les données et gèrent mieux leurs fournisseurs, ce qui rend les processus plus rapides et plus fiables.

Comment les différents types d’IA sont utilisés dans les achats

IA générative

L’IA générative, ou GenAI, est capable de générer des contenus comme des e-mails, des rapports ou des appels d’offres entiers, à partir des données sur lesquelles elle a été entraînée. C’est l’une des formes d’IA les plus répandues dans les achats, et on comprend pourquoi.

Dans les achats, la GenAI peut :

• Rédiger en quelques minutes des documents comme des cahiers des charges, des briefs fournisseurs ou des appels d’offres.
• Résumer de longues réunions fournisseurs ou des rapports de performance pour éviter d’avoir à tout relire.
• Rédiger et envoyer automatiquement des e-mails ou des mises à jour aux fournisseurs.
• Aider à organiser et à étiqueter les données pour faciliter leur analyse par la suite.

En résumé, la GenAI prend en charge une grande partie de la rédaction et du traitement des données, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur la stratégie.

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique (ML) apprend des tendances passées pour repérer des schémas et prédire ce qui pourrait se produire ensuite.

Au lieu de passer au crible des tableurs interminables ou de se fier à l’intuition, les outils ML analysent les historiques d’achats et la performance des fournisseurs pour aider les équipes à décider plus vite.

Par exemple, si un fournisseur livre souvent en retard, le ML peut détecter ce schéma avant que cela ne devienne un vrai problème. Il peut aussi signaler une facture inhabituelle ou catégoriser des centaines de transactions en quelques minutes.

Plus un modèle ML reçoit de données, plus il devient performant, ce qui améliore la qualité de ses analyses au fil du temps.

Automatisation robotisée des processus (RPA)

La RPA ne cherche pas à être intelligente – elle n’est pas conçue pour prendre des décisions ou trouver des insights. Ce que la RPA fait très bien, c’est exécuter rapidement des tâches volumineuses et basées sur des règles, sans intervention humaine.

Élément clé de l’automatisation des processus métiers, la RPA gère la saisie de données, l’appariement des factures ou le traitement des commandes sans intervention manuelle.

Même si cela peut sembler peu enthousiasmant, automatiser ces tâches routinières permet aux équipes de se concentrer sur les aspects stratégiques des achats. L’objectif est de fluidifier les processus et de réduire la dépendance au travail manuel.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le NLP aide les ordinateurs à comprendre et interpréter le langage humain – ce qui est utile pour traiter des contenus riches en texte comme les contrats, emails ou réponses à des appels d’offres.

Dans les achats, les outils NLP peuvent :

• Extraire les clauses importantes des contrats
• Analyser les retours fournisseurs ou les avis en ligne pour en déduire le ton et le ressenti
• Extraire les informations clés des factures ou reçus et les structurer
• Alimenter des chatbots capables de répondre aux questions fréquentes sur les achats

Le NLP est souvent intégré dans des plateformes comme les logiciels d’analyse des dépenses ou de traitement documentaire. Les équipes peuvent aussi utiliser des API comme AWS Comprehend ou Google Cloud Natural Language pour l’intégrer à leurs processus.

Même si le concept paraît complexe, son utilisation revient souvent à activer une fonctionnalité dans des outils déjà en place.

IA agentique

L’IA agentique est la technologie la plus récente dans ce domaine.

L’IA agentique désigne des systèmes capables de planifier, d’agir et de s’adapter de façon autonome selon des objectifs ou des changements, sans instructions détaillées pour chaque tâche.

Dans les achats, les agents IA vont plus loin que de simples alertes. Ils peuvent simuler l’impact d’un changement de fournisseur sur les coûts ou les délais, et même lancer les étapes suivantes, comme rédiger un bon de commande ou mettre à jour la fiche fournisseur.

Cela ouvre la voie à des workflows IA agentiques : des processus dynamiques où les agents IA ne se contentent pas de fournir des analyses, mais prennent aussi des mesures concrètes dans différents systèmes. Par exemple, un agent peut détecter un risque de rupture de stock, simuler l’impact de fournisseurs alternatifs et lancer un bon de commande dans un même flux coordonné.

Connectés aux bonnes données et outils – comme les bases fournisseurs ou les logiciels de gestion des stocks – ces agents peuvent agir de façon semi-autonome dans des limites définies, ce qui accélère les opérations tout en réduisant la coordination manuelle.

