10 cas d’usage de l’IA dans les achats et comment commencer

L’intelligence artificielle est maintenant un élément clé des achats. Elle aide les équipes à analyser les dépenses, à évaluer les fournisseurs, à examiner les contrats et à automatiser les tâches liées aux achats.

Les outils d’IA les plus utiles pour les achats sont souvent les plus simples. L’IA permet de traiter de grandes quantités de données, d’identifier des tendances, d’automatiser les tâches répétitives et de trouver rapidement des informations qui prendraient autrement des heures à rechercher.

Aujourd’hui, l’IA intervient à chaque étape du processus d’achat, du sourcing à la gestion des fournisseurs, des contrats et des dépenses.

Qu’est-ce que l’IA appliquée aux achats ?

L’IA dans les achats désigne l’utilisation de l’intelligence artificielle pour analyser les données, automatiser les tâches répétitives et éclairer les décisions d’achat.

Elle peut traiter les informations issues des factures, des bons de commande, des données fournisseurs, des contrats et des dépenses pour identifier des tendances, générer des analyses et recommander des actions possibles.

Selon l’usage, l’IA peut aider les équipes achats à :

• Analyser les dépenses et identifier des opportunités d’économies
• Évaluer les fournisseurs et surveiller les risques potentiels
• Automatiser les tâches achats, comme le traitement des demandes et le rapprochement des factures
• Analyser les contrats et identifier les clauses importantes ou les dates de renouvellement
• Prévoir la demande et les prix à partir de données historiques et de marché
• Détecter les anomalies pouvant indiquer des erreurs, des fraudes ou des dépenses inhabituelles

L’IA ne prend pas toujours les décisions d’achat à la place des équipes. Elle permet surtout aux professionnels d’accéder plus rapidement aux informations utiles et de se concentrer sur les décisions qui requièrent un jugement humain.

10 exemples d’utilisation de l’IA dans les achats

L’IA peut intervenir à presque toutes les étapes du processus source-to-pay. Certains usages visent l’automatisation, d’autres aident les équipes à analyser les informations et à prendre de meilleures décisions.

1. Analyse et catégorisation des dépenses

L’analyse des dépenses est l’un des usages les plus courants de l’IA dans les achats.

Dans les grandes organisations, les données d'achat sont souvent dispersées entre les systèmes ERP, les factures, les feuilles de calcul et différents services. Les noms des fournisseurs, les descriptions des produits et les catégories peuvent aussi varier d’un système à l’autre.

L’IA peut analyser et trier un grand nombre de transactions, ce qui aide les équipes à mieux comprendre comment leur budget est utilisé.

Cela aide les équipes à repérer :

• Les catégories représentant les plus grandes dépenses
• Les fournisseurs en doublon ou dont les offres se chevauchent
• Les dépenses non gérées
• Les opportunités potentielles de consolidation
• Les catégories qui pourraient bénéficier d’une renégociation

L’analyse des dépenses avec l’IA rend aussi l’examen des données d’achat plus simple, ce qui aide les équipes dans le sourcing et la gestion des catégories.

2. Recherche et sélection des fournisseurs

Pour trouver les bons fournisseurs, il faut souvent examiner de nombreuses informations sur les produits, les prix, les capacités, les localisations, les certifications et les performances passées.

L’IA permet aux équipes achats de rechercher et de comparer les informations sur les fournisseurs plus rapidement et plus facilement.

Par exemple, un système d’IA peut analyser les données des fournisseurs selon différents critères et créer une liste de ceux qui y répondent le mieux.

L’IA peut aussi aider à comparer les fournisseurs selon des critères comme :

• Le prix
• Les performances de livraison
• La qualité
• La stabilité financière
• La conformité
• Les performances passées

La décision finale revient toujours aux professionnels des achats, mais l’IA permet de gagner du temps lors de la recherche manuelle.

3. Suivi des risques fournisseurs

Les risques liés aux fournisseurs ne disparaissent pas une fois le contrat signé.

Les difficultés financières, les événements géopolitiques, les problèmes de livraison, les évolutions réglementaires et les changements dans les performances des fournisseurs peuvent tous affecter une relation fournisseur existante.

L’IA peut surveiller plusieurs points de données et signaler les changements susceptibles d’indiquer un risque émergent. Les équipes achats peuvent ainsi examiner la situation d’un fournisseur avant qu’un problème ne se transforme en perturbation majeure.

L’IA et le machine learning peuvent accompagner l’évaluation des risques fournisseurs en analysant des données historiques et externes afin d’identifier les tendances associées à des problèmes potentiels.

