Au sein d’un environnement technologique à l’évolution rapide, le terme « IA » est fréquemment utilisé, entre illusion et réalité. En tant que responsable, il se peut que vous soyez assailli par une multitude d’éditeurs revendiquant proposer des solutions d’IA et qu’il vous soit difficile de faire la part des choses. Il est ainsi essentiel d’identifier les véritables fonctionnalités des plateformes source-to-pay pour prendre les meilleures décisions.
Afin de vous aider, nous avons élargi notre liste initiale de questions relatives à l’IA et compilé une liste de questions essentielles à poser à vos éditeurs de solutions S2P pour évaluer la portée et l’authenticité des fonctionnalités qu’ils offrent en matière d’IA :
1. Quel volume de données utilisent-ils pour entraîner leurs modèles d’IA
La qualité et la quantité de données utilisées pour entraîner les modèles d’IA ont des impacts directs sur leur précision et leur efficacité. Plus l’ensemble de données est vaste, plus il est possible de le diviser en groupes agrégés et anonymisés pour exploiter des benchmarks par secteur, région, taille d’entreprise et catégorie d’achat. Un grand ensemble de données garantit que les recommandations et insights offerts par la plateforme sont pertinents et exploitables.
Demandez à l’éditeur sur quel volume de données sa solution se base, ainsi que le domaine S2P qu’elle cible.
2. Les données sont-elles sourcées de manière privée ou publique ? D’où proviennent les données ?
Il est essentiel de connaître l’origine des données utilisées pour entraîner les modèles d’IA. Les données sourcées de manière privée à partir de transactions réelles sont souvent plus pertinentes que les données publiques. Notamment en ce qui concerne la qualité des données. Les données privées sont collectées à partir de transactions client, ce qui les rend plus précises, granulaires et fidèles à la réalité.
3. Comment les modèles d’IA sont-ils entraînés et à partir de quels types d’ensembles de données ?
Demandez à l’éditeur de la solution qu’il vous explique le processus d’entraînement de ses modèles d’IA, notamment les techniques utilisées (par exemple, apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, apprentissage par transfert) ainsi que les sources de données utilisées (privées, publiques ou les deux).
Les modèles basés sur des données privées peuvent exploiter des données relatives à des opérations actuelles, pour offrir des insights continus, plutôt que des opérations périodiques qui pourraient se révéler rapidement obsolètes. Les ensembles de données publiques se concentrent également souvent sur des domaines spécifiques, tandis que les ensembles de données privées peuvent couvrir de multiples régions, modèles, sites et comportements. Cela permet d’obtenir des insights plus riches ainsi que des modèles plus robustes.
4. À quelle fréquence les modèles d’IA sont-ils mis à jour et réentraînés
Les modèles d’IA doivent être régulièrement mis à jour et réentraînés pour garantir leur précision et leur pertinence à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles. Posez des questions à l’éditeur de la solution concernant la fréquence et les processus de mise à jour de ses modèles.
Voici certains signes qui doivent vous alerter :
- Les performances de l’IA vont en diminuant, de nouveaux modèles de données ne sont pas exploités si la technologie est peu fréquemment mise à jour (tous les ans ou moins).
- L’éditeur ne s’appuie pas sur des processus transparents bien définis pour la mise à jour de ses modèles.
- Aucune supervision humaine ni aucun test n’est mis en œuvre avant le déploiement des modèles.
5. Quels processus S2P spécifiques sont optimisés par l’IA, et comment ?
Identifiez les étapes spécifiques du cycle S2P auxquels s’appliquent les fonctionnalités d’IA de la solution, à l’instar du sourcing de stratégique, de la gestion des contrats, du traitement des factures ou de l’évaluation des risques liés aux fournisseurs, ainsi que les avantages concrets que vous pouvez en retirer. Avec ces informations, vous vous assurez que la solution répond complètement à vos besoins, réduit les erreurs en amont et offre de la valeur à votre entreprise.
Si un éditeur de solution S2P ne peut pas vous fournir de réponses satisfaisantes concernant les capacités et processus d’IA qu’il propose, cela doit vous alerter. Collaborez avec votre équipe informatique pour passer soigneusement en revue les compétences de l’éditeur de la solution en matière d’IA avant de le sélectionner.
Dans quelle mesure les éditeurs de solutions d’IA dédiées au S2P doivent-ils être spécialisés ?
Lorsque vous étudiez des fonctionnalités d’IA générative d’une solution source-to-pay, il est essentiel d’évaluer à quel point son éditeur est spécialisé pour plusieurs raisons importantes :
- Compréhension du contexte : la spécialisation garantit que le modèle d’IA comprend les nuances et complexités spécifiques aux processus source-to-pay. Cela permet d’obtenir des résultats plus précis et plus pertinents.
- Qualité et adéquation des données : les éditeurs spécialisés sont plus susceptibles d’accéder à des données pertinentes et de haute qualité pour entraîner leurs modèles d’IA. Cela est particulièrement important dans le domaine du source-to-pay, où la qualité et la spécificité des données impactent directement l’efficacité de l’IA.