Avantages de l’IA dans les achats

Fluidifier les processus

Des outils IA comme la RPA ou les moteurs de workflow pilotés par le ML automatisent les tâches répétitives à grande échelle, libérant du temps pour le travail stratégique.

Par exemple, la RPA peut remplir automatiquement les demandes d’achat à partir des catalogues, vérifier les informations fournisseurs dans la base de référence, et acheminer les demandes vers les bons validateurs selon le centre de coûts, les seuils de dépense et l’urgence, sans intervention humaine.

Limiter les erreurs

Plus un processus est manuel, plus il y a de risques d’oublis, surtout en période de rush.

L’IA apporte une validation en temps réel et détecte les anomalies tout au long du processus.

Imaginez soumettre une facture qui ne correspond pas exactement au bon de commande initial. Au lieu de devoir repérer cela lors d’un contrôle manuel, un modèle d’apprentissage automatique signale immédiatement l’écart.

Qu’il s’agisse de repérer des doublons ou de signaler une anomalie, l’IA apporte cohérence et fiabilité à des tâches où l’erreur humaine est fréquente, surtout quand les équipes sont sous pression.

Réduire les coûts

L’IA réduit les coûts non seulement en automatisant les tâches répétitives, mais aussi en améliorant la prise de décision et en identifiant des inefficacités cachées.

Par exemple, les agents IA peuvent calculer le rapport coût-bénéfice d’un paiement anticipé à un fournisseur en échange d’une remise de 2 %, puis présenter automatiquement les meilleures opportunités.

Les organisations qui utilisent l’IA pour l’analyse avancée des dépenses ont réalisé jusqu’à 10% d’économies globales en affinant leur stratégie d’achat et en limitant les pertes de valeur.

Passer à l’échelle sans complications

Quand les achats prennent de l’ampleur, la complexité et le volume de données augmentent, mais l’IA aide à tout gérer sans recruter plus.

De l’automatisation de la consolidation des données à l’analyse des contrats et à la visibilité sur les dépenses, l’IA permet une croissance plus intelligente et plus fluide.

Anticiper les risques

Les achats ont longtemps été réactifs. L’IA change la donne en offrant des signaux d’alerte et des recommandations avant que les problèmes n’apparaissent.

Cette anticipation devient de plus en plus indispensable. En effet, 70% des responsables achats considèrent l’augmentation des risques fournisseurs comme une préoccupation majeure, et l’IA s’impose comme leur outil de référence.

Les modèles d’IA analysent les données internes (comme les problèmes de livraison et la conformité des contrats) ainsi que des signaux externes (notes de crédit, évaluations ESG, actualités) pour générer des scores de risque à jour et aider les équipes à agir avant que les problèmes ne s’aggravent.

8 cas d’usage de l’IA dans les achats

1. Prévisions plus précises et maîtrise des coûts

Le machine learning aide les équipes à anticiper la demande en apprenant des habitudes d’achat passées et des performances fournisseurs. Il peut prédire quand réapprovisionner et en quelle quantité, en tenant compte des retards, des variations de prix et même de facteurs externes comme la météo.

Les algorithmes de ML analysent de grands volumes de données historiques d’achats et des données externes comme les prix des matières premières, les retards de livraison, l’inflation ou encore les prévisions météo. Ensemble, ils construisent un modèle capable de prédire les besoins futurs, souvent jusqu’au niveau de la référence produit.

Par exemple, si un retard soudain dans un port coïncide avec une hausse de la demande pour certains emballages, un modèle ML peut détecter cette tendance avant qu’elle ne soit évidente et recommander de commander plus tôt ou de passer à un autre fournisseur.

Les modèles ML suivent aussi les données en temps réel comme les variations de prix du marché. Si le coût des matières premières augmente, le système peut suggérer de renégocier les contrats ou d’accélérer les achats pour garantir de meilleurs tarifs.

Grâce à ces prévisions, les équipes peuvent :

• Éviter la surcommande ou la sous-commande.
• Optimiser les coûts de stockage.
• Adapter les stratégies d’approvisionnement avant que les problèmes n’affectent l’activité.
• Prendre des décisions budgétaires avec des informations actualisées et exploitables.

2. Automatisation des tâches d’approvisionnement et de gestion des données

Des tâches manuelles comme la recherche de fournisseurs, la création de RFP ou la saisie de données prennent beaucoup de temps.

