L'avenir du Source-to-Pay : optimisation des processus grâce à l'IA

Le processus Source-to-Pay est un processus dynamique qui permet aux entreprises d'identifier efficacement leurs besoins, de trouver des solutions, de négocier les conditions et d'exécuter les paiements avec précision et rapidité. En maîtrisant ce cycle, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle et générer une valeur ajoutée significative.

Le processus "source-to-pay" comprend six étapes clés :

1. Analyse des dépenses : les entreprises disposent d'un grand nombre de données sur les dépenses liées aux produits et services acquis auprès des fournisseurs. En analysant ces données et en tenant compte des besoins, des stratégies d'achat sont élaborées pour réduire les coûts.
2. Gestion des fournisseurs : dans cette phase, les fournisseurs existants sont évalués sur la base de leur stabilité financière, de leur réputation et de leurs performances antérieures. L'objectif est de prendre des décisions éclairées en tenant compte des prix, de la qualité et des délais de livraison.
3. Gestion des contrats : le processus consiste à envoyer des demandes de propositions (RFP), des demandes d'informations (RFI) et des demandes de devis (RFQ) aux fournisseurs potentiels afin de les évaluer. Des négociations s'ensuivent pour obtenir le meilleur prix possible après avoir sélectionné un fournisseur. Les entreprises négocient également les conditions de fret, les indemnités et les remises au cours du processus d'approvisionnement. Une fois les négociations et les contrats terminés, un bon de commande est généré, spécifiant l'article, la quantité, le prix et la date de livraison prévue.
4. Livraison des biens/services : à l'arrivée, les produits sont inspectés pour s'assurer que la quantité correspond à ce qui est indiqué dans le bon de commande. Après l'inspection, l'entreprise émet un bon de réception des marchandises.
5. Enregistrement des factures : Le service de la comptabilité fournisseurs est chargé de rapprocher les factures du fournisseur avec les bons de commande et le bon de réception.
6. Paiement au fournisseur : une fois que les marchandises ont été jugées satisfaisantes, l'entreprise paie le fournisseur conformément aux conditions de paiement définies dans le contrat. Par exemple, "l'une des conditions de paiement est "Net 10", ce qui signifie que le paiement est dû dans les 10 jours.

Le paiement à la source : Comment cela fonctionne-t-il ?

• Évaluation : Une entreprise de vente au détail détermine qu'elle a besoin de 50 000 T-shirts biologiques pour réapprovisionner 200 magasins de son réseau. Elle précise les dimensions, le tissu et la couleur requis.
• Recherche et qualification des fournisseurs : L'équipe chargée des achats étudie et sélectionne trois fournisseurs certifiés, spécialisés dans les vêtements en coton biologique, qui ont soumis une demande d'information (RFI).
• Recherche de fournisseurs et négociation : Après avoir identifié les fournisseurs les plus appropriés, le détaillant envoie une demande de devis aux fournisseurs choisis. Il négocie avec le meilleur fournisseur et sélectionne celui qui offre le meilleur rapport qualité-prix.
• Gestion du contrat : Les parties rédigent et exécutent un contrat avec l'entreprise vendeuse, qui définit les conditions d'achat des T-shirts biologiques, notamment le prix, la date de livraison et la qualité du produit.
• Bon de commande : Le détaillant établit un bon de commande pour 50 000 T-shirts afin de confirmer la quantité et le prix avec le fournisseur par l'intermédiaire de son système d'achat.
• Réception et inspection des marchandises : À la réception des produits, l'entreprise en vérifie la qualité et la quantité. Elle dresse une liste des anomalies et des griefs éventuels et génère un bon de réception des marchandises (BRS).
• Traitement des factures : Le service de la comptabilité fournisseurs reçoit une facture du fournisseur. Il compare la facture avec le bon de commande et le bon de réception pour en vérifier l'exactitude.
• Traitement du paiement : Le détaillant règle la facture d'achat aux conditions Net 30 (N30), ce qui signifie que le fournisseur est payé dans les 30 jours.
• Évaluation des performances du fournisseur : Le détaillant évalue les performances de ses fournisseurs en appréciant la qualité des produits fournis, le délai de livraison prévu et la qualité de la communication.

