Notre accompagnement IA

Notre équipe dédiée (« Practice ») vous aide à concrétiser vos ambitions IA en priorisant les cas d’usage à forte valeur pour les acheteurs et les services prescripteurs.

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Accueil Cadrage Solutions Pilotes Industrialisation Formation

Intégrez rapidement le potentiel de l’IA générative et agentique au sein de vos équipes

Notre practice combine en son sein les différentes expertises nécessaires à un projet IA réussi et opère en étroite collaboration avec les différents acteurs de la filière Achats ainsi qu’avec votre DSI.
Notre mission : identifier, concevoir et intégrer la solution la plus adaptée à vos besoins, à votre secteur et à vos impératifs budgétaires.

Notre approche pragmatique de l’intelligence artificielle vise avant tout à créer de la valeur mesurable et durable pour nos clients. En associant compréhension des enjeux métiers et maîtrise des technologies IA les plus récentes, nous transformons les initiatives technologiques en leviers d’efficacité opérationnelle.

Expertise IA prédictive, générative et agentique

Nos ingénieurs conçoivent et développent des fonctionnalités d’IA avancées, mêlant apprentissage automatique (machine learning), génération de contenu et automatisation intelligente, au service de la valorisation de vos données et de l’efficacité opérationnelle. Nos experts assurent aussi l’industrialisation des pilotes (PoC), l’adoption et la pérennité des solutions IA tout en offrant un support technique aux équipes internes de votre DSI.

Expertise fonctionnelle

Acteur historique des Achats, CKS relie la technologie aux enjeux métiers en identifiant les cas d’usage IA à plus fort impact sur le ROI et en vous accompagnant de la définition à la réalisation de votre roadmap.

Expertise data science

Depuis 20 ans, nous mettons notre expertise data au service de la collecte, de la fiabilisation et de la visualisation de vos données issues de multiples sources et formats afin d’en maximiser la valeur et s’assurer de leur utilité.

Découvrir nos expertises

Pilotage intégral de vos projets IA

Notre accompagnement couvre l’ensemble du cycle de vie d’un projet IA – de l’idéation jusqu’à l’industrialisation – avec une approche à la fois technologique, métier et opérationnelle. Selon vos besoins, nous prenons en main l'intégralité du cycle de réalisation ou seulement certaines étapes, y compris en reprenant un projet en cours pour en assurer la continuité et la performance.

1
Cadrage

Cadrage stratégique, idéation et trajectoire IA

Identifier les cas d’usage les plus pertinents au croisement de vos enjeux métiers et des dernières avancées en IA.

L’analyse coût/faisabilité s’établit à l’aune des domaines de l’IA que sont les algorithmes d’apprentissage pour la prédiction (machine learning, deep learning, apprentissage par renforcement…), les modèles génératifs (LLM, VLM…) et l’orchestration d’agents (IA agentique).

Nous vous accompagnons dans la priorisation de vos idées.

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Solutions Pilotes

Mise en place de solutions « Pilotes » (PoC / MVP)

Démontrer rapidement la valeur d’une solution IA sur un périmètre restreint, tout en validant sa faisabilité technique et son acceptabilité métier.

Nous intervenons à la fois sur la conception fonctionnelle, le choix des briques technologiques et la mise en œuvre opérationnelle.

Nous nous appuyons sur des modèles adaptés – qu’il s’agisse d’algorithmes prédictifs, de modèles de génération ou d’agents intelligents supervisés.

3
Industrialisation

Industrialisation de cas d’utilisation

Accompagner le passage à l’échelle des solutions déployées.

Cette phase d’industrialisation inclut l’intégration dans les outils existants, l’automatisation des flux, la mise en production sécurisée, ainsi que la supervision continue des modèles.

Nous fiabilisons votre solution IA afin de l’intégrer durablement à vos processus Achats et à vos outils métiers.

4
Formation

Formation et alignement

Assurer l’acculturation des équipes Achats à ces nouvelles approches.

La réussite d’un projet IA repose autant sur la qualité technique de la solution que sur sa bonne appropriation par les utilisateurs.

Nous proposons des modules de formation adaptés, permettant de renforcer la compréhension des mécanismes d’IA, d’en maîtriser les usages et d’en appréhender les limites et les enjeux éthiques.

Assurer la gouvernance, la souveraineté et la sécurité des données

1.

