IA & Achats : comment booster son quotidien dʼacheteur avec GMZ Formations

Objectifs pédagogiques

comprendre simplement ce que recouvre l’IA et ce qu’est un LLM (outil conversationnel type ChatGPT)
utiliser l’IA comme assistant de travail (clarifier, synthétiser, comparer, rédiger, préparer)
appliquer des méthodes IA sur les étapes du process achats
produire des livrables plus rapidement (tableaux, notes, synthèses, grilles)
sécuriser l’usage (confidentialité, anonymisation, limites, cadre)
construire une adoption durable (rituels, bibliothèque de prompts, règles d’équipe)
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Introduction & cadrage
• Objectifs et attentes des participants
• Panorama simple : ce que l’on appelle « IA » aujourd’hui
• Différence entre IA « marketing » et usages réellement opérationnels
• Cas fil rouge (utilisé sur les 2 jours)
• Les participants travailleront sur un cas concret de consultation achats Excel + cahier des charges + offres + contrat), qu’ils enrichiront à chaque étape avec l’IA
• Objectif : voir concrètement l’impact de l’IA du besoin jusqu’au pilotage
Comprendre les outils IA conversationnels (LLM)
• Ce qu’est un LLM ChatGPT, Copilot, Gemini…
• Ce que l’outil sait faire / ne sait pas faire
• Comprendre les limites (erreurs, biais, hallucinations)
Bonnes pratiques & cadre de sécurité
• Confidentialité : données sensibles et anonymisation
• Méthode simple pour formuler une demande efficace
• Obtenir des réponses fiables et exploitables
• Les erreurs à éviter
Mise en lien avec le métier achats
• Réalité terrain : documents longs, multi-format, délais, langues
• L’IA comme appui à la décision (et non comme substitution)
Démarrage du process achats (ateliers guidés) Étape 1 — Analyse portefeuille achats (XLS)
• Irritants métier : volumes importants de données Excel, difficulté à prioriser, décisions intuitives
• Apports IA : synthèse automatique par catégories, détection des concentrations fournisseurs, simulation de scénarios
• ROI / impact concret : gain de temps, décisions argumentées, meilleure crédibilité auprès de la direction
Étape 2 — Challenge & structuration du besoin (PDF / Word)
• Irritants métier : besoins flous, cahiers des charges incomplets, réunions improductives
• Apports IA : reformulation structurée, détection des ambiguïtés, proposition de critères manquants
• ROI / impact concret : moins de rework, réduction des tensions internes, meilleure qualité des consultations
Étape 3 — Sourcing & veille fournisseurs
• Irritants métier : recherche chronophage, informations dispersées, risques peu visibles
• Apports IA : synthèse multi-sources, comparaison rapide, identification des risques macro
• ROI / impact concret : décisions plus rapides, meilleure anticipation des risques fournisseurs
Étape 4 — Analyse des offres (XLS / PDF)
• Irritants métier : offres longues, formats différents, comparaisons fastidieuses
• Apports IA : extraction des critères, alignement multi-critères, synthèse décisionnelle prête à partager
• ROI / impact concret : réduction du temps d’analyse 30 à 50%, décisions plus objectives et traçables
Étape 5 — Négociation
• Irritants métier : manque de préparation, pression fournisseur, comptes rendus non formalisés
• Apports IA : simulation d’arguments, structuration des concessions, génération automatique de comptes rendus
• ROI / impact concret : meilleure posture, capitalisation des échanges, réduction de l’improvisation
Étape 6 — Contrat (PDF)
• Irritants métier : clauses longues et techniques, risque juridique, adaptations répétitives
• Apports IA : analyse clause par clause, mise en lumière des incohérences, comparaison avec modèle interne
• ROI / impact concret : lecture accélérée, réduction des erreurs, dialogue facilité avec les juristes
Étape 7 — Suivi & pilotage (reporting)
• Irritants métier : KPI dispersés, reporting chronophage, outils non interconnectés
• Apports IA : consolidation synthétique, mise en forme automatique, génération de supports direction
• ROI / impact concret : gain de temps sur le reporting, meilleure valorisation de la fonction achats
Clôture — Structuration de l’usage + adoption + gouvernance Organisation d’un « assistant d’usage » (sans nouvel outil)
• Clarifier comment utiliser au mieux l’outil déjà disponible (ChatGPT / Copilot / Gemini…)
• Définir une structure de travail : étapes, formats attendus, checklists, critères de qualité
• Formaliser un référentiel de prompts et de gabarits réutilisables (et améliorable dans le temps)
• Il ne s’agit pas de créer un outil supplémentaire ni un développement logiciel
• Il s’agit d’organiser intelligemment l’usage d’un outil déjà présent (ChatGPT, ou un concurrent), pour qu’il devienne fiable, cohérent et partagé
Adoption durable en équipe
• Rituel IA toutes les 2 semaines (15 min) : un membre partage un usage concret des 2 dernières semaines
• Bibliothèque de prompts partagée (par étape / par livrable)
• Organisation interne : partage, validation, amélioration continue
Ethique, responsabilité, conformité et maîtrise des risques
• Responsabilité contractuelle (données internes / fournisseurs / clients)
• Conformité RGPD (données personnelles, base légale, minimisation)
• Stockage & souveraineté (USA vs UE selon l’outil / les réglages)
• Hallucinations & vérification (méthodes de contrôle, sources, traçabilité)
• Dépendance à l’outil (bonnes pratiques pour garder la maîtrise)
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