Aujourd'hui, la fonction achats n'est plus seulement une fonction de soutien ; elle joue un rôle essentiel dans la création de valeur pour l'entreprise, la gestion des risques et la poursuite des objectifs de développement durable.
La qualité et la gouvernance des données de référence en matière d'achats jouent un rôle central dans cette évolution. En intégrant la gestion des données de référence en matière d'achats (MDM) aux processus de sourcing stratégique et aux processus opérationnels, les entreprises peuvent dégager des avantages mesurables en termes d'efficacité, de réduction des coûts et de conformité.
Comprendre les données de référence des achats
La gestion des données de référence en matière d'approvisionnement désigne le processus structuré consistant à organiser, normaliser et mettre à jour les données essentielles relatives aux fournisseurs, aux articles et aux services. Ces données constituent le fondement de toutes les activités d'approvisionnement et d'achat ; elles sont indispensables pour optimiser l'efficacité, réduire les risques et permettre la prise de décisions éclairées.
Disposer de données d'approvisionnement fiables et cohérentes, notamment en ce qui concerne les matériaux et les services tels que la maintenance, la réparation et l'exploitation (MRO), est essentiel dans les secteurs à forte intensité d'actifs, tels que l'industrie manufacturière, l'énergie, le pétrole et le gaz, ainsi que l'exploitation minière, où cela a un impact direct sur la fiabilité des actifs, les coûts de stock et la disponibilité opérationnelle.
À mesure que les organisations s'étendent à de nouvelles zones géographiques et adoptent de nouveaux systèmes, les données relatives aux achats se fragmentent, ce qui entraîne des pertes d'efficacité, des doublons, des cas de non-conformité et une baisse des performances des fournisseurs. Un cadre MDM unifié permet de relever ces défis en :
Centralisation et normalisation des données relatives aux fournisseurs et aux articles
Créer une source unique d'informations fiables entre les plateformes ERP, GMAO et d'approvisionnement
Favoriser l'efficacité de l'approvisionnement, la collaboration avec les fournisseurs, l'optimisation des stocks et la conformité
Bien que les données de référence des achats ne constituent pas un module ERP à part entière, elles prennent en charge l'ensemble des opérations d'approvisionnement, depuis l'exécution des achats jusqu'à gestion des données fournisseurs en garantissant la cohérence et la fiabilité des données à l'échelle de l'entreprise.
A Rapport Gartner 2025 a constaté que 49% des responsables des achats citer exactitude et fiabilité des données comme un défi de taille, malgré 68% des CPO investissant dans l'IA et les technologies génératives, ce qui révèle un déficit important en matière de maturité des données et de préparation à l'analyse.
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Types de données de référence relatives aux achats
L'efficacité des achats repose sur une gestion précise et rigoureuse des différents types de données de référence. Ces domaines de données fondamentaux constituent le socle de toutes les activités d'achat, de la demande d'achat initiale au paiement final.
Une infrastructure solide de données de référence garantit la cohérence, la conformité et l'efficacité tout au long du cycle « de l'achat au paiement ». Les principales catégories de données de référence relatives aux achats et leurs attributs types sont les suivantes :
1. Fiche article
Gérez les paramètres importants tels que :
Type d'approvisionnement (interne, externe ou les deux)
Méthode d'évaluation des stocks (prix forfaitaire ou moyenne mobile)
Vues de données obligatoires lors de la création d'une fiche article
Dans le domaine de la maintenance, des réparations et des révisions (MRO), les données de base des articles revêtent un caractère particulièrement détaillé et crucial, car elles concernent souvent des pièces de rechange, des consommables, des outils et des équipements de sécurité. Ce domaine fournit une description exhaustive de chaque article matériel acheté, stocké et utilisé.
Principales caractéristiques et données incluses :
1. Identification du noyau
Caractéristiques principales et exemples
- Référence / SKU: par exemple, INT-0002345, SKF-6205-2RS
- Description: par exemple, Roulement à billes, à deux rangées, étanche, SKF
- Code des marchandises: par exemple, UNSPSC 31171504 (Roulements à billes)
- Références OEM et références croisées: par exemple, ABB-435634 / Siemens-ABX12
- Fabricant: par exemple, SKF, ABB, Siemens
- N° de dessin: par exemple, DWG-334/Rév. B
2. Caractéristiques techniques
Caractéristiques principales et exemples
- Caractéristiques techniques: par exemple, Diamètre intérieur : 25 mm, diamètre extérieur : 52 mm, largeur : 15 mm
- UOM: EA, KG, L, M
- Lien vers la fiche de données de sécurité (FDS): Obligatoire pour les lubrifiants et les produits chimiques
- Drapeaux de danger: par exemple, Inflammable, toxique
- Durée de conservation: par exemple, 24 mois (produit d'étanchéité)
- Garantie: par exemple, 12 mois à compter de la date d'installation
3. Gestion des stocks et planification
Caractéristiques principales et exemples
- Lieu: par exemple, Entrepôt A, emplacement 03-C4
- Conditions: par exemple, À conserver à une température inférieure à 25 °C
- Seuil de réapprovisionnement: 10 unités
- Stock min./max.: 5/50 unités
- Délai de livraison: 14 jours
- Taux d'utilisation: Moyenne mensuelle : 20 pièces
- Criticité: par exemple, A – Risque d'interruption de service
- Indicateur « obsolète »: par exemple, Oui – À remplacer par la référence 123456
4. Calcul des coûts et évaluation
Caractéristiques principales et exemples
- Cours d'évaluation: 3 000 – Matières premières
- Prix standard: $45,20/unité
- Prix du dernier achat: $47.00 du fournisseur X
2. Données de référence des services
Définit les services immatériels. L'accent est moins mis sur les caractéristiques physiques que sur les termes descriptifs et contractuels. Les données de référence relatives aux services définissent les services achetés (tels que la maintenance, le conseil ou l'assistance informatique) au sein des systèmes ERP et de gestion des achats. Elles comprennent les descriptions, les catégories, les tarifs, les fournisseurs et les conditions contractuelles.
