Accélérez vos achats avec l’IA SAP pour le marché français
Les solutions SAP Business AI, Joule et les informations sur les dépenses basées sur l'IA permettent de gagner en rapidité, en contrôle et en confiance lors du passage de la source au paiement.
Rendre les achats plus rapides, plus intelligents et plus résistants
Lorsque les équipes d'approvisionnement disposent d'une visibilité et d'une marge de manœuvre, elles prennent de meilleures décisions. L'IA permet d'atteindre cet objectif en facilitant l'exploitation des données relatives aux dépenses, en automatisant les tâches répétitives et en veillant à ce que le sourcing et le travail des fournisseurs restent sur la bonne voie lorsque les marchés évoluent.
Le portefeuille d'approvisionnement de SAP, y compris SAP Ariba et SAP Fieldglass, comprend des fonctions d'IA conçues pour améliorer la visibilité et réduire les efforts manuels. Les équipes peuvent suivre l'évolution du marché, répondre plus rapidement aux perturbations et protéger la continuité alors que les coûts fluctuent et que les risques d'approvisionnement augmentent. LeverX vous aide à appliquer ces capacités là où elles comptent dans les opérations réelles. Nous intégrons l'IA dans les flux de travail de sourcing, d'achat, d'acquisition de contrats et de services, et de gestion des fournisseurs, puis nous alignons la gouvernance et l'accès aux données, afin que les équipes puissent se fier aux résultats et agir en conséquence.
Principaux avantages de l'IA dans les achats
Gestion simplifiée des dépenses
Un approvisionnement plus rapide et un coût total plus faible
Des décisions plus fortes de la part des fournisseurs
Moins de perturbations et une meilleure résilience
Amélioration de la conformité et du contrôle des contrats
Productivité accrue pour les achats et les parties prenantes
Jevgenijs Skorobogatovs
Partenaire client et responsable du développement commercial
Ce que l'IA peut apporter à votre processus d'approvisionnement
Visibilité et classification des dépenses
- Classer les postes de dépenses dans les bonnes catégories en réduisant les opérations manuelles de nettoyage.
- Normaliser les noms des fournisseurs et regrouper les fournisseurs apparentés pour un reporting plus cohérent.
- Consolider les données de dépenses entre les sources pour découvrir les opportunités d'économies et les fuites.
- Signaler rapidement les schémas de dépenses inhabituels afin que les équipes puissent intervenir plus rapidement.
- Mettre en évidence les tendances au niveau des catégories qui indiquent des opportunités de renégociation ou d'approvisionnement.
Recherche et découverte de fournisseurs
- Identifier plus rapidement les options de fournisseurs en fonction des exigences et des besoins de la catégorie.
- Créer un dossier fournisseur en utilisant les données disponibles, les signaux d'adéquation et les contraintes connues afin de réduire les recherches manuelles.
- Établir des listes restreintes à l'aide de critères d'évaluation cohérents qui s'appliquent à toutes les parties prenantes.
- Signaler rapidement les informations manquantes sur les fournisseurs pour que la qualification se poursuive.
Recherche de fournisseurs et soutien à l'organisation d'événements
- Rédiger le contenu de l'événement de sourcing, y compris les exigences, les questions et les critères d'évaluation.
- Analyser les lacunes qualitatives dans les réponses des fournisseurs et les documents manquants avant le début des cycles d'examen.
- Comparer les offres en faisant ressortir les principales différences, les compromis et les réponses non conformes.
- Produire un résumé concis de l'événement afin d'accélérer l'examen et l'approbation en interne.
Passation de marchés de services et énoncés de travaux
- Rédiger des cahiers des charges à partir des données initiales et les soumettre à l'examen et à l'approbation.
- Normaliser la structure du cahier des charges et vérifier qu'il ne manque pas d'éléments tels que le champ d'application, les produits à livrer, les étapes et les critères d'acceptation.
- Signaler les incohérences entre les produits à livrer, les dates et les prix afin d'éviter toute reprise ultérieure.
