L’IA comme partenaire 2025 de réduction des coûts

L’IA comme partenaire 2025 de réduction des coûts

Ce que ça change (en clair)

• Moins d’excel, plus d’alertes : l’IA lit les factures/fichiers bancaires, repère les hausses anormales, et vous prévient.

• Benchmarks instantanés : comparaison automatique des tarifs fournisseurs vs. prix publics/contrats-cadres internes.

• Opportunités “prêtes à signer” : l’agent prépare l’email de renégociation, l’avenant, et un chiffrage ROI.

• Boucle continue : suivi mensuel, scoring d’économies, preuve d’impact pour vos clients.

Architecture simple (pragmatique)

1. Ingestion

   • Connecteurs : emails “factures@…”, dossier Drive “Fournisseurs”, exports compta (FEC), relevés bancaires.

   • OCR + extraction (PDF, image, XLSX) → normalisation (fournisseur, SIREN, catégorie, HT/TTC, période).

2. Cerveau copilote

   • Modèle IA avec règles métier (votre taxonomie 40 catégories + seuils).

   • Modules :

     • Détection d’anomalies (pics, dérives, doublons).

     • Reco contrats (durées, indexations, pénalités).

     • Benchmark (prix/kWh, Go, km, ligne mobile, carton, maintenance horaire…).

3. Agents d’exécution

   • Génération de check‑lists par catégorie (énergie, télécom, flotte, déchets, assurance, nettoyage, IT, affranchissement, etc.).

   • Création automatique de tickets (Jira/Notion/ClickUp) + emails de renégociation (préremplis).

   • Mises à jour CRM (lead → opportunité → économie validée).

4. Pilotage & preuves

   • Tableau de bord “Économies réalisées & forecast” (Δ€/mois, par fournisseur, par site).

   • Traçabilité RGPD : registre, base légale, minimisation, rétention.

10 cas d’usage rapides

• Énergie : alerte si €/MWh > seuil contrat, proposition d’offre alternative.

• Télécom : repère lignes inactives, options inutiles, dépassements data.

• Flotte auto : corrèle carburant, km, entretiens → véhicules sous/sur‑utilisés.

• Assurances : doublons garanties, franchises inadaptées, primes > benchmark.

• Transport : surcoûts carburant non contractuels, erreurs de palettisation.

• Déchets : incohérences levées/tonnages, surfacturations périodiques.

• IT/SaaS : licences orphelines, abonnements non utilisés, plan downgrade.

• Fournitures : prix unitaires > marché, paniers non contractuels.

• Maintenance : interventions récurrentes → plan préventif + IoT simple.

• Affranchissement : mauvais paliers poids, options express superflues.

Indicateurs clés (KPI) à suivre

• % d’économies réalisées par catégorie et par fournisseur.

• Taux d’anomalies détectées/corrigées.

• Couverture des données (factures lues / total).

• Délai de cycle détection → signature.

• Valeur vie client (CLV) liée aux économies récurrentes.

Déploiement en 2 semaines (cadence type)

• Jours 1–2 : connexion sources + mapping 40 catégories.

• Jours 3–5 : extraction + règles de détection + premiers benchmarks.

• Semaine 2 : agents d’actions (emails, tickets), dashboard ROI, dossier RGPD.

Outils “prêts à l’emploi”

• Modèle de check‑list par catégorie (importable Notion/Drive).

• Gabarit d’email de renégociation (avec calculs d’économie).

• Scorecard fournisseurs (prix, service, risques, clauses).

• Registre RGPD minimal & politique de conservation.

Vous souhaitez un accompagnement sans coût supplémentaire: contactez MIN8CONSEIL.