L’évolution de l’IA dans le source-to-pay : approche stratégique

Parmi les macro-processus qui constituent l’épine dorsale d’une entreprise, le cycle source to pay (S2P) occupe une place centrale. Composé d'un ensemble complexe d'activités, allant de la sélection des fournisseurs au paiement des factures, le S2P est un flux transversal qui relie les différentes divisions de l'entreprise et a un impact direct sur la productivité interne, sur la qualité des relations supply chain et, in fine, sur la compétitivité de l'entreprise.

Il n’est donc pas surprenant que les processus qui composent le cycle passif soient aujourd’hui au centre des initiatives d’innovation des entreprises, de plus en plus orientées vers l’intégration de l’intelligence artificielle.

De la tactique à la transformation : le nouveau rôle de l'IA dans le S2P

Si la digitalisation – phénomène désormais consolidé – a permis d’automatiser les flux et d’obtenir une première intégration entre les phases du cycle passif, l’intelligence artificielle peut aller plus loin, ouvrant la voie à une transformation plus profonde. A condition, logiquement, que cela soit mis en œuvre avec cohérence, méthode et vision.

« Nous voyons de plus en plus d’entreprises se précipiter pour introduire l’IA dans leurs processus de base. – explique Mattia Stell, responsable de compte entreprise chez Esker, une société internationale spécialisée dans l'automatisation des processus métiers – mais souvent, la volonté découle davantage de l’urgence d’innover que d’une stratégie structurée. Parfois, les prémisses manquent justement : une vision systémique est encore assez rare, et l’IA finit donc par être appliquée comme remède à des processus déjà conditionnés par la fragmentation et l’inefficacité. Dans ces conditions, il est difficile pour l’IA de se traduire par un avantage concurrentiel concret et risque de perdre son potentiel de transformation.».

Mais que signifie concrètement adopter une vision systémique ? Cela signifie concevoir le cycle de la source au paiement comme un écosystème cohérent, dans lequel les données, les outils et les acteurs métiers opèrent de manière intégrée. C’est cette cohérence sous-jacente qui permet à l’IA de fonctionner efficacement : intervenir là où c’est nécessaire, anticiper les problèmes critiques, prendre des décisions plus rapides et plus éclairées. Éventuellement également identifier les poches d'inefficacité et montrer à l'entreprise la manière de les résoudre.

Aujourd’hui déjà, l’intelligence artificielle peut couvrir une partie significative du cycle d’achat avec des applications matures et fiables : de la classification automatique des documents à la génération assistée de contenus, de la reconnaissance intelligente des données à la prédiction des anomalies. Mais ce n’est que dans le cadre d’un plan stratégique – et non comme réponse spécifique à des inefficacités consolidées – que ces solutions peuvent libérer tout leur potentiel.

Au-delà de l’automatisation : quand l’IA devient intelligence des processus

Alors que doit faire une entreprise qui décide d’exploiter au maximum le potentiel de l’intelligence artificielle dans ses processus d’achat ? Une possibilité, bien sûr, consiste à développer des solutions de manière indépendante, mais le cycle source-paiement est un écosystème vaste et complexe, qui implique un grand nombre d’acteurs, de processus et de technologies : comment déterminer où il est vraiment judicieux d’intégrer l’IA ? Et surtout, comment être sûr que cette intégration génère de la valeur concrète et mesurable ?

C’est là que le véritable défi entre en jeu. Parce que si c'est vrai qu'il en existe déjà des centaines cas d'utilisation validé au sein du cycle passif, il est également vrai que nous n’avons exploré qu’une partie du potentiel de l’intelligence artificielle, en particulier de l’intelligence générative. « Notre objectif – explique Mattia Stell – il n’a jamais été question de mettre en œuvre l’intelligence artificielle pour suivre une tendance. Notre plateforme est utilisée chaque jour par des milliers d'entreprises et des centaines de milliers d'utilisateurs, ce qui nous permet de tester, valider et sélectionner uniquement les cas d'utilisation qui génèrent une valeur concrète pour nos clients et contribuent finalement à optimiser l'ensemble du processus source to pay.Pour Esker, valeur Cela signifie avant tout une plus grande productivité, de meilleures décisions et une expérience utilisateur plus simple, plus fluide et plus efficace.

Esker peut adopter cette approche non seulement parce qu'elle dispose d'une suite entièrement dédiée à la gestion du cycle S2P, de la phase de sourcing jusqu'à la comptabilité fournisseurs, mais aussi parce que la solution fait de l'intelligence artificielle – y compris générative – un élément différenciant par rapport aux autres solutions du marché.

Où l'IA fait la différence dans la source de paiement, des contrats aux factures

Une fois l’approche clarifiée, la question suivante est : où est-il vraiment judicieux d’intégrer l’intelligence artificielle dans le cycle S2P ? Si le comme c'est une question de méthode et de vision, le Où c'est un thème d'expérience. Comprendre quels processus bénéficient le plus de l’IA n’est pas immédiat : il est nécessaire d’avoir une connaissance approfondie de la dynamique réelle des activités, des enjeux opérationnels critiques, des points de friction et des marges d’optimisation.

« Dans notre suite S2P – explique Mattia Stell – L'intelligence artificielle est désormais présente dans des dizaines de points du processus, de la génération automatique de questionnaires pour les fournisseurs à la détection d'anomalies dans les demandes d'achat, jusqu'à l'assistance numérique pour l'équipe financière. Parmi les cas les plus représentatifs, je trouve de grande valeur la gestion contractuelle, où l'IA est capable d'extraire automatiquement toutes les informations clés de documents complexes, ainsi que l'Esker Synergy Assistant, notre agent virtuel qui permet aux professionnels de la finance d'obtenir des rapports, des données ou des documents en quelques secondes seulement en formulant simplement une demande, même vocalement.».

Pour compléter le tableau, il existe d'autres domaines de la plateforme dans lesquels l'IA produit des résultats concrets, comme l'onboarding des fournisseurs, rendu plus rapide et plus cohérent grâce à la génération de questionnaires. vérifications nécessaires personnalisé, ou l'extraction intelligente des données des factures, qui vous permet d'éliminer les activités manuelles et d'accélérer la comptabilité, en améliorant la précision et la visibilité financière. Un cas emblématique est alors la gestion automatisée des demandes fournisseurs : grâce à un agent IA, la suite Esker est capable d'analyser, de classer et de répondre en temps réel aux questions relatives aux paiements, aux factures ou à la mise à jour de données personnelles.

Dans chacun de ces cas, la valeur se mesure non seulement en termes d'automatisation et d'efficacité, mais également en termes de précision des processus et de capacité de contrôle accrue. Les délais moyens de traitement, les pourcentages d'automatisation, l'exactitude des données, la conformité et la qualité perçue par les utilisateurs ne sont que quelques-uns des indicateurs qui permettent d'évaluer l'efficacité de l'IA et sa correcte intégration dans une conception cohérente et systémique.

*Article créé en collaboration avec Esker