35 000 à 50 000 lignes d'achats par mois classées en UNSPSC, en partant de zéro, pour Strukton
Strukton est un grand entrepreneur néerlandais d'infrastructure. Pearstop a construit ce système avec leur direction des achats. Il classait automatiquement chaque ligne de dépenses en UNSPSC, chaque mois.
Pourquoi ne peut-on pas identifier des économies d'achats sans données de dépenses détaillées ?
Strukton avait identifié une véritable opportunité d'économies sur les achats. Pour en tirer parti, l'entreprise avait besoin d'un niveau de détail plus fin dans ses données de dépenses. Ses achats étaient déjà bien organisés. Ce qui manquait, c'était la classification UNSPSC. Ce projet est parti de zéro historique de classification.
Comment un système de classification par IA évite-t-il de deviner sur vos données ?
Pearstop et l'équipe achats de Strukton ont construit un système à trois niveaux, en évitant l'erreur la plus courante des projets d'IA : réinventer la roue sans donner au modèle assez de contexte pour travailler.
2 · Le pipeline ML apprenait du contexte
3 · Intervention humaine pour le reste
Pourquoi les quatre niveaux UNSPSC comptent-ils, pas seulement le premier ?
Chaque mois, un nouveau lot de dépenses arrivait. Pearstop le traitait intégralement. Chaque ligne recevait quatre niveaux de classification UNSPSC : segment, famille, classe et article.
Un segment est la catégorie la plus large. Un article est le niveau le plus précis. Classer jusqu'aux quatre niveaux, pas seulement le premier, est ce qui rend les données exploitables pour de vraies décisions – comparer un produit précis entre fournisseurs, plutôt qu'une simple moyenne de catégorie. En savoir plus sur le fonctionnement des quatre niveaux d'UNSPSC.
“Construit et éprouvé avec un grand entrepreneur néerlandais d'infrastructure, en partant de zéro historique de classification.”
Plus précis chaque mois, pas seulement plus utilisé
Les acheteurs de Strukton vérifiaient ce que l'IA classait, signalaient ce qui était juste et ce qui ne l'était pas, et chaque correction alimentait le système. Pearstop et l'équipe de Strukton se réunissaient chaque semaine pour passer en revue ce qui fonctionnait et ce qui ne fonctionnait pas.
De zéro classification à un niveau de détail complet
Avant ce projet, Strukton n'avait aucune classification UNSPSC. À la fin de la mission, 35 000 à 50 000 lignes de dépenses étaient classées automatiquement chaque mois, jusqu'aux quatre niveaux UNSPSC. C'est le niveau de détail dont l'opportunité d'économies initiale avait besoin pour être réellement exploitée.
Une étude de cas construite autour de vos données ?
Nous pouvons vous montrer à quoi ressemblerait la même approche pour vos données d'achats ou d'actifs.