Pourquoi c'est important
- Offre une vue d'ensemble unifiée et précise de l'ensemble des achats — biens et services
- Permet l'analyse des dépenses, la maîtrise des coûts et la conformité
- Facilite la sélection des fournisseurs et la gestion des risques
- Nécessite une collaboration entre les différents services (informatique, ressources humaines, services généraux) pour rester à jour
- Des données de service fiables permettent de négocier de meilleurs contrats et de s'adapter aux besoins de l'entreprise
Principales caractéristiques et données incluses :
1. Définition du service
Caractéristiques principales et exemples
- Numéro matricule : Identifiant unique, par exemple SERV-00123
- Description du service : « Entretien préventif de la pompe P-101 », « Inspection du système CVC »
- Catégorie de service : « Services électriques », « Services de nettoyage », « Étalonnage »
- Type de service : « Sur site », « Prix forfaitaire », « Temps et matériel », « À distance »
- Unité de mesure : « HR » (heures), « DAY », « TRIP », « EA » (chacun), « KM »
- Compétences requises / Certifications : « Électricien certifié », « Technicien en CVC de niveau 2 »
2. Tarifs et contrats
Caractéristiques principales et exemples
- Taux/prix par défaut : « $150/heure », « $500 par trajet »
- Prix et devise : « USD », « EUR », etc.
- Période de validité du prix : « Du 1er janvier 2025 au 31 décembre 2025 »
- Taux des heures supplémentaires : « $200/HR après 18 h »
- Frais de déplacement : « $0,75 par km », « Forfait de $100 par visite sur site »
- Accords de niveau de service (SLA) : « Réponse sous 4 heures », « Résolution sous 24 heures »
- Garantie sur les prestations : « Garantie de 30 jours sur la main-d’œuvre »
3. Liens opérationnels
Caractéristiques principales et exemples
- Équipement / Actif associé : « Compatible avec la chaudière B-302 », « Uniquement pour les tours à commande numérique »
- Exigences de sécurité : « Accès à un espace confiné », « Verrouillage et étiquetage obligatoires »
- Conformité réglementaire : « Conforme à la norme OSHA 1910 », « Inspection certifiée ISO 17020 requise »
3. Fiches fournisseurs/prestataires
Ce domaine regroupe toutes les informations essentielles relatives aux partenaires externes d'une organisation. Il est souvent structuré autour des données de base, des coordonnées, des coordonnées bancaires et des données spécifiques à l'organisation en matière d'achats.
Principales caractéristiques et données incluses :
1. Spécialisation / Compétences en matière de MRO
Caractéristiques principales et exemples
- Type de fournisseur MRO : « Distributeur OEM », « Fournisseur de pièces de rechange », « Prestataire de services spécialisés »
- Catégories de produits/services proposés : « Roulements », « Matériel électrique », « Pompes et vannes », « Services de réparation hydraulique »
- Disponibilité de l'assistance technique : « Assistance téléphonique 24 h/24, 7 j/7 », « Chargé technique dédié aux comptes de niveau 1 »
- Services de réparation et d'étalonnage : « Réparation de pompes », « Étalonnage certifié ISO 17025 pour les manomètres »
- Disponibilité des stocks locaux / Présence d'un entrepôt : « Entrepôt à Mumbai », « Plateforme régionale à Houston pour une livraison rapide »
- Montant ou quantité minimale de commande : « Pas de quantité minimale », « $100 minimum par commande », « Quantité minimale de commande de 5 unités pour certaines pièces »
2. Données relatives aux performances et aux relations
Caractéristiques principales et exemples
- Capacités en matière de services d'urgence : « Livraison d'urgence sous 4 heures », « Assistance disponible le week-end »
- Évaluation du fournisseur pour la maintenance, la réparation et l'exploitation (MRO) : « Note de 4,8/5 pour le respect des délais de livraison », « 95% : respect des délais de livraison pour les pièces de rechange critiques »
- Efficacité du processus de retour : « Traitement des demandes de retour (RMA) en 3 jours », « Portail de retour en libre-service pour les pièces non conformes »
4. Fiches d'informations sur les achats (PIR)
Les PIR relatifs aux articles MRO sont essentiels pour uniformiser l'approvisionnement en pièces fréquemment commandées auprès de fournisseurs spécifiques et pour garantir des prix compétitifs.