L’IA simplifie ces tâches en récupérant les profils fournisseurs depuis plusieurs sources, en remplissant automatiquement les modèles de RFP et en synchronisant les données clés entre les systèmes sans saisie manuelle. Les équipes achats gagnent ainsi du temps et peuvent se concentrer sur des missions plus stratégiques, comme l’amélioration des relations fournisseurs ou l’analyse de la performance.

MTN Group a développé une plateforme appelée Procurement Cockpit qui centralise les données achats de toute l’organisation. Au lieu de jongler entre plusieurs systèmes ou de chercher l’information, les équipes disposent d’une vue claire et en temps réel de l’activité achats, de la performance fournisseurs et des dépenses.

C’est une façon intelligente de rester organisé et de gagner du temps. Et cela porte ses fruits : l’automatisation basée sur l’IA de MTN leur a valu une reconnaissance sectorielle.

3. Simplification des bons de commande

Soyons honnêtes. Gérer les bons de commande à la main est lent, source d’erreurs et franchement fastidieux.

Les agents IA peuvent automatiser les étapes clés du processus achats : création des bons de commande, suivi des expéditions, gestion des exceptions. Plutôt que de simplement signaler les problèmes, ils agissent : réapprovisionnement auprès de fournisseurs de secours ou remontée des retards pour analyse.

Par exemple, lorsqu’une demande d’achat est soumise, un agent IA peut la comparer aux fournisseurs et tarifs approuvés, puis remplir automatiquement le bon de commande. Ensuite, il envoie la commande et met à jour les plannings de livraison.

En cas de conflit, comme un délai trop long, il peut proposer des alternatives en s’appuyant sur les données passées. Les tableaux de bord tiennent les parties prenantes informées, tandis que le système rapproche automatiquement factures et bons de livraison, signalant toute anomalie à vérifier.

4. Assistants IA pour les équipes achats

Les assistants IA dans les achats sont des outils qui épaulent les équipes en prenant en charge des tâches répétitives et chronophages. Ils s’intègrent aux systèmes existants pour accélérer la prise de décision et réduire les efforts manuels au quotidien.

Ils ne remplacent pas l’expertise humaine, mais les assistants IA aident clairement les équipes à travailler plus vite et plus efficacement.

Zycus propose Merlin Intake, un assistant IA qui aide les utilisateurs à créer et suivre leurs demandes d’achat. Il guide les utilisateurs tout au long du processus et répond à leurs questions, limitant ainsi les allers-retours.

5. Analyse intelligente des dépenses

Les équipes achats peinent souvent à savoir où va l’argent, surtout quand les données sont dispersées entre ERP et systèmes P2P. Quand les informations sont éparpillées, il est difficile de suivre chaque euro dépensé.

Les outils d’IA peuvent nettoyer et classer automatiquement les données, offrant une vision unifiée et fiable des dépenses. Les algorithmes de machine learning détectent les anomalies et révèlent des opportunités d’économies souvent ignorées par les outils classiques.

Par exemple, l’IA peut repérer des achats répétés chez plusieurs fournisseurs qui pourraient être regroupés pour obtenir des remises sur volume, ou signaler des pics inhabituels de dépenses dans une catégorie à examiner.

Ce niveau d’analyse permet aux équipes de :

• Améliorer la visibilité des dépenses par catégorie et fournisseur
• Détecter les achats non conformes ou hors processus
• Identifier des opportunités de regroupement ou de renégociation
• Prendre de meilleures décisions budgétaires et d’approvisionnement

6. Gestion des risques fournisseurs

Le risque fournisseur est une préoccupation croissante et l’IA permet une gestion plus proactive que jamais.

Les modèles de machine learning analysent en continu les signaux internes comme les violations contractuelles ou les écarts de facturation, ainsi que des indicateurs externes tels que les scores de crédit, les notations ESG, les événements géopolitiques ou les actualités mondiales.

L’IA synthétise ensuite ces données en scores de risque en temps réel, permettant aux équipes achats de prioriser les fournisseurs selon leur exposition et leur fiabilité. Certains outils peuvent même simuler des scénarios de perturbation de la chaîne d’approvisionnement pour orienter les stratégies de gestion des risques.

Par exemple, la plateforme IA de Resilinc permet aux entreprises de prédire d’éventuels retards en analysant la performance des fournisseurs et les événements extérieurs. Grâce à Resilinc, les entreprises peuvent anticiper des perturbations, comme un typhon en Chine, avant qu’elles ne surviennent. Le système alerte les équipes à l’avance, leur permettant de réacheminer les expéditions et d’éviter des pertes de chiffre d’affaires.

