Acheteurs de prestations intellectuelles : Comment se former aux nouveaux enjeux du digital et de l’IA ?

L’intelligence artificielle a émergé progressivement, mais a connu une accélération sans précédent entre 2023 et 2024. En quelques mois, elle a transformé notre quotidien, suscitant autant d’enthousiasme que de craintes. Tandis que certains redoutent ses effets, d’autres en font l’éloge pour sa capacité à simuler des raisonnements humains, à analyser, débattre, et produire à une vitesse record.

Très vite, il est apparu que l’IA pouvait s’appliquer à presque tous les domaines, dès lors que le contact humain direct ne soit pas indispensable, car c’est peut-être la seule chose qu’elle ne parvient pas encore à imiter : l’émotion et le toucher humain.

Les acheteurs, notamment en prestations intellectuelles, ont rapidement perçu les nombreux bénéfices que l’IA peut offrir : automatisation des tâches administratives, aide à l’évaluation fournisseurs, tri et traitement de données, etc. Les tâches chronophages sont allégées comme jamais auparavant, résultat : un gain de temps considérable, une productivité accrue, et plus de temps pour se concentrer sur les aspects stratégiques du métier.

Aussi puissante soit-elle, l’IA reste un outil qui nécessite une certaine maîtrise. Aujourd’hui, l’IA dépend fortement des directives humaines. Une mauvaise consigne, une requête mal formulée, et les résultats peuvent être flous, imprécis, voire faux. C’est pourquoi il est indispensable que les acheteurs soient bien formés pour utiliser l’IA de manière efficace, pertinente et éthique.

Les acheteurs doivent évoluer, mais comment se former efficacement aux nouveaux enjeux du digital et de l’IA ? Réponses dans cet article.

Comment l’IA redessine les méthodes et outils des achats PI ?

Avec les capacités que l’intelligence artificielle (IA) offre aujourd’hui, les missions, les attentes, les outils et les méthodologies dans le domaine des achats de prestations intellectuelles (PI) sont en pleine évolution. Les prestations intellectuelles couvrent une large variété de services immatériels mobilisant des compétences spécialisées et une expertise métier, parmi lesquels on peut citer : le conseil, l’audit, l’ingénierie, l’assistance à maîtrise d’ouvrage, la formation, ou encore le développement informatique.

Le pilotage des PI est exigeant car il nécessite de sélectionner les bons prestataires, d’évaluer la pertinence et la qualité des livrables, tout en négociant les conditions financières avec les fournisseurs. Les entreprises doivent ainsi jongler entre la maîtrise des coûts, l’optimisation des délais, et le maintien d’un haut niveau de qualité. À cela s’ajoutent des contraintes administratives, des allers-retours multiples avec les services internes, et des échanges prolongés avec les fournisseurs.

Autant d’éléments qui rendent les achats PI longs, sensibles et impliquant diverses parties prenantes, du service juridique aux opérationnels métier.

L’IA comme levier d’automatisation des tâches répétitives et des échanges documentaires

L’IA permet d’abord d’alléger les équipes des tâches répétitives et chronophages : suivi des validations internes, relances fournisseurs, mises à jour de tableaux de bord, etc. Grâce à elle, de nombreuses étapes longues et manuelles peuvent désormais être rationalisées, automatisées ou même anticipées.

Par exemple, la gestion documentaire et les échanges contractuels, souvent laborieux, peuvent être simplifiés par l’IA, grâce à :

• L’analyse automatique des e-mails
• L’organisation intelligente des pièces jointes
• La prise de notes automatique lors des réunions en visio

L’IA au cœur de la digitalisation du processus achat PI

Grâce aux techniques de machine learning, il devient possible de digitaliser intelligemment une large part du processus d’achat des prestations intellectuelles :

Sur l’identification et présélection des prestataires :

Les algorithmes peuvent parcourir des bases de données très vastes pour rechercher et comparer des profils fournisseurs selon des critères spécifiques : expertise, les références projets, secteurs d’activité, langues de travail ou évaluations clients. Cela permet aux acheteurs de gagner un temps précieux sur le sourcing tout en ciblant plus finement les partenaires adaptés à leur besoin.

Sur l’examen automatisé des offres :

L’IA est capable de décortiquer le contenu des propositions, de repérer les incohérences par rapport aux exigences du cahier des charges, et de mettre en lumière les points différenciants entre plusieurs offres.
Certains systèmes peuvent même générer automatiquement des grilles d’analyse multicritères, facilitant la prise de décision.

Sur l’assistance à la négociation :

Certaines plateformes intelligentes peuvent proposer des suggestions d’arguments pour renégocier certains termes (coûts, délais, pénalités…), en s’appuyant sur l’analyse de contrats antérieurs ou des benchmarks sectoriels.
Elles peuvent également signaler les clauses sensibles ou atypiques, afin d’alerter l’acheteur avant signature.