Processus S2P : Les défis actuels

• Manque de visibilité des données : Les entreprises sont souvent confrontées à des sources de données fragmentées, ce qui rend difficile l'identification des tendances en matière de performances et de dépenses des fournisseurs.
• Erreurs dans les processus manuels : De nombreuses organisations s'appuient encore sur la saisie manuelle des données et la facturation sur papier. Cette approche à forte intensité de main-d'œuvre est sujette aux erreurs et entraîne des retards dans le traitement des factures et des paiements inexacts.
• Risques de non-conformité : L'absence de mécanismes de contrôle centralisés peut rendre difficile le suivi de la conformité des fournisseurs et le respect des politiques d'achat.
• Résistance au changement : La mise en œuvre de nouveaux processus S2P se heurte souvent à l'opposition des employés habitués aux flux de travail traditionnels. Il est donc nécessaire de mettre en place des stratégies efficaces de gestion du changement.

Processus S2P : Le besoin d'optimisation

• Les quatre principales priorités d'une entreprise sont la conduite de l'efficacité opérationnelle (78 %), la réduction des coûts (76 %), la transformation numérique (76 %) et l'innovation (73 %). (Source : Deloitte Global Chief Procurement Officer (CPO) Survey) [Source - Deloitte].
• L'efficacité opérationnelle est citée par 40% des entreprises, soulignant la nécessité pour les Chief Procurement Officers (CPO) d'optimiser les processus d'approvisionnement et d'améliorer la productivité. Cette statistique indique que les organisations reconnaissent généralement que l'optimisation des processus opérationnels est cruciale pour gérer efficacement les coûts et générer de la valeur.
• En outre, 40 % des organisations donnent la priorité à la transformation numérique, soulignant l'importance de la mise en œuvre de technologies et d'outils numériques pour améliorer les capacités d'approvisionnement et accroître l'efficacité. La transformation numérique est identifiée comme la deuxième stratégie d'approvisionnement la plus critique, après la collaboration avec les fournisseurs. Cela suggère que les CPOs comprennent clairement la nécessité d'utiliser la technologie pour améliorer les processus d'approvisionnement.

L'avenir du Source-to-Pay : Opportunités de l'IA pour réduire les opérations manuelles

Cas d'utilisation n° 1 - Vérification des documents de conformité

L'enregistrement des fournisseurs nécessite la soumission de divers documents, notamment des licences, des certificats et des polices d'assurance, souvent dans des formats différents. Les processus manuels impliqués sont l'évaluation rigoureuse des documents, y compris les vérifications préliminaires de l'exhaustivité et du respect des exigences organisationnelles. Les étapes clés comprennent l'extraction de données à partir des documents de conformité pour l'intégration dans le système, la vérification de l'authenticité des documents auprès de sources officielles, la classification des risques sur la base des informations soumises et le contrôle continu de la conformité des fournisseurs, des certifications et des contrats afin de garantir le respect durable des normes de l'organisation.

Défis courants

• Erreurs humaines dues à la fatigue, à la distraction ou à un manque d'expertise en matière de vérification manuelle.
• Les vérifications manuelles nécessitent des ressources importantes, ce qui empêche de se concentrer sur des tâches plus critiques.
• La validation de la conformité est entravée par des enregistrements incomplets ou inexacts.
• Le volume de documents augmente de façon exponentielle avec la croissance de l'organisation, ce qui peut rendre difficile le maintien de l'exactitude.

Comment l'IA peut-elle aider ?

• Les technologies d'IA telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) et l'apprentissage automatique peuvent détecter des divergences et des modèles subtils dans les documents que les évaluateurs humains pourraient négliger.
• L'utilisation du traitement intelligent des documents (TID) peut améliorer considérablement l'efficacité du traitement des documents en automatisant l'extraction et la validation des informations critiques des documents. En outre, il permet de recouper les documents avec des sources externes ou des bases de données réglementaires afin de garantir la conformité.

Cas d'utilisation n° 2 - Automatisation du rapprochement des factures

Le processus de rapprochement manuel des factures demande beaucoup de travail et est sujet à l'erreur humaine car il implique la saisie manuelle des données, la récupération des documents et leur comparaison.

