L'IA générative pour les achats d'entreprise : succès immédiat ou aventure de longue haleine ?

Les entreprises connaissent aujourd'hui une véritable révolution dans la gestion de leurs achats : la rapidité est de mise.

Finie l'ère des procédés de paiement B2B traditionnels : désormais, la priorité est donnée à des méthodes à la fois rapides et durables dans le temps, éliminant les pertes de temps et d'argent.

Quels sont les défis ? 

Il s'agit de se tenir à jour face à l'offre étendue en technologies et IA, de déterminer les outils les plus efficaces et d'implémenter les changements nécessaires. Ignorer ces évolutions technologiques n'est plus envisageable.

Mais, comment s'y prendre ? Doit-on repenser entièrement le processus de A à Z pour obtenir des résultats ou peut-on commencer par un secteur spécifique pour voir un gain substantiel rapidement ? Dans quelles mesures la technologie a-t-elle déjà investi le secteur des paiements B2B ?

Les défis des paiements B2B traditionnels sont nombreux

Beaucoup d'entreprises s'en remettent encore à des processus anciens, basés sur des technologies parfois séculaires. Dans certaines régions, on utilise encore des innovations du 18e siècle, comme le chèque papier.

Ces méthodes de paiement, ancrées dans le temps, ont entraîné une certaine inertie. Les systèmes hérités, conçus pour un monde d'affaires différent et souvent antérieur à l'ère numérique, peinent à répondre aux exigences actuelles de rapidité et d'efficacité. [1]

L'apparition des innovations numériques commence à impulser un changement. Il est temps d'agir en matière d'innovation de paiement B2B.

Cela nécessite une participation active des deux parties prenantes : acheteurs et fournisseurs.

La relation entre acheteurs et fournisseurs évolue

 Autrefois centrés sur les acheteurs, les services de paiement B2B tendent désormais à valoriser les fournisseurs, notamment à travers des paiements accélérés. Ceci résulte de progrès significatifs dans la numérisation des paiements B2B et l'adoption des transactions par carte. [1]

Dans ce contexte, il est crucial de distinguer les virements bancaires des cartes de crédit et des transactions numériques.

Malgré l'adoption croissante des paiements numériques, de nombreuses entreprises ont encore du chemin à parcourir pour renforcer les relations acheteur-fournisseur, confrontées à la diversité de leurs fournisseurs et aux frictions découlant de différentes approches pour des processus similaires.

Pour moderniser et avoir un contrôle plus complet, les entreprises doivent revisiter leur infrastructure IT. Les solutions d'intégration logicielle, les API et les fournisseurs de plateformes cloud jouent un rôle clé dans la réconciliation de l'ancien et du nouveau, favorisant un écosystème de paiements B2B plus fluide et efficace. [1]

Il est essentiel que les CFOs, CPOs et autres cadres financiers comprennent bien les bénéfices d'une stratégie holistique basée sur les plateformes. Une fois leurs fournisseurs identifiés et catégorisés, les processus peuvent être optimisés, améliorant ainsi la gestion des flux de trésorerie. [2]

Lors de l'évaluation de l'attitude envers l'automatisation parmi les responsables des achats européens dans la dernière enquête AirPlus, la plupart des entreprises ont déjà investi ou planifient d'investir dans l'automatisation des processus via des plateformes numériques ou des modules logiciels, dans divers domaines d'application. Le traitement des comptes fournisseurs, la prévention de la fraude et la gestion des risques, les achats, les comptes clients, ainsi que le fonds de roulement et le crédit ont tous obtenu des taux d'approbation entre 80 % et juste en dessous de 70 %, dans cet ordre.

Dans le contexte des transactions de paiement, plusieurs sujets préoccupent particulièrement les entreprises. En premier lieu, il y a :

• La minimisation des risques (cité par 34 % des répondants),
• La simplification du processus de commande et de paiement pour les employés afin qu'ils puissent se concentrer sur leurs tâches principales (25 %), et
• L'optimisation des délais de paiement par rapport aux factures (25 %). [3]

Pour les fournisseurs, la capacité à retenir et attirer des clients dans le monde numérique rapide d'aujourd'hui nécessitera de repenser le processus de comptes clients B2B avec des perspectives orientées vers le consommateur. Car, si l'expérience d'achat a beaucoup évolué pour les consommateurs, pour les entreprises, elle reste souvent figée dans les mêmes processus manuels qu'il y a 20 ou 30 ans.

Il s'agira de considérer les acheteurs B2B comme des « consommateurs » et de déplacer l'accent de la simple attraction et du maintien de la clientèle vers la génération de ventes, pour aider les fournisseurs B2B à se démarquer de la concurrence.

L'IA générative : un langage de solutions

Que l'automatisation augmente l'efficacité est illustré par les résultats d'une étude récente de PYMNTS [4], où 93 % des directeurs financiers ont signalé une réduction des retards dans le suivi des factures lors de l'automatisation des processus de comptes fournisseurs (AP), tous les CFO reconnaissant le besoin d'automatisation des AP et des comptes clients (AR).

Besides digitalization through platform-based and software-based solutions, AI technology, along with machine learning (ML), has been of importance for years for powering back-end systems and innovative products

Outre la digitalisation via des solutions basées sur des plateformes et des logiciels, la technologie de l'IA, associée à l'apprentissage automatique (machine learning, ML), joue depuis des années un rôle important dans l'alimentation des systèmes de back-end et des produits innovants.

Ce qui a fondamentalement changé en 2023, c'est la redéfinition de l'IA avec l'IA générative. [5]

L'IA générative concerne les systèmes d'apprentissage automatique qui génèrent du contenu, souvent en réponse à une invite entrée par l'utilisateur. En d'autres termes, elle intègre le traitement du langage naturel (NLP) aux fonctionnalités standard de l'IA.

