10 questions à se poser lors de l'évaluation d'un ERP basé sur l'IA

Évaluer un logiciel est relativement simple lorsque la solution se comporte de la même manière à chaque fois. Mais dès qu’on ajoute l’IA à l’équation, les choses peuvent se compliquer. L’IA tire des conclusions, elle raisonne et produit des résultats qui dépendent fortement de la qualité de vos données, de la configuration de votre environnement et de la capacité du système à gérer l’ambiguïté.

Les questions types de la liste de contrôle pour l'évaluation d'un ERP n'ont pas été conçues pour prendre en compte ces facteurs. Ces dix questions, elles, le sont.

Les 10 questions essentielles à se poser sur les ERP basés sur l'IA avant de choisir votre système ERP

1. Cela donne-t-il des résultats reproductibles ?

L'automatisation suit des règles et produit systématiquement le même résultat. L'IA, quant à elle, procède par déduction, ce qui signifie que les résultats peuvent varier en fonction du contexte, de la formulation et de la qualité de vos données. L'IA ne doit pas être évaluée comme si elle fonctionnait à la manière de l'automatisation. La question est de savoir si le système est conçu pour gérer cette variabilité d'une manière sur laquelle votre entreprise peut compter.

2. Que fait-il lorsqu'il ne peut pas répondre ?

La manière dont l’IA réagit lorsqu’elle atteint ses limites est tout aussi importante que ses performances lorsqu’elle fonctionne à plein régime. Vous aurez davantage tendance à faire confiance à un système qui vous avoue ne pas savoir qu’à un système qui génère une réponse qui semble sûre mais qui s’avère erronée. Il est également utile de se demander si l’IA signale de manière proactive lorsqu’une réponse est incertaine, ou si cette incertitude vous est totalement cachée. Demandez au fournisseur de vous montrer ce qui se passe lorsque l’IA atteint les limites de ce qu’elle est capable de faire de manière fiable — ce moment n’apparaîtra pas dans la démonstration à moins que vous ne le demandiez expressément.

3. Quels sont ses résultats avec vos données, et non les leurs ?

Les démonstrations s'appuient sur des ensembles de données propres et triés, optimisés pour mettre en valeur les capacités de l'IA. La plupart des entreprises disposent de données accumulées depuis des années, notamment des enregistrements transférés à des fins d'archivage et des entrées provenant d'anciens systèmes qui n'ont jamais été entièrement nettoyées. Un système d'IA bien conçu doit être capable de gérer ces conditions réelles. Renseignez-vous sur les conditions dans lesquelles le système a été testé avant de vous fier à ce que vous avez vu lors de la démonstration.

4. Comment gère-t-il les données auxquelles un utilisateur ne doit pas avoir accès ?

Les contrôles d'accès dans l'IA doivent refléter les autorisations déjà configurées dans votre système. Si un utilisateur ne peut pas accéder à un enregistrement par les voies habituelles, l'IA ne doit pas non plus pouvoir le faire apparaître. Si le système n'applique pas cette règle par défaut, demandez s'il est possible de le configurer pour qu'il respecte votre structure d'autorisations avant la mise en production.

5. Où vont vos données ?

Les données de requête traitées par un système d'IA peuvent transiter par une infrastructure couvrant plusieurs environnements et fournisseurs. Avant de vous engager, demandez au fournisseur ce que couvrent ses conditions générales relatives à l'IA et quels engagements spécifiques il prend en matière de localisation des données et de confidentialité. Savoir où se trouvent vos données et comment elles sont protégées constitue un point de départ raisonnable pour toute évaluation d'une solution d'IA.

6. Pouvez-vous déterminer ce que l'IA a mis en évidence et à quel moment ?

Dans les environnements réglementés ou sensibles sur le plan financier, la traçabilité peut constituer une exigence légale ou de conformité. Demandez si le système conserve une trace des requêtes effectuées, des résultats obtenus et des personnes à l'origine de ces opérations. Ainsi, en cas de question relative à la conformité, vous disposerez d'un registre à consulter.

7. Dans quelle mesure peut-on l'adapter à votre modèle de données ?

Une IA qui se base sur des hypothèses génériques concernant la signification des données ERP produira des résultats génériques. Demandez-vous si vous pouvez définir des relations, ajouter du contexte et orienter la compréhension du modèle quant à votre schéma spécifique. Plus le système pourra être adapté au fonctionnement réel de votre entreprise, plus il gagnera en utilité au fil du temps.

