03 Avr La data : pilier stratégique du Target Operating Model Achats
La data : pilier stratégique du Target Operating Model Achats
Dans un contexte économique incertain et de plus en plus réglementé, la fonction achats joue un rôle central dans la performance, la résilience et la durabilité des entreprises. Pour relever ces défis, les organisations optimisent leur Target Operating Model (TOM) afin d’aligner efficacement stratégie, processus, outils et talents. La donnée achats s’impose aujourd’hui comme un levier clé de transformation et de pilotage.
Qu'est-ce que le Target Operating Model (TOM) ?
Le Target Operating Model (TOM) définit la structure optimale de fonctionnement d’une organisation pour atteindre ses objectifs stratégiques. Il englobe les processus, les technologies, la gouvernance et les compétences nécessaires pour assurer une performance optimale. Dans la fonction achats, le TOM permet d’aligner les décisions et les actions avec les priorités de l’entreprise, en exploitant pleinement les outils digitaux et la data.
Pourquoi la data est au cœur du Target Operating Model Achats ?
La donnée achats ne se limite plus à un simple support opérationnel. Elle devient un atout stratégique permettant de :
- Piloter la performance fournisseurs en temps réel (OTIF, qualité, conformité contractuelle, etc.) ;
- Identifier et anticiper les risques (dépendance, non-conformité ESG, fragilité financière) ;
- Optimiser les coûts grâce à une visibilité accrue sur les volumes, les prix et les leviers de négociation ;
- Soutenir les décisions avec des tableaux de bord dynamiques, des analyses prédictives et des simulations
- Automatiser les processus via des outils de sourcing, de contract management ou de procure-to-pay (P2P) interconnectés et alimentés par des données fiables.
Plus de 76 %* des fonctions Achats considèrent qu'elles sont encore loin d'exploiter pleinement la donnée grâce aux outils digitaux
Cet écart souligne la nécessité d’une meilleure intégration des données dans le modèle opérationnel des achats.
Les freins à l’exploitation des données dans les achats
Malgré l’importance croissante de la donnée, plusieurs défis subsistent.
D’abord, l’hétérogénéité des systèmes d’information rend difficile l’intégration et l’analyse des données provenant de différentes sources. De plus, la qualité des données pose problème : souvent incomplètes, obsolètes ou incohérentes, elles nuisent à la prise de décisions éclairées. Le manque de compétences en analyse de données au sein des équipes achats est également un frein, car l’exploitation optimale des outils numériques requiert des savoir-faire spécifiques. Enfin, la résistance au changement reste un obstacle majeur. Les équipes achats, parfois réticentes à adopter de nouvelles technologies, nécessitent un accompagnement pour surmonter cette barrière.
Données, processus et technologies : un triptyque indissociable
Dans un TOM Achats modernisé, la donnée est intégrée à l’ensemble de l’écosystème achats. Elle circule de manière fluide entre :
Les processus
sourcing, approvisionnement, gestion fournisseurs
Les outils technologiques
ERP, SRM, P2P
Les acteurs métiers
qui exploitent ces données pour maximiser la valeur ajoutée.
Cette interopérabilité est essentielle pour briser les silos et adopter une approche intégrée, agile et orientée performance.
Les fondations d’un écosystème Data Achats robuste
Pour maximiser l’impact de la donnée dans un Target Operating Model (TOM) Achats, il est essentiel de mettre en place plusieurs conditions préalables :
D’abord, une gouvernance claire des données est nécessaire, avec une gestion des propriétaires, de la qualité et du cycle de vie des informations.
Ensuite, une architecture technologique cohérente doit unifier les différentes sources de données, comme l’ERP ou l’e-sourcing, pour garantir leur fluidité et leur accessibilité.
Il est également crucial de développer une culture data-driven au sein des équipes achats, en leur offrant des compétences en analyse et visualisation des données.
Enfin, les décisions doivent systématiquement s’appuyer sur des rituels de gestion des données, et les KPI doivent refléter les priorités de l’entreprise, incluant non seulement les économies mais aussi des critères de durabilité, de sécurité d’approvisionnement et de satisfaction métier.
La data comme facteur clé de maturité
Intégrer la donnée dans le Target Operating Model Achats n’est plus une option : c’est une nécessité pour piloter, transformer et anticiper les enjeux achats. Les directions achats les plus avancées sont celles qui ont su faire de la donnée un avantage compétitif, en l’intégrant au coeur de leur gouvernance, de leur architecture technologique et de leurs pratiques quotidiennes.
L’adoption d’un TOM data-driven doit se faire rapidement mais progressivement, en franchissant les étapes de maturité tout en maximisant la valeur des données exploitées.
