Au sein des ERP, l’IA générative a le potentiel de libérer les employés de travaux répétitifs insérés dans des processus métier. (Photo : Thisisengineering/Unsplash)
L'ERP est mûr pour une transformation majeure grâce à l'IA générative. Certains experts considèrent qu'il s'agit d'une association parfaite pour dégager d'importants gains de productivité.
L'utilisation de l'IA générative au sein des progiciels de gestion intégrée (ERP pour Enterprise Resource Planning) n'en est qu'à ses débuts, mais la combinaison devrait offrir plusieurs avantages, notamment celui d'aider les employés à créer eux-mêmes des fonctionnalités spécialisées grâce à des assistants générant du code, explique Liz Herbert, analyste chez Forrester et principal autrice du rapport intitulé "How Generative AI Will Transform ERP" (Comment l'IA générative va transformer l'ERP).
Certaines organisations utilisent déjà l'IA traditionnelle avec les systèmes ERP depuis des années, par exemple pour prévoir les tendances du marché ou optimiser les chaînes d'approvisionnement. Mais les nouvelles capacités de l'IA générative libéreront également les employés du travail répétitif impliqué dans des processus métier de base, indique le rapport. « L'IA générative va automatiser des tâches fastidieuses pour les employés des fonctions financières et des opérations, telles que les rapports, les courriels de recouvrement des clients et le résumé de comptes », écrit l'analyste dans un article de blog. « Au lieu d'effectuer ces tâches manuellement et de manière monotone, les employés joueront le rôle de correcteurs humains du travail produit par l'IA. »
Premiers tâtonnements
Libérés de ces tâches, les employés auront plus de temps à consacrer à d'autres travaux, ce qui se traduira par une augmentation de la productivité, pronostique Liz Herbert. Dans le même temps, l'IA générative rendra le recouvrement des factures plus rapide et moins coûteux, ce qui se traduira par une amélioration des résultats financiers, ajoute le rapport.
L'utilisation de l'IA générative dans les ERP n'en étant qu'à ses débuts, les responsables informatiques sont encore en train de réfléchir à la manière de calculer un éventuel retour sur investissement, ajoute l'analyste. Cependant, certaines entreprises tentent d'aller de l'avant avec des projets d'IA générative pour les ERP - un sujet important lors de la conférence Sapphire de SAP au début du mois de juin -, certains construisant leur propre IA, d'autres travaillant avec des développeurs spécialisés, et beaucoup utilisant une combinaison de développement interne et d'assistance externe, dit-elle. Pour la plupart des entreprises, « il est un peu stupide d'essayer de le faire par elle-même », souligne-t-elle toutefois.
Confier à l'IA des tâches standards
Le rapport de Forrester trouve un écho auprès d'Omar Kouhlani, Pdg de Runmic, développeur d'une application alimentée par l'IA et utilisée pour analyser les réunions et les appels des vendeurs. L'entreprise n'utilise pas seulement l'IA dans sa plateforme d'analyse des conversations, mais, depuis près d'un an, elle l'exploite aussi en interne avec certaines approches décrites dans le rapport de Forrester.
Par exemple, Runmic utilise l'IA pour générer des rapports, rédiger des courriels et aider au développement et aux tests de code, explique son Pdg, ajoutant que certaines de ces tâches prenaient auparavant des heures aux employés. « Aujourd'hui, ils se contentent d'examiner le contenu produit par l'IA et peuvent se consacrer à des tâches plus stratégiques. La technologie exécute nos tâches standard, fournit des informations précises et opportunes pendant que nous nous concentrons sur la planification stratégique et la prise de décision. » Il est difficile d'estimer les économies réalisées par Runmic, car l'entreprise a adopté l'IA très tôt, précise Omar Kouhlani. Cependant, il estime le temps gagné par les employés à 20 % ou davantage.
Cependant, l'IA présente certaines limites, reconnaît le dirigeant. En lien avec ses usages de la technologie, Runmic porte une attention particulière à la sécurité des données et à l'évolution du paysage réglementaire régissant les usages de l'IA. Les documents générés par les modèles nécessitent également une certaine surveillance. « En fin de compte, des yeux humains sont toujours nécessaires pour jauger le travail produit par l'IA », reconnaît le Pdg.
Au service de l'efficacité opérationnelle
Les dirigeants de NILG.AI, une société de formation et de développement de l'IA, et de VAI, un éditeur d'ERP, constatent, eux aussi, une augmentation de l'intérêt pour l'association de l'IA et des ERP.
