Tendances du processus source-pay Chapitre 2 : DONNÉES DONNÉES DONNÉES

Nous avons identifié une série de tendances à suivre en matière de processus Source-to-Pay, d'approvisionnement et de finance. La première d'entre elles portait sur… L'IA… mais une IA centrée sur l'humainNous allons donc maintenant nous concentrer sur l'importance des DONNÉES.

Face à l'évolution des marchés, une gestion efficace de l'information est essentielle pour maîtriser les dépenses et assurer une rentabilité optimale. Pour de nombreuses organisations, cela se traduit par une gestion des dépenses axée sur les données, c'est-à-dire des achats stratégiques, une réduction des coûts et une gestion de la chaîne d'approvisionnement éclairées par des données approfondies.

Mais les données et l'analyse sont aussi le fondement de l'IA et de l'apprentissage automatique. En substance, les données et l'analyse alimentent l'IA, car celle-ci ne peut pas « apprendre » sans données électroniques. Dès décembre 2023, Forbes affirmait que l'intelligence artificielle… Sans les bonnes données, ce n'est que... artificiel.Ainsi, si une organisation souhaite exploiter pleinement l'IA, elle doit au moins disposer d'un niveau de base d'automatisation des données et des processus.

Alors que les organisations s'efforcent de tirer parti de l'IA, et notamment de l'IA générative, elles constatent souvent un décalage entre son potentiel prometteur et la concrétisation de sa valeur ajoutée. En effet, la qualité des réponses fournies par l'IA dépend de celle des données initiales.

Modèles d'IA générative Les technologies sont indéniablement puissantes ; toutefois, leur véritable valeur se révèle lorsqu'elles sont combinées aux connaissances contenues dans les données riches d'une organisation. C'est là que l'orchestration des données joue un rôle crucial : transformer les données non structurées en un format cohérent, adapté au traitement par l'IA (par exemple, la conversion de données non structurées en factures électroniques), constitue un facteur déterminant pour le succès ou l'échec de l'IA générative. Ce phénomène est particulièrement marqué en présence de systèmes informatiques hétérogènes et de bases de données fragmentées.

Pour maximiser le retour sur investissement, atteindre une efficacité optimale et créer de la valeur à long terme pour une organisation, les équipes doivent avoir accès à des données complètes*. Il en va de même pour les systèmes. Par exemple, une vision claire des activités d'approvisionnement électronique et d'achat, des transactions à l'analyse de synthèse, permet d'obtenir une visibilité totale des dépenses en temps quasi réel et de prendre des décisions éclairées. De plus, grâce à l'intelligence artificielle, les capacités d'apprentissage automatique peuvent numériser les factures et convertir les données non structurées en factures électroniques.

L'exploitation des données transforme déjà notre façon de vivre, d'agir et de travailler ; il est donc essentiel qu'elles soient accessibles pour analyser et maîtriser les dépenses, assurer la conformité et la gestion des risques, et identifier les axes d'amélioration des processus. L'accès à des données issues d'une source unique et fiable est de plus en plus aisé, permettant aux organisations de libérer et d'exploiter pleinement leur potentiel pour prendre des décisions éclairées et préparer leur avenir.

* Pour les achats, les données complètes concernent les performances des fournisseurs, les données ESG, les niveaux d'assurance, le profil de l'entreprise, les données financières des fournisseurs et les données contractuelles. Les acheteurs peuvent ainsi être orientés vers le fournisseur approprié, après que le service des achats a déterminé les fournisseurs à privilégier .