Principales caractéristiques et données incluses (mises en évidence par MRO) :
- Lien entre le numéro d'article/de service et le numéro de fournisseur
- Unité de commande (souvent différente de l'unité de mesure de base pour les achats en gros de matériel d'entretien, de réparation et de révision)
- Prix net et prix unitaire (par exemple, « 10,00 USD / 100 pièces »)
- Délai de livraison prévu (très important pour les pièces de rechange essentielles)
- Quantité minimale de commande / Conditionnement
- Référence fournisseur (référence interne propre au fournisseur, à des fins de recoupement)
- Date du dernier achat et dernier prix payé
- Limites de tolérance pour la vérification des factures (en raison du volume élevé, les montants faibles impliquent souvent des tolérances plus larges)
5. Contrats et accords tarifaires
Les contrats MRO prennent souvent la forme d'accords-cadres d'achat ou de contrats-cadres de services afin de répondre à des besoins récurrents et d'optimiser les dépenses.
Principales caractéristiques et données incluses :
- Type de contrat (par exemple, bon de commande cadre pour les consommables généraux, accord de niveau de service pour les contrats de maintenance)
- Valeur/quantité cible (pouvant concerner une catégorie d'articles MRO ou le montant total des dépenses auprès d'un fournisseur)
- Périodes de validité
- Barèmes tarifaires spécifiques (par exemple, tarification échelonnée en fonction du volume annuel, tarifs fixes pour certaines tâches de maintenance)
- Accords de remise (couramment utilisés par les prestataires de services de maintenance, de réparation et de révision (MRO) pour encourager la centralisation des dépenses)
- Conditions relatives au niveau de service (par exemple, disponibilité garantie des équipements, délais de réponse maximaux en cas de panne)
- Couverture géographique (pour les contrats de service, quelles régions/usines sont couvertes)
- Frais de déplacement / Montant minimum facturé pour les interventions à domicile
- Clauses de pénalité en cas de non-respect des accords de niveau de service (SLA).
6. Données de base des actifs
Bien qu'il ne s'agisse pas à proprement parler de données de référence « d'approvisionnement », les données de référence des actifs sont intimement liées à l'approvisionnement en pièces de rechange et services de maintenance (MRO). Elles définissent les équipements et les installations nécessitant une maintenance et, par conséquent, les pièces de rechange et les services MRO correspondants.
Principales caractéristiques et données incluses :
- ID de l'actif (identifiant unique)
- Description de l'actif (par exemple, « Fraiseuse à commande numérique – Haas VF-2 »)
- Type/catégorie d'actif (par exemple, « pompe », « moteur », « véhicule », « unité de chauffage, ventilation et climatisation »)
- Lieu (site, service, poste de travail)
- Fabricant, modèle, numéro de série
- Date d'installation, date de mise en service
- Date d'expiration de la garantie
- Niveau de criticité (impact sur la production en cas de défaillance de cet actif)
- Liste des pièces de maintenance, réparation et révision (MRO) / Nomenclature (BOM) associée (indispensable pour associer les actifs aux pièces de rechange spécifiques qu'ils utilisent)
- Plans de maintenance (préventive, prédictive) et fréquences de maintenance
- Date de la dernière maintenance, prochaine date prévue
- Historique d'entretien (liens vers les ordres d'intervention et les pièces de maintenance, de réparation et de révision utilisées)
Une gestion efficace de ces types de données de référence spécifiques au MRO est essentielle pour réduire au minimum les temps d’arrêt, optimiser les niveaux de stock (en évitant à la fois les ruptures de stock et la surstockage de pièces de rechange souvent coûteuses), rationaliser le processus d’achat pour un volume élevé de petites transactions et mieux maîtriser les dépenses liées au MRO. C’est souvent l’absence de données de référence MRO propres et normalisées qui entraîne des inefficacités importantes et des coûts cachés au sein des grandes entreprises.
Selon l'IBM Institute for Business Value (juin 2025), les pionniers de l'innovation en matière d'achats basée sur l'IA s'attendent à une Amélioration du retour sur investissement (ROI) du modèle 12%, 20% : un gain de productivité, 14% : amélioration de l'efficacité opérationnelle, et 11% : hausse de la rentabilité. D'ici 2027, ils prévoient également 41% : une meilleure efficacité en matière d'approvisionnement, 49% : un traitement des factures encore plus automatisé, 36% : conformité accrue, et 43% : une meilleure visibilité en temps réel sur les dépenses.
Qui utilise les données de référence des achats ?