- Générer un bref récapitulatif du cahier des charges pour les réviseurs qui ont besoin de l'essentiel rapidement.
Achat et achat guidé
- Aider les demandeurs à trouver les bons articles plus rapidement grâce à une recherche guidée et à des options plus claires.
- Orienter les utilisateurs vers des fournisseurs privilégiés, des catalogues et des articles négociés afin de réduire les achats hors contrat.
- Saisir rapidement les détails manquants de la demande pour réduire les allers-retours.
- Répondre aux questions de base sur les achats concernant les seuils, les politiques d'acheminement et les étapes suivantes.
Facturation et traitement des exceptions
- Validez les données de la facture et signalez rapidement les incohérences courantes, telles que la quantité, le prix, les références manquantes ou les détails fiscaux.
- Acheminez les exceptions au bon propriétaire en tenant compte du contexte afin de résoudre les problèmes plus rapidement.
- Regroupez les exceptions similaires pour réduire le temps passé à les trier et à les classer par ordre de priorité.
- Mettre en évidence les schémas d'exceptions répétées liées à un fournisseur ou à une catégorie afin de prendre des mesures correctives.
Risque et continuité pour les fournisseurs
- Mettre en évidence les signaux d'alerte précoce, les retards récurrents, les problèmes de qualité ou les baisses de performance.
- Fournir une vision plus claire des tendances en matière de performances des fournisseurs afin d'étayer l'analyse des risques.
- Signaler les risques de concentration lorsque les dépenses ou le volume sont trop concentrés sur un seul fournisseur.
- Acheminer les signaux de risque avec des suggestions d'actions de suivi pour améliorer la vitesse de réaction.
Joule Copilot et les agents d'intelligence artificielle
SAP Joule prend en charge l'approvisionnement à deux niveaux. Joule est l'interface copilote qui aide les utilisateurs à poser des questions, à naviguer dans le travail et à obtenir des conseils rapides et contextuels au sein de SAP. Les agents d'intelligence artificielle gèrent la couche d'exécution. Ils peuvent exécuter des tâches d'approvisionnement en plusieurs étapes en utilisant des données et des flux de travail régis, avec des contrôles gérés par la plate-forme de base de SAP sur SAP BTP.
En matière d'approvisionnement, SAP met en avant les capacités d'IA qui aident les équipes à identifier les fournisseurs optimaux, à accélérer la recherche de fournisseurs et à prendre en charge l'approvisionnement en services, y compris la création de déclarations de travail.
LeverX vous aide à mettre cela en production dans la façon dont votre organisation achète. Nous configurons l'accès aux données, la logique d'approbation et la gouvernance, puis nous alignons les flux de travail avec SAP Ariba, SAP Fieldglass et les solutions SAP connexes. Les équipes utilisent Joule pour interagir avec ces capacités dans le flux de travail, notamment en lançant des tâches pilotées par des agents et en examinant les résultats avec les bons contrôles en place. L'objectif est d'obtenir une automatisation pratique à laquelle les équipes peuvent faire confiance, avec des limites claires et des résultats mesurables.
Comment nous pouvons vous aider
L'IA et l'analyse des dépenses
Mise en œuvre de SAP Joule
Approvisionnement et automatisation des contrats
Gestion du risque fournisseur
Développement d'agents Joule sur mesure
Formation et soutien
Pourquoi LeverX ?
Expérience éprouvée
Experts sectoriels
Partenariat avec SAP
Qualité et sécurité
Investissement dans l’innovation
Flexibilité
FAQ
Que faut-il mettre en place avant de lancer une initiative d'IA dans les achats ?
Quelles équipes doivent être impliquées dans le déploiement de l'IA dans les achats ?
Pouvons-nous contrôler ce que l'IA est autorisée à utiliser comme source de vérité ?
L'IA peut-elle prendre en charge les achats multirégionaux avec des politiques et des fournisseurs différents ?
Quelles sont les raisons les plus courantes pour lesquelles les projets d'IA dans le domaine de l'approvisionnement échouent ?
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