7. Analyse intelligente des contrats

Les contrats d’achats regorgent d’informations essentielles, mais leur analyse et leur gestion manuelles prennent beaucoup de temps.

Les outils de NLP, comme les agents LLM, peuvent extraire des clauses clés (paiement, SLA…) de milliers de contrats et les associer à des référentiels de conformité.

Supposons que votre équipe doive examiner 500 contrats fournisseurs avant la fin de l’année. Plutôt que de tout lire à la main, un système IA scanne les documents en quelques minutes, signale les contrats arrivant à échéance, met en avant ceux sans clause de protection des données et regroupe les accords similaires pour faciliter la revue.

8. Recherche dynamique de fournisseurs

Trouver le bon fournisseur reposait autrefois sur des listes statiques ou des recherches manuelles. L’IA change la donne en recommandant des fournisseurs selon leur historique, leurs certifications, leurs prix et leur capacité actuelle.

Grâce au machine learning, le système analyse des données structurées et non structurées pour suggérer les fournisseurs les plus adaptés à un besoin ou une région donnée.

Les équipes achats peuvent désormais :

• Établir plus rapidement une liste restreinte de fournisseurs idéaux
• Sélectionner des fournisseurs alignés sur les objectifs de qualité, de coût et d’ESG
• Réduire le temps d’intégration et gagner en agilité dans le sourcing

Comment déployer l’IA dans les achats

Il n’existe pas de solution unique pour adopter l’IA dans les achats. La bonne approche dépend de la taille de votre entreprise et de vos objectifs, mais il n’est pas nécessaire de tout développer en interne.

Cette section s’adresse aux responsables achats, spécialistes sourcing, professionnels de la supply chain et CPO à la recherche de moyens concrets d’intégrer l’IA dans leurs processus.

1. Définir des objectifs clairs

N’utilisez pas l’IA simplement parce que c’est à la mode. Identifiez précisément le problème à résoudre.

Souhaitez-vous automatiser les bons de commande ? Mieux classer les dépenses ? Prédire les risques fournisseurs ?

Chacun de ces objectifs nécessite des outils, des modèles de données et des intégrations différents. Par exemple, automatiser les bons de commande peut impliquer l’utilisation de la RPA, tandis qu’améliorer les prévisions peut reposer sur le ML.

Sans objectif précis, vous risquez de créer un outil coûteux qui ne règle rien. Commencez par le point de douleur et laissez-le guider votre mise en place de l’IA.

2. Choisir une plateforme

Une fois vos objectifs définis, trouvez les outils qui y répondent.

Commencez par les outils que vous utilisez déjà. De nombreux ERP et plateformes d’achats proposent désormais des fonctionnalités d’IA intégrées, comme la classification des dépenses ou l’analyse de contrats. Si vos besoins sont plus spécifiques, tournez-vous vers des outils indépendants, mais assurez-vous qu’ils s’intègrent bien à votre environnement.

La meilleure plateforme est celle qui s’adapte à votre existant et évolue avec votre croissance.

3. Préparer vos données

L’IA n’est aussi intelligente que les données que vous lui fournissez.

Avant de vous lancer, faites l’inventaire de vos ressources. Nettoyez les données désordonnées, regroupez les informations dispersées dans différents systèmes et appliquez une gouvernance des données rigoureuse. Cela implique d’uniformiser les formats et de vérifier l’exactitude des données.

Les équipes achats n’ont pas besoin de données parfaites, mais elles ont besoin de données exploitables. Considérez cela comme la préparation du terrain avant de semer.

4. Donnez vie à votre solution

Une fois vos objectifs définis, la plateforme choisie et les données prêtes, il est temps de concrétiser votre solution.

Dans la plupart des équipes achats, il ne s’agit pas de développer des outils d’IA de zéro. Il s’agit plutôt de collaborer avec un fournisseur, un partenaire ou l’équipe informatique interne pour configurer et déployer un outil adapté à votre cas d’usage.

Choisissez l’approche qui correspond aux compétences de votre équipe et à la complexité de votre objectif.

5. Accompagnez votre équipe

Même le meilleur outil d’IA ne donnera aucun résultat si l’équipe ne sait pas l’utiliser ou n’a pas confiance en elle.

Une fois la solution déployée, prévoyez du temps pour l’intégration et l’adoption. Collaborez avec le fournisseur ou le partenaire d’implémentation pour former l’équipe sur les cas d’usage, et adaptez la formation à la réalité du métier des acheteurs — pas seulement au fonctionnement de l’outil.

