- L'IA dans l'approvisionnement automatise des tâches telles que la rédaction d'appels d'offres, la catégorisation des dépenses et le rapprochement des fournisseurs, réduisant ainsi le travail manuel et les temps de cycle.
- L'apprentissage automatique prédit les variations de la demande et les risques liés aux fournisseurs, ce qui permet aux équipes d'agir rapidement en cas de perturbation ou de hausse des coûts.
- L'IA agentique peut simuler l'impact des changements de fournisseurs et même déclencher les étapes suivantes, comme la création de bons de commande, de manière autonome.
- L'adoption réussie de l'IA commence par des objectifs clairs, des données propres et le choix d'outils qui s'intègrent aux systèmes d'approvisionnement existants.
Je pensais que la passation de marchés se résumait à la négociation d'accords et à la gestion des fournisseurs, jusqu'à ce que je passe un été à trier des factures et à mettre à jour des feuilles de calcul. Disons que c'était moins glamour que prévu.
Il s'avère que je n'étais pas le seul à vivre cette expérience. Selon KPMG, l 'automatisation pourrait prendre en charge plus de la moitié des tâches habituellement effectuées dans le domaine des achats.
Dans tous les secteurs, l'IA aide les équipes à travailler plus intelligemment et avec moins de maux de tête, et les achats ne font pas exception. Des exemples concrets d'agents d'IA ont déjà un impact, qu'il s'agisse d'automatiser les approbations de routine ou de faire émerger des informations à partir des données des fournisseurs.
Cet article présente les types d'IA utilisés dans les marchés publics, les cas d'utilisation et la manière dont vous pouvez les mettre en pratique, le tout sans avoir besoin d'un diplôme en informatique.
Qu'est-ce que l'IA pour les marchés publics ?
L'IA pour les achats signifie l'utilisation de l'intelligence artificielle pour automatiser les tâches de routine, découvrir des informations à partir des données et soutenir des décisions plus rapides et plus éclairées dans l'ensemble du processus d'achat.
Les technologies d'IA permettent aux professionnels de l'approvisionnement de prendre des décisions fondées sur des données et de gérer les fournisseurs de manière plus efficace, ce qui se traduit au final par des processus d'approvisionnement plus rapides et plus précis.
Les avantages de l'IA dans les marchés publics
Rationaliser les flux de travail
Les outils d'IA comme la RPA et les moteurs de workflow pilotés par ML rationalisent les tâches répétitives à grande échelle, libérant ainsi les équipes pour qu'elles se concentrent sur le travail stratégique.
Par exemple, la RPA peut remplir automatiquement les formulaires de demande en extrayant des données des systèmes de catalogues, valider les détails des fournisseurs par rapport aux données de base et acheminer les demandes vers les approbateurs appropriés en fonction du centre de coûts, des limites de dépenses et de l'urgence, le tout sans intervention humaine.
Minimiser les erreurs
Plus un processus est manuel, plus il est probable que quelque chose soit oublié, en particulier sous la pression.
L'IA permet d'introduire la validation en temps réel et la détection des anomalies tout au long du flux de travail.
Imaginez que vous soumettiez une facture qui ne correspond pas tout à fait au bon de commande original. Au lieu que quelqu'un s'en aperçoive lors d'un examen manuel, un modèle d'apprentissage automatique signale instantanément l'écart.
Qu'il s'agisse de repérer les entrées en double ou de signaler quelque chose qui ne semble pas tout à fait correct, l'IA apporte cohérence et précision à ce type de travail qu'il est facile de gâcher lorsque les équipes se déplacent rapidement.
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 les inefficacités cachées.
Par exemple, les agents d'intelligence artificielle peuvent calculer le rapport coût-bénéfice du paiement anticipé d'un fournisseur en échange d'une remise de 2 %, puis mettre automatiquement en évidence les meilleures opportunités.
Les organisations qui utilisent l'IA pour l'analyse avancée des dépenses ont réalisé jusqu'à 10 % d'économies totales en resserrant les stratégies d'approvisionnement et en réduisant les fuites de valeur.
Des économies d'échelle sans problèmes de croissance
À mesure que les opérations d'approvisionnement se développent, la complexité et le volume des données augmentent, mais l'IA aide les équipes à gérer ces deux aspects sans augmenter les effectifs.
