IA et direction achats : la gestion fournisseurs reste le vrai chantier
IA et direction achats : la gestion fournisseurs reste le vrai chantier
- Arnaud
- 8 minutes de lecture
L’intelligence artificielle s’est invitée dans toutes les feuilles de route achats. Sur le papier, l’enthousiasme est unanime. Dans les faits, beaucoup moins d’organisations savent par où commencer, et encore moins ont les moyens clairement alloués pour le faire.
C’est ce que confirme le baromètre achats 2026 d’Onventis, dont la 8e édition a été réalisée en collaboration avec la BME (l’association allemande des achats) et l’EBS Business School comme partenaire académique, sous la direction du Dr. Stephan Höfer. L’étude a interrogé 521 professionnels achats et finance entre janvier et mars 2026. Elle porte sur le mid-market européen, avec un cœur d’échantillon centré sur les entreprises entre 100 millions et 1 milliard d’euros de chiffre d’affaires. Ce périmètre compte, il explique en partie pourquoi certains constats (budgets flous, compétences internes limitées) sont plus marqués que dans de grands groupes déjà équipés de directions data dédiées.
Sommaire :
- Un paradoxe assez net entre l’ambition et les moyens
- Le vrai verrou n’est pas la technologie, c’est la donnée fournisseurs
- Digitaliser, automatiser, augmenter par l’IA : trois niveaux qu’on confond trop souvent
- Un cas concret : la capture de documents fournisseurs, le cas d’usage IA le plus mature
- Le même mécanisme se retrouve sur une marketplace d’achats internes
- La confiance compte autant que la performance
1. Un paradoxe assez net entre l'ambition et les moyens
Le chiffre qui ouvre l’étude donne le ton : 94,9% des répondants s’attendent à voir leur métier évoluer sous l’effet de l’IA dans les trois prochaines années. L’adhésion est quasi unanime.
Le reste des chiffres tempère largement cet enthousiasme. Seulement 18,6% des organisations interrogées se jugent matures sur l’automatisation de leurs processus achats. Sur l’IA spécifiquement, la maturité perçue tombe à 6%. Côté budget, 60,6% des entreprises ont prévu des fonds pour la technologie et l’IA, mais seulement 20,5% disposent d’un montant clairement défini. Autrement dit, l’intention budgétaire existe, l’arbitrage concret beaucoup moins.
Ce décalage n’est pas nouveau dans la transformation digitale des achats, mais le baromètre a le mérite de le chiffrer précisément sur ce sujet précis.
2. Le vrai verrou n'est pas la technologie, c'est la donnée fournisseurs
C’est sans doute le résultat le plus utile de l’étude pour qui pilote un projet achats. Quand on demande aux répondants quels domaines nécessitent le plus de digitalisation, la gestion des fournisseurs arrive en tête à 70,1%, un score stable depuis quatre éditions consécutives selon le rapport. Viennent ensuite le traitement des commandes (65,7%), les appels d’offres (50%) et le traitement des factures (46,9%).
Et quand on demande cette fois quels sont les freins à l’adoption de l’IA, la réponse la plus citée n’est pas le manque de compétences techniques, ni le budget. C’est la qualité et la structuration des données, mentionnée par 68,4% des répondants, devant le manque de compétences (66,7%) et la sécurité des données (53,2%).
Le rapport résume bien le mécanisme : les limites à l’usage de l’IA en achats tiennent moins à la technologie qu’aux conditions structurelles. Un processus achats mal structuré ou des fiches fournisseurs incomplètes ne deviennent pas fiables parce qu’on y ajoute une couche d’intelligence artificielle. C’est même souvent l’inverse : l’IA révèle et amplifie les failles existantes.
3. Digitaliser, automatiser, augmenter par l'IA : trois niveaux qu'on confond trop souvent
Un autre apport intéressant du rapport, c’est la distinction posée entre l’automatisation classique et l’IA, qui n’agissent pas sur les mêmes leviers. L’automatisation stabilise des workflows répétitifs et réduit l’effort manuel dans des processus déjà bien structurés. L’IA intervient sur une couche différente : elle permet d’analyser plus vite de gros volumes de données et des relations complexes, pour rendre l’information exploitable dans la décision.
