IA-TPRM : industrialiser l’évaluation des tiers (retours d’expérience & bonnes pratiques)

IA-TPRM : des promesses aux usages terrain dans l’évaluation des tiers

IA-TPRM : depuis plusieurs années, l’IA est annoncée comme un accélérateur majeur du TPRM, mais sur le terrain la question reste la même : qui a vraiment industrialisé l’évaluation des tiers avec des gains visibles (documents, relances, conformité, monitoring) ? Cet article partage les retours d’expérience et les bonnes pratiques qui rendent l’IA opérationnelle au quotidien.

Sur le papier, les promesses sont nombreuses : meilleure qualification des risques, accélération des évaluations, fiabilisation des données, réduction des tâches manuelles et recentrage des équipes sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Pourtant, lorsqu’on adopte le point de vue des équipes opérationnelles – celles qui évaluent, qualifient et suivent les tiers au quotidien – une question persiste : qui a réellement réussi à industrialiser l’évaluation de ses tiers grâce à l’IA ?

Car si l’IA suscite un intérêt croissant, son application concrète dans les processus d’évaluation fournisseurs reste encore perçue comme floue, parfois théorique, et souvent éloignée des réalités du terrain.

Des promesses technologiques encore éloignées du quotidien des équipes

Pendant longtemps, les discours sur l’IA appliquée aux achats ou au TPRM se sont concentrés sur des concepts à forte valeur stratégique, mais peu opérationnels. Les démonstrations mettaient en avant des capacités analytiques avancées, des projections prédictives ou des scénarios de gouvernance à long terme.

Lorsque des solutions existaient, elles adressaient majoritairement des enjeux de haut niveau : analyse contractuelle, détection de clauses à risque, modélisation macro des risques fournisseurs. Ces approches ont leur utilité, mais elles ne répondent pas toujours aux attentes immédiates des équipes qui opèrent les évaluations au quotidien.

Sur le terrain, les problématiques sont beaucoup plus concrètes : collecter des documents, vérifier leur conformité, relancer les fournisseurs, contrôler les dates d’expiration, analyser des informations hétérogènes et souvent non structurées. Ce sont précisément ces tâches chronophages et répétitives que l’IA est censée transformer, et pourtant, pendant longtemps, les solutions réellement opérationnelles ont fait défaut.

Une attente forte confirmée par les études

Les études de marché confirment ce décalage entre intérêt stratégique et usage réel. Selon une étude EY, 60 % des Directions Achats analysent activement l’apport de l’IA et 31 % envisagent d’investir dans cette technologie. L’intérêt est donc bien réel, et le potentiel largement identifié.

Cependant, cette intention ne se traduit pas encore massivement par des usages concrets dans les processus quotidiens. La raison est simple : les équipes attendent avant tout des solutions capables de s’intégrer naturellement dans leurs pratiques existantes, sans complexité excessive, et avec des bénéfices visibles à court terme.

L’IA n’est pas attendue comme une couche technologique supplémentaire, mais comme un levier d’efficacité opérationnelle immédiate.

Les effets pervers du décalage entre promesse et réalité

Ce décalage n’est pas sans conséquence. D’une part, les équipes achats, conformité, risques ou finance continuent de gérer une grande partie des évaluations fournisseurs de manière manuelle, avec des outils peu adaptés à la volumétrie et à la diversité des documents.

D’autre part, les Directions Achats ont pourtant identifié des cas d’usage évidents pour l’IA : lecture et contrôle automatique des documents fournisseurs, extraction d’informations clés, détection d’anomalies, priorisation des relances ou des actions correctives.

Enfin, l’écart entre les promesses affichées et les bénéfices réellement observés crée une forme de frustration. L’IA est perçue comme une technologie prometteuse, mais encore difficile à traduire en gains concrets, ce qui peut freiner l’adoption et la confiance.

L’IA appliquée à l’évaluation des tiers : une logique de cycle de vie

Pour être réellement efficace, l’IA appliquée à l’évaluation des tiers doit s’inscrire dans le cycle de vie complet de la relation fournisseur. Elle ne peut pas être cantonnée à un usage ponctuel ou à une brique isolée.

