IA « greffée » ou IA « intégrée » ? La question que toute entreprise devrait poser à son fournisseur d'ERP

Pour de nombreuses petites et moyennes entreprises (PME), l’utilisation d’une solution ERP associée à un outil d’intelligence artificielle (IA) polyvalent semble constituer un point de départ raisonnable. La plupart des grands modèles de langage (LLM) sont performants, bénéficient d’un bon support technique et sont déjà bien connus de nombreuses équipes ; leur intégration n’est pas difficile, surtout si vous disposez d’interfaces de programmation d’applications (API) ouvertes. Ce qui est difficile, c’est de s’y fier pour répondre aux questions auxquelles votre entreprise a réellement besoin de réponses.

Dans ce troisième article de notre série consacrée à l’IA (L’IA selon vos besoins : une IA gérée et configurable, et pourquoi la distinction entre IA et automatisation est importante pour les ERP), nous continuons à expliquer certains concepts fondamentaux que toute entreprise devrait connaître en matière d’IA, et nous proposons des définitions utiles de termes et de concepts.  Aujourd’hui, nous nous intéressons aux raisons pour lesquelles les PME qui s’appuient sur une solution ERP dotée d’une IA externe se rendront rapidement compte que cette approche « rajoutée » n’est pas la même chose que de disposer de fonctionnalités et de capacités d’IA « intégrées ».

Comment fonctionne réellement une IA à usage général ?

Allons droit au but.

Une IA externe connectée à une solution ERP reçoit des données sur demande. Elle obtient un aperçu des informations : les enregistrements disponibles au moment où la requête est exécutée. Mais vous et votre équipe avez besoin d'une vue d'ensemble.

Les données ERP tirent leur sens de leurs relations, de l’état de leur flux de travail et de la logique que le système leur applique. Une facture est liée à un bon de commande, s’inscrit dans une chaîne d’approbation et possède un statut qui reflète où elle se situe dans votre processus. Comme prévu, un outil d’IA externe perçoit les champs, mais pour comprendre ce que ces champs signifient, il faut connaître le système dans lequel ils s’inscrivent — or, l’IA greffée ne dispose pas de cette compréhension, ce qui crée un fossé.

Cet écart transparaît dans des questions qui semblent simples à première vue. Par exemple, « Quelles factures sont en attente de validation ? » semble être une question simple. Pour y répondre correctement, il faut savoir à quelle étape du processus de validation se trouve chaque facture, quels validateurs sont intervenus et lesquels ne l’ont pas fait, ainsi que les conditions à remplir avant de pouvoir passer à l’étape suivante.

Une IA externe peut extraire des données. Relier ces données à la logique du flux de travail dans lequel elles s'inscrivent est un autre problème.

Combler le fossé : configurer votre outil d'IA ou choisir un ERP basé sur l'IA

La solution au problème de l'IA externe ne consiste pas à renoncer à ces intégrations, mais à définir clairement dès le départ ce qu'elles sont.

Un outil d'IA polyvalent connecté à une solution ERP s'avère efficace pour certaines tâches : résumer du contenu, répondre à des questions ne nécessitant pas de connaissance approfondie du système ou extraire des données superficielles sur simple demande. Mais lorsqu'il s'agit de questions opérationnelles nécessitant une connaissance des flux de travail, de la logique des chaînes d'approbation ou une compréhension des relations entre les entités de votre ERP, ses limites apparaissent rapidement.

Vous pouvez configurer un modèle de langage de grande envergure (LLM) pour qu’il comprenne vos chaînes d’approbation, les relations entre les entités et les états du workflow, mais ce travail de configuration est considérable. À un certain stade, vous ne vous contentez plus d’étendre votre système ERP avec l’IA ; vous reconstruisez la logique de l’ERP au sein d’un outil d’IA, ce qui implique un coût réel en termes de temps et de maintenance continue.

Développer une IA pour un logiciel ERP en partant de zéro signifie la concevoir en s'appuyant sur le modèle de données, la logique des flux de travail et les relations qui donnent tout leur sens aux données ERP, plutôt que de reconstruire tout cela à partir de l'extérieur. Le résultat ? Une IA pratique qui offre des résultats performants.

Acumatica, grâce à sa stratégie produit axée sur l’IA, intègre une IA pratique, sécurisée et évolutive à sa technologie ERP. Notre approche ne consiste pas à ajouter des outils et des fonctionnalités d’IA à des systèmes ERP obsolètes, mais à intégrer ces capacités dans les flux de travail des technologies de gestion d’entreprise afin qu’elles s’adaptent de manière transparente à vos processus métier. Notre assistant IA fonctionne directement au sein de l’ERP, avec un accès en temps réel à l’état des flux de travail, aux relations entre les entités et au contexte système qui donne tout son sens aux données. C’est ce contexte qui lui permet de répondre de manière fiable aux questions opérationnelles, et pas seulement d’afficher les données qui les sous-tendent.

Lorsque vous évaluez les différentes options qui s’offrent à vous, voici un critère utile pour évaluer les capacités d’une IA dédiée à un ERP: l’IA connaît-elle votre ERP, ou en a-t-elle simplement connaissance ? La réponse à cette question déterminera ce que vous pouvez raisonnablement lui demander de faire. Nous continuerons à aborder cette question importante dans le prochain article de notre série « Une IA à votre service », intitulé « Une IA spécialisée l’emporte sur une IA horizontale ».

D'ici là, vous pouvez en savoir plus sur l'approche d'Acumatica en matière d'IA en visionnant notre webinaire à la demande très instructif, intitulé « Acumatica AI : Transformer l'ERP pour l'ère de l'entreprise intelligente », et n'hésitez pas à nous faire part de vos questions concernant l'IA dans les systèmes ERP.