Les données relatives aux achats facilitent la prise de décision dans l'ensemble des services :
Secteurs d'activité fortement tributaires des données de référence en matière d'approvisionnement
Utilisation des données relatives aux marchés publics
Les données de base relatives aux achats sont intégrées dans :
- Systèmes ERP (SAP, Oracle, Microsoft Dynamics)
- Outils d'approvisionnement en ligne (Coupa, Ariba)
- Portails fournisseurs et Gestion du cycle de vie des contrats (CLM) outils
- Systèmes GMAO/EAM (Maximo, Infor, SAP PM)
- Tableaux de bord analytiques en matière de dépenses, de conformité et de performance des fournisseurs
Présentation générale du processus de gestion des achats
Les fonctions d'approvisionnement suivent généralement deux processus principaux :
- De l'approvisionnement au paiement (P2P): Couvre toutes les étapes, de la demande d'achat au paiement des fournisseurs.
- De la source au contrat (S2C): Ce processus comprend la recherche de fournisseurs, les appels d'offres, l'évaluation des propositions et la finalisation des contrats.
Chaque étape repose sur des données de référence fiables. Même de petites erreurs, comme un fournisseur en double ou une unité de mesure erronée, peuvent retarder les achats ou entraîner des risques financiers.
La gestion des données de référence des achats commence par l'extraction des données issues des factures, des bons de commande et des catalogues. Verdantis Harmonize nettoie, normalise et enrichit les données relatives aux articles et aux fournisseurs, en les reliant aux nomenclatures, aux ordres de fabrication et aux fiches fournisseurs. Grâce à Integrity, les utilisateurs peuvent demander de nouveaux articles ou fournisseurs via des workflows contrôlés.
Les données finalisées s'intègrent aux systèmes ERP, ce qui permet de réaliser des achats précis, d'améliorer la visibilité sur les dépenses et d'accéder rapidement à des informations fiables grâce à des fonctions de recherche.
L'ensemble du processus, de l'extraction de données à la commande de pièces, peut être automatisé, ce qui permet aux utilisateurs de recouper instantanément les données relatives aux stocks, aux fournisseurs et aux prix à l'aide d'une simple commande sur le tableau de bord des achats basé sur l'analyse de données.
Processus étape par étape de gestion des données de référence des achats
La gestion des données de référence des achats garantit la mise à disposition de fiches de services et de fournisseurs structurées, complètes et normalisées dans l'ensemble de vos systèmes d'entreprise, couvrant tous les aspects, depuis les profils des fournisseurs jusqu'aux définitions de services, en passant par la tarification, la conformité et les données transactionnelles.
Objectif : Extraire les données brutes relatives aux achats issues de plateformes et de documents cloisonnés pour les regrouper dans un ensemble de données de référence centralisé.
Comment ça marche :
Verdantis AutoDoc AI, agent de traitement intelligent des documents, collecte des données structurées et non structurées relatives aux achats provenant de :
Systèmes ERP (SAP, Oracle, Microsoft Dynamics)
Outils d'approvisionnement en ligne (Ariba, Coupa)
Contrats, appels d'offres, accords de niveau de service (SLA), factures (PDF, Excel, documents numérisés)
Bases de données, catalogues et tableurs des fournisseurs
AutoDoc IA analyse et identifie :
Profils des fournisseurs, descriptions des services
Conditions tarifaires, catégories de services
Métadonnées du contrat (par exemple, dates de début et de fin, conditions générales)
Résultat : Un ensemble de données unifié et structuré, prêt à être utilisé pour le profilage, la classification et la normalisation.
Objectif : Claser les fournisseurs et les services dans des catégories d'achats normalisées à des fins d'analyse et de contrôle.
Comment ça marche :
Verdantis AutoClass IA:
Traduit les descriptions multilingues en utilisant AutoTrans IA
Classe les enregistrements selon des taxonomies telles que :
Identifie les regroupements de services de haut niveau (par exemple, « Maintenance électrique » → « Services des installations »)
Résultat : Une classification structurée qui facilite l'analyse des dépenses, la stratégie d'approvisionnement et la mise en conformité.
Objectif : Définissez des ensembles d'attributs pour chaque catégorie de service ou chaque type de fournisseur.
Comment ça marche :
Les modèles comprennent des champs obligatoires tels que :
Pour les services : Numéro de service, unité de mesure, SLA, tarification, certifications
Pour les exposants : Type de fournisseur, documents de conformité, capacité d'intervention en cas d'urgence, notation
Les attributs sont associés à des classes de service définies, par exemple :
« Entretien préventif des pompes » → [Catégorie de service : Maintenance mécanique, Unité de mesure : HR, SLA : 48 heures]
Résultat : Les modèles structurés garantissent l'uniformité et l'exhaustivité des dossiers relatifs aux services et aux fournisseurs.
Objectif : Extraire et attribuer des informations détaillées à partir de descriptions et de documents existants.