4. Analyse et gestion des contrats

Les équipes achats peuvent avoir des centaines, voire des milliers de contrats fournisseurs à gérer, ce qui rend difficile le suivi de chaque clause, obligation, date de renouvellement et condition tarifaire.

L’IA peut extraire les informations des contrats et faciliter l’accès à certains détails.

Par exemple, elle peut aider à identifier :

• Les dates de renouvellement et de résiliation
• Les conditions tarifaires
• Les exigences relatives aux niveaux de service
• Les obligations contractuelles
• Les clauses de responsabilité
• Les conditions potentiellement défavorables

L’IA générative peut également résumer de longs contrats et répondre à des questions à leur sujet, ce qui permet de gagner du temps lors des revues manuelles.

L’IA ne remplace pas les revues juridiques ou achats, en particulier pour les contrats à haut risque. Elle facilite simplement l’identification et la compréhension des informations importantes.

5. Automatisation des RFP et du sourcing

La création d’un RFP peut nécessiter un travail répétitif important, de la collecte des besoins à la préparation des questions destinées aux fournisseurs et à la comparaison des réponses.

L’IA générative peut aider les équipes à rédiger des RFP, créer des questionnaires fournisseurs, résumer les réponses et organiser les informations pour leur évaluation.

Elle peut également accompagner la préparation du sourcing en analysant les précédents processus de sourcing et les informations pertinentes sur les fournisseurs.

Les professionnels des achats peuvent ainsi consacrer moins de temps aux tâches administratives et davantage à l’évaluation des fournisseurs, aux négociations et à la gestion du sourcing. L’IA générative est déjà utilisée pour des tâches telles que la création de RFP et la présélection des fournisseurs.

6. Demandes d’achat et guided buying

L’IA peut également aider les collaborateurs à naviguer dans le processus d’achat.

Plutôt que de leur demander de parcourir des catalogues complexes ou de déterminer eux-mêmes le processus à suivre, l’IA peut comprendre les demandes formulées en langage naturel et aider à trouver le bon produit, fournisseur, catégorie ou workflow.

Par exemple, un collaborateur peut décrire ses besoins en langage naturel, et un système achats alimenté par l’IA peut recommander un fournisseur approuvé ou orienter la demande vers le processus d’approbation approprié.

Cela facilite les achats pour les collaborateurs tout en aidant les équipes achats à mieux contrôler les dépenses de l’entreprise.

7. Traitement des factures et détection des anomalies

L’IA peut également réduire le travail manuel lié au traitement des factures.

L’OCR et l’IA peuvent extraire les informations des factures, tandis que le machine learning peut aider à comparer les données des factures avec les bons de commande et autres données achats.

L’IA peut également signaler les transactions inhabituelles, telles que :

• Les factures en double
• Les prix inattendus
• Les volumes d’achat inhabituels
• Les informations fournisseurs qui ne correspondent pas aux données existantes
• Les transactions qui sortent des schémas habituels

Plutôt que de vérifier chaque transaction manuellement, les équipes finance et achats peuvent se concentrer sur les factures ou transactions qui nécessitent réellement leur attention.

8. Prévision de la demande et des prix

Les équipes achats doivent anticiper les besoins futurs et les conditions du marché pour décider quoi acheter, quand acheter et en quelle quantité.

Le machine learning peut analyser les données historiques d’achat ainsi que des variables telles que la saisonnalité, les tendances de la demande et les conditions du marché afin de générer des prévisions.

L’IA peut également contribuer à la prévision des prix en identifiant des tendances dans les prix historiques et les données de marché pertinentes.

De meilleures prévisions aident les équipes à planifier leurs achats plus tôt, à éviter les stocks excédentaires et à prendre des décisions de sourcing plus éclairées.

9. Détection des fraudes et des anomalies dans les achats

L’IA peut aider à identifier les comportements d’achat qui diffèrent des tendances établies.

Par exemple, un système peut signaler des prix anormalement élevés, une activité inhabituelle d’un fournisseur, des paiements en double ou des achats qui ne suivent pas les circuits d’approbation habituels.

L’objectif n’est pas toujours de prouver qu’une fraude a eu lieu. L’IA aide plutôt à repérer les transactions qui nécessitent une analyse plus approfondie.

Cela est particulièrement utile lorsque les équipes achats doivent gérer des milliers de transactions difficiles à examiner individuellement.

10. Analyse des achats et aide à la décision

L’IA peut regrouper les informations provenant de différentes activités achats afin d’aider les équipes à prendre des décisions.

Un professionnel des achats peut utiliser l’IA pour comparer les fournisseurs, analyser les dépenses par catégorie, identifier des opportunités d’économies ou examiner l’évolution des performances d’un fournisseur.

