Lana Ilović : L’IA dans un processus d’approvisionnement médiocre ne crée qu’un processus médiocre plus rapide

Au lieu de simplement acheter et mettre en œuvre de nouveaux outils technologiques, en particulier des outils d’intelligence artificielle, les entreprises d’aujourd’hui doivent d’abord optimiser les processus, préparer de bonnes données et considérer les processus où l’application de l’intelligence artificielle serait la plus rentable.

Nous avons discuté de ces défis et de la manière dont l’intelligence artificielle change le rôle de l’approvisionnement et des opérations commerciales dans la région avec Lana Ilović, Directrice Générale d’IBM pour la région CET (Territoires d’Europe Centrale). Ilović est la première personne de Croatie et la première femme à ce poste, à partir duquel elle dirige le développement des orientations commerciales et stratégiques de l’entreprise, et en septembre, elle viendra à Zagreb en tant que conférencière principale à la Conférence d’Approvisionnement Lider.

Puisqu’IBM applique d’abord de nouvelles technologies dans ses propres affaires, pouvez-vous expliquer comment vous utilisez l’intelligence artificielle dans l’approvisionnement et fournir des exemples ?

– IBM a une approche très pratique des nouvelles technologies : avant de recommander quelque chose à nos clients, nous le testons d’abord sur nous-mêmes. En 2023, nous avons introduit le concept de Client 0, et l’objectif était d’économiser trois milliards et demi de dollars en trois ans. En deux ans, d’ici la fin de 2025, les économies se sont élevées à quatre milliards et demi de dollars grâce à l’application de l’intelligence artificielle et de l’automatisation dans nos propres affaires. Cela signifie qu’IBM utilise sa propre intelligence artificielle et ses technologies de cloud hybride ainsi que des technologies d’automatisation dans ses processus, des ressources humaines et du support informatique aux finances, aux ventes, à l’approvisionnement et à l’approvisionnement.

Dans l’approvisionnement, cela est particulièrement important car les processus d’approvisionnement sont souvent complexes, fragmentés et remplis d’activités répétitives. Dans les grandes entreprises, l’approvisionnement ne signifie pas seulement ‘acheter quelque chose’, mais implique de trouver des fournisseurs, de vérifier des contrats, de respecter des règles, d’évaluer des risques, de garantir la durabilité, de gérer les paiements, de suivre l’état des factures et de communiquer avec un grand nombre de parties prenantes internes et externes.

La leçon la plus importante de l’approche Client 0 est que l’intelligence artificielle n’est pas introduite en automatisant un processus médiocre. D’abord, vous devez éliminer ce qui n’ajoute pas de valeur, simplifier ce qui reste, et seulement ensuite automatiser. Si vous automatisez un processus médiocre, vous obtiendrez seulement un processus médiocre plus rapide.

D’autre part, de plus en plus d’institutions exigent que leurs données restent sous contrôle européen, mais elles continuent d’acheter la technologie sur laquelle cela repose auprès d’entreprises américaines. Comment voyez-vous cette situation chez IBM ?

– Les institutions et entreprises européennes veulent à juste titre savoir où se trouvent leurs données, qui peut y accéder, selon quelles règles et sous quelle juridiction. Chez IBM, nous ne voyons pas cela comme une contradiction, mais comme une exigence du commerce numérique moderne. La technologie peut être mondiale, mais le contrôle des données, leur gestion, la sécurité et les modèles opérationnels doivent être conformes localement et réglementairement.

IBM est une entreprise aux racines américaines mais avec une présence européenne très profonde, des relations à long terme avec des banques européennes, le secteur public, les télécommunications et l’industrie. Il est crucial que l’approche d’IBM ne soit pas ‘un cloud pour tous’ ou ‘un modèle de contrôle pour tous’. Depuis des années, nous plaidons pour une approche de cloud hybride précisément parce que les clients ont des besoins réglementaires, de sécurité et commerciaux différents. En pratique, cela signifie qu’un client peut décider où conserver ses données : dans son propre centre de données, dans un cloud privé, un cloud public, avec un partenaire local, ou dans une combinaison de tout cela.

Je crois que l’Europe n’a pas à choisir entre innovation et souveraineté. La bonne question n’est pas de savoir si le fournisseur est américain, européen ou asiatique – la bonne question est de savoir si le client a le contrôle sur les données, une technologie transparente, la capacité d’audit, la conformité réglementaire et la liberté de choix architectural.