Comment ça marche :
AutoSpec AI,
- AutoSpec AI, agent d'extraction d'attributs et de mise en correspondance des données pour les données MRO extrait des données telles que :
« 150 USD/heure, service disponible 24 h/24 et 7 j/7, autorisation pour les espaces confinés requise » →
Tarif : 150 USD/heure
Disponibilité : 24 h/24, 7 j/7
Sécurité : accès aux espaces confinés
Extrait les métadonnées depuis :
Accords de niveau de service (SLA), contrats, factures
Formulaires d'intégration des fournisseurs
Résultat : Les données relatives aux marchés publics deviennent structurées, consultables et comparables.
Objectif : Harmoniser les champs entre les différents systèmes et zones géographiques.
Comment ça marche :
Normalisation des unités de mesure : « HR », « Hours », « hr » → « HR »
Harmonisation des symboles monétaires : ₹, INR → « INR »
Mise en forme du texte : « Soudeur certifié niveau 2 » → « Soudeur certifié, niveau 2 »
Résultat : Des données cohérentes et fiables qui facilitent l'analyse et l'intégration.
Objectif : Compléter les fiches de services/fournisseurs en ajoutant les champs manquants et des informations contextuelles.
Comment ça marche :
AutoEnrich IA pour extraction et mise en correspondance automatisées des attributs utilisations :
Sites web des équipementiers/fournisseurs, catalogues, portails de conformité (par exemple, ISO, OSHA)
Fichiers internes préalablement nettoyés
Références du secteur (barèmes tarifaires, normes des accords de niveau de service)
Exemples :
Fiche fournisseur : certifications de sécurité manquantes → renseignées automatiquement depuis le portail
Délai de réponse SLA estimé en fonction du type de fournisseur et des performances passées
Résultat : Des fiches plus complètes et plus détaillées qui réduisent les risques liés à l'approvisionnement et accélèrent la prise de décision.
Objectif : Signaler les fournisseurs obsolètes, les contrats arrivés à échéance ou les relevés de service non conformes.
Comment ça marche :
SpareSeek IA signale les pièces obsolètes et identifie :
Permis ou assurances périmés
Contrats non renouvelés ou fournisseurs inactifs
Codes fournisseurs en double entre les différentes unités opérationnelles
Résultat : Les dossiers présentant un risque ou sans objet sont signalés, désactivés ou archivés.
Objectif : Éliminer les doublons dans les fiches fournisseurs et prestataires.
Comment ça marche :
Niveau 1: Correspondance approximative et par tokens → « ABC Tech Ltd. » contre « A.B.C. Technologies »
Niveau 2: Regroupement sémantique à l'aide de AutoClass IA
La logique de déduplication utilise :
Numéros PAN/TVA
Champs « Contact » et « E-mail »
Définitions des services
Résultat : Un fournisseur = un dossier unique et à jour dans toute l'entreprise.
Objectif : Transférez les données de référence des achats validées vers les systèmes ERP, d'approvisionnement et d'analyse.
Comment ça marche :
Formats de sortie compatibles avec SAP MM, Ariba, Oracle Fusion, Coupa, etc.
Les données sont validées et téléchargées via Verdantis Intégrité
Localisation des noms (via AutoTrans AI) lorsque cela est nécessaire
Résultat : Des données de référence en matière d'achats, propres, contrôlées et couvrant l'ensemble de l'entreprise, prêtes à soutenir les activités d'approvisionnement, les paiements, la conformité et les décisions stratégiques.
Objectif : Assurer la qualité, la conformité et le contrôle des données relatives aux achats sur le long terme.
Comment ça marche :
Désigner des responsables des données et définir clairement les responsabilités en matière de gestion des fiches de services, de matériel et de fournisseurs
Mettre en place des processus automatisés pour les demandes de modification et les validations (via Verdantis Integrity)
Mettre en place des audits réguliers, des rapports d'exception et des contrôles qualité automatisés
Veiller à ce que les politiques de gouvernance soient appliquées par le biais de règles métier et d'un accès basé sur les rôles
Résultat : Un cadre de gouvernance durable garantissant que les données de référence relatives aux achats restent exactes, cohérentes, conformes et prêtes à être soumises à un audit à l'échelle de l'entreprise.
L'impact du MDM sur les achats
La gestion des actifs mobiles (MDM) apporte une valeur ajoutée aux services d'achats dans les trois domaines clés suivants
> Disponibilité > Coût > Responsabilité >
Cas n° 1 :
Créer de la valeur ajoutée en garantissant la disponibilité :
Les entreprises sont généralement confrontées au problème de la disponibilité des pièces de rechange ou, d'ailleurs, des matières premières. Le véritable enjeu, cependant, n'est pas tant la disponibilité que la visibilité. Il arrive souvent que les articles présents soient classés sous des noms et des descriptions différents, ce qui crée une pénurie de disponibilité presque artificielle.
Cas n° 2 :
Création de valeur grâce à la maîtrise des coûts :
Les entreprises qui s'approvisionnent à l'échelle mondiale sont souvent confrontées à des produits identiques portant des désignations et des descriptions différentes. Cela peut également se produire avec les différentes pièces d'un équipement. Il peut ainsi arriver que le service des achats achète un même composant à des prix différents auprès de différents fournisseurs.