Cadrage

Nos clients – Managers, Directeurs Achats, DSI – sont régulièrement confrontés à ces questions au moment d'initier leur démarche IA.

  • Vous disposez de nombreuses données Achats (procédures, contrats, fournisseurs, factures, RSE...), issues de différentes sources, mais ne savez pas comment en extraire de la valeur grâce à l’IA ? Vous souhaitez automatiser des tâches répétitives et/ou chronophages (analyse des dépenses, sourcing, gestion des risques fournisseurs) pour recentrer les équipes sur des missions stratégiques ?
  • Vous avez identifié des cas d’usage IA à fort potentiel mais vous ne parvenez pas à les lancer, les tester et/ou les industrialiser ? Vous rencontrez des difficultés à mobiliser du temps et des ressources internes afin de qualifier l’intérêt et la faisabilité de certains cas d’usage ?
  • Certains cas d’usage nécessitent de partager ou croiser vos données achats avec d'autres fonctions (finance, logistique, qualité) et il est nécessaire de mener une mission d’alignement ?
  • Vous avez besoin d’évaluer le ROI et la faisabilité de vos initiatives IA avant de lancer une feuille de route ? Vous rencontrez des difficultés à budgétiser votre approche IA ? Vous rencontrez des difficultés pour arbitrer des choix entre les différentes solutions envisagées ?
  • Vous n’obtenez pas des réponses claires sur la protection des données utilisées dans les modèles d’IA ?

Structurer, prioriser et déployer votre vision IA

CKS vous accompagne à la fois sur le diagnostic des données d'entrée, l’identification et la faisabilité des cas d’usage (PoC), la gouvernance et l’élaboration de la roadmap IA.

Diagnostic & cartographie des données Achats

  • Audit des sources de données existantes (ERP, outils Achats, contrats, fournisseurs, sources externes…)
  • Évaluation de la qualité, disponibilité et structuration des données
  • Expression des besoins de conformité, de sécurité et de souveraineté

Identification des cas d’usage IA prioritaires

  • Réalisation d’ateliers métiers pour faire émerger les cas d’usage à fort ROI : (automatisation de l’analyse des dépenses, prédiction des ruptures, benchmark fournisseurs…)
  • Évaluation des infrastructures internes et des exigences d’architecture portées par la DSI
  • Évaluation du ratio valeur générée / faisabilité technologique

Gouvernance, souveraineté et sécurité des données

  • Sensibilisation des équipes internes sur les risques de l’utilisation de l’IA au sein de l’entreprise
  • Évaluation des facteurs de risques pour les fonctionnalités IA déployées et les utilisations envisagées
  • Élaboration de politiques et de plans de gouvernance des données associés

Élaboration de la feuille de route IA Achats

  • Séquencement des cas d’usage dans le temps : « quick-wins » vs. projets structurants et plan projet
  • Recommandations de technologies et de briques techniques
  • Définition des objectifs à atteindre afin de piloter le ROI (gains de productivité, conformité, réduction des coûts…)

2.

Solutions Pilotes

Lors de la concrétisation d’une idée, nos clients – Managers, Directeurs Achats, DSI – sont régulièrement confrontés à ces questions. 

  • Vous avez des idées pour automatiser les tâches répétitives et améliorer concrètement la performance et la productivité des équipes ? Vous souhaitez savoir si l’IA peut réellement résoudre votre cas d’usage ?
  • Vous cherchez à savoir si vous pouvez accélérer la collecte, le tri et le nettoyage de vos données Achats dispersées dans différents outils ? Vous vous demandez s’il est possible de détecter automatiquement les anomalies de facturation, doublons ou surcoûts cachés dans vos dépenses ? Vous désirez connaître ce qu’il est techniquement faisable avec des briques IA à l’état de l’art ?
  • Vous rencontrez des difficultés pour cibler les risques technologiques ? Vous ne savez pas quelles ressources humaines ni quelle infrastructure mobiliser pour votre projet ? Vous avez besoin de dimensionner le périmètre fonctionnel et technique du pilote (PoC) ?
  • Vous voulez estimer les taux d’erreur et évaluer la gravité des écarts ? Vous êtes désireux d’établir les biais que comportent vos données et savoir s’ils peuvent conduire à une non-conformité ?