8. Comprend-il la structure de votre ERP ou seulement son contenu textuel ?

La recherche de correspondances entre les noms de champs ne revient pas à analyser les relations entre les entités de votre ERP. Une question telle que « Quels bons de commande n’ont pas encore été reçus ? » exige que l’IA comprenne comment les bons de commande et les réceptions s’articulent structurellement les uns par rapport aux autres, et ne se contente pas de reconnaître ces mots dans le libellé d’un champ. Demandez au fournisseur comment l’IA a été conçue pour comprendre votre modèle de données, et si cette compréhension a été intégrée dès le départ ou ajoutée a posteriori.

9. Êtes-vous conscient de ce que vous consommez et pourquoi ?

Une bonne visibilité sur votre utilisation de l'IA vous permet d'identifier les domaines où le système est le plus utilisé et les facteurs qui génèrent des coûts. Cette compréhension vous apporte les informations nécessaires pour prendre des décisions éclairées quant à la manière et aux domaines d'utilisation de l'IA au sein de votre organisation.

10. Dans quelle mesure êtes-vous exposé aux changements de modèle ?

Si le modèle d’IA sous-jacent est mis à jour, abandonné ou fait l’objet d’une révision tarifaire, quels changements cela implique-t-il pour vous au niveau des workflows et des configurations que vous avez développés à partir de celui-ci ? Les systèmes conçus pour abstraire la couche du modèle vous offrent davantage de flexibilité pour tirer parti des améliorations avec un minimum de modifications. Demandez au fournisseur comment les changements apportés au modèle ont affecté les clients par le passé et si vous serez prévenu à l’avance et aurez la possibilité de contrôler la date à laquelle ces changements prendront effet pour vous.

Acumatica : l'IA à votre service

Ce sont ces questions qui déterminent la manière dont nous développons notre IA.

L’assistant IA d’Acumatica utilise des requêtes génériques pour répondre aux questions, ce qui signifie que l’accès est régi par les mêmes autorisations que celles déjà configurées dans votre système : l’IA fonctionne dans les limites que votre équipe a déjà définies. L’automatisation par IA est conçue pour vous offrir une visibilité sur ce qui s’exécute et pourquoi, avec des fonctionnalités qui ne cessent de s’étendre à mesure que la plateforme évolue. Notre implémentation du Model Context Protocol (MCP) s’appuie sur le cadre des requêtes génériques que les clients connaissent déjà, avec des fonctionnalités d’interface de programmation d’applications (API) qui élargissent encore davantage le champ des possibles.

Pour nous, comme pour tous ceux qui travaillent dans ce domaine, l'IA n'est pas un produit abouti. Notre engagement consiste à faire preuve de transparence sur ce que l'IA est capable de faire ou non à l'heure actuelle, à communiquer clairement à mesure que la plateforme évolue, et à développer nos solutions de manière à gagner votre confiance plutôt que de la tenir pour acquise.

Ces questions peuvent sembler difficiles. Ceux qui sont capables d'y répondre de manière précise sont ceux qui ont déployé l'IA dans des environnements réels et qui mettent à profit ces enseignements dans le développement de leurs produits.

Le billet d'aujourd'hui, intitulé « 10 questions essentielles », est le dernier en date de notre série consacrée à l'intelligence artificielle. Ces articles fournissent des informations précieuses aux petites et moyennes entreprises (PME) qui souhaitent investir dans des technologies susceptibles de faire progresser leur organisation dans l'économie numérique d'aujourd'hui et de demain.

Nous vous invitons à en savoir plus sur la transformation des progiciels de gestion intégrée (ERP) grâce à l'IA en consultant nos articles de blog précédents :

• L'importance de choisir un progiciel de gestion intégré (ERP) doté de fonctionnalités avancées et d'une intelligence artificielle que vous maîtrisez.
• Qu'est-ce qui différencie l'IA de l'automatisation dans les progiciels de gestion intégrée (ERP), et pourquoi est-ce important ?
• Pourquoi il est important de savoir si les fonctionnalités d'IA proposées par un ERP sont intégrées ou ajoutées en post-vente.
• Pourquoi l'IA spécialisée est plus performante que l'IA horizontale.
• La manière dont le progiciel de gestion intégré (ERP) est conçu (pour la personne alertée d'un problème ou pour celle qui le résout) peut avoir une incidence sur votre efficacité.
• Pourquoi les utilisateurs souhaitent considérer la première fonctionnalité d'IA proposée par un éditeur d'ERP comme un point de départ.

Si, après avoir évalué votre niveau de préparation à l'IA, vous estimez que votre entreprise est prête à investir dans une solution ERP moderne, flexible et avancée, offrant une IA concrète pour des résultats performants, contactez dès aujourd'hui nos experts Acumatica. Et si vous souhaitez en savoir un peu plus sur les capacités d'Acumatica en matière d'IA avant de nous contacter, regardez notre webinaire à la demande intitulé « Acumatica AI : Transformer l'ERP pour l'ère de l'entreprise intelligente ».