L’intelligence décisionnelle est en train de révolutionner le processus d’approvisionnement des entreprises
Maddyness estime que grâce à l’analyse avancée des mégadonnées et à l’apprentissage automatique, il serait possible d’optimiser le processus d’approvisionnement des organisations, qui, à l’heure actuelle, est très fragmenté et ardu. Cette transformation aurait des conséquences certaines et positives sur la gestion des coûts, des risques et de la relation avec les fournisseurs.
On entrerait apparemment dans le domaine de l’intelligence décisionnelle, une discipline qui s’occupe de l’application commerciale de l’intelligence artificielle (IA) au processus de prise de décision de chaque secteur d’une entreprise. Il s’agirait d’une approche critique pour la compétitivité des entreprises dans un contexte mondial instable.
Dans le secteur de l’approvisionnement, il s’agit de l’utilisation d’analyses avancées, de l’apprentissage automatique, de l’intelligence artificielle (IA) et d’informations basées sur les données pour améliorer les processus de prise de décision dans les activités d’approvisionnement d’une entreprise. Il va sans dire que ce processus a le potentiel d’accélérer considérablement la transformation numérique organisationnelle.
Maddyness explique que cette intelligence décisionnelle permettrait aux entreprises d’utiliser autant les données historiques que celles des tendances du marché et des performances des fournisseurs pour optimiser les processus décisionnels concernant la sélection des fournisseurs, les négociations de prix et les conditions contractuelles.
Du même coup, l’analyse de cette multitude de données peut aider à identifier les risques et les perturbations de la chaîne d’approvisionnement et à mettre en œuvre des mesures pour les atténuer. De plus, bien que les entreprises disposent de l’audit de la fiabilité des fournisseurs, l’IA peut inclure dans ses analyses des risques les effets potentiels des risques géopolitiques et des événements inattendus, comme la pandémie de COVID-19.
Maddyness ajoute que l’intelligence décisionnelle pourrait également participer à la prévision et à la planification de la demande en raison du potentiel prédictif des technologies disruptives. En effet, puisque l’analyse avancée et l’apprentissage automatique permettraient de prévoir les besoins futurs en matière de demande et d’approvisionnement, les entreprises pourraient prendre de meilleures décisions d’approvisionnement stratégique et maintenir des niveaux de stocks optimaux.
En outre, il serait également possible d’automatiser la gestion des contrats, ce qui contribuerait à fortifier la conformité, à aider à identifier les économies potentielles et à réduire les risques juridiques. Enfin, puisque l’intelligence décisionnelle permettrait de mieux surveiller la conformité des fournisseurs aux normes environnementales, sociales et de gouvernance (ESG), les entreprises seraient mieux outillées pour soutenir les pratiques d’achat éthiques et durables, qui sont devenues une priorité professionnelle du processus d’approvisionnement.
Maddyness estime que grâce à l’analyse avancée des mégadonnées et à l’apprentissage automatique, il serait possible d’optimiser le processus d’approvisionnement des organisations, qui, à l’heure actuelle, est très fragmenté et ardu. Cette transformation aurait des conséquences certaines et positives sur la gestion des coûts, des risques et de la relation avec les fournisseurs.
On entrerait apparemment dans le domaine de l’intelligence décisionnelle, une discipline qui s’occupe de l’application commerciale de l’intelligence artificielle (IA) au processus de prise de décision de chaque secteur d’une entreprise. Il s’agirait d’une approche critique pour la compétitivité des entreprises dans un contexte mondial instable.
Dans le secteur de l’approvisionnement, il s’agit de l’utilisation d’analyses avancées, de l’apprentissage automatique, de l’intelligence artificielle (IA) et d’informations basées sur les données pour améliorer les processus de prise de décision dans les activités d’approvisionnement d’une entreprise. Il va sans dire que ce processus a le potentiel d’accélérer considérablement la transformation numérique organisationnelle.
Maddyness explique que cette intelligence décisionnelle permettrait aux entreprises d’utiliser autant les données historiques que celles des tendances du marché et des performances des fournisseurs pour optimiser les processus décisionnels concernant la sélection des fournisseurs, les négociations de prix et les conditions contractuelles.
Du même coup, l’analyse de cette multitude de données peut aider à identifier les risques et les perturbations de la chaîne d’approvisionnement et à mettre en œuvre des mesures pour les atténuer. De plus, bien que les entreprises disposent de l’audit de la fiabilité des fournisseurs, l’IA peut inclure dans ses analyses des risques les effets potentiels des risques géopolitiques et des événements inattendus, comme la pandémie de COVID-19.
Maddyness ajoute que l’intelligence décisionnelle pourrait également participer à la prévision et à la planification de la demande en raison du potentiel prédictif des technologies disruptives. En effet, puisque l’analyse avancée et l’apprentissage automatique permettraient de prévoir les besoins futurs en matière de demande et d’approvisionnement, les entreprises pourraient prendre de meilleures décisions d’approvisionnement stratégique et maintenir des niveaux de stocks optimaux.
En outre, il serait également possible d’automatiser la gestion des contrats, ce qui contribuerait à fortifier la conformité, à aider à identifier les économies potentielles et à réduire les risques juridiques. Enfin, puisque l’intelligence décisionnelle permettrait de mieux surveiller la conformité des fournisseurs aux normes environnementales, sociales et de gouvernance (ESG), les entreprises seraient mieux outillées pour soutenir les pratiques d’achat éthiques et durables, qui sont devenues une priorité professionnelle du processus d’approvisionnement.