De l'automatisation de la consolidation des données à la rationalisation de l'analyse des contrats et de la visibilité des dépenses, l'IA permet une croissance plus intelligente avec moins de difficultés.
Anticiper les risques
L'approvisionnement est par nature réactif. L'IA renverse cette situation en donnant aux équipes des signes d'alerte précoce et des recommandations avant que les choses ne dérapent.
Cette prévoyance est de plus en plus essentielle. En effet, 70 % des responsables des achats citent l'augmentation du risque fournisseur comme une préoccupation majeure, et l'IA devient leur outil de prédilection.
Les modèles d'IA analysent les données internes (comme les problèmes de livraison et la conformité des contrats) ainsi que les signaux externes (scores de crédit, notations ESG, actualités) pour générer des scores de risque actuels et aider les équipes à agir avant que les problèmes ne s'aggravent.
8 cas d'utilisation de l'IA dans les achats
1. Des prévisions et un contrôle des coûts plus intelligents
L'apprentissage automatique aide les équipes à prévoir la demande en s'appuyant sur les habitudes d'achat passées et les performances des fournisseurs. Il peut prédire quand réapprovisionner et quelle quantité acheter, en tenant compte d'éléments tels que les retards, les changements de prix et même des facteurs externes comme les conditions météorologiques.
Les algorithmes de ML analysent de grands volumes de données historiques sur les achats et des données externes telles que les prix des marchandises, les délais d'expédition, l'inflation et même les prévisions météorologiques. Ensemble, ils construisent un modèle capable de prédire les besoins d'achat futurs, souvent jusqu'au niveau de l'unité de stock (SKU).
Par exemple, un retard portuaire soudain coïncide avec une augmentation de la demande de certains matériaux d'emballage. Un modèle ML pourrait détecter le modèle émergent avant qu'il ne soit évident et recommander de commander plus tôt ou de passer à un autre fournisseur.
Les modèles de ML suivent également les données en temps réel, telles que les variations des prix du marché. Si le coût des matières premières commence à augmenter, le système peut suggérer de renégocier les contrats ou d'accélérer les achats pour obtenir des taux plus bas.
Ces prévisions permettent aux équipes de :
- Évitez les commandes excessives ou insuffisantes.
- Optimiser les coûts de détention des stocks.
- Ajuster les stratégies d'approvisionnement avant que les problèmes n'aient un impact sur les opérations.
- Prendre des décisions budgétaires à partir d'informations actualisées et exploitables.
2. Automatisation des tâches de recherche de fournisseurs et de données
Les tâches manuelles telles que la recherche de fournisseurs, la génération d'appels d'offres et la saisie de données prennent beaucoup de temps.
L'IA permet de rationaliser ces tâches en extrayant les profils des fournisseurs de plusieurs sources, en remplissant automatiquement les modèles d'appels d'offres et en synchronisant les données clés entre les systèmes sans saisie manuelle. Ainsi, les équipes d'approvisionnement peuvent réduire les temps de cycle et se concentrer sur des tâches plus stratégiques comme l'amélioration des relations avec les fournisseurs ou l'analyse des performances.
MTN Group a mis en place une plateforme appelée Procurement Cockpit qui rassemble les données relatives à l'approvisionnement de l'ensemble de l'organisation. Au lieu de jongler avec différents systèmes ou de rechercher des informations, les équipes disposent d'une vue claire et en temps réel de l'activité d'approvisionnement, des performances des fournisseurs et des dépenses.
C'est une façon intelligente de rester organisé et de gagner du temps. Et cela a porté ses fruits : L'utilisation par MTN de l'automatisation pilotée par l'IA lui a valu la reconnaissance du secteur.
3. Rationalisation des bons de commande
Ne nous voilons pas la face. La gestion manuelle des bons de commande est lente, sujette aux erreurs et tout simplement fastidieuse.
Les agents d'IA peuvent automatiser les étapes clés du flux d'approvisionnement, de la création de bons de commande au suivi des expéditions et au traitement des exceptions. Au lieu de se contenter de signaler les problèmes, ils prennent des mesures, comme le réapprovisionnement auprès de fournisseurs de réserve ou la remontée des retards pour examen.
Par exemple, lorsqu'une demande d'achat est soumise, un agent IA peut la vérifier par rapport aux fournisseurs et aux prix approuvés et remplir automatiquement le bon de commande. Il envoie ensuite la commande et met à jour les calendriers de livraison.