Le MDM contribue à harmoniser ces divergences en établissant une définition uniforme des articles à l'échelle de l'entreprise. Cela permet au service des achats de réduire les coûts liés à la gestion des stocks. L'harmonisation des composants a également un impact direct sur les coûts de gestion des stocks, en garantissant des niveaux de stock optimaux.
Exemple : Coûts globaux moyens des stocks pris en compte 6.3% du chiffre d'affaires annuel d'une organisation. Prenons l'exemple d'une organisation hypothétique dont $150 millions de chiffre d'affaires par an, une réduction de 15% des coûts de gestion des stocks se traduit par une économie annuelle de plus de $1,4 million
Comme nous l'avons vu précédemment, la gestion des stocks (MDM) joue un rôle crucial dans la réduction des niveaux de stocks, ce qui a donc un impact direct sur la rentabilité de l'entreprise.
Cas n° 3 :
Création de valeur grâce à la gestion du passif :
Dans une organisation, le passif provient essentiellement des dettes fournisseurs.
En l'absence d'une nomenclature commune, les niveaux de stock augmentent inévitablement, ce qui entraîne une hausse des dettes fournisseurs. La gestion des données de référence (MDM) permet d'optimiser les niveaux de stock, ce qui garantit une réduction des dettes.
Voyons comment la gestion des appareils mobiles (MDM) influe sur ces domaines des achats,
Données de référence relatives aux achats et à la maintenance, aux réparations et à l'exploitation (MRO)
Gestion des données de référence pour les pièces MRO est un élément essentiel sur lequel s'appuient les équipes chargées des achats.
L'acronyme MRO signifie « Maintenance, Réparations et Exploitation » (Maintenance, Repairs & Operations) ; la gestion des données joue un rôle essentiel pour garantir que la bonne pièce soit disponible au bon moment, afin d'assurer le bon déroulement des processus de fabrication et de maintenance des équipements.
Toute mauvaise gestion des données MRO a une incidence directe sur les décisions d'approvisionnement, ce qui peut entraîner une augmentation des coûts de stockage des stocks OU des arrêts de production, autant de conséquences directement liées à des décisions d'approvisionnement mal gérées.
Pourquoi cette relation est-elle importante ?
Prenons l'exemple suivant : la pièce de rechange A vendue par le fournisseur ABC figure déjà dans les données de base MRO et est associée à l'équipement X en tant que pièce de rechange critique qui doit être disponible à tout moment ;
Au cours des opérations, cette même pièce de rechange, vendue par un autre fournisseur XYZ, est également intégrée au système ; en raison de pratiques de gouvernance des données insuffisantes, qui ne permettent tout simplement pas d'éliminer les pièces en double sur la base de leurs attributs, unités de mesure et caractéristiques, cette pièce de rechange identique est également enregistrée dans le système et sera par conséquent achetée, ce qui augmente inutilement le volume des stocks et fait grimper encore davantage les coûts d'exploitation.
Données fondamentales relatives aux achats pour les opérations stratégiques
Informations sur les fournisseurs, données d'intégration, profil de risque, documentation relative à la conformité, données financières et indicateurs de performance.
Références, descriptions, classifications, caractéristiques techniques, codes produit, catalogues, services sous contrat, accords de niveau de service (SLA) et barèmes tarifaires.
Historique des achats, évaluations des performances et analyses comparatives des fournisseurs au fil du temps.
Services sous contrat, accords de niveau de service (SLA), structures tarifaires et catégories d'achats.
Bons de commande, factures, historique des achats, conditions de paiement et calendriers de livraison.
Contrats juridiques, conditions générales, documents relatifs à la conformité réglementaire, certifications et pistes d'audit.
Disposer de données d'approvisionnement fiables et de qualité est essentiel pour soutenir des fonctions telles que l'approvisionnement stratégique, la gestion des contrats, l'analyse des dépenses, le suivi des performances des fournisseurs et l'automatisation numérique des achats. Ces données sont particulièrement précieuses dans des secteurs tels que l'industrie manufacturière, le pétrole et le gaz, l'énergie et l'exploitation minière, où la précision des données d'approvisionnement MRO peut avoir un impact direct sur les temps d'arrêt et la continuité de la production.
Le maintien de données d'achats de haute qualité contribue également à une gestion efficace de la conformité et des risques, en particulier dans les secteurs réglementés. Il permet aux équipes chargées des achats et des finances de collaborer en toute confiance avec les fournisseurs, de respecter les normes d'audit interne et d'aligner les opérations d'achat sur les objectifs généraux de l'entreprise.
L'impact des données de référence des achats sur l'activité
Les données de référence relatives aux achats ne se limitent pas aux noms des fournisseurs et aux codes de service : elles constituent le fondement de chaque décision d'approvisionnement, de chaque négociation de contrat et de chaque cycle de paiement. Lorsque ces données sont de mauvaise qualité ou incohérentes, les répercussions se font sentir à tous les niveaux de l'entreprise. En revanche, lorsqu'elles sont fiables, complètes et bien gérées, les avantages sont mesurables et significatifs.
Conséquences commerciales d'une mauvaise qualité des données de référence en matière d'achats
Conséquence | Domaine d'intervention | Exemples d'indicateurs / Impact sur l'activité |
Fournisseurs en double | Gestion des fournisseurs | 15–25% La base de données des fournisseurs comporte souvent des doublons, ce qui accroît les risques et alourdit la charge administrative. |
Descriptions inexactes des produits ou des services | Erreurs d'achat | Jusqu'à 12% certains bons de commande nécessitent des retouches ou font l'objet de retours en raison de descriptions peu claires |
Erreurs dans les prix ou les fiches d'information | Perte financière | Les paiements excédentaires et les pertes contractuelles peuvent représenter entre 1 et 21 TP3T des dépenses totales chaque année. |
Exigences de conformité non respectées | Risques et questions juridiques | 100% défaillances des contrôles réglementaires dans certains secteurs ne disposant pas de numéro d'identification fiscale / présentant des signaux d'alerte ESG |
Perturbation de l'automatisation des achats | Efficacité opérationnelle | Les outils d'approvisionnement en ligne ou d'achat guidé perdent toute efficacité lorsque les données sont erronées |
Retards d'approvisionnement | Délai de rentabilisation | Retards dans les cycles d'intégration des fournisseurs ou d'approvisionnement dus à 10–15% en raison de données incomplètes |
Impact sur l'activité d'une bonne gestion des données de référence des achats
À l'inverse, lorsque les données de référence des achats sont bien structurées et gérées, les résultats sont révolutionnaires :
La rationalisation de la chaîne d'approvisionnement grâce à des analyses fondées sur les données peut permettre de réduire le nombre de fournisseurs de 10-15% et bénéficier de remises sur volume.
La rationalisation des fournisseurs et des matériaux dans l'ensemble des usines permet d'éviter les fuites de dépenses mineures et de tirer pleinement parti des tarifs négociés.
L'alignement des données relatives aux fournisseurs et aux factures permet de réduire les taux de non-concordance de 30%, ce qui permet de réduire les délais de traitement des paiements.
En éliminant les articles en double et obsolètes, les entreprises peuvent réduire considérablement leurs stocks excédentaires de matériel d'entretien, d'exploitation et de réparation (MRO), ce qui leur permet de libérer du fonds de roulement.
Des données claires et classées sur les services et les produits permettent d'optimiser la sélection des fournisseurs, l'élaboration des appels d'offres et la comparaison des devis.
Des données de référence fiables et enrichies sur les articles et les services orientent les utilisateurs vers les fournisseurs et les contrats privilégiés au sein des plateformes d'approvisionnement.
Cas d'utilisation courants et réussites de nos clients
Les solutions de gestion des données d'approvisionnement de Verdantis permettent aux grandes entreprises de rationaliser leurs processus d'approvisionnement, d'améliorer l'engagement des fournisseurs et de maîtriser leurs dépenses grâce à des données de référence précises et normalisées.
Les outils de Verdantis basés sur l'IA — AutoEnrich IA, AutoClass IA, AutoTrans IA, et Intégrité – aider les organisations internationales à nettoyer, enrichir et gérer les données de référence relatives aux achats à grande échelle, au sein d'écosystèmes complexes d'ERP, de S2P et de SCM.
Indicateurs de performance et KPI pour la réussite de la gestion des données de référence des achats
Pour garantir la valeur à long terme des initiatives de gestion des données de référence des achats, il est essentiel de suivre les indicateurs appropriés. Ces indicateurs clés de performance (KPI) permettent de mesurer la qualité des données, l'efficacité des achats et le retour sur investissement des efforts consacrés aux données de référence :
% : fiches fournisseurs/articles complètes
Ce qu'il mesure : Combien de fiches de référence comportent toutes les données obligatoires, notamment les spécifications, les codes de classification, les informations relatives à l'approvisionnement et les données de conformité ?
Cible : >Exhaustivité du modèle 95%
Exemple :
Un grand groupe du secteur de l'énergie a constaté que seules 62% de ses données de référence fournisseurs comportaient des numéros d'identification fiscale et des coordonnées valides. Après enrichissement, le taux d'exhaustivité a bondi à 97%, ce qui a permis d'accélérer la mise en place des fournisseurs et les cycles de paiement.
Réduction des doublons
Ce qu'il mesure :Quelle quantité de données en double ou redondantes a été supprimée de la base de données des fournisseurs ou des articles ?
Cible : Réduction ≥ 801 TP3T
Exemple :
Une entreprise internationale du secteur pétrolier et gazier a supprimé 18 000 références de pièces MRO en double (sur un total de 30%) grâce à un processus de nettoyage basé sur l'IA. Cela lui a permis d'économiser environ $6,5 millions en coûts de gestion des stocks et d'améliorer la visibilité sur les dépenses.
Il est temps d'intégrer de nouveaux fournisseurs
Ce qu'il mesure :Délai moyen (en jours) nécessaire pour valider, approuver et activer les fiches des nouveaux fournisseurs.
Cible : < 5 jours ouvrés
Exemple :
Avant de mettre en place une gouvernance des données de référence, une entreprise du secteur chimique mettait entre 12 et 15 jours pour intégrer de nouveaux fournisseurs. Grâce à l'automatisation des processus et à la mise en place de validations, ce délai a été ramené à 3 jours, ce qui a permis de réduire les retards dans les approvisionnements urgents.
Réduction des dépenses non conformes
Ce qu'il mesure :La part des dépenses non couvertes par des contrats négociés ou des catalogues approuvés.
Cible : <5% des dépenses indirectes totales
Exemple :
Une entreprise du secteur de l'industrie lourde a vu ses dépenses non contrôlées passer de 21% à 6% en veillant à ce que tous les articles et services soient répertoriés auprès de ses fournisseurs privilégiés, avec des tarifs précis, dans son système ERP.
Durée du cycle « de l'approvisionnement au paiement » (P2P)
Ce qu'il mesure : Délai entre la création de la demande d'achat et le paiement de la facture.
Cible : < 20 jours pour les achats indirects
Exemple :
Une entreprise du secteur de l'emballage a rationalisé son processus P2P, dont la durée est passée de 42 à 18 jours, en intégrant des données de référence fiables dans ses systèmes SAP et Coupa. Cela a permis d'améliorer la trésorerie et de renforcer les relations avec les fournisseurs.
Conclusion
Les données de référence des achats ne sont plus seulement une nécessité opérationnelle en arrière-plan : elles constituent désormais un atout stratégique qui favorise l'efficacité de l'approvisionnement, la maîtrise des dépenses et la transformation numérique. En adoptant une infrastructure intelligente, basée sur l'intelligence artificielle, pour nettoyer, normaliser, enrichir et gérer les données d'achat, les entreprises peuvent éliminer les inefficacités, réduire leurs coûts et accélérer la collaboration avec leurs fournisseurs.
Grâce à des processus éprouvés et aux meilleures pratiques, les entreprises peuvent transformer leurs opérations d'approvisionnement en passant d'un ensemble de silos de données fragmentés à un système unifié et intelligent qui favorise une meilleure prise de décision et génère un retour sur investissement mesurable. Verdantis aide les entreprises à opérer cette transition grâce à l'automatisation, à son expertise sectorielle et à une intégration poussée dans les écosystèmes ERP et d'approvisionnement existants.
Les organisations qui intègrent une gouvernance des données rigoureuse dans leur stratégie d'approvisionnement bénéficient d'un avantage concurrentiel en termes de réduction des coûts, d'agilité et de conformité.
Questions fréquentes
En quoi des données fiables sur les achats peuvent-elles améliorer les décisions d'approvisionnement ?
Des données précises et harmonisées sur les achats offrent une visibilité claire sur les performances des fournisseurs, les catégories de dépenses et le respect des contrats, ce qui permet un approvisionnement plus stratégique et de meilleures négociations.
Quels types de données relatives aux achats Verdantis permet-il de gérer ?
Verdantis est spécialisée dans le nettoyage et la gestion des données de référence fournisseurs, des descriptions de produits et de services, des fiches d'achat et des classifications de fournisseurs, et ce, dans plusieurs entités opérationnelles et systèmes.
L'IA est-elle vraiment efficace pour le nettoyage des données relatives aux achats ?
Oui. L'IA permet d'identifier rapidement les doublons, les incohérences et les lacunes parmi des millions d'enregistrements, ce qui améliore la qualité des données et réduit la charge de travail manuel liée au nettoyage traditionnel des données.
Pourquoi la gouvernance des données relatives aux achats est-elle importante ?
La gouvernance garantit l'exactitude et la cohérence des données relatives aux achats au fil du temps. Grâce à des règles, des processus et des pistes d'audit clairement définis, elle empêche la dégradation des données et favorise la conformité réglementaire.
En quoi l'amélioration des données relatives aux achats permet-elle de réduire les dépenses non conformes ou hors contrat ?
Lorsque les équipes chargées des achats disposent de données fiables et consultables sur les fournisseurs et les produits agréés, elles sont moins enclines à contourner les procédures ou à passer des commandes non prévues, ce qui permet un meilleur contrôle des dépenses.
Verdantis prend-il en charge l'intégration avec des ERP ou des plateformes d'approvisionnement existants ?
Oui. Les outils Verdantis sont indépendants de tout système ERP et s'intègrent à des solutions telles que SAP, Oracle, Maximo et Coupa afin de garantir la cohérence et la synchronisation des données d'approvisionnement sur toutes les plateformes.
Quels sont les principaux avantages de l'utilisation de Verdantis pour la gestion des données d'achats ?
Une intégration plus rapide des fournisseurs, une réduction du nombre de fournisseurs en double, des analyses plus fiables, des économies grâce à une meilleure visibilité et une conformité renforcée dans l'ensemble des opérations internationales.