Notre méthodologie de réalisation de pilote

Notre méthode de réalisation de pilote (PoC) nous permet de mettre en œuvre des prototypes sur des périmètres restreints. Les solutions IA développées par nos experts IA et Achats transforment ces enjeux en leviers de performance avec un impact mesuré concrètement (KPI, ROI, adoption métiers…). Nous sommes capables de détecter et transcrire vos problématiques métiers en pilotes IA concrets et opérationnels.

De la mise à disposition d’un modèle de fondation pré-entraîné à l’entraînement sur mesure, nous proposons des fonctionnalités d’IA en tenant compte de vos capacités opérationnelles, de votre infrastructure existante et des exigences de sécurité et de souveraineté des données. La réalisation du pilote par CKS permet alors à la DSI/Direction Achats d’étudier la faisabilité d’un projet augmenté par l’IA, de lui donner vie et d’ajuster la solution IA avec comme point de mire de la passer à l’échelle.

Développement

  • Définition de l’architecture et des composants
  • Conception d’un front-end ergonomique
  • Mise en place d’un back-end + MLOPS performant et scalable à l’échelle
  • Entraînement des fonctionnalités IA

Cadrage

  • Analyse des problématiques métiers et cas d’usage minimal
  • Définition des objectifs et critères de succès
  • Évaluation des ressources et données nécessaires / disponibles
  • Identification des risques et limites identifiés

Collecte et préparation des données

  • Identification des sources et collecte
  • Exploration et évaluation de la qualité
  • Nettoyage et vérification de la qualité

Tests

  • Définition du plan de test
  • Exécution des tests fonctionnels et techniques
  • Quantification des performances en conditions réelles
  • Prise en considération des retours utilisateurs

Restitution et recommandations

  • Rédaction d’une synthèse du PoC et des résultats obtenus
  • Présentation des risques et limites observées
  • Élaboration de recommandations (Industrialisation, Itération, Réorientation)
  • Rédaction d’un plan d’action



3.

Industrialisation

Nos clients – Managers, Directeurs Achats, DSI – sont régulièrement confrontés à ces questions pour passer à l’échelle leur solution IA.

  • Vous disposez d’un prototype fonctionnel (PoC) et souhaitez en faire une solution fiable, stable, maintenable, sécurisée et déployée à l’échelle de votre organisation ? Vous souhaitez connaître la scalabilité des résultats du PoC et challenger la robustesse de la fonctionnalité IA ?
  • Vous avez besoin de dimensionner une infrastructure capable de supporter un volume croissant de données, d’utilisateurs et de requêtes IA et garantissant les règles de sécurité de votre organisation ?
  • Vous vous questionnez sur l’intégration de votre solution IA dans vos outils existants ? Vous vous demandez comment adapter les processus Achats et former vos équipes pour en garantir l’adoption ?
  • Vous rencontrez des difficultés de conformité réglementaire concernant le stockage et l’utilisation de données par votre fonctionnalité ? Vous avez du mal à identifier les champs de responsabilité en cas d’erreur ?

Notre méthodologie d’industrialisation de solutions

L’équipe CKS, composée d’experts en IA et en Achats, transforme vos cas d’usage validés par un PoC en solutions à l’échelle. Nous concevons et déployons des fonctionnalités IA clés en main, personnalisées pour votre organisation et vos enjeux métier. Nos experts structurent une architecture data et technique robuste, sécurisée et interopérable, capable d’accompagner la montée en puissance de vos usages IA. Vous bénéficierez ainsi d’un socle IA industrialisé, évolutif et durable, au service d’une fonction Achats plus agile, prédictive et stratégique.

En outre, nous savons que se doter d’outils efficaces ne rime pas toujours avec gain d’efficacité si ceux-ci ne sont pas adoptés. C’est la raison pour laquelle, afin de garantir une acculturation fluide à ces nouveaux outils, notre équipe vous forme et vous accompagne tout au long de la conduite du changement. Depuis sa création, CKS est souvent sollicité afin de former les équipes Achats à l’usage de nouveaux outils. Ainsi, nous intervenons régulièrement pour accompagner la conduite du changement chez nos clients.


