Tendances du Source-to-Pay Chapitre 2 :
LES DONNÉES LES DONNÉES LES DONNÉES

Avec l'évolution des marchés, la gestion efficace de l'information est une condition essentielle pour maîtriser les dépenses et obtenir un résultat net sain. Pour de nombreuses organisations, cela prend la forme d'une gestion des dépenses basée sur les données, c'est-à-dire des achats stratégiques, une réduction des coûts et une gestion de la chaîne d'approvisionnement basée sur des données approfondies.

Mais les données et l'analyse sont également à la base de l'IA et de l'apprentissage automatique. Essentiellement, les données et l'analyse sont le moteur de l'IA, car l'IA ne peut pas "apprendre" s'il n'y a pas de données numériques. En décembre 2023, Forbes affirmait déjà que l'intelligence artificielle sans les bonnes données est juste... Artificielle. Par conséquent, si une organisation souhaite exploiter pleinement l'IA, elle doit au moins disposer d'un niveau fondamental de données et d'automatisation des processus.

Alors que les organisations s'efforcent de tirer parti de l'IA, et en particulier de l'IA générative, elles se heurtent souvent à un fossé entre son potentiel prometteur et la réalisation d'une valeur commerciale réelle. Après tout, les réponses fournies par l'IA ne valent que ce que valent les données d'origine.

Les modèles d'IA générative sont indéniablement puissants ; cependant, leur véritable valeur émerge lorsqu'ils sont combinés aux connaissances capturées dans les données d'une organisation. C'est là que l'orchestration des données jouera un rôle essentiel - en transformant les données non structurées en un format cohérent adapté au traitement de l'IA - comme la conversion de données non structurées en factures électroniques - ce qui en fait un facteur important pour déterminer le succès ou l'échec de l'IA générative. Ce point est particulièrement important en présence de systèmes informatiques disparates et de bases de données fragmentées.
 

Pour maximiser le retour sur investissement, atteindre une efficacité absolue et créer une valeur à long terme pour une organisation, les équipes doivent pouvoir accéder à des données exhaustives*. Il en va de même pour les systèmes. Par exemple, si vous pouvez accéder à une image claire des activités d'eProcurement et d'achat, depuis les transactions jusqu'à l'analyse sommaire, vous pouvez obtenir une visibilité totale des dépenses en temps quasi réel, pour vous aider à prendre des décisions commerciales éclairées. Et si les données d'IA sont disponibles, les capacités d'apprentissage automatique peuvent capturer les factures et convertir les données non structurées en véritables factures électroniques.

Les données transforment déjà notre façon de vivre, d'opérer et de travailler. Elles devraient donc être disponibles pour analyser et contrôler les dépenses, surveiller la conformité et les risques, et identifier les améliorations à apporter aux processus. Les informations provenant d'une source unique de vérité sont de plus en plus accessibles, et les organisations peuvent libérer et exploiter la puissance de leurs données pour prendre des décisions éclairées et ouvrir la voie à leur réussite future.

* Pour les achats, les données exhaustives concernent les performances des fournisseurs, les données ESG, les niveaux d'assurance, les informations sur le profil de l'entreprise, les données financières du fournisseur, les données contractuelles. Les acheteurs peuvent alors être guidés vers ce fournisseur après que le service des achats ait déterminé les fournisseurs à utiliser.
 
Votre guide Source-to-Pay Pour 2025 et les annees a venir

Prêt à prospérer en 2025 et au-delà ?

Téléchargez dès maintenant le guide Source-to-Pay pour 2025 et au-delà afin de rester informé, de vous adapter rapidement et d'obtenir de meilleurs résultats !