Pourquoi la distinction entre IA et automatisation est importante pour les progiciels de gestion intégrée (ERP)

Plus on parle des dernières évolutions technologiques, plus l’IA et l’automatisation sont devenues des concepts quasi interchangeables dans les discussions sur les progiciels de gestion intégrée (ERP) — et on comprend aisément pourquoi. La technologie évolue à un rythme tellement effréné que la terminologie n’arrive pas à suivre, et les fournisseurs prennent rarement le temps d’expliquer la différence.

Le fait est que l'IA et l'automatisation ne sont pas la même chose, et il est important de faire cette distinction. Pourquoi ? Parce que cela modifie ce que l'on peut raisonnablement attendre de chacune d'elles.

Aujourd’hui, dans la continuité du premier article de notre nouvelle série destinée à vous aider à mieux comprendre les aspects clés de l’IA et la manière dont ils peuvent s’appliquer à votre travail et à votre organisation, ce deuxième article abordera les distinctions et différences importantes entre l’IA et l’automatisation, ainsi que leur importance pour votre entreprise.

Définir l'automatisation et l'IA (et fixer des attentes réalistes à leur égard)

Pour bien comprendre les différences entre l'automatisation et l'IA, il est important de définir ce que sont ces deux concepts et comment ils fonctionnent. Commençons par l'automatisation.

L'automatisation est déterministe. Elle suit les règles que vous définissez et s'exécute de la même manière à chaque fois. Si une facture correspond à un bon de commande dans les limites de tolérance, elle est automatiquement validée. Si un nouveau collaborateur est ajouté au système, cela déclenche le processus d'intégration. Le rapprochement des factures, le circuit de validation, les écritures comptables récurrentes : ce sont là des tâches d'automatisation.

Pour les petites et moyennes entreprises qui gèrent des flux de travail financiers et opérationnels critiques, cette cohérence constitue une exigence opérationnelle fondamentale. Les processus chargés de clôturer les comptes, d'acheminer les bons de commande et de déclencher les contrôles de conformité doivent fonctionner de manière prévisible, à chaque fois.

En comparaison, l’IA est probabiliste. Au lieu de suivre des règles fixes, comme l’automatisation, l’IA s’appuie sur le contexte pour raisonner et réagir. Vous pouvez lui demander pourquoi l’ancienneté de vos créances a évolué ce trimestre ou signaler des paiements fournisseurs qui semblent inhabituels par rapport aux tendances historiques. Aucune règle ne permet d’obtenir ces réponses. L’IA analyse la situation et réagit en fonction de ce pour quoi elle a été formée ; c’est ce qui fait sa puissance et explique pourquoi elle fonctionne différemment et va au-delà de l’automatisation traditionnelle.

Mais la fiabilité de l’IA dépend entièrement du contexte dans lequel elle est utilisée. Une fonctionnalité qui fonctionne bien pour une entreprise peut ne pas donner les mêmes résultats pour une autre. Tout dépend de la configuration du système, de la nature des données, du domaine d’activité dans lequel elle est utilisée et de ce que signifie « adéquat » pour votre entreprise. En tenant compte de ces éléments dès le départ, vous déterminerez où déployer l’IA au sein de votre organisation.

Par exemple, si l’IA aide quelqu’un à générer un rapport ou à résumer une tendance, une réponse imparfaite peut généralement être détectée avant qu’elle ne cause de préjudice. En revanche, si elle intervient dans vos processus de clôture financière, d’approbation des achats ou de comptabilisation du chiffre d’affaires, les enjeux sont tout autres. Pour les petites et moyennes entreprises en particulier, qui ne disposent souvent pas d’une équipe dédiée chargée de détecter ces erreurs, la décision de déploiement revêt une importance encore plus grande.

Comment Acumatica met l'automatisation et l'IA à votre service

En tant que solution ERP cloud basée sur l'IA, Acumatica opère une distinction délibérée entre l'automatisation et l'IA.

Du point de vue déterministe, Business Events offre aux utilisateurs un moyen structuré de définir des conditions de déclenchement et des actions automatisées qui s'exécutent toujours de la même manière : si ceci se produit, faire cela, de manière fiable et à grande échelle.

Du point de vue probabiliste, l’assistant IA et la détection d’anomalies par IA prennent en charge les tâches que les règles ne peuvent pas accomplir : les questions en langage naturel, les recommandations contextuelles et la reconnaissance de modèles permettant de mettre en évidence ce qu’aucun seuil ne pourrait détecter.

Et pour les équipes qui ont besoin de ces deux éléments pour devenir une entreprise intelligente, AI Automation propose une approche hybride, alliant des flux de travail structurés à des instructions d'IA très spécifiques afin de traiter des tâches situées à mi-chemin entre l'automatisation pure et l'inférence ouverte.

Lorsque vous évaluez une fonctionnalité d’IA dans un ERP, commencez par vous demander de quel côté de cette ligne elle se situe. C’est par là qu’il faut commencer, et nous sommes là pour vous aider à y répondre. Vous pouvez également visionner notre webinaire à la demande, « Acumatica AI : Transformer l’ERP pour l’ère de l’entreprise intelligente », afin d’en savoir plus sur l’approche réfléchie et pratique d’Acumatica en matière d’IA et d’automatisation, en attendant notre troisième article de la série, intitulé « Les erreurs des éditeurs d’ERP lorsqu’ils intègrent l’IA de manière externe ».