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L’intelligence artificielle en support des achats 18 octobre 2017

Posted by thparisot in Actualités, Tendances.
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Portée par l’explosion des données disponibles et la baisse du coût d’industrialisation des systèmes, l’intelligence artificielle redevient un sujet d’actualité. En entreprise, de plus en plus de domaines en tirent parti au quotidien, sous différentes formes, et les achats n’échappent pas au mouvement.

Jusqu’ici, les systèmes d’aide à la décision aux achats s’étaient surtout projetés vers l’analyse prédictive puis prescriptive, pour déterminer des événements probables et suggérer des pistes d’action. Avec l’intégration des technologies d’intelligence artificielle (IA), un nouveau cap est en train d’être franchi, qui permettra aux systèmes d’agir seuls et de suppléer les équipes dans certaines tâches. Si ces technologies existent depuis une quarantaine d’années, les progrès des algorithmes, conjugués à l’augmentation de la puissance machine et à l’explosion des données disponibles, ouvrent en effet de nouvelles perspectives. S’inspirant des géants du web, qui ont utilisé l’IA avec succès pour améliorer l’efficacité de leurs ciblages commerciaux, certaines entreprises traditionnelles ont compris très tôt que d’autres domaines pouvaient en tirer parti, y compris aux achats. En effet, si un algorithme est capable de comprendre et anticiper le comportement d’un internaute, il peut tout autant analyser les dépenses, devancer les demandes ou encore suivre la performance des fournisseurs.

Le groupe Saint-Gobain s’est ainsi intéressé au sujet dès 2015, avec comme objectif de passer Internet au crible pour y détecter les fournisseurs ne respectant pas les engagements de la charte des achats sur les questions éthiques, sociales et environnementales. Après un projet test réalisé sur un périmètre limité, celui des palettes de bois et ses 710 fournisseurs, un pilote industriel a été lancé en 2016 avec un « acheteur augmenté » dans le domaine des matériaux innovants. Basé sur des briques open source et mettant en oeuvre des algorithmes de machine learning (apprentissage automatique), le système scanne aujourd’hui 40 millions de sources en continu et remonte 200 documents par jour. Certaines initiatives sont encore plus anciennes…

(…)

> Article intégral disponible via le site d’Acxias (Ressources), septembre 2017

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