Note de la rédaction : Cet article, rédigé par Brad Hibbert, directeur des opérations et de la stratégie chez Prevalent, a été initialement publié sur cpomagazine.com.
Le recours à des tiers, notamment des fournisseurs et des prestataires, fait partie intégrante des stratégies organisationnelles modernes, car il offre une flexibilité en termes d'évolutivité, d'innovation, de spécialisation et d'efficacité opérationnelle. Cependant, cette dépendance croissante à l'égard des tiers comporte des risques potentiels qui doivent être identifiés et corrigés tout au long du cycle de vie de la relation avec le fournisseur. Ces risques couvrent un certain nombre de domaines, notamment les risques cybernétiques, financiers, opérationnels et ceux liés à la réputation, pour n'en citer que quelques-uns.
Dans le même temps, les organisations sont confrontées à des réglementations de plus en plus strictes et en constante évolution qui exigent une notification rapide en cas de violation ou de perturbation chez un fournisseur. Avec un réseau complexe de fournisseurs et de prestataires, une liste croissante de risques à évaluer et un environnement réglementaire et sécuritaire en constante évolution, comment les équipes achats peuvent-elles gérer ces risques de manière plus proactive, sans parler de suivre le rythme ?
Il est impossible pour les équipes d'approvisionnement de suivre le rythme des volumes de données et des réglementations changeantes en utilisant des méthodes traditionnelles pour évaluer les fournisseurs, telles que les feuilles de calcul et les outils cloisonnés. De nombreuses équipes d'approvisionnement doivent travailler avec des budgets insuffisants ou manquent du personnel qualifié nécessaire pour traiter de grandes quantités de données sur les risques provenant de diverses sources. Cela désavantage les organisations de toutes tailles lorsqu'il s'agit de planifier et de remédier aux risques commerciaux potentiels liés aux incidents fournisseurs. L'intelligence artificielle (IA) peut aider les responsables des achats à changer cela.
Réduisez le temps nécessaire pour identifier et corriger les risques
L'IA aide les équipes chargées des achats à évaluer les risques commerciaux beaucoup plus rapidement en identifiant et en hiérarchisant ces risques, même dans des ensembles de données de plus en plus volumineux et complexes. Cela est possible grâce à une combinaison d'automatisation, d'analyse de données complexes et d'analyses prédictives.
Automatisation
Grâce à l'IA, vous pouvez automatiser les tâches d'évaluation des risques fournisseurs que vous devez effectuer régulièrement, telles que l'intégration, le contrôle de la conformité, la réalisation d'audits et l'examen des preuves et des contrats non structurés. L'automatisation aide également les professionnels des achats à analyser les volumes importants et croissants d'informations sur les risques, à condition qu'ils utilisent des outils d'IA qui ont été formés à partir de données historiques pertinentes. Cela permet aux équipes achats de consacrer plus de temps aux décisions stratégiques et à la planification relatives aux fournisseurs, domaines qui nécessitent une attention humaine et une intervention manuelle.
Analyse complexe des données
Si vous avez un nombre important et croissant de fournisseurs, il va de soi que vous devrez analyser davantage de données les concernant, de préférence rapidement afin de ne pas ralentir l'activité. L'IA peut notamment vous aider à gérer efficacement les risques liés aux fournisseurs en analysant :
- Données informatiques permettant d'identifier les indicateurs d'une éventuelle violation de données
- Sanctions mondiales et listes de personnes politiquement exposées pour identifier les violations
- Données réglementaires permettant d'identifier les changements réglementaires ou les violations potentielles
- Preuves non structurées, notamment certifications ISO, rapports SOC2, contrats et documentation relative aux politiques
- Données opérationnelles permettant d'identifier les perturbations de la chaîne d'approvisionnement
- Données financières permettant d'identifier les tendances ou de prévoir les problèmes de trésorerie
De plus, l'apprentissage automatique (ML) est souvent intégré dans les outils de reporting et d'analyse afin de donner du sens à de grandes quantités de données apparemment sans rapport entre elles, ce qui serait extrêmement laborieux, chronophage et source d'erreurs pour les humains. Les modèles d'apprentissage automatique ne sont pas immuables ; une mise en œuvre appropriée permet aux organisations de former en continu le modèle ML à l'aide de nouvelles données, ce qui se traduit par une analyse des risques plus dynamique et plus réaliste qui anticipe les menaces potentielles liées aux fournisseurs.
Analyse prédictive
Combien de fois avez-vous entendu des gens se lamenter sur l'incroyable précision du recul ? L'analyse prédictive vous aide à anticiper les risques potentiels futurs en combinant des informations historiques avec des variables externes, notamment la volatilité internationale, les données et les tendances météorologiques, ainsi que la volatilité des marchés, afin de permettre aux équipes d'approvisionnement de prédire l'impact de ces variables sur les chaînes d'approvisionnement. Cette approche permet aux organisations d'adopter une approche proactive de gestion des risques et de minimiser l'impact potentiel des événements indésirables.
