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L'IA dans l'ERP
Publication : 8 juillet 2024
Contributeurs : Molly Hayes, Amanda Downie
L'intelligence artificielle (IA) dans la planification des ressources d'entreprise (ERP) désigne l'intégration de technologies d'IA telles que le machine learning (ML), le traitement automatique du langage naturel (NLP) et l'analyse prédictive dans les systèmes ERP. Ces systèmes alimentés par l’IA peuvent automatiser les tâches répétitives, offrir des analyses de données avancées et des prévisions, tout en améliorant la prise de décision. L'objectif de l'IA dans l'ERP est d'accroître l'efficacité opérationnelle et de simplifier les processus métier.
Grâce à l'IA, les systèmes ERP traditionnels peuvent évoluer en plateformes intelligentes capables d'apprendre des données, de s'adapter aux conditions changeantes et d'optimiser la business intelligence en temps réel, augmentant ainsi l'efficacité globale, tout en réduisant les coûts. Selon un récent rapport de l’IBM Institute for Business Value, les organisations qui utilisent des solutions d'IA générative sur leurs données SAP constatent déjà une rentabilité accrue.
Les fournisseurs d’ERP conçoivent généralement leurs systèmes sous forme d'applications modulaires interconnectées, capables de gérer chaque aspect d'une entreprise, du service financier à la logistique de la chaîne d'approvisionnement. Depuis l'introduction du terme « ERP » dans les années 90, l'industrie des logiciels ERP a atteint un marché de 44 milliards de dollars par an.1 Aujourd'hui, de nombreuses grandes entreprises internationales utilisent des solutions ERP pour accéder à une « source d’information unique » pour l'ensemble de l'organisation.
À mesure que l'adoption des ERP s'est généralisée et que leurs fonctionnalités se sont renforcées, ces systèmes sont devenus un pilier central des stratégies d'entreprise. Plutôt que de servir de simples logiciels parmi d'autres, les ERP permettent de découvrir de nouvelles informations et d’avoir un impact significatif sur les processus métier, ainsi que d’ouvrir de nouvelles voies pour la business intelligence. Au cours des années 2010, les systèmes ERP sont devenus essentiels pour la gestion et l'analyse des big data, alors que les organisations modernes génèrent et collectent des volumes d'informations bien supérieurs à ce qu'un individu peut traiter.
Au cours de la dernière décennie, les systèmes ERP intégrant l'IA ont automatisé des tâches telles que la saisie et l'analyse de données. Cependant, les récentes avancées, comme l'IA générative, commencent à transformer radicalement le paysage des ERP. Les ERP basés sur le cloud bénéficient d'une puissance de calcul accrue, favorisant le développement d'applications d'IA plus performantes.
Grâce à des modèles de machine learning avancés et à des capacités accrues en traitement automatique du langage naturel, les systèmes ERP deviennent plus conviviaux et plus précis, ouvrant la voie à une nouvelle génération de logiciels d'entreprise sophistiqués. La promesse des systèmes ERP alimentés par l'IA se reflète dans plusieurs transactions récentes, notamment le partenariat de 13 milliards de dollars entre Microsoft et OpenAI, qui a mené à l'introduction de Microsoft Dynamics 3652, un ERP assisté par l'IA. En 2023, SAP, un autre acteur majeur du marché, a annoncé son assistant génératif d'IA, « Joulie ».3
Les logiciels ERP intègrent désormais la technologie IA de diverses manières pour améliorer et gérer les opérations métier. Les technologies d'IA fréquemment intégrées dans les systèmes ERP incluent :
Analyse prédictive
L'analyse prédictive utilise des données historiques pour anticiper les tendances et les résultats futurs. Les systèmes ERP dotés d'outils d'IA s'appuient sur des comportements passés et des données spécifiques à l'organisation pour prédire le comportement des consommateurs ou la dynamique du marché, ce qui permet aux dirigeants de prendre rapidement des décisions éclairées, fondées sur des données.
Traitement du langage naturel
Le traitement automatique du langage naturel (NLP) permet aux systèmes ERP de comprendre et de répondre au langage humain, facilitant ainsi des interactions utilisateurs plus fluides. Ces dernières années, l'émergence de grands modèles de langage (LLM), tels que ChatGPT, a considérablement amélioré cette discipline, rendant les outils NLP intégrés aux ERP plus nuancés et pertinents sur le plan contextuel.
Par exemple, le NLP peut analyser des textes non structurés, comme les e-mails des clients, pour effectuer une analyse des sentiments, ou comprendre les requêtes des utilisateurs du back-office formulées en langage courant, ce qui rend le logiciel plus intuitif à utiliser.
Robotic Process Automation
L’automatisation robotisée des processus (RPA) automatise les tâches de routine et répétitives, ou les workflows grâce aux « bots ». Les applications comprennent l’extraction de données, la saisie de données et la migration de fichiers. Grâce à la RPA, un système ERP peut générer automatiquement des rapports, distribuer des documents de ressources humaines clés ou assurer automatiquement la gestion des données pour les informations sur les clients et les employés.