Défis courants

• Erreurs de validation : Les divergences entre les factures, les bons de commande et les reçus de produits peuvent entraîner l'insatisfaction des fournisseurs, des risques de non-conformité et des retards de paiement.
• Coûteux : Le rapprochement manuel des factures augmente les coûts opérationnels en raison du temps et des ressources nécessaires.
• Évolutivité limitée : Au fur et à mesure que les entreprises se développent, la gestion manuelle des volumes de factures accrus devient insoutenable, ce qui entraîne des retards de traitement et des inefficacités.

Comment l'IA peut-elle aider ?

• Les modèles de traitement du langage naturel (NLP) peuvent lire et comprendre des textes structurés et semi-structurés dans les factures, les bons de commande et les reçus afin de détecter les divergences. Ce processus permet de valider les factures par rapport aux bons de commande et aux reçus de marchandises, réduisant ainsi le travail manuel et les taux d'erreur.
• Les systèmes d'apprentissage automatique hybrides et basés sur des règles peuvent comparer la quantité figurant sur le bon de commande avec les factures et identifier les divergences.
• Les algorithmes d'IA réduisent l'erreur humaine, garantissant une correspondance précise et la détection des écarts réels.

Cas d'utilisation n° 3 - Analyse des dépenses

La consolidation des données provenant de sources multiples est un défi courant dans l'analyse des dépenses. Ce processus nécessite une quantité importante de travail manuel pour le nettoyage, la catégorisation et l'analyse des données.

Défis courants

• Ce processus est sujet aux erreurs et aux incohérences, ce qui peut donner lieu à des informations inexactes.
• Les équipes chargées des achats se heurtent à des obstacles tels que des retards dans l'établissement des rapports, une visibilité limitée des schémas de dépenses et l'incapacité d'identifier en temps réel les possibilités de réduction des coûts.

Comment l'IA peut-elle aider ?

• L'IA peut contribuer à l'externalisation de l'extraction, du nettoyage et de la catégorisation des données en optimisant ces procédures.
• Cela permet non seulement de réduire les efforts manuels, mais aussi de prendre des décisions précises en temps réel, ce qui améliore considérablement l'efficacité et l'impact de l'analyse des dépenses.
• Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent détecter les anomalies, prédire les tendances de dépenses et fournir des recommandations exploitables pour l'optimisation des coûts.

Cas d'utilisation de l'IA générative

Analyse des dépenses

Générer des résumés détaillés des tendances de dépenses à travers les catégories, les régions ou les fournisseurs pour faciliter la prise de décision améliorée par le biais de tableaux de bord narratifs.

Gestion des fournisseurs

Personnalisez chaque interaction avec les fournisseurs pour toutes les communications avec eux, de l'accueil aux rappels de conformité, en favorisant des partenariats plus solides et plus collaboratifs.

Gestion des contrats

Créez des avant-projets de contrat à l'aide de modèles prédéterminés pour résumer les contrats et mettre l'accent sur les informations essentielles.

Livraison de biens/services

Obtenez une visibilité sur chaque étape du processus de livraison grâce à des rapports d'état en temps réel basés sur la rapidité.

Facturation

Rationalisez le processus de paiement en éliminant les erreurs de facturation et en accélérant les cycles de paiement grâce à l'automatisation.

Paiements

Maîtrisez la gestion des flux de trésorerie en optimisant les calendriers de paiement en fonction des prévisions de flux de trésorerie, des conditions des fournisseurs et des indicateurs de référence.

Note de fin

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans le processus Source-to-Pay (S2P) n'est pas simplement une amélioration opérationnelle ; c'est un catalyseur stratégique qui favorise l'innovation, l'efficacité et la précision. L'IA permet aux organisations de maximiser la valeur de leurs activités d'approvisionnement en automatisant les tâches répétitives, en découvrant des informations exploitables et en facilitant la prise de décisions intelligentes. Au fur et à mesure que la technologie progresse, le potentiel de l'IA pour transformer le paysage S2P ne fera que croître, offrant aux entreprises des opportunités inégalées de croissance et d'avantage concurrentiel.