L’évaluation des tiers repose sur quatre grandes étapes structurantes : l’évaluation préalable, l’onboarding, le monitoring continu et l’offboarding, c’est-à-dire la fin de la relation d’affaires. À chacune de ces étapes, l’IA peut jouer un rôle clé pour fiabiliser, accélérer et industrialiser les processus.

C’est précisément cette approche progressive, intégrée et orientée usage qu’ont adoptée certaines plateformes de TPRM.

Des cas d’usage concrets déjà en production

Contrairement à certaines idées reçues, l’industrialisation de l’évaluation des tiers par l’IA n’est plus une vision futuriste. Des solutions existent déjà et sont utilisées en production par des organisations de toutes tailles.

Des plateformes de TPRM comme Aprovall ont intégré des moteurs d’IA directement au cœur des parcours d’évaluation des tiers. L’objectif n’est pas de remplacer les équipes, mais de les assister sur les tâches les plus chronophages et les moins créatrices de valeur.

L’un des cas d’usage les plus concrets concerne l’analyse des documents transmis par les fournisseurs, qui constitue un point de friction majeur dans la majorité des organisations.

Automatiser l’analyse et le contrôle des documents fournisseurs

Concrètement, les moteurs d’IA analysent automatiquement les documents fournis par les tiers afin de vérifier leur conformité aux exigences de l’entreprise. Grâce au traitement intelligent du texte, l’IA est capable d’identifier la nature du document, de vérifier la présence de mentions obligatoires, de contrôler la raison sociale, d’analyser les dates de validité ou encore de détecter des incohérences.

Lorsque le document ne respecte pas les critères définis, il peut être automatiquement rejeté ou signalé, évitant ainsi de multiples allers-retours entre les équipes internes et les fournisseurs. Ce mécanisme permet un gain de temps considérable et une homogénéisation des contrôles.

Le traitement intelligent des documents : un socle technologique clé

Au cœur de ces usages se trouve le Traitement Intelligent des Documents (IDP – Intelligent Document Processing). Cette technologie combine intelligence artificielle et machine learning pour automatiser le traitement de documents structurés et non structurés.

Contrairement aux systèmes traditionnels de gestion documentaire, l’IDP ne se limite pas au stockage ou à l’indexation. Il permet d’extraire, de comprendre, de classifier et d’exploiter les données contenues dans une grande variété de documents : attestations, certificats, contrats, factures ou documents réglementaires.

Dans le cadre de l’évaluation des tiers, cette capacité est déterminante. Les fournisseurs transmettent des documents très hétérogènes, dans des formats variés et avec des niveaux de qualité inégaux. L’IDP permet de gérer cette diversité sans imposer de contraintes excessives aux fournisseurs.

Une IA au service des processus, pas l’inverse

L’un des facteurs clés de succès réside dans l’approche retenue : l’IA est au service des processus, et non l’inverse. Elle s’intègre de manière transparente dans les parcours d’évaluation existants, sans bouleverser les pratiques des équipes.

Les données extraites automatiquement alimentent directement les workflows, les scores de conformité et les indicateurs de suivi. Les équipes conservent la maîtrise des décisions, mais bénéficient d’informations plus fiables, plus rapides et plus homogènes.

Cette approche permet enfin d’industrialiser l’évaluation des tiers à grande échelle, sans sacrifier la qualité, la traçabilité ni la gouvernance.

Vers une industrialisation pragmatique et durable

Alors, qui a réellement réussi à industrialiser l’évaluation de ses tiers grâce à l’IA ? Les organisations qui ont dépassé le stade des promesses pour adopter des solutions concrètes, intégrées et orientées usage. Celles qui ont compris que l’IA ne devait pas être un projet à part, mais un levier intégré au cœur du TPRM.

L’IA appliquée à l’évaluation des tiers n’est plus un concept théorique. Elle est déjà à l’œuvre, de manière pragmatique, dans des processus bien identifiés. Et c’est précisément cette approche opérationnelle, progressive et maîtrisée qui conditionne son adoption à grande échelle.