Machine learning
Les systèmes de machine learning (ML) « apprennent » des données au fil du temps pour améliorer les prévisions et les processus de prise de décision. Appliquée aux solutions ERP, cette technologie peut contribuer à réduire les erreurs opérationnelles et à augmenter l’efficacité à mesure que l’IA progresse au fil du temps. Étant donné que les systèmes ERP ont tendance à exploiter de grandes quantités de données propres à l’organisation, les modèles de ML entraînés pour des analyses de rentabilité spécifiques peuvent avoir un impact majeur sur les fonctions d’un ERP.
Chatbots et assistants virtuels
Les chatbots et les assistants virtuels bénéficient du NLP pour fournir une assistance en temps réel, améliorer l’expérience client et guider les employés dans les workflows des logiciels ERP. Dans un système ERP, les chatbots et les assistants virtuels sont aptes à gérer les portails en libre-service des employés, par exemple en répondant aux questions sur les tâches de routine dans le domaine des ressources humaines .
Reconnaissance d’images
La reconnaissance d'images, ou vision par ordinateur, utilise l'IA pour identifier des éléments visuels tels que des objets, du texte ou des emplacements. Les systèmes ERP emploient cette technologie pour analyser des données visuelles, comme des vidéos ou des documents scannés, et les convertir en formats faciles à consulter ou à modifier. La technologie de reconnaissance d’images peut également être utilisée pour surveiller les matériaux de production et améliorer le contrôle qualité.
Ces dernières années, l’IA conversationnelle et l’IA générative ont bouleversé les processus métier en imitant l’intelligence humaine et en ajoutant de nouvelles fonctionnalités aux systèmes ERP.
Grâce à la puissance de l'IA, les plateformes ERP peuvent générer des rapports ou des recommandations, offrant ainsi aux organisations des informations exploitables basées sur la collecte de données en temps réel. En voici quelques exemples :
L'IA générative peut créer automatiquement des rapports détaillés à partir de données brutes, ce qui permet de gagner du temps et d'assurer la cohérence. Ces rapports peuvent être produits à la demande, fournissant ainsi aux parties prenantes les informations nécessaires au moment opportun.
L’IA générative peut rédiger des e-mails, du contenu marketing, du code ou de la documentation technique selon des paramètres prédéfinis. Les applications possibles incluent la création de messages personnalisés pour les consommateurs ou les employés, ou la traduction de code d'un langage à un autre.
L'IA permet de générer divers scénarios commerciaux et d'évaluer les résultats potentiels, ce qui améliore de manière significative les capacités de planification stratégique des systèmes ERP traditionnels. Par exemple, un ERP alimenté par l'IA pourrait analyser les réglementations en matière de durabilité et fournir des recommandations personnalisées visant à réduire l'empreinte carbone d'une organisation.
Étant donné le large éventail d'outils d'IA disponibles pour une intégration avec les plateformes ERP, cette technologie offre de nombreuses applications pratiques et des cas d'utilisation variés. Voici quelques exemples courants d'implémentations de l'IA dans les systèmes ER :
Un système de maintenance prédictive implique généralement des capteurs de l'Internet des objets (IdO) ou des jumeaux numériques. Grâce à ces systèmes, une organisation peut surveiller un équipement essentiel afin de prévoir la maintenance régulière ou de signaler des problèmes, évitant ainsi des interruptions inutiles ou des réparations de dernière minute coûteuses.
Des secteurs tels que le transport, les infrastructures énergétiques civiles et la défense bénéficient considérablement de la maintenance prédictive intelligente, car elle permet d’éviter des défaillances ou des pannes potentiellement dangereuses. La technologie a été utilisée avec succès pour augmenter la production des parcs éoliens et ajuster la quantité d’énergie utilisée par les usines de production agricole.
La prévision de la demande dans les systèmes ERP joue un rôle crucial dans la planification de la production. En s'appuyant sur des données historiques internes, et parfois des données tierces, une organisation peut anticiper les fluctuations du marché, permettant ainsi une planification plus précise. Dans les systèmes ERP, la prévision de la demande peut être combinée aux systèmes de gestion des stocks pour éviter les ruptures de stock.
Le machine learning renforce également le processus de gestion des dépenses. Par exemple, les outils financiers d'Oracle optimisent automatiquement les flux de trésorerie en utilisant des algorithmes pour comparer les projections aux performances réelles, générant ainsi des prévisions de trésorerie plus précises.
L'IA transforme également le développement et la migration de code en automatisant intelligemment le codage, les tests et la gestion du cycle de vie des applications. Différents outils ERP permettent d'automatiser la traduction du code ou la migration des données.
Le NLP et la RPA rationalisent le traitement des factures et d'autres documents administratifs, réduisant les erreurs humaines de saisie et accélérant les cycles de paiement. Certains modules ERP de SAP automatisent la réception et la vérification des factures pour les livraisons aux sites de production, tandis que les outils financiers d'Oracle, assistés par l'