En cas de conflit, comme un problème de délai d'exécution, il peut suggérer des alternatives basées sur des données antérieures. Les tableaux de bord tiennent les parties prenantes informées, tandis que le système rapproche automatiquement les factures et les reçus, signalant toute divergence pour examen.
4. Assistants AI pour les équipes chargées des achats
Les assistants IA dans les achats sont des outils qui soutiennent les équipes en prenant en charge des tâches routinières et chronophages. Ils travaillent parallèlement aux systèmes existants pour accélérer la prise de décision et réduire les efforts manuels dans les processus quotidiens.
Ils ne remplacent pas l'expertise humaine, mais les assistants d'IA aident indéniablement les équipes à travailler plus rapidement et plus intelligemment.
Zycus propose Merlin Intake, un assistant IA qui aide les utilisateurs à créer et à suivre les demandes d'achat. Il guide les utilisateurs tout au long du processus d'achat et répond aux questions en cours de route, réduisant ainsi les allers-retours.
5. Analyse intelligente des dépenses
Les équipes chargées des achats ont souvent du mal à comprendre où va l'argent, en particulier lorsque les données sont dispersées dans les ERP et les systèmes P2P. Lorsque les données sont dispersées dans les ERP et les systèmes P2P, il peut être difficile de comprendre où va chaque dollar.
Les outils d'IA peuvent automatiquement nettoyer et classer les données, donnant aux équipes une vue unifiée et précise des dépenses. Les algorithmes d'apprentissage automatique détectent les anomalies et découvrent des opportunités d'économies que les outils traditionnels manquent souvent.
Par exemple, l'IA peut identifier des achats répétés auprès de plusieurs fournisseurs qui pourraient être regroupés pour bénéficier de remises sur le volume, ou mettre en évidence des pics de dépenses inhabituels au sein d'une catégorie qui méritent d'être examinés.
Ce niveau de connaissance aide les équipes :
- Améliorer la visibilité des dépenses à travers les catégories et les fournisseurs
- Détecter les dépenses non conformes ou irrégulières
- Identifier les possibilités de regroupement ou de renégociation
- Prendre des décisions plus éclairées en matière de budgétisation et d'approvisionnement
6. Gestion du risque fournisseur
Le risque fournisseur est une préoccupation croissante et l'IA rend sa gestion plus proactive que jamais.
Les modèles d'apprentissage automatique analysent en permanence les signaux internes tels que les violations de contrat et les écarts de facturation, ainsi que les indicateurs externes tels que les notes de crédit, les notations ESG, les événements géopolitiques et les actualités mondiales.
L'IA synthétise ensuite ces données en scores de risque en temps réel, ce qui permet aux équipes d'approvisionnement de classer les fournisseurs par ordre de priorité en fonction de leur exposition et de leur fiabilité. Certains outils peuvent même simuler des scénarios d'interruption de la chaîne d'approvisionnement afin d'orienter les stratégies d'atténuation.
Par exemple, la plateforme d'IA de Resilinc permet aux entreprises de prévoir les retards potentiels en analysant des facteurs tels que les performances des fournisseurs et les événements extérieurs. Grâce à la plateforme de Resilinc, les entreprises peuvent anticiper les perturbations, comme un typhon en Chine, avant qu'elles ne se produisent. Le système alerte les équipes à l'avance, ce qui leur permet de réacheminer les expéditions et d'éviter d'éventuelles pertes de revenus.
7. Intelligence contractuelle
Les contrats d'approvisionnement regorgent d'informations essentielles, mais leur examen et leur gestion manuels prennent beaucoup de temps.
Les outils NLP, comme les agents LLM , par exemple, peuvent extraire des termes clés tels que les clauses de paiement et les accords de niveau de service de milliers de contrats et les mettre en correspondance avec les cadres de conformité.
Supposons que votre équipe doive examiner 500 contrats de fournisseurs avant la fin de l'année. Au lieu de passer chacun d'entre eux au peigne fin, un système d'IA scanne les documents en quelques minutes, signale les contrats dont la durée expire, met en évidence les clauses de protection des données manquantes et regroupe les accords similaires pour en faciliter l'examen.