- Déjouer les pièges : certains vendeurs peuvent exagérer sur les performances de leurs fonctionnalités d’IA, alors qu’ils ne disposent pas de l’expertise nécessaire pour mettre à disposition des solutions véritablement efficaces. La spécialisation permet de faire la distinction entre les innovations et les fonctionnalités superficielles.
- Solutions personnalisées : les éditeurs spécialisés sont à même de mieux personnaliser leurs solutions d’IA pour répondre aux défis spécifiques du source-to-pay, plutôt que de proposer des outils d’IA génériques.
- Gestion de la conformité et des risques : les processus source-to-pay impliquent souvent le respect de réglementations complexes et la gestion de multiples facteurs de risque. Les spécialistes sont mieux armés pour garantir que leurs solutions d’IA respectent les standards sectoriels et gèrent efficacement les risques relatifs à la gestion des achats.
- Capacités d’intégration : une spécialisation dans le domaine du source-to-pay permet aux éditeurs de concevoir des solutions d’IA qui s’intègrent de manière transparente aux systèmes et workflows achats existants, pour une optimisation de l’efficacité et de l’adoption utilisateur.
- Amélioration continue : les éditeurs spécialisés sont davantage enclins à comprendre l’évolution des tendances et défis au sein de l’univers du source-to-pay, ce qui leur permet d’affiner et d’améliorer en continu leurs modèles d’IA.
- Mise en application pratique : les spécialistes peut fournir des exemples et scénarios d’utilisation réelle sur la façon dont leurs solutions d’IA améliorent les processus source-to-pay, en apportant la preuve d’avantages tangibles.
- Alignement stratégique : les éditeurs ayant une profonde connaissance du source-to-pay sont à même d’aligner leurs solutions d’IA à la stratégie et aux objectifs achats de votre entreprise.
- Support et formation : la spécialisation permet aux éditeurs d’offrir un support et une formation plus efficaces, pour aider votre équipe à optimiser la valeur de sa solution d’IA dans le contexte des processus source-to-pay.
En évaluant le degré de spécialisation d’un éditeur dans le domaine du source-to-pay, vous pouvez vous assurer que vous collaborez avec un éditeur qui comprend réellement vos besoins et peut vous offrir des solutions d’IA qui créent une véritable valeur pour vos processus achats.
Avantages de l’IA de Coupa, enrichie par sa communauté
Chez Coupa, nous savons à quel point les données réelles et sourcées de manière privée sont précieuses pour concevoir de robustes modèles d’IA. Notre plateforme tire parti de la puissance de l’intelligence collective de la communauté Coupa, qui s’appuie sur 6 000 milliards d’euros de données transactionnelles issues de plus de 3 000 clients et de plus de 10 millions de fournisseurs à travers le monde.
Cet ensemble de données incomparable met à disposition une source de données réelles, riches et en évolution constante sur les dépenses des entreprises. En entraînant nos modèles d’IA à partir de ces données propriétaires et sourcées de manière privée, nous sommes en mesure de vous offrir des insights, des recommandations et des fonctionnalités automatisées adaptés aux défis et nuances uniques du S2P.
Données S2P complètes, visibilité sur les processus, expertise sectorielle, intelligence collective et fonctionnalités prescriptives : Coupa fournit des insights enrichis par l’IA extrêmement précis et exploitables pour aider ses clients à encourager l’efficacité, atténuer les risques et optimiser la valeur qu’ils retirent de leurs dépenses.
Découvrez ci-dessous ce qui différencie Coupa :
- Modèles d’IA complets entraînés à partir de vastes volumes de données couvrant l’ensemble des aspects de la gestion des dépenses pour fournir des insights uniques. Bénéficiez ainsi d’une réduction des erreurs en amont, par exemple lors du rapprochement de vos bons de commande et factures.
- Entraînement spécifique au domaine pour des modèles d’IA qui comprennent les nuances et complexités propres aux processus S2P, pour des prévisions et des recommandations plus précises et plus pertinentes.
- Intelligence collective d’une vaste communauté, pour un flux continu de données réelles qui permettent au modèles d’IA de rester actualisés et performants.
De l’optimisation des décisions en matière de sourcing stratégique et de la gestion des fournisseurs à l’automatisation du traitement des factures et la détection de la fraude, nos modèles d’IA tirent parti de l’intelligence collective de notre communauté de clients pour vous offrir une valeur concrète et vous permettre d’atteindre l’excellence opérationnelle.
Lorsque vous évaluez des éditeurs de solutions S2P ainsi que leurs fonctionnalités en matière d’IA, n’oubliez pas de leur poser des questions sur leurs sources de données, les méthodes d’entraînement de leurs modèles et leurs déploiements en conditions réelles. En posant les bonnes questions, vous pourrez prendre des décisions informées et collaborer avec un éditeur qui tire véritablement parti de la puissance de l’IA pour transformer vos processus S2P.