Cadrage

  • Analyse du contexte, des résultats et des limites de la phase pilote
  • Définition des objectifs et critères de succès
  • Identification du périmètre de la prestation et livrables
  • Présentation des risques et contraintes identifiés

Conception

  • Analyse des écarts du pilote
  • Révision de l’architecture
  • Rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques
  • Élaboration d’un plan de migration

Développement

  • Refactoring du code existant
  • Développement de fonctionnalités complémentaires
  • Réentraînement et déploiement des fonctionnalités IA
  • Mise en place d’une CI/CD et de tests automatisés
  • Élaboration d’outils de supervision

Tests

  • Création d’un environnement de recette
  • Exécution des tests fonctionnels et techniques
  • Réalisation de tests du modèle IA
  • Prise en considération des retours utilisateurs

Mise en production

  • Définition de la stratégie de déploiement
  • Élaboration d’un plan de rollback et points de contrôle
  • Vérifications post-déploiement
  • Mise en place du support

Stabilisation et conduite du changement

  • Réalisation d’un plan de formation personnalisé
  • Gestion des incidents post-déploiement
  • Rédaction d’un bilan de la stabilisation

Clôture et transfert

  • Réalisation de la documentation finale
  • Formation et transfert de compétences
  • Définition des modalités de maintenance et d’amélioration continue des modèles
  • Rédaction d’un retour d’expérience et clôture

4.

Formations IA

La montée en compétences des équipes métiers et projets sur les sujets liés à l’intelligence artificielle est essentielle pour assurer le succès et la pérennité des initiatives menées.

  • Vous souhaitez accompagner vos équipes Achats dans la compréhension des enjeux, opportunités et risques liés à l’IA ? Vous voulez les sensibiliser aux bonnes pratiques et aux limites de l’IA générative dans le contexte Achats ? Intégrer une étape de formation permet de mobiliser et vérifier l’alignement des équipes, d’instiller les bons réflexes, de promouvoir les bonnes pratiques et de lever d’éventuels malentendus.
  • Nous avons ainsi conçu plusieurs modules fondamentaux, que nous adaptons au contexte et aux enjeux spécifiques de chaque client lors de sessions intra-entreprise.
  • Nous animons également des séminaires de direction, au format plus court, pour sensibiliser les décideurs ou introduire efficacement une démarche IA.

Module 1

IA & Achats : Comprendre les fondamentaux de l’IA générative et cadrer les usages au sein de la fonction Achats

  • Objectif : Donner aux professionnels Achats une compréhension claire des possibilités, outils, limites et conditions de succès de l’IA dans le domaine Achats
  • Public cible : Responsables achats, directions achats, data champions, PMO
  • Contenu :
    • Panorama des technologies IA : Automatisation, Intelligence Artificielle, Machine Learning et Deep Learning, NLP, Computer Vision, GenAI, LLM, Scaffolding (Prompt Engineering, RAG, Workflows…), Orchestration d’Agents. Modèles open-source vs modèles propriétaires/souverains, IA explicable (XAI).
    • Cartographie des cas d’usage IA les plus aboutis dans les achats et retours d’expérience (processus S2C et P2P) : analyse de la dépense, rédaction de pièces contractuelles, aide à la rédaction des cahiers des charges et des documents d’appel d’offres, analyse des offres, sourcing et benchmark fournisseurs, prévision des prix, détection d’anomalies, qualification fournisseurs, etc.
    • Comment cadrer le « shadow IA » au sein de la fonction achats? Principes d’une charte IA interne, plan de contrôle garantissant la protection des données sensibles de l’organisation, identification des risques d’hallucination inhérents à l’IA générative.
    • Présentation des capacités des logiciels achats en matière d’IA (Ivalua, Coupa, GEP, etc.)
    • Contraintes à prendre en compte dans la mise en place de solutions d’IA générative sur le domaine Achats : complétude et biais des données, multiplicité des canaux d’acquisition de données, confidentialité et propriété intellectuelle des données, biais dans les données fournisseurs.
    • Les erreurs courantes et les risques à surveiller dans la mise en place de LLM : collecte de données hétérogènes et multi-sources, nettoyage des données superficiel, sous-estimation de la charge métier, hallucinations, fausse automatisation, modèle mal entraîné ou inadapté, interface utilisateurs inappropriée, déficit d’appropriation par les utilisateurs, ROI non calculé.
    • Retours d’expérience des bonnes pratiques pour cadrer un projet IA au sein du domaine Achats : gouvernance, données, sponsors, rôles clés
    • Budgétisation de l’approche IA au sein de votre entreprise : les paramètres, les options et les ordres de grandeur budgétaire
  • Durée indicative : 1 jour