8. Adéquation dynamique des fournisseurs
Pour trouver le bon fournisseur, il fallait auparavant s'appuyer sur des listes statiques de fournisseurs ou sur des recherches manuelles. L'IA change la donne en recommandant des fournisseurs sur la base de l'historique des performances, des certifications, des prix et de la capacité actuelle.
Grâce à l'apprentissage automatique, le système évalue les données structurées et non structurées pour suggérer les fournisseurs les mieux adaptés à un besoin ou à une région spécifique.
Les équipes chargées des achats peuvent désormais :
- Présélectionner plus rapidement les fournisseurs idéaux
- S'approvisionner auprès de fournisseurs qui respectent les objectifs de qualité, de coût et d'ESG
- Réduire le temps d'intégration et améliorer l'agilité de l'approvisionnement
Comment mettre en œuvre l'IA dans les achats
Il n'existe pas d'approche unique pour l'adoption de l'IA dans les achats. La voie à suivre dépend de la taille et des objectifs de votre entreprise, mais cela ne signifie pas que vous devez partir de zéro.
Cette section s'adresse aux responsables des achats, aux spécialistes du sourcing, aux professionnels de la chaîne d'approvisionnement et aux CPO qui cherchent des moyens pratiques d'intégrer l'IA dans leurs flux de travail.
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1. Fixer des objectifs clairs
N'utilisez pas l'IA simplement parce qu'elle semble innovante. Sachez exactement quel problème vous essayez de résoudre.
Vous souhaitez automatiser les commandes d'achat ? Améliorer la classification des dépenses ? Prévoir les risques d'approvisionnement ?
Chacun de ces objectifs nécessite des outils, des modèles de données et des intégrations différents. Par exemple, l'automatisation des commandes d'achat peut impliquer l'utilisation de la RPA, tandis que l'amélioration des prévisions peut s'appuyer sur la ML.
Sans objectif clair, vous risquez de construire un outil coûteux qui ne résoudra rien. Commencez par le point douloureux et laissez-le guider votre mise en œuvre de l'IA.
2. Choisir une plate-forme
Une fois vos objectifs définis, trouvez les outils qui les soutiennent.
Commencez par ce que vous utilisez déjà. De nombreux ERP et plateformes d'approvisionnement proposent désormais des fonctions d'IA intégrées telles que la classification des dépenses ou l'analyse des contrats. Si vos besoins sont plus spécifiques, envisagez des outils autonomes, mais assurez-vous qu'ils s'intègrent parfaitement à votre stack
La meilleure plateforme est celle qui fonctionne avec ce que vous avez et qui s'adapte à votre croissance.
3. Préparer vos données
L'intelligence artificielle n'est pas plus intelligente que les données que vous lui fournissez.
Avant de vous lancer, faites le point sur ce que vous avez. Nettoyez les données désordonnées, consolidez les informations dispersées dans les différents systèmes et appliquez une solide gouvernance des données. Cela implique de normaliser les formats et de valider l'exactitude des données.
Les équipes chargées des achats n'ont pas besoin de données parfaites, mais elles ont besoin de données utilisables. Il s'agit de préparer le sol avant de planter.
4. Donner vie à votre solution
Une fois que vos objectifs et votre plateforme sont clairs et que vos données sont prêtes, il est temps de concrétiser votre solution.
Pour la plupart des équipes chargées des achats, cela ne signifie pas qu'il faille créer des outils d'IA à partir de rien. Il s'agit de travailler avec un fournisseur, un partenaire ou une équipe informatique interne pour configurer et déployer un outil adapté au cas d'utilisation.
Choisissez l'approche qui correspond aux capacités de votre équipe et à la complexité de votre objectif.
5. Donner à votre équipe les moyens d'agir
Même le meilleur outil d'IA ne donnera pas de résultats si l'équipe ne sait pas comment l'utiliser ou ne lui fait pas confiance.
Une fois la solution mise en place, il faut prendre le temps de l'intégrer et de l'adopter. Travaillez avec le fournisseur ou le partenaire de mise en œuvre pour former l'équipe aux cas d'utilisation et adaptez la formation à la manière dont les professionnels des achats travaillent réellement - et pas seulement à la manière dont l'outil fonctionne.
Créez un espace pour la pratique, documentez les flux de travail communs et maintenez une boucle de rétroaction ouverte.
La technologie ne peut pas donner de résultats si personne ne sait comment l'utiliser.
