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IBM : « Nous créons des agents IA pour nos besoins en low code, no code »


Cécile Moreau, Procurement Leader France and BeneLux d’IBM, explique comment le groupe a construit son tableau de pilotage IA, l’Enterprise Performance Management, sur un socle solide de mise en cohérence de la data. Elle est grand témoin de l’atelier-débat « IA : les acheteurs sont-ils prêts à monter en gamme pour travailler avec un SI Achat intelligent ? » lors des HA Days Digitalisation des Achats des 10 et 11 juin 2026 à Deauville.

Cécile Moreau, Procurement Leader France and BeneLux d’IBM. - © D.R.
Cécile Moreau, Procurement Leader France and BeneLux d’IBM. - © D.R.

Comment avez-vous abordé le sujet de la clarification de la data, en amont de vos projets IA ?

Notre projet d’automatisation a commencé il y a plus d’une dizaine d’années et nous y avons intégré l’IA plus récemment, mais le point de départ de tout cela est la consolidation de la data, démarrée en 2022. Toutes nos fonctions supports ont eu pour consigne de se focaliser sur ce sujet, en vue d’obtenir un point unique de gestion de la performance pour toute l’entreprise, l’Enterprise Performance Management (EPM) qui est en place depuis 2024. Il s’agit d’un projet majeur pour le groupe porté par La SVP Transformation et Opération d’IBM, Joanne Wright, nommée en 2022 pour conduire cette transformation.

Nous sommes allés puiser dans 40 systèmes au niveau monde qui ne se parlaient pas et que nous avons dû unir dans un data lake

Quelle data socle deviez-vous mettre en cohérence, côté achats ?

Nous sommes allés puiser dans 40 systèmes au niveau monde qui ne se parlaient pas et que nous avons dû unir dans un data lake. Il s’agit de différents outils Source to Pay, des outils de paiement des factures, de gestion de trésorerie, d’onboarding fournisseur… tout cela en lien avec des outils de gestion des comptes débiteurs pour mettre en parallèle la gestion des dépenses avec celle des revenus. La difficulté n’est pas tant venue de la dimension technologique, cet EPM étant géré dans Planning Analytics, que de la nécessité de faire se parler toutes les fonctions : le business, l’IT ou encore les Achats. Pour réussir ce projet, nous avons également mené un travail en profondeur dans les données de dépenses pour aligner la taxonomie.

Pouvez-vous décrire plus en détail l’EPM ?

C’est notre « Single Place of Truth » qui réunit toutes les données du groupe : finance, ventes, achats… C’est là que tout le monde vient chercher son information avec des droits d’accès variables selon la fonction et le rôle. Cet outil part d’un data lake vers lequel convergent 40 systèmes d’informations différents mais aussi de sources externes mises en cohérence et interconnectée. Côté Achats, on y trouve toute la donnée de dépense, consolidées et non consolidées, par fournisseur, par BU, par marché, par géographie, la liste des fournisseurs, les purchase order, les projets à venir (Sourcing Pipeline), l’évolution d’une année sur l’autre du nombre de fournisseurs, la liste des contrats… La totalité de l’information Source to Pay y est consolidée. Cette base d’information peut être interrogée par les acheteurs en langage naturelle dans un outil qui s’appelle Ask Procurement, capable de produire un Supplier Brief en 30 à 60 secondes.

Nous avons plus de temps à consacrer aux négociations que nous sommes capables de préparer de manière plus judicieuse à partir du Supplier Brief

Quelles opportunités ces informations vous ont-elles permis d’exploiter ?

Le fait d’avoir accès de manière automatisée, en temps réel aux reportings achats sur notre EPM nous dispense de beaucoup de tâches : requête et consolidation d’information, contrôle de conformité fournisseur, mise à disposition de tableaux de bord… Cela a changé nos pratiques achats. Nous agissons plus dans le forecast et dans l’anticipation et nous avons plus de temps à consacrer aux négociations que nous sommes capables de préparer de manière plus judicieuse à partir du Supplier Brief.

Aujourd’hui, nous pouvons identifier les projets communs entre plusieurs régions avec un même fournisseur. En consolidant les données d’achats de prestations intellectuelles dans le monde entier nous avons par exemple pu construire un appel d’offres global qui a généré deux milliards de dollars d’économies.

Autre exemple, nous disposons d’un tableau de bord appelé Cash IQ qui nous permet de connaître notre délai de paiement moyen pour chaque fournisseur, globalement et par pays, et de le comparer avec ce qui est prévu contractuellement. Nous disposons aussi de la balance commerciale avec nos fournisseurs qui sont aussi des clients, ainsi que la balance des paiements. Nous pouvons ainsi comparer la manière dont nous traitons nos fournisseurs et la manière dont ils nous traitent.

A partir de cette data base exploitée avec de l’IA, allez-vous passer à l’IA agentique ?

Nous sommes déjà passés à l’agentique. Nous avons commencé par travailler à l’automatisation des petites tâches chronophages et redondantes. Nous créons des agents IA pour nos besoins en low code, no code sur l’analyse des offres et sur les axes de négociation.

Dans les fonctionnalités du S2P, nous n’avons pas encore automatisé l’analyse des opportunités, le category profile ou encore le lancement de RFP même si tout cela est totalement digitalisé dans Ariba. De même, la passation de commandes se fait encore classiquement à travers Ariba par le demandeur. Nous travaillons aussi sur l’analyse automatique des contrats en fonction de règles internes, au niveau global et nous commençons à avoir des modèles de contrat. Mais leur rédaction n’est pas encore automatisée.

Je pense que l’automatisation de ces fonctionnalités va émerger du partage des bonnes pratiques issues de nos initiatives individuelles de création d’agents IA. Toute notre communauté achats partage ces initiatives sur un Slack et les plus judicieuses seront poussées à l’échelle.

Dans quel timing allez-vous travailler sur ce sujet ?

Chacun a déjà commencé à créer son agent spécifique par rapport à sa catégorie. Faire une cotation de plusieurs offres, définir des axes de négociation, l’envoyer automatiquement au fournisseur avec ses objectifs… beaucoup d’agents ont déjà été créés et sont utilisés.

Comment le groupe réussit-il a créer une émulation autour de la création d’agents IA ?

Les équipes d’IBM sont habituées à fonctionner comme cela. Tous les employés d’IBM participent tous les ans au watsonx challenge, nous créons des équipes autour d’un projet d’automatisation et de productivité et nous concourrons dans le monde entier. Cette année, c’est une équipe française qui a gagné avec un projet qui s’appelait « Bref », d’automatisation du brief présenté aux clients et partenaires par les dirigeants.