IA et achats : le déficit de compétences concerne avant tout la qualité des décisions

## De la maîtrise des outils numériques à la capacité de décision dans les achats Le 27 octobre 2026, Procurious a annoncé les résultats de son étude The Procurement Skills and Training Gap. Cette recherche met en évidence un décalage entre les compétences que les responsables achats jugent nécessaires à l'horizon 2030 et leur appréciation de la préparation actuelle de leurs équipes. Selon le communiqué, 82 % des responsables achats considèrent la maîtrise de l'IA et des technologies numériques comme une compétence prioritaire pour 2030, alors que seulement 28 % estiment leurs équipes prêtes aujourd'hui. Plus de 90 % déclarent que les lacunes de compétences nuisent déjà à leur capacité à atteindre les objectifs de l'entreprise. Ces chiffres illustrent un déficit de compétences perçu. Ils ne permettent pas, à eux seuls, de mesurer les gains qu'apporterait un programme de formation particulier. ### Le problème dépasse l'accès aux outils d'IA À mesure que l'IA prend en charge davantage de tâches transactionnelles, les professionnels des achats doivent exercer leur jugement sur la stratégie fournisseurs, les risques commerciaux, les alternatives de sourcing et les engagements de l'entreprise. Les autres compétences jugées prioritaires dans l'enquête vont dans le même sens. Procurious indique que les répondants citent l'implication et l'influence auprès des parties prenantes, à 42 %, ainsi que le sens commercial, à 39 %, parmi les aptitudes importantes pour 2030. La maîtrise technique doit donc s'accompagner d'une capacité de jugement métier. Un acheteur peut savoir produire une recommandation de fournisseur à l'aide de l'IA sans être capable d'évaluer les risques de livraison, les obligations contractuelles ou les contraintes économiques qu'elle implique. ### Le développement des compétences ne suit pas les besoins Selon Procurious, plus de la moitié des répondants ne disposent pas d'un plan de formation structuré et orienté vers les besoins futurs. Près de 60 % indiquent ne pas avoir de référentiel formel de compétences achats, tandis que 66 % estiment leur budget de formation insuffisant. Le communiqué souligne également le manque de temps comme obstacle à la formation. Même lorsque des possibilités d'apprentissage existent, la charge de travail peut en limiter l'utilisation. Ces conditions organisationnelles peuvent freiner l'acquisition de nouvelles capacités. Les chiffres rapportés ne permettent toutefois pas de déterminer quelles méthodes pédagogiques produisent les meilleurs résultats opérationnels. ### Trois catégories de décisions pour orienter l'investissement en compétences **Sélection des fournisseurs.** Les équipes achats doivent être capables de remettre en question une recommandation algorithmique fondée sur les prix, la fiabilité prévue ou un score fournisseur. Les compétences pertinentes comprennent l'examen des hypothèses du modèle, la détection de données manquantes et la comparaison des fournisseurs selon les risques de service, de concentration et de continuité. **Exceptions contractuelles.** L'IA peut repérer des écarts par rapport aux conditions négociées et proposer des corrections. Les professionnels doivent néanmoins déterminer si une exception se justifie commercialement, quelles obligations contractuelles s'appliquent et qui peut autoriser la modification. **Résilience des approvisionnements.** Les outils de scénarisation peuvent comparer des fournisseurs alternatifs, des régions ou des stratégies d'allocation. Leurs résultats dépendent d'hypothèses sur les capacités, les délais, les coûts de changement et les perturbations. Les équipes doivent pouvoir tester ces hypothèses avant de transformer un scénario en engagement fournisseur. Ces trois catégories constituent une grille d'analyse proposée par Dataleo pour appliquer les résultats de l'étude. Elles ne sont pas présentées comme trois catégories mesurées séparément dans le communiqué de Procurious. ### Mesurer l'amélioration des décisions achats Un programme de formation peut augmenter la participation, les certifications et la familiarité avec les interfaces d'IA sans améliorer la qualité d'une décision de sourcing. Une évaluation plus utile consisterait à examiner si les équipes savent identifier une recommandation insuffisamment justifiée, expliquer les hypothèses d'un choix fournisseur, transmettre les exceptions importantes au bon niveau de responsabilité et prendre des engagements conformes aux règles commerciales. Les méthodes possibles comprennent des évaluations sur scénarios, l'analyse des décisions effectivement prises et le suivi d'erreurs évitables ou de retards d'arbitrage. Il faudrait toutefois isoler, autant que possible, l'effet de la formation des changements technologiques, des conditions fournisseurs et des processus organisationnels. ### Niveau de preuve et limites La source est un communiqué de Procurious présentant des résultats d'enquête. Les pourcentages correspondent aux perceptions déclarées par les responsables achats concernant les compétences attendues, la préparation actuelle et les contraintes de développement professionnel. Le communiqué ne démontre pas de lien causal indépendant entre l'investissement en formation et les économies, la productivité, la conformité ou la résilience des achats. Date de l'annonce originale : 27 octobre 2026. Date de publication sur Dataleo Radar : 28 octobre 2026. Source officielle : https://www.prnewswire.com/news-releases/82-of-procurement-leaders-say-ai-and-digital-fluency-will-be-the-most-needed-skill-in-2030-only-28-say-their-teams-are-ready-302919896.html