6. Évaluer et itérer
Ne le mettez pas en place et ne l'oubliez pas.
Suivez l'impact de vos outils d'IA à l'aide de mesures claires telles que la réduction du temps de cycle, les économies générées ou les incidents de risque évités.
Si les chatbots font partie du déploiement, examinez les analyses des chatbots pour comprendre comment ils sont utilisés, où ils sont efficaces et où ils peuvent causer des frictions. Il est particulièrement important de mesurer le retour sur investissement des chatbots pour justifier l'investissement et orienter les améliorations futures.
Et parlez à vos utilisateurs. Qu'est-ce qui fonctionne ? Qu'est-ce qui ne fonctionne pas ?
Les systèmes d'IA s'améliorent au fil du temps, mais seulement si vous continuez à les affiner. Les meilleures implémentations évoluent avec l'utilisation dans le monde réel.
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FAQ
Quel est le coût de la mise en œuvre d'outils d'IA dans les achats ?
Le coût de la mise en œuvre d'outils d'IA dans les achats varie considérablement : les fonctions d'IA d'entrée de gamme dans les plateformes existantes peuvent ne coûter que quelques centaines de dollars par mois, tandis que les solutions d'entreprise telles que l'analyse avancée des dépenses ou les agents autonomes peuvent coûter plus de six chiffres par an. La dépense totale dépend de la complexité des flux de travail et de l'adoption de solutions prêtes à l'emploi ou de la création de capacités d'IA sur mesure.
L'utilisation de l'IA dans les achats présente-t-elle des risques ou des inconvénients ?
L'utilisation de l'IA dans les achats comporte des risques, tels qu'une mauvaise prise de décision si les données sont incomplètes ou inexactes, un verrouillage potentiel des fournisseurs avec des systèmes d'IA propriétaires, et des problèmes de conformité si les données sensibles ne sont pas correctement sécurisées. En outre, les outils d'IA peuvent parfois produire des erreurs ou des résultats inattendus, ce qui nécessite une surveillance humaine pour détecter les problèmes avant qu'ils ne se transforment en erreurs coûteuses.
Les outils d'IA dans le domaine des achats remplacent-ils les emplois ou modifient-ils simplement la façon dont les gens travaillent ?
Les outils d'IA dans les achats ne suppriment généralement pas d'emblée des emplois, mais modifient plutôt la façon dont les gens travaillent en automatisant les tâches répétitives comme la saisie de données, le rapprochement des factures ou la catégorisation des dépenses, ce qui permet aux professionnels de l'approvisionnement de se concentrer sur des activités stratégiques comme les relations avec les fournisseurs, les négociations et la gestion des risques. Toutefois, les rôles pourraient évoluer vers des compétences plus analytiques ou techniques à mesure que l'IA s'intègre dans les flux de travail quotidiens.
Les petites entreprises peuvent-elles bénéficier de l'IA dans le domaine des achats, ou celle-ci est-elle principalement destinée aux grandes entreprises ?
Les petites entreprises peuvent tout à fait bénéficier de l'IA dans le domaine des achats, en particulier grâce à des outils SaaS abordables qui offrent des fonctionnalités telles que le traitement automatisé des documents, le rapprochement des fournisseurs ou l'analyse des dépenses de base sans investissements initiaux importants. Alors que les grandes entreprises déploient souvent des solutions d'IA plus complexes et personnalisées, les petites entreprises peuvent encore réaliser des gains de temps considérables et prendre de meilleures décisions grâce à des outils d'IA plus légers et basés sur le cloud.
Quelles sont les compétences dont les équipes chargées des achats ont besoin pour travailler avec des outils d'IA ?
Les équipes chargées des achats n'ont pas nécessairement besoin d'être des programmeurs pour travailler avec des outils d'IA, mais elles doivent posséder des compétences en matière de données pour comprendre le fonctionnement des modèles d'IA et identifier les problèmes de qualité des données. La familiarité avec les outils d'analyse et l'aisance dans l'utilisation des plateformes numériques sont essentielles, de même que la capacité à collaborer avec les services informatiques pour intégrer les solutions d'IA dans les flux de travail de l'approvisionnement.