Module 2

Concevoir et piloter une solution IA/LLM dans les Achats

  • Objectif : Donner aux managers les clés pour piloter efficacement un projet IA basé sur des LLM, de la conception au déploiement.
  • Public cible : Managers Achats, chefs de projets IA, responsables innovation
  • Contenu :
    • Fonctionnement d’un LLM (ex. Mistral, Claude, ChatGPT…) et implication sur ce qu’il peut – et ne peut pas – faire.
    • Typologie des usages LLM pour les Achats (S2C / P2P) et retours d’expérience.
    • Bonnes pratiques de conception de solutions LLM :
      • Comment choisir la technologie et le modèle adapté aux cas d’usage Achats ?
      • Fondamentaux de l’inférence (fenêtre de contexte, prompt engineering…)
      • Fondamentaux des LLM augmentés (« Retrieval-Augmented Generation » (RAG), appel d’outils, mémoire…)
      • Les bonnes pratiques en matière d’UI/UX pour une adoption métier
    • Mettre en place un projet IA générative au sein du domaine Achats :
      • Estimation de la charge et du planning
      • Gouvernance, données, sponsors, rôles clés
    • Les erreurs courantes et les risques à surveiller dans la mise en place de LLM : collecte de données hétérogènes et multi-sources, nettoyage des données superficiel, sous-estimation de la charge métier, hallucinations, fausse automatisation, modèle mal entraîné ou inadapté, interface utilisateurs inappropriée, déficit d’appropriation par les utilisateurs, ROI non calculé.
    • Études de cas concrets en environnement Achats
  • Durée indicative : 1 à 2 jours

Module 3

Déploiement et mise à disposition d’un LLM : des bases à l’optimisation avancée

  • Objectif : Comprendre les mécanismes d’inférence des LLM, les enjeux de personnalisation et d’entrainement en fonction des cas d’usage, et savoir dialoguer avec des équipes techniques sur ces sujets.
  • Public cible : Data scientists Achats, architectes IA, profils techniques Achats innovants
    (Possibilité de version “allégée” pour Managers/Directeurs Achats « curieux »)
  • Contenu :
    • Fonctionnement d’un LLM (ex. Mistral, Claude, ChatGPT…) et implication sur ce qu’il peut – et ne peut pas – faire.
    • Fondamentaux sur le déploiement d’un LLM : ressources, infrastructure, software, coût, dimensionnement, quantification…
    • Introduction à l’optimisation d’un LLM pour un cas d’usage :
      • Pré-entraînement vs. Finetuning
      • Techniques de post-entraînement et spécialisation : Self-Supervised Finetuning (SFT), Apprentissage par renforcement (RL)…
      • Prompt encapsulation (system prompt vs. user prompt), prompt tuning & engineering
      • Ajout de fonctionnalités : appel d’outils, RAG, mémoire externe…
      • Gestion des risques utilisateurs
      • Identification de la technologie adaptée en fonction du cas d’usage : quand utiliser quoi ?
    • Récupération et structuration des données Achats pour entraînement et/ou mesure de performance :
      • Corpus documentaire interne (contrats, emails, catalogues…)
      • Formats adaptés (JSON, YAML, Markdown…)
      • Pipelines d'entraînement et/ou de test : dataset, étiquetage, validation, métriques & KPI
    • Coût, performance, risques (fuite de données confidentielles, hallucinations amplifiées, biais, sur-entraînement, oubli catastrophique).
    • Modèles open-source vs. propriétaires : Avantages et risques.
    • Outils et frameworks disponibles pour un déploiement interne ou externe.
    • Exemples avancés : Génération automatique d’emails, entraînement spécialisé sur données fournisseurs, génération de clauses adaptées, classification de lignes de dépenses.
  • Durée indicative : version technique complète 2 jours

Modules complémentaires possibles

Nous proposons également d’animer des modules sur des thématiques plus ciblées, comme :

  • IA & conformité : Maîtriser la gouvernance des données dans les systèmes d’IA.
  • IA & sécurité : Comprendre et prévenir les risques liés à l’usage de l’IA en milieu professionnel.
  • Séminaire de sensibilisation à l’usage responsable et raisonné de l’IA.

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