La dernière étude d’Ardent Partners et d’Ivalua, intitulée « The Path to AI-First Procurement: Closing the Gap between AI Ambition and Execution », révèle que, si les responsables des achats nourrissent de fortes ambitions en matière d’intelligence artificielle, la plupart de leurs systèmes actuels ne sont pas encore prêts à les concrétiser. Les différences entre les organisations qui réussissent à déployer l’IA à grande échelle et celles qui peinent encore à le faire offrent de précieux enseignements aux dirigeants.
Le rapport met en lumière une tension majeure du marché : les professionnels des achats comprennent les bénéfices de l’IA, 61 % d’entre eux la considérant comme un levier de productivité et de montée en charge. Pourtant, peu savent encore comment la déployer de manière cohérente et efficace. Si 90 % des organisations explorent activement l’IA ou mènent des projets pilotes, 67 % se situent dans la catégorie des organisations « en surambition » définie par le rapport : elles affichent de fortes ambitions en matière d’IA, mais disposent de dispositifs de gouvernance insuffisamment développés et de fondations de données fragmentées.
Malgré ces difficultés, une minorité significative (23 %) a réussi à instaurer une fonction achats « AI-First », grâce à des fondations de données solides, une gouvernance intégrée et des workflows unifiés, trois éléments essentiels pour déployer l’IA à grande échelle de manière fiable*.
Les professionnels des achats ne demandent pas à l’IA de remplacer leur travail, mais de leur permettre de se recentrer sur les missions les plus stratégiques et à plus forte valeur ajoutée. Près d’un répondant sur deux (47 %) considère que l’augmentation des capacités cognitives est l’objectif prioritaire d’un modèle de collaboration entre humains et agents IA, devant le développement des relations avec les parties prenantes (36 %).
« Les organisations qui enregistrent des progrès concrets avec l’IA dans les achats ne vont pas forcément plus vite que les autres ; elles avancent surtout avec une intention stratégique claire. Elles identifient les domaines où les systèmes intelligents créent le plus de valeur opérationnelle, comprennent où la gouvernance est essentielle et savent comment l’IA peut renforcer l’exécution sans générer de nouveaux risques opérationnels », souligne Andrew Bartolini, fondateur et Chief Research Officer d’Ardent Partners.
Les principaux freins à l’adoption de l’IA
Les données demeurent le principal obstacle, qu’il s’agisse de leur qualité, de leur disponibilité ou de leur structuration, un point cité par 59 % des répondants. Vient ensuite l’intégration avec les systèmes existants, mentionnée par 51 % des organisations. Seules 11 % déclarent disposer d’un modèle de données unifié couvrant l’ensemble du processus Source-to-Pay.
Dans le détail, 41 % estiment que leurs données sont intégrées, mais nécessitent encore des rapprochements manuels entre différents systèmes ; 40 % continuent de fonctionner avec des données fragmentées, sans référentiel unique fiable (« single source of truth ») ; enfin, 8 % disposent encore de « données obscures » (dark data), enfermées dans des formats non structurés.
Des risques et des préoccupations
Plus d’une organisation sur trois (34 %) ne dispose d’aucun cadre formel de gouvernance de l’IA, tandis que 96 % des répondants estiment que le risque lié aux modèles d’IA « boîte noire » est élevé ou modéré.
La principale inquiétude concerne les hallucinations de l’IA (51 %), suivie par le risque que des données propriétaires soient utilisées pour entraîner des grands modèles de langage (LLM) publics (20 %).
Alors que les dispositifs de gouvernance restent encore hétérogènes, 63 % des répondants considèrent que le principe du « human-in-the-loop », imposant une validation humaine pour les décisions critiques, constitue une exigence incontournable pour l’utilisation de l’IA dans les achats.
Combler le fossé entre ambition et mise en œuvre
Aujourd’hui, les cas d’usage de l’IA se concentrent principalement sur les domaines des achats où les données sont facilement accessibles et où les gains de productivité sont rapidement mesurables, notamment l’analyse des dépenses (spend analytics, 22 %), l’identification et l’intégration des fournisseurs ainsi que l’automatisation de la comptabilité fournisseurs (20 % chacun).
Les projets de déploiement prévus au cours des douze prochains mois dépassent largement les usages actuels. La gestion du cycle de vie des contrats affiche notamment l’écart le plus important, avec 56 % des organisations prévoyant un déploiement contre seulement 14 % l’utilisant aujourd’hui.
Plus de 80 % des organisations envisagent de déployer des capacités d’IA agentique au cours des trois prochaines années. Toutefois, la majorité présente un niveau d’ambition élevé sans disposer du niveau de préparation nécessaire, cherchant à déployer l’IA sur des données fragmentées et avec une gouvernance encore immature. Combler ce fossé suppose de construire méthodiquement des fondations robustes : disposer de données connectées, mettre en place des workflows intégrés et instaurer des mécanismes de gouvernance fiables.