L'IA générative a un effet transformateur sur le paysage des paiements, changeant les activités de paiement en utilisant le langage sous diverses formes et canaux. Alors que la technologie pour détecter les fraudes ou les écarts et faire des prévisions, ainsi que des recommandations, existe depuis un certain temps, l'IA générative complète cette technologie en tant qu'interface centrée sur l'humain. Elle sait écrire, communiquer et générer du contenu.

Le rôle de l'IA générative est de plus en plus un incitatif à l'innovation pour les entreprises, pour atteindre une plus grande efficacité, précision et sécurité dans leurs transactions financières.

L'IA générative utilise, par exemple, des algorithmes d'apprentissage automatique qui analysent et extraient des informations pertinentes des factures, réduisant considérablement le temps et les ressources consacrés à la saisie manuelle des données, tandis que les systèmes de facturation automatisés peuvent rationaliser les flux de travail, minimiser les erreurs et accélérer l'ensemble du cycle de facturation.

L'IA et le pouvoir des données

Les entreprises peuvent désormais se concentrer sur des tâches plus stratégiques grâce à la simplicité d'utilisation et à l'adaptabilité de l'IA pour améliorer les flux de travail, enrichissant ainsi la technologie déjà en place.

Plusieurs domaines offrent des opportunités immédiates pour l'application de l'IA dans votre entreprise, comme le support client, les ventes, le marketing et la détection des paiements anormaux. En rationalisant les processus et en réduisant les coûts manuels, l'utilisation de l'IA peut améliorer l'efficacité et la prise de décision.

Une fois une première avancée obtenue, il est plus facile de construire l'infrastructure et de développer des flux de travail plus complexes. Plus vous vous enfoncez dans l'écosystème de données, plus les applications inter-domaines et inter-fonctionnelles de l'IA peuvent avoir un impact croissant sur vos processus d'entreprise.

Il convient cependant de rester prudent. Se précipiter tête baissée dans ces nouvelles opportunités n'est pas l'idéal : les modèles d'apprentissage automatique doivent d'abord être correctement adaptés à votre entreprise.

Il s'agit de définir des paramètres de sécurité et des fondations informatiques solides. Comment alimenter un modèle de langage en données ? Comment l'ajuster finement et lui donner le contexte approprié ? De nombreuses étapes d'ingénierie sont nécessaires.

La fragmentation des données est un problème qui existait bien avant l'ère de l'IA. Cela signifie qu'organiser les données de l'entreprise est toujours la première étape essentielle.

La majorité des entreprises rencontrent des difficultés à élaborer elles-mêmes leurs modèles de base. Elles tirent avantage des modèles proposés par des entités telles qu'OpenAI ou Google. Ainsi, il est primordial, en particulier dans les domaines où l'IA n'est pas indispensable, de déterminer précisément quelles données peuvent être échangées avec ces partenaires extérieurs et la manière dont elles interagissent.

Pour les organisations, il devient impératif de former leur personnel à apporter un contexte adapté aux modèles d'IA et à développer des systèmes d'IA spécialisés sur la base de leurs propres données sectorielles.

Cette démarche représente un défi significatif. Il est donc crucial de définir avec exactitude les résultats de performance souhaités et de comparer, en fonction de ceux-ci, les outils informatiques actuels au chemin de développement envisagé, incluant les aspects d'ingénierie et de gestion des données. [4] 

L'IA générative dans les achats B2B : un nouveau cap

Les directeurs financiers, les trésoriers et d'autres cadres financiers reconsidèrent actuellement les avantages apportés par la technologie et ses possibilités pour leur entreprise, allant au-delà de la simple réduction des paiements traditionnels des acheteurs et de l'attente des fournisseurs.

Dans le marché actuel, l'intérêt se porte de plus en plus sur la transformation des méthodes de paiement en outils « générateurs de revenus », plutôt que de simples « transferts d'argent ».

Les professionnels de la finance évaluent les coûts associés à l'utilisation et à l'acceptation de méthodes de paiement traditionnelles, telles que les virements bancaires, par rapport à d'autres options plus rapides et numériques, comme les cartes de crédit virtuelles. [6]

Les solutions numériques, notamment l'automatisation, sont en train de briser les barrières traditionnelles dans les parcours B2B, facilitant des transactions plus fluides tant pour les acheteurs que pour les fournisseurs.

La capacité de l'IA générative à intégrer un élément de communication pour corriger les inexactitudes et affiner les critères de recherche et les résultats offre le potentiel de transformer la gestion des données de produits dans l'espace B2B, conduisant à une plus grande efficacité et à l'amélioration de l'expérience client commerciale.

Pour mettre en œuvre l'IA générative, il est essentiel pour les entreprises d'évaluer soigneusement son impact et de justifier sa valeur réelle afin de garantir qu'elle réponde aux indicateurs de performance clés attendus. Cette approche permet de rendre l'IA générative utile et non pas un simple effet de mode.

Car, à mesure que le paysage des paiements évolue, l'intégration de l'IA n'est pas seulement une possibilité, c'est une certitude.

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^[1] Automating Away B2B Payment Frictions: Goodbye Antiquity, Hello Agility | PYMNTS.com

^[2] B2B Consumerization and Gen AI Needed to Unlock Potential of Buyer-Supplier Ecosystem, Experts Say | PYMNTS.com

^[3] B2B payments survey | AirPlus

^[4] CFOs automation AP AR workflows digital technology innovation | study PYMNTS

^[5] Generative AI’s ‘New Electricity’ Sparks Innovation Across Payment Workflows | PYMNTS.com

^[6] Businesses Shift From Paper Checks With AI, Faster Payments | PYMNTS.com