Ces deux niveaux se complètent, ils ne se substituent pas l’un à l’autre. C’est cohérent avec le chiffre le plus révélateur du baromètre : seulement 18,3% des répondants déclarent utiliser activement l’IA dans leurs processus achats et finance aujourd’hui, 27,8% sont en phase pilote, 23,4% ont des usages planifiés, et 30,5% n’ont encore rien engagé.
4. Un cas concret : la capture de documents fournisseurs, le cas d'usage IA le plus mature
Le rapport donne une lecture précise de là où l’IA apporte déjà de la valeur concrète en achats, en distinguant usage réel et usage planifié par domaine.
Le traitement de factures reste le cas d’usage le plus avancé, avec 27,2% des répondants qui l’utilisent déjà en production. La capture et le traitement de devis et documents fournisseurs suit un peu plus loin, à 11,3% en usage actif, mais avec la plus forte intention de déploiement à venir : 54,1% des répondants la planifient. Ce sont des cas d’usage typiquement documentaires et non structurés, exactement la catégorie où le rapport identifie le plus fort potentiel de l’IA.
À l’inverse, les processus liés aux fournisseurs (qualification, évaluation, onboarding) restent nettement moins automatisés, alors qu’ils constituent justement la priorité n°1 de digitalisation citée plus haut. Le rapport le formule clairement : la gestion fournisseurs concentre le plus de complexité (données hétérogènes, dépendances externes, processus peu standardisés) et reste, à ce jour, le principal angle mort digital des achats.
5. Le même mécanisme se retrouve sur une marketplace d'achats internes
Ce constat n’est pas propre au source-to-pay. On retrouve un mécanisme très proche sur les marketplaces d’achats internes, notamment pour structurer les achats non stratégiques et la longue traîne fournisseurs, là où le volume de références et de documents rend justement le traitement manuel intenable.
Sur Origami Marketplace, le module Copilot Acheteur inclut une fonction d’import de commandes en masse qui accepte CSV, Excel, PDF ou même une photo d’un bon de commande papier. L’IA extrait les références, les mappe avec le catalogue existant et prépare un panier prêt à valider, sans ressaisie manuelle.
C’est le même type de cas d’usage documentaire que celui identifié par le baromètre comme le plus mature et le plus porteur.
Le module Copilot Opérateur répond quant à lui directement à ce que le rapport identifie comme le principal angle mort digital des achats.
Sa fonction de gardien catalogue scanne en continu les fiches produits pour détecter doublons, fiches incomplètes ou informations obsolètes. Une autre fonction, le score santé vendeurs, agrège en temps réel plusieurs indicateurs par fournisseur (taux d’acceptation, délais, qualité produit, litiges) pour alerter avant qu’un problème ne devienne critique. C’est une réponse directe au constat du baromètre selon lequel la gestion des fournisseurs reste, depuis quatre ans, le premier chantier de digitalisation cité par les répondants, tout en étant l’un des moins automatisés à ce jour.
La confiance compte autant que la performance
Un point soulevé dans le rapport mérite d’être retenu au moins autant que les gains de temps. Une IA qui automatise sans contrôle finit par créer plus de risques qu’elle n’en résout, en particulier sur des données sensibles comme les prix négociés ou les informations contractuelles.
C’est une logique qu’on retrouve dans la distinction entre mode copilot et mode autopilot des modules Origami Marketplace. En mode copilot, l’IA analyse et recommande mais l’utilisateur valide chaque action. En mode autopilot, l’IA exécute automatiquement selon des règles définies à l’avance par l’entreprise. Les deux modes coexistent, et le choix du périmètre à automatiser reste entièrement entre les mains de l’organisation.
Pour une direction achats qui se pose la question de l’IA en 2026, le message du baromètre est finalement assez clair : la priorité n’est pas de choisir le bon outil d’intelligence artificielle, c’est d’abord de structurer et fiabiliser les données fournisseurs. Une fois ce socle posé, que ce soit via un outil source-to-pay ou via une marketplace d’achats internes, l’IA devient un levier réellement mesurable plutôt qu’une couche cosmétique ajoutée à un processus qui reste, lui, inchangé.
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Source du baromètre citée dans l’article : Procurement Barometer 2026, Onventis en collaboration avec la BME et l’ESB Business School.