Prévoyez des sessions de mise en pratique, documentez les processus courants et maintenez un canal de retour d’expérience ouvert.

La technologie ne peut produire de résultats si personne ne sait l’utiliser.

6. Évaluez et améliorez en continu

Ne vous contentez pas d’installer la solution puis de l’oublier.

Suivez l’impact de vos outils d’IA à l’aide d’indicateurs clairs comme la réduction des délais, les économies réalisées ou la diminution des incidents de risque.

Si des chatbots font partie du déploiement, consultez les analyses de chatbot pour comprendre leur utilisation, leur efficacité et les éventuels points de friction. Mesurer le ROI des chatbots est essentiel pour justifier l’investissement et orienter les futures améliorations.

Échangez aussi avec vos utilisateurs. Qu’est-ce qui fonctionne ? Qu’est-ce qui pose problème ?

Les systèmes d’IA s’améliorent avec le temps, mais seulement si vous continuez à les ajuster. Les meilleures implémentations évoluent grâce à l’usage réel.

Créez un agent IA gratuitement

Si vous cherchez à intégrer l’IA dans vos processus achats, c’est le moment idéal pour commencer à vous former.

Botpress est une plateforme de création d’agents IA accessible à tous, quel que soit votre niveau technique. Concevez vos flux de façon visuelle, testez vos réponses avec de vraies entrées utilisateurs et connectez vos sources de données métier pour disposer d’informations toujours à jour.

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FAQ

Quel est le coût de mise en place d’outils d’IA dans les achats ?

Le coût d’implémentation d’outils d’IA dans les achats varie fortement : les fonctionnalités d’IA de base intégrées aux plateformes existantes peuvent coûter quelques centaines d’euros par mois, tandis que des solutions avancées comme l’analyse des dépenses ou des agents autonomes peuvent atteindre plusieurs centaines de milliers d’euros par an. La dépense totale dépend de la complexité des processus et du choix entre solutions prêtes à l’emploi ou développement sur mesure.

Existe-t-il des risques ou des inconvénients à utiliser l’IA dans les achats ?

L’utilisation de l’IA dans les achats comporte certains risques, comme une prise de décision erronée si les données sont incomplètes ou incorrectes, un risque de dépendance à un fournisseur via des systèmes propriétaires, ou des problèmes de conformité si les données sensibles ne sont pas suffisamment protégées. De plus, les outils d’IA peuvent parfois générer des erreurs ou des résultats inattendus, ce qui nécessite une supervision humaine pour éviter que des problèmes ne deviennent coûteux.

Les outils d’IA dans les achats remplacent-ils les emplois ou modifient-ils simplement la façon de travailler ?

Les outils d’IA dans les achats ne suppriment généralement pas les emplois, mais transforment la façon de travailler en automatisant les tâches répétitives comme la saisie de données, le rapprochement de factures ou la catégorisation des dépenses. Cela permet aux professionnels des achats de se concentrer sur des missions stratégiques comme la gestion des fournisseurs, la négociation ou la gestion des risques. Cependant, les rôles évoluent vers des compétences plus analytiques ou techniques à mesure que l’IA s’intègre dans les processus quotidiens.

Les petites entreprises peuvent-elles bénéficier de l’IA dans les achats, ou est-ce réservé aux grands groupes ?

Les petites entreprises peuvent tout à fait profiter de l’IA dans les achats, notamment grâce à des outils SaaS abordables qui proposent des fonctionnalités comme le traitement automatisé de documents, l’appariement de fournisseurs ou l’analyse de dépenses de base, sans investissement initial important. Si les grandes entreprises déploient souvent des solutions d’IA plus complexes et sur mesure, les petites structures peuvent aussi gagner du temps et améliorer leur prise de décision grâce à des outils d’IA légers et basés sur le cloud.

Quelles compétences les équipes achats doivent-elles avoir pour utiliser des outils d’IA ?

Les équipes achats n’ont pas forcément besoin de savoir programmer pour utiliser des outils d’IA, mais elles doivent avoir des compétences en littératie des données pour comprendre le fonctionnement des modèles d’IA et repérer les problèmes de qualité des données. La maîtrise des outils d’analyse et l’aisance avec les plateformes numériques sont importantes, tout comme la capacité à collaborer avec l’IT pour intégrer l’IA dans les processus achats.