Les domaines d'application du big data pour les achats, limites et enjeux

Les acheteurs ont de plus en plus besoin de faire du prédictif sur la demande, d'avoir de la visibilité sur les dépenses systématiques et des alertes sur les contrats fournisseurs. Et côtés achats directs, on va vers beaucoup plus d'automatisation, notamment dans la gestion des approvisionnements. Le big data peut répondre à tous ces besoins, grâce à l'analytics ou, mieux, aux outils de Business Intelligence et d'IOT qui permettent de mieux capter la demande. Mais encore faut-il savoir exploiter ces outils ! Leur (bonne) utilisation implique un changement d'organisation et fait émerger de nouveaux rôles pour les acheteurs. "On va vers des réseaux sociaux au-delà des réseaux fournisseurs, vers des plateformes d'achats structurées par écosystèmes. On est dans un management d'écosystèmes dynamiques et connectés basés sur l'échange de connaissances," indique Magali Testard, associée responsable conseil achats & supply chain chez Deloitte. "Il ne s'agit plus de chaînes verticales mais de véritables toiles de valeur". Lesquelles sont certes génératrices de beaucoup de valeur ajoutée mais aussi de risques supplémentaires... que l'acheteur doit anticiper et sécuriser. D'où la nécessité de mettre en place des systèmes de détection des signaux faibles.

Ces signaux faibles permettront d'obtenir un profil du risque fournisseur, de prédire les défaillances, notamment pour la supply chain, et d'anticiper l'impact sur l'ensemble du réseau. "Cela permet non seulement de prédire les défaillances mais aussi les causes de celles-ci et donc de renégocier la prestation en cause," ajoute Magali Testard.

Les limites du big data

Mais le big data montre ses limites quand l'achat de données n'est pas ciblé pour un usage précis en vue d'une valorisation réelle. Pour bien acheter la data il faut avant tout penser à l'organisation de sa gestion. Un trinôme acheteur/manager métier/DSI qui réunit celui qui achète, celui qui traite et celui qui se sert de la donnée permet de challenger le besoin en permanence. "Le Crédit Agricole achète 200 millions de data par an, cela devient stratégique. Nous ne pouvons pas nous permettre d'acheter des données inutiles ou inutilisées", souligne Sylvie Robin-Romet.

Il est nécessaire de mettre en place une gouvernance de la data et surtout de la piloter par la suite. "Donc, et cela va arriver très vite, le métier d'acheteur évoluera pour remonter dans la chaîne de valeur", estime Sylvie Robin-Romet du Crédit Agricole. Demain, il ne fera plus de RFI, de suivi de contrats ou d'approvisionnement car toutes ces fonctions seront automatisées et modélisées. Les acheteurs se concentreront davantage sur la définition du besoin en amont, la gouvernance et le pilotage des données. Les décideurs achats doivent se préparer à former les jeunes générations d'acheteurs sur ces problématiques et ses évolutions métier.

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