Sur l’automatisation de la génération de contrats :

En mobilisant des modèles juridiques pré-paramétrés et des données historiques de l’entreprise, l’IA peut rédiger automatiquement une première version de contrat, cohérente avec les standards internes et conforme aux bonnes pratiques du secteur.
Cette automatisation réduit les délais de contractualisation tout en diminuant les risques d’erreurs ou d’omissions.

Ces évolutions restructurent peu à peu le rôle de l’acheteur de PI. Moins concentré sur les tâches administratives, il peut désormais se recentrer sur l’analyse de valeur, la stratégie de sourcing, et la gestion du partenariat avec les prestataires.
Mais pour cela, il est indispensable de maîtriser les outils numériques, de comprendre les limites de l’IA, et surtout de savoir formuler les bonnes demandes, car une intelligence artificielle mal sollicitée produit des résultats imprécis, voire inutilisables.

Acheteurs de prestations intellectuelles : quelles sont les compétences centrales face à l’IA ?

L’arrivée de l’intelligence artificielle dans les métiers des prestations intellectuelles modifie la nature des tâches, en automatisant certaines, en enrichissant d’autres, et en créant de nouvelles pratiques de travail.
Par conséquent, il est plus juste d’analyser les activités impactées et de raisonner en termes de compétences à adapter que de parler de “métiers menacés” comme on peut souvent l’entendre.

Alors que certaines tâches chronophages sont prises en charge par des systèmes automatisés, d’autres, comme la coordination avec des outils, l’interprétation des résultats produits par l’IA, ou la supervision des décisions, deviennent plus centrales.
Cela implique de développer des compétences hybrides, à la frontière entre technique, organisation, et compétences professionnelles parmi lesquelles figurent notamment :

• Savoir interpréter des données produites par des outils IA : comprendre des scores d’évaluation, des tableaux de synthèse, ou des alertes générées automatiquement
• Formuler des demandes claires à une IA : plus les requêtes sont précises, plus les réponses sont pertinentes, c’est une compétence à part entière
• Comprendre le fonctionnement des outils numériques du quotidien : pas pour les développer, mais pour les piloter intelligemment et détecter leurs limites
• Agir dans un environnement de travail digitalisé : gérer des négociations, échanges, validations dans des espaces numériques (e-mails intelligents, plateformes collaboratives…)
• Développer une autonomie technologique : tester, apprendre et tirer parti des outils à disposition, même ceux non encore “officiellement” intégrés dans l’organisation
• Conserver une capacité de jugement humain : avoir un esprit critique sur les recommandations automatisées, et savoir arbitrer dans les cas ambigus

IA et digitalisation : quelles compétences pour les acheteurs de PI ?

Les formations les plus pertinentes aujourd’hui doivent permettre aux acheteurs de PI de comprendre les logiques qui sous-tendent les outils utilisés au quotidien.
Cela passe d’abord par une compréhension des fondamentaux :

• Distinguer ce qu’est et ce que n’est pas une intelligence artificielle
• Comprendre comment elle apprend à partir d’algorithmes et de données
• Connaître les limites de l’IA (erreurs d’interprétation, les biais ou les “hallucinations”)

Dans le même temps, il est primordial de savoir utiliser les plateformes et outils numériques liés à la fonction achat : sourcing, analyse d’offres, contractualisation. Cela suppose aussi la capacité à configurer des automatisations simples, comme des circuits d’approbation ou des tris dynamiques de documents ou de données.

Par ailleurs, la formulation de consignes efficaces à une IA, ou “prompting” est aujourd’hui une compétence incontournable. Savoir structurer une requête, l’adapter, tester plusieurs formulations et, dans les cas complexes, enchaîner des consignes en plusieurs étapes est nécessaire pour obtenir des résultats exploitables, pertinents et réellement adaptés aux besoins métier.

Enfin, l’analyse des résultats générés automatiquement est une exigence nouvelle. L’acheteur doit aller bien au-delà d’une simple lecture des grilles d’évaluation ou des synthèses automatisées : il lui faut comprendre les critères mobilisés, interpréter les écarts entre les propositions, et détecter les limites ou biais éventuels des traitements automatisés.

À titre d’illustration, un professionnel bien formé devrait être capable de :

• Rédiger un modèle d’appel d’offres avec l’aide d’une IA générative
• Automatiser le suivi de réponses fournisseurs dans un tableur connecté
• Simuler une négociation via un agent conversationnel
• Générer un contrat assisté par IA, tout en restant capable d’analyser les clauses proposées pour les adapter au contexte

L’intelligence artificielle ouvre des perspectives immenses pour les achats de prestations intellectuelles, en permettant aux acheteurs de se recentrer sur la valeur stratégique des missions confiées. Pour en tirer pleinement parti, les acheteurs doivent en comprendre les mécanismes, maîtriser leurs usages et surtout conserver une capacité de jugement critique.

Car si l’IA apporte des gains majeurs, elle s’accompagne aussi de risques : biais algorithmiques pouvant fausser les évaluations, atteintes potentielles à la confidentialité des données, ou automatisations mal pilotées. Les acheteurs de PI doivent ainsi apprendre à exploiter ces technologies avec discernement, en gardant toujours le contrôle final sur leurs décisions.