La technologie peut faire ressortir les informations importantes et mettre en évidence des tendances qui pourraient autrement passer inaperçues.

L’IA devient ainsi un outil d’aide à la décision utile. Elle permet aux professionnels des achats de mieux comprendre ce qui se passe et de déterminer où concentrer leur attention, tout en laissant la décision finale aux personnes responsables.

Où l’IA intervient-elle dans le processus achats ?

L’IA ne se limite pas à une seule étape des achats. Elle peut accompagner l’ensemble du processus.

Les meilleures façons d’utiliser l’IA dépendent de vos données, de vos processus et de vos objectifs. Il n’est pas nécessaire pour toutes les équipes d’intégrer l’IA à chaque étape dès le début.

L’IA va-t-elle remplacer les professionnels des achats ?

L’IA ne va sans doute pas remplacer les professionnels des achats, mais elle va modifier la manière dont ils gèrent leur temps et les compétences qui seront les plus importantes.

Le machine learning peut s’occuper des tâches répétitives ou longues liées à l’analyse des achats, comme traiter les transactions, classer les dépenses, repérer les tendances, suivre les fournisseurs et identifier les risques.

Ainsi, les professionnels des achats peuvent passer plus de temps à utiliser leur jugement, à négocier, à gérer les relations et à réfléchir à la stratégie.

Avec l’évolution des pratiques, les équipes achats devront acquérir de nouvelles compétences en plus de celles qu’elles possèdent déjà.

Il sera utile de comprendre comment fonctionnent l’IA et le machine learning, d’interpréter les résultats, de vérifier la qualité des données et de savoir quand remettre en question une suggestion de l’IA, car ces outils feront partie du travail quotidien.

L’expertise humaine reste indispensable, car les décisions en achats ne dépendent pas seulement des données.

Un modèle peut repérer une hausse de prix inhabituelle ou un risque fournisseur, mais c’est au professionnel des achats de comprendre le contexte et de prendre la bonne décision.

À l’avenir, il est probable que les professionnels travailleront avec l’IA dans les achats.

Le machine learning s’occupera des tâches complexes liées aux données, tandis que les professionnels des achats apporteront le contexte, le jugement et l’expertise pour prendre les bonnes décisions.

Les avantages de l’IA dans les achats et le sourcing

Selon une enquête réalisée en 2025, 62 % des responsables achats pensent que l’IA aura un impact « transformationnel » ou « significatif » sur les achats dans les deux à trois prochaines années. Cela se comprend quand on regarde les avantages concrets que l’IA apporte déjà aux équipes achats :

• Réduction des risques

L’IA s’appuie sur le suivi en temps réel et l’analyse prédictive pour aider les équipes à repérer rapidement les risques fournisseurs. Elles peuvent alors agir plus tôt et éviter des problèmes coûteux dans la chaîne d’approvisionnement.

• Réduction des coûts

L’IA peut aider à réduire les coûts achats en repérant les inefficacités, en facilitant la tarification dynamique et en améliorant les négociations avec les fournisseurs. Des achats plus intelligents et un meilleur sourcing permettent de faire des économies directes. Pour les responsables qui envisagent l’IA, les avantages dépassent l’automatisation des tâches. L’IA offre aussi une évaluation prédictive des risques, relie les besoins aux bons fournisseurs et optimise les dépenses en temps réel.

• Rapidité et efficacité

L’IA accélère les achats en automatisant les tâches répétitives comme les commandes, le rapprochement des factures et les validations. Moins de travail manuel signifie des délais plus courts et une meilleure productivité pour les équipes.

• Conformité et gouvernance

L’IA applique automatiquement les politiques achats, signale les problèmes de contrats et détecte les transactions suspectes. Cela aide à renforcer les contrôles internes, à limiter les risques réglementaires et à faciliter les audits.

• Gestion des relations fournisseurs

L’IA aide les équipes à choisir les fournisseurs et à suivre leurs performances, ce qui rend les relations plus transparentes et fiables. Le suivi régulier des risques et l’accès aux données favorisent une meilleure collaboration et créent de la valeur sur le long terme.

• Moins de travail manuel

L’IA peut gérer des tâches répétitives comme classer les données, extraire des documents, traiter les factures et rechercher des informations. Les équipes peuvent alors se concentrer davantage sur le sourcing, les négociations, les relations fournisseurs et la stratégie.

• Accès plus rapide à l’information

Plutôt que de chercher manuellement dans des feuilles de calcul, des contrats, des e-mails ou différents systèmes, les équipes peuvent utiliser l’IA pour trouver et résumer rapidement les informations nécessaires.