NILG.AI affirme avoir déjà aidé des dizaines de clients à intégrer l'IA aux systèmes ERP et CRM, explique Kelwin Fernandes, Pdg et cofondateur de l'entreprise. L'optimisation de la gestion de la relation client, axée sur le parcours du client, est un point d'entrée courant pour la technologie, mais Kelwin Fernandes constate que l'IA est également utilisée avec l'ERP pour aider à la prévision de la demande, à la tarification, à l'extraction de données non structurées, à la programmation, à l'acheminement des tickets et à d'autres champs relevant de l'efficacité opérationnelle.
« Tout processus où une décision est prise est une cible potentielle pour l'IA, indique le dirigeant de NILG.AI. Cela dit, l'essentiel devrait se trouver dans les décisions qui occasionnent un goulet d'étranglement dans les processus de l'entreprise et pour lesquelles les données existantes peuvent permettre d'obtenir un meilleur résultat. »
Un taux d'erreur inévitable
Cependant, l'IA n'est pas le bon choix pour tous les processus, tempère Kelwin Fernandes. Selon lui, elle doit être réservée aux processus pour lesquels il n'existe pas de réponse claire et pour lesquels un certain taux d'erreur est acceptable. « Contrairement au développement de logiciels traditionnels, il est impossible de contrôler et de comprendre entièrement les résultats de l'IA. Et vous devez prévoir un plan de secours pour gérer les erreurs, même dans de tels cas. »
Toutefois, les entreprises ont une tolérance aux erreurs dans plusieurs processus opérationnels, souligne le dirigeant, notamment dans la planification des capacités de production sur la base d'estimations de la demande. « Tant que l'IA peut fournir une prédiction plus précise qu'un humain, l'adopter s'avère facile », dit-il.
À l'instar de Runmic, VAI, un éditeur d'ERP pour PME, utilise l'IA en interne, explique Kevin Beasley, DSI de l'entreprise. Grâce à un partenariat avec IBM, cet éditeur a commencé à utiliser l'IA traditionnelle pour l'analytique en 2016, afin de démontrer la puissance de la technologie aux clients, dit-il.
VAI utilise également l'IA en complément d'une application mobile, pour améliorer les opérations d'entreposage des clients. Kevin Beasley pense également que PME clientes de VAI adopteront à l'avenir des chatbots alimentés par l'IA, qui peuvent être formés pour comprendre des informations spécifiques à une entreprise ou à un secteur en utilisant des techniques de génération augmentée par récupération (RAG).
D'abord identifier un problème
Selon le DSI, les petites et moyennes entreprises sont convaincues du potentiel de l'IA. La technologie peut aider les PME à rivaliser avec les grandes entreprises. Mais elles doivent commencer par identifier un problème que l'IA peut résoudre, conseille-t-il. « Les entreprises de taille moyenne ne disposent pas de ressources illimitées pour expérimenter l'IA, explique-t-il. Elles ont besoin d'en avoir pour leur argent, avec des solutions qui répondent à des défis spécifiques. »
Dans cette ruée vers l'or qu'occasionne le boom de l'IA, la tentation est grande de commencer à jouer avec la technologie et de la déployer là où elle ne convient pas, avertit le DSI. « Il est évident que vous pouvez expérimenter des choses et, parfois, aboutir à créer quelque chose dont vous n'auriez jamais cru avoir besoin. »
Kevin Beasley estime que les plus grandes opportunités pour les PME se situent à l'intersection du commerce électronique et de l'IA. Le commerce électronique peut impliquer presque toutes les parties de la chaîne d'approvisionnement d'une entreprise, y compris la commande, le marketing et la livraison, note-t-il. Le DSI de VAI tout comme le Pdg de Runmic conseillent aux entreprises de commencer modestement lorsqu'elles intègrent l'IA aux systèmes ERP. Et de s'attendre à quelques échecs.
Vers des progiciels autonomes ?
« Commencez par étudier ce que l'IA peut faire pour votre ERP, explique Omar Kouhlani. Ensuite, comme vous le feriez pour un stagiaire débutant, confiez-lui des tâches à faible risque, telles que l'écriture de rapports de routine ou la saisie de données, des tâches où les erreurs ont un impact minimal. Surveillez de près les résultats de l'IA générative et, si vous êtes satisfait, élargissez progressivement son rôle dans votre ERP. »
Si l'utilisation de l'IA générative au sein des ERP est un phénomène nouveau, le Pdg de Runmic entrevoit le potentiel des progiciels autonomes qui s'adaptent automatiquement à l'évolution des conditions de marché et corrigent le tir en temps réel. « L'IA devrait également jouer un rôle plus important dans la planification stratégique, en aidant à simuler des scénarios commerciaux complexes à la vitesse de l'éclair et en aidant à évaluer les résultats potentiels », estime-t-il.
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