Ceva Santé Animale : « la donnée est positionnée parmi les priorités stratégiques du groupe »
Gregory Bajoux, purchasing excellence director de Céva Santé Animale détaille la manière dont ce laboratoire pharmaceutique élabore un tableau de bord achats en se fondant sur une data base groupe et en misant sur l’IA pour y voir plus clair dans un portefeuille achats très complexe.
Que représentent les achats chez Ceva Santé Animale ?
Nous pilotons près d’un milliard d’euros de dépenses à l’échelle mondiale. L’organisation s’appuie sur un réseau d’acheteurs experts et dédiés ainsi que des contributeurs locaux, souvent issus des directions financières ou de Supply Chain. Nos opérations s’articulent autour de plusieurs grandes régions : Europe de l’Ouest, Europe de l’Est, Amérique du Nord, Asie et Amérique latine.
La complexité de nos achats est directement liée à notre activité. Ceva intervient à la fois dans la conception, fabrication et commercialisation de vaccins, de médicaments vétérinaires et de produits de bien-être animal ainsi que des équipements, avec un portefeuille très large couvrant les animaux de compagnie, la volaille, le porc et les ruminants. Cette diversité génère un nombre considérable de matières premières, de composants et de fournisseurs à piloter.
Nous sommes en train de mettre en place une Data Platform à l’échelle du groupe afin de centraliser l’ensemble des informations stratégiques
Avec quelles données pilotez-vous aujourd’hui votre stratégie achats ?
Nous sommes en train de mettre en place une Data Platform à l’échelle du groupe afin de centraliser l’ensemble des informations stratégiques. Pour les achats, l’enjeu consiste à croiser plusieurs dimensions : les produits finis stratégiques, les matières premières qui les composent, les fournisseurs associés et les niveaux de dépenses engagés.
L’objectif est d’établir des corrélations entre ces différentes sources afin de disposer d’une vision complète permettant d’identifier instantanément les risques, les dépendances et les éventuelles zones de fragilité.
Quel est le calendrier de ce projet ?
Le sujet bénéficie aujourd’hui d’un fort soutien de la Direction Générale, la donnée est clairement positionnée parmi les priorités stratégiques du groupe. Côté achats, la mesure de la performance financière et de l’impact P&L est déjà opérationnelle. En revanche, les ambitions plus avancées - notamment la cartographie des flux et la mesure de l’empreinte carbone au niveau du produit fini - s’inscrivent dans un horizon plus long, probablement à fin 2027.
L’IA pourrait permettre de travailler beaucoup plus efficacement sur des données imparfaites, d’en améliorer la qualité et d’accélérer leur exploitation
Quelle place occupe la data dans votre stratégie achats ?
Elle est devenue fondamentale. Historiquement, une grande partie des efforts portait sur le nettoyage et la consolidation des données. Aujourd’hui, nous nous interrogeons sur la capacité de l’IA à accélérer considérablement ces travaux. Je suis convaincu que nous n’avons pas encore pleinement mesuré le potentiel de l’intelligence artificielle sur ces sujets. L’IA pourrait permettre de travailler beaucoup plus efficacement sur des données imparfaites, d’en améliorer la qualité et d’accélérer leur exploitation.
Notre objectif est d’être capable, demain, d’obtenir instantanément les principaux indicateurs de performance et de risque.
Avez-vous une idée précise de la manière d’utiliser l’IA pour clarifier votre data ?
L’IA pourrait devenir un accélérateur majeur. L’un de nos défis consiste à relier des données aujourd’hui dispersées : données produits finis, bill of material (BOM), matières premières, fournisseurs, stratégies achats et informations de risque.
Demain, nous aimerions être capables de sélectionner nos quinze produits finis les plus critiques et d’obtenir immédiatement la liste des fournisseurs concernés, les stratégies en place, les éventuelles zones de risque et les actions à mener. C’est précisément cette capacité à créer des liens intelligents entre des données aujourd’hui fragmentées qui constitue, selon moi, l’un des plus grands potentiels de l’IA pour la fonction achats.
À quels KPI achats la direction générale de Ceva Santé Animale s’intéresse-t-elle en priorité ?
Deux indicateurs concentrent aujourd’hui l’essentiel de l’attention du comité exécutif. Le premier est naturellement la performance achats, avec une lecture très orientée impact P&L. Le second est la continuité d’activité.
Cette dimension est devenue centrale dans un environnement marqué par les tensions géopolitiques, les risques logistiques et les enjeux de disponibilité des matières premières. La direction générale souhaite désormais disposer d’une vision très précise des risques associés aux produits les plus stratégiques du groupe.
Comment abordez-vous le risk management ?
Nous partons de nos produits finis les plus critiques. Pour chacun d’eux, nous évaluons les risques selon plusieurs critères : qualité, achats, production, process et supply chain notamment.
Ce n’est pas seulement l’origine d’une matière qui compte, mais aussi son itinéraire
Côté achats, nous analysons les matières premières entrant dans la composition du produit, les fournisseurs associés, leur niveau de dépendance, les situations de mono-sourcing ou de double sourcing, ainsi que leur localisation géographique.
Nous allons également plus loin en étudiant les flux logistiques. Ce n’est pas seulement l’origine d’une matière qui compte, mais aussi son itinéraire. Une matière peut provenir d’un fournisseur fiable, mais transiter par une zone géopolitique sensible. Cette dimension est devenue indispensable dans l’évaluation du risque.
Notre ambition est de disposer demain d’une cartographie complète reliant chaque produit fini à ses matières premières, ses fournisseurs, ses flux logistiques et, à terme, son empreinte carbone.
L’objectif est de pouvoir disposer d’un tableau de bord vivant, enrichi en continu et actualisable quasiment en temps réel.
Disposez-vous déjà d’une scorecard fournisseurs ?
Nous possédons aujourd’hui la majorité des données nécessaires pour construire cette scorecard. L’objectif est de pouvoir disposer d’un tableau de bord vivant, enrichi en continu et actualisable quasiment en temps réel. Nous sommes encore dans une phase de structuration des données permettant d’atteindre ce niveau de maturité.
Quelles données utilisez-vous pour évaluer la performance fournisseur ?
Nous nous appuyons principalement sur des données internes. Les informations remontent des acheteurs, des équipes qualité, de la supply chain et des différents processus d’audit déjà en place dans l’entreprise.
Nous menons notamment les audits qualité indispensables dans l’industrie pharmaceutique. En parallèle, nous commençons à structurer des questionnaires RSE destinés à enrichir notre connaissance des fournisseurs.
Comment mesurez-vous la performance achats ?
Nous nous appuyons notamment sur SpendHQ pour suivre les savings, leur forecast et leur réalisation. Mais nous ne nous limitons pas à la performance financière. Nous utilisons également l’outil comme un cockpit de pilotage des projets. Cela nous permet de mesurer la charge réelle portée par les acheteurs, qu’il s’agisse de projets générant des gains financiers ou de projets créateurs de valeur non directement monétisable. Cette approche nous aide à mieux dimensionner les équipes et à objectiver les besoins en ressources.