• Une meilleure visibilité sur les dépenses

L’IA peut analyser de grandes quantités de données achats et repérer des tendances entre les fournisseurs, les catégories, les services et les différentes entités de l’entreprise.

• Une gestion plus proactive des risques

L’IA peut surveiller les données et signaler les risques potentiels liés aux fournisseurs, à la conformité ou aux transactions avant qu’ils ne deviennent de vrais problèmes.

• Des décisions mieux éclairées

En rassemblant des informations de plusieurs sources, l’IA donne aux professionnels des achats une vue d’ensemble quand ils évaluent des fournisseurs, négocient des contrats ou cherchent des opportunités d’économies.

• Des coûts achats réduits

Une meilleure visibilité, l’analyse des fournisseurs, les prévisions et l’automatisation aident à faire des économies et à rendre les achats plus efficaces.

Quels sont les défis liés à l’utilisation de l’IA dans les achats ?

L’IA peut améliorer les achats, mais elle ne règle pas tous les problèmes.

L’IA donne de meilleurs résultats avec des données de qualité. Si les informations sur les fournisseurs sont incomplètes, incohérentes ou dispersées, l’IA risque de produire des résultats peu fiables.

La sécurité des données, la confidentialité, la compréhension des résultats et la nécessité d’une supervision humaine posent aussi des questions.

Les équipes achats doivent savoir comment l’IA est utilisée, à quelles données elle a accès et quand un professionnel doit vérifier ses résultats.

C’est particulièrement important pour les décisions concernant les fournisseurs, les contrats, la conformité et les engagements financiers importants.

L’IA doit soutenir les experts achats, pas les remplacer.

Comment commencer à utiliser l’IA dans les achats ?

Les équipes achats n’ont pas besoin d’utiliser l’IA partout dès le début.

Il vaut mieux commencer par un problème précis où l’IA peut vraiment faire la différence.

1. Choisir un cas d’usage

Commencez par un processus répétitif, riche en données ou qui prend beaucoup de temps.

La classification des dépenses, l’analyse des contrats, le traitement des factures et le suivi des risques fournisseurs peuvent constituer de bons points de départ.

2. Vérifier vos données

Repérez où sont stockées vos données achats et vérifiez qu’elles sont complètes, cohérentes et faciles d’accès.

L’IA ne peut pas compenser des données de mauvaise qualité ou peu fiables.

3. Définir la supervision humaine

Déterminez quelles tâches l’IA peut effectuer de manière autonome et lesquelles nécessitent qu’un professionnel vérifie les résultats.

4. Mesurer l’impact

Suivez des indicateurs tels que le temps de traitement, les économies réalisées, la précision des prévisions, la précision de la classification, la conformité ou le nombre de transactions nécessitant une vérification manuelle.

5. Déployer progressivement

Une fois le premier cas d’usage bien maîtrisé, les équipes peuvent étendre l’IA à d’autres processus achats.

Cette approche progressive aide à voir ce qui marche, à mieux gérer les risques et à renforcer la confiance dans la technologie.

Comment Najar utilise l’IA dans les achats

L’IA peut accompagner plusieurs étapes du processus achats, de la collecte et de l’analyse des informations d’achat à la gestion des fournisseurs, des contrats, des approbations et des dépenses.

La valeur vient du fait d’appliquer l’IA dans un environnement achats où elle peut travailler avec des données et des workflows pertinents, plutôt que de traiter chaque tâche comme une requête indépendante.

Najar combine l’IA avec les données achats et l’expertise de ses Procurement Partners pour aider les équipes à transformer ces informations en insights et en actions concrètes.

Son IA s’appuie sur des données représentant plus de 6 milliards d’euros de dépenses, provenant de plus de 250 clients et de 3 500 négociations, ainsi que sur plusieurs années d’expérience dans les achats.

Voici quelques exemples de l’application de l’IA dans la pratique :

• Smart Purchase Requests aide les équipes à recueillir les informations nécessaires pour évaluer les achats et rendre le processus d’approbation plus efficace.
• Confident Vendor Sourcing accompagne les équipes dans l’identification et l’évaluation des fournisseurs, afin de prendre des décisions de sourcing avec des informations plus pertinentes.
• Exhaustive Contract Management aide les équipes à organiser leurs contrats achats et à en extraire les informations importantes, facilitant ainsi le suivi des conditions contractuelles, des renouvellements et des engagements fournisseurs.
• Expense Optimisation aide à identifier les tendances dans les dépenses et les opportunités potentielles de réduction des coûts, notamment pour les dépenses SaaS et autres dépenses récurrentes.

La combinaison de l’IA, de données achats connectées et de l’expertise humaine permet de transformer ces insights en décisions achats concrètes.