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Comment les différents types d'IA sont utilisés dans les marchés publics
Generative AI
L'IA générative, ou GenAI, est le type d'IA qui peut générer des résultats tels que des courriels, des rapports ou des appels d'offres entiers, sur la base des données sur lesquelles elle a été formée. Elle est devenue l'une des formes d'IA les plus courantes dans le domaine des achats, et il est facile de comprendre pourquoi.
En matière de passation de marchés, GenAI peut :
GenAI se charge essentiellement de la rédaction et de la manipulation des données, ce qui permet aux équipes de se concentrer davantage sur le travail stratégique.
Apprentissage automatique
L'apprentissage machine (ML) s'appuie sur les tendances passées pour repérer des modèles et faire des prédictions sur ce qui risque de se produire ensuite.
Au lieu de trier des feuilles de calcul interminables ou de se fier à son instinct, les outils de ML peuvent analyser les tendances d'achat passées et les performances des fournisseurs pour aider les équipes à prendre des décisions plus rapides.
Par exemple, si un fournisseur est régulièrement en retard dans ses livraisons, le ML peut repérer cette tendance avant qu'elle ne devienne un problème plus important. Il peut aussi signaler une facture inhabituelle qui ne correspond pas au comportement habituel en matière de dépenses. Il peut également se charger du travail fastidieux de catégorisation des dépenses sur des centaines de transactions, et le réaliser en quelques minutes.
Plus un modèle de ML est alimenté en données, plus il devient intelligent, ce qui signifie que ses connaissances ne cessent de s'améliorer au fil du temps.
Automatisation des processus robotiques (RPA)
La RPA n'essaie pas d'être intelligente - elle n'est pas censée prendre des décisions ou découvrir des informations. Ce que la RPA fait vraiment bien, c'est exécuter rapidement des tâches à haut volume, basées sur des règles, à travers les systèmes, sans saisie manuelle.
En tant qu'élément central de l'automatisation des processus d'entreprise, la RPA gère des tâches telles que la saisie de données, le rapprochement de factures et le traitement de commandes sans qu'il soit nécessaire de procéder à une saisie manuelle.
Même si cela ne semble pas très prestigieux, le fait d'éliminer ces tâches routinières permet aux équipes de se concentrer sur les aspects plus stratégiques de l'approvisionnement. Il s'agit de rendre les choses plus fluides et moins dépendantes des saisies manuelles.
Traitement du langage naturel (NLP)
La PNL permet aux ordinateurs de comprendre et d'interpréter le langage humain, ce qui est utile lorsqu'il s'agit de traiter des contenus à forte teneur en texte tels que des contrats, des courriels ou des réponses à des appels d'offres.
Dans un contexte de passation de marchés, les outils de la PNL peuvent :
Le NLP est souvent intégré à des plateformes telles que les logiciels d'analyse des dépenses et les systèmes de traitement des documents. Les équipes peuvent également utiliser des API comme AWS Comprehend ou Google Cloud Natural Language pour l'intégrer à leurs flux de travail.
Si le concept peut sembler complexe, son application est souvent aussi simple que l'activation d'une fonction dans les outils déjà utilisés par les équipes.
IA agentique
L'IA agentique est la technologie la plus récente.
L'IA agentique fait référence à des systèmes capables de planifier, d'agir et de s'adapter de manière autonome en fonction d'objectifs ou de conditions changeantes, sans avoir besoin d'instructions étape par étape pour chaque tâche.
Par ailleurs, les agents d'IA dans le domaine de l'approvisionnement ne se contentent pas d'envoyer des alertes. Ils peuvent simuler l'impact d'un changement sur les coûts ou les délais, et même lancer les étapes suivantes, comme la rédaction d'un bon de commande ou la mise à jour des dossiers des fournisseurs.
Cela permet de débloquer des flux de travail d'IA agentique: des processus dynamiques dans lesquels les agents d'IA ne se contentent pas de faire remonter des informations, mais prennent également des mesures de suivi à travers les systèmes. Par exemple, un agent peut détecter un risque de rupture de stock, simuler l'impact d'autres fournisseurs et lancer une commande, le tout dans un flux coordonné.
Lorsqu'ils sont connectés aux données et aux outils appropriés - tels que les bases de données des fournisseurs ou les outils de gestion des stocks - ces agents peuvent agir de manière semi-autonome dans le cadre de paramètres définis, ce qui permet aux équipes d'avancer plus rapidement en réduisant la coordination manuelle.