L’informatique quantique est devenue l’un des sujets technologiques les plus commentés, et IBM est souvent cité comme un leader. Quels problèmes commerciaux spécifiques les ordinateurs quantiques pourraient-ils bientôt résoudre ?

– L’informatique quantique est l’une des technologies les plus passionnantes mais aussi l’une des plus souvent mal comprises aujourd’hui. Elle ne remplacera pas les ordinateurs classiques, tout comme les avions n’ont pas remplacé les voitures. Les ordinateurs quantiques seront utiles pour certains types de problèmes complexes que les ordinateurs classiques ont du mal à résoudre, qui sont trop lents ou qui entraînent des coûts excessifs. Il est important de souligner que l’informatique quantique n’est plus une technologie de laboratoire réservée aux scientifiques.

IBM rassemble aujourd’hui le plus grand écosystème mondial d’utilisateurs d’informatique quantique à travers le IBM Quantum Network, qui comprend plus de 325 entreprises, universités, startups et instituts de recherche de premier plan. Par conséquent, nous croyons que l’informatique quantique entre dans une nouvelle phase de développement où les applications commerciales deviendront de plus en plus concrètes et tangibles. Ceux qui apprennent, expérimentent et développent les compétences nécessaires aujourd’hui auront un avantage significatif lorsque cette technologie deviendra largement applicable.

Les experts en cryptographie avertissent que les ordinateurs quantiques briseront les normes de cryptage d’aujourd’hui. Que devraient faire les banques, les télécommunications et l’administration publique dans cette région, compte tenu de la lenteur avec laquelle elles changent leurs systèmes, dès maintenant ?

– Chez IBM, nous avons reconnu très tôt la nécessité de passer à la cryptographie post-quantique. En fait, les chercheurs d’IBM ont participé au développement de plusieurs algorithmes que le NIST a sélectionnés comme fondements des nouvelles normes de cryptographie post-quantique. La sécurité quantique n’est pas seulement une question d’avenir. Aujourd’hui, nous parlons déjà du risque de ‘récolter maintenant, déchiffrer plus tard’, où quelqu’un peut collecter des données sensibles aujourd’hui et les déchiffrer dans dix ou quinze ans lorsque les ordinateurs quantiques seront suffisamment puissants. Les organisations qui stockent des données avec de longues périodes de sensibilité sont particulièrement exposées : données bancaires, données de santé, dossiers gouvernementaux, systèmes de défense, infrastructures de télécommunications, identités des citoyens et contrats à long terme.

C’est pourquoi les banques, les télécommunications et l’administration publique ne devraient pas attendre le développement des ordinateurs quantiques mais devraient immédiatement commencer un inventaire de la cryptographie et construire une stratégie de crypto-agilité.

Puisque l’intelligence artificielle prend en charge certains des emplois des professionnels de l’informatique, quel est l’avenir du marché pour ces experts dans la région ?

– Je ne dirais pas que l’intelligence artificielle prend les emplois des professionnels de l’informatique, mais plutôt qu’elle les change. Et cela change très rapidement. Certaines tâches routinières et répétitives seront certainement automatisées, mais en même temps, de nouveaux emplois sont créés et, peut-être plus important encore, les emplois existants acquièrent un contenu complètement nouveau. Par conséquent, je crois que les professionnels de l’informatique de qualité dans notre région seront tout aussi recherchés, sinon plus recherchés ; cela changera simplement ce que nous entendons par ‘professionnel de l’informatique de qualité’.

Quels profils IBM recherche-t-il actuellement en Croatie et dans la région, et lesquels ne sont plus nécessaires ?

– Chez IBM, nous recherchons actuellement des personnes qui comprennent l’intelligence artificielle, les données, l’automatisation, le cloud hybride et la cybersécurité, mais la technologie seule n’est plus suffisante. Nous valorisons de plus en plus les personnes qui peuvent relier la technologie à des problèmes commerciaux spécifiques, qui comprennent l’industrie et le client, et qui sont curieuses et capables d’apprentissage continu. Nous recherchons de moins en moins des profils très étroitement définis qui ont travaillé sur le même ensemble de tâches pendant des années sans avoir besoin de changer leur façon de travailler. Pas parce qu’il n’y a plus de place pour eux, mais parce qu’aujourd’hui presque chaque rôle informatique évolue avec la technologie.

Et je suis en fait optimiste en ce qui concerne la Croatie et notre région. Nous avons d’excellents talents techniques. Si nous ajoutons des compétences en IA, une compréhension des affaires et une volonté d’apprendre en continu à cette qualité technique, l’IA peut être une plus grande opportunité qu’une menace pour notre peuple.

L’approvisionnement dans la plupart des entreprises repose sur des tâches répétitives et procédurales, et aujourd’hui, les agents d’IA prennent en charge ces tâches le plus rapidement. Quel est l’avenir de l’approvisionnement ?

– L’avenir de l’approvisionnement sera moins administratif et plus stratégique. L’IA prendra en charge une grande partie des activités répétitives : collecte d’informations, vérification de l’état des commandes d’achat, recherche de contrats, comparaison d’offres, préparation de rapports, vérification de la conformité, analyse de la consommation et communication liée aux demandes standard. Cela ne signifie pas que l’expert en approvisionnement disparaîtra. Au contraire, son rôle devient plus important, mais il change. L’approvisionnement ne sera plus seulement une fonction qui ‘traite les demandes’. Il deviendra un partenaire stratégique pour l’entreprise dans la gestion des coûts, des risques, de la durabilité, de l’innovation et de la résilience de la chaîne d’approvisionnement.

Chez IBM, nous ne voyons pas l’IA dans l’approvisionnement simplement comme un concept mais comme partie intégrante de solutions concrètes que nous mettons en œuvre pour les clients aujourd’hui. Par exemple, IBM watsonx Orchestrate permet l’utilisation d’agents d’IA qui peuvent automatiser les processus d’approvisionnement, communiquer avec les fournisseurs, récupérer des informations des systèmes ERP, suivre les états des commandes et préparer la documentation nécessaire.

De plus, nous avons développé IBM Procurement Agents, des agents d’IA spécialisés pour les processus d’approvisionnement qui aident à la gestion des fournisseurs, au traitement des demandes, à l’analyse des contrats et à la prise de décision basée sur les données. Au lieu de chercher à travers des dizaines de systèmes, un employé des achats peut poser une question en langage naturel et recevoir une réponse ou une recommandation d’action. Je dirais que l’IA dans l’approvisionnement fait ce qu’un bon assistant fait pour un leader : elle soulage le fardeau administratif, accélère la préparation et fournit une meilleure supervision. Mais le leader doit toujours prendre la décision.

À votre avis et expérience, que jugent le plus souvent à tort les directeurs d’approvisionnement et de chaîne d’approvisionnement lorsqu’ils planifient des investissements technologiques aujourd’hui ?

– L’erreur la plus courante est que l’investissement technologique est considéré comme un achat d’outils plutôt que comme une transformation du modèle commercial. Les entreprises disent souvent ‘nous allons acheter une solution d’IA’ ou ‘nous allons mettre en œuvre un nouvel outil d’approvisionnement’, mais elles ne changent pas les données, les processus, la gestion, l’organisation et les méthodes de prise de décision. Alors la technologie ne peut pas délivrer son plein effet.

La deuxième erreur est de sous-estimer la qualité des données. L’intelligence artificielle est aussi puissante que les bonnes données, les processus et les règles sur lesquelles elle opère. Si les données des fournisseurs sont fragmentées, les contrats déconnectés, les catégories de coûts incohérentes et les processus varient d’un pays à l’autre, cela ne résoudra pas magiquement le problème – cela ne fera que le montrer plus rapidement.

La troisième erreur est de se concentrer uniquement sur le coût. Bien sûr, l’approvisionnement doit optimiser les coûts, mais l’approvisionnement moderne doit également mesurer le risque, la vitesse, la résilience, la conformité et le potentiel d’innovation des fournisseurs. Le fournisseur le moins cher n’est pas toujours le meilleur s’il entraîne un risque cybernétique, réglementaire ou opérationnel plus important.

La quatrième erreur est d’attendre le ‘moment parfait’. La technologie évolue extrêmement rapidement. Les agents d’IA, l’automatisation, la sécurité résistante aux quantiques et les chaînes d’approvisionnement numériques ne sont plus des sujets d’avenir.

Quel message souhaitez-vous que les participants de la Conférence d’Approvisionnement Lider retiennent ?

– Ne commencez pas par la technologie, commencez par le problème commercial. Pour la région, c’est une grande opportunité. Nos marchés ne sont peut-être pas les plus grands, mais précisément pour cette raison, nous pouvons être plus rapides, plus agiles et plus pragmatiques. Si nous combinons la connaissance des affaires, la discipline technologique et le courage du changement, l’approvisionnement peut devenir l’un des principaux moteurs de la compétitivité des entreprises. L’IA ne remplacera pas un bon approvisionnement, mais un bon approvisionnement qui l’utilise remplacera celui qui ne l’utilise pas.