Audit SaaS récurrent, doublons et shadow IT

# Audit SaaS récurrent, doublons et shadow IT

## But

Donner à un Procurement une vue périodique du parc SaaS d'une organisation : quelles dépenses récurrentes pèsent le plus, quels fournisseurs sont probablement des doublons (même éditeur enregistré sous plusieurs noms), et où se concentre le spend sur les outils IA ouverts sans coordination centrale (signal de shadow IT). Cas d'usage typique : revue trimestrielle du parc SaaS, préparation d'une négociation de renouvellement, ou audit ponctuel avant une clôture budgétaire.

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## Périmètre MCP — ce qui est visible

> ⚠️ Le MCP Spendesk n'a pas de détection de doublons intégrée. Le rapprochement des noms de fournisseurs similaires est un raisonnement de Claude sur les résultats de `spendesk_analyze_spend` / `get_suppliers` / `list_cards`, pas une fonction native de l'outil. Si un doublon est confirmé, sa fusion reste une action manuelle dans Spendesk — aucun outil d'écriture MCP ne le fait aujourd'hui.

| Besoin | Accessible ? | Via quel outil |
|-------|:----------:|---------------|
| Classement des dépenses récurrentes par fournisseur | ✅ | `spendesk_analyze_spend` (groupBy=supplier, payableTypes=subscription) |
| Détail d'un fournisseur suspecté doublon | ✅ | `get_suppliers` (paramètre `search`) |
| Porteur de carte + centre de coût par abonnement actif | ✅ | `list_cards` (type=subscription, status=Active) |
| Fusion automatique de deux fiches fournisseur | ❌ | Aucun outil d'écriture ne couvre ce besoin aujourd'hui |

## Instructions

1. Appeler `spendesk_analyze_spend` avec `groupBy: ["supplier"]` et `filters.payableTypes: ["subscription"]` sur la période demandée (365 jours max par appel, découper si plus long) — donne le classement des dépenses récurrentes par fournisseur, du plus gros au plus petit.
2. Dans ce classement, repérer les noms de fournisseurs qui se ressemblent (variantes de casse, fautes de frappe, raisons sociales différentes pour un même éditeur). Confirmer chaque suspicion avec `get_suppliers` (paramètre `search`) pour vérifier s'il s'agit bien d'enregistrements fournisseurs séparés.
3. Appeler `list_cards` avec `type: "subscription"` et `status: "Active"` pour voir qui détient chaque abonnement actif et sur quel centre de coût — plusieurs porteurs de carte différents avec des abonnements équivalents, ouverts sans coordination visible, est le signal de shadow IT.
4. Pour isoler le spend IA spécifiquement, filtrer les fournisseurs des étapes 1 et 3 dont le nom correspond à des éditeurs d'outils IA connus et les regrouper séparément.
5. Présenter trois vues : (a) classement des fournisseurs récurrents par montant, (b) fournisseurs potentiellement dupliqués avec leurs porteurs de carte et centres de coût respectifs, (c) cluster "outils IA" avec propriétaire et centre de coût de chacun.

**Exemples de prompts utilisateurs :**
"Quels sont mes plus gros abonnements SaaS récurrents et est-ce qu'il y a des doublons ?"
"Fais-moi un état des lieux du spend sur les outils IA dans l'entreprise."

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