Améliorez la précision de l'analyse des menaces grâce à l'IA
Tout ce qui accélère votre capacité à détecter et à corriger les risques peut également vous aider à améliorer la précision de vos analyses des menaces. L'IA pouvant automatiser la collecte et le traitement des données, puis analyser ces dernières à la recherche de modèles, les équipes d'approvisionnement peuvent se concentrer sur des tâches plus stratégiques. L'automatisation de ces tâches à l'aide de l'IA réduit également les erreurs humaines potentielles, ce qui vous aide à garantir une plus grande précision. Et comme l'IA peut analyser rapidement de grands ensembles de données, vous pouvez examiner davantage de sources de données. Cette analyse facilite l'identification des modèles et la détection des anomalies pouvant indiquer une menace, ce qui vous aide à réagir plus rapidement à un problème potentiel et à minimiser ainsi l'impact global sur l'activité.
Réduire la charge de travail des équipes chargées des achats
Il ne fait aucun doute que les méthodes traditionnelles de gestion des risques fournisseurs sont chronophages et sources d'erreurs. Même les meilleurs responsables des achats et des risques peuvent passer à côté de quelque chose lorsqu'ils examinent plusieurs feuilles de calcul et saisissent des données provenant d'un grand nombre de sources. Cela rend intrinsèquement les rapports moins précis et certainement moins opportuns. Grâce à l'IA, votre équipe peut prendre des décisions en matière de gestion des risques concernant les fournisseurs tiers sur la base d'informations précises, complètes et actualisées. Cela permet également de se concentrer à nouveau sur les prévisions et l'évaluation des risques en fonction de l'impact que ces derniers pourraient avoir sur la réalisation des objectifs généraux de votre organisation.
3 points à prendre en compte dans les solutions d'IA
L'IA a dominé l'actualité au cours de l'année écoulée, à tel point que le président américain Biden a récemment publié un décret sur la sécurité et la fiabilité de l'IA. Comme le souligne ce décret, l'IA présente un potentiel considérable, mais elle n'est pas sans risque. Les organisations qui utilisent des outils d'IA doivent être sensibles aux risques potentiels de l'IA et choisir des solutions qui permettent de les gérer. Voici quelques-uns des risques que votre solution doit absolument contrôler :
- Hallucination de l'IA : parfois, l'IA peut fournir une interprétation erronée comme étant un fait, en raison d'anomalies statistiques, de mauvaises données d'entrée ou de données de modèle d'apprentissage incompatibles. Les solutions de gestion des risques fournisseurs qui exploitent l'IA doivent tenir compte de ce risque en veillant à ce que le modèle soit entraîné à partir de données réelles sur les risques fournisseurs qui soient précises, diversifiées et représentatives de scénarios réels. En outre, ces modèles doivent être continuellement ajustés afin de garantir une amélioration continue en fonction du contexte et des nuances liées principalement au risque fournisseur.
- Biais cognitif : les systèmes d'IA peuvent être construits à partir de données de modèles d'apprentissage biaisées, ce qui entraîne inévitablement des réponses biaisées. Il peut être difficile de détecter les biais, c'est pourquoi il est si important d'utiliser des données d'entraînement diversifiées. Les données de votre modèle d'apprentissage doivent refléter la population réelle. En outre, les modèles d'IA doivent être mis à jour en permanence afin d'intégrer les nouvelles données et de réduire les biais potentiels. Les réviseurs humains peuvent aider à identifier les biais dans le contenu et les réponses générés par l'IA, ainsi qu'à évaluer les performances globales de la solution. Recherchez un fournisseur de solutions qui effectue régulièrement des audits de ses modèles d'IA.
- Sécurité des données : de nombreuses organisations ont déjà été confrontées au problème des employés qui saisissent des données exclusives dans des modèles linguistiques à grande échelle (LLM). Malheureusement, ces données peuvent ensuite être partagées en dehors de l'organisation, ce qui met en péril la propriété intellectuelle ou les données commerciales sensibles. Les solutions LLM peuvent intégrer des entrées dans leurs modèles de données qui permettent d'effectuer des requêtes ultérieures sur ces données, ce qui pose un problème pour la protection des données confidentielles. Recherchez une solution d'IA qui crypte les données sensibles au repos et en transit, tout en fournissant des contrôles d'accès et des mécanismes d'autorisation robustes. Cela peut contribuer à garantir que des personnes ou des systèmes non autorisés ne puissent pas accéder aux données ni les manipuler.
Alors que le paysage des fournisseurs et prestataires tiers est devenu de plus en plus complexe ces dernières années en raison de la régionalisation des chaînes d'approvisionnement et de l'externalisation d'un plus grand nombre d'opérations, les équipes chargées des achats et des risques peuvent tirer parti d'une solution d'IA correctement formée et entretenue pour détecter et réduire les risques et améliorer la gestion des risques. En automatisant les tâches routinières, en améliorant l'expertise et en fournissant des analyses complexes, les responsables des achats et des risques peuvent gérer efficacement les risques liés aux fournisseurs à l'aide de l'IA et se concentrer plutôt sur la réalisation d'activités commerciales stratégiques.
Note de l'éditeur : cet article a été publié à l'origine sur Prevalent.net. En octobre 2024, Mitratech a fait l'acquisition de la société Prevalent, spécialisée dans la gestion des risques liés aux tiers et basée sur l'IA. Le contenu a depuis été mis à jour pour inclure des informations alignées sur nos offres de produits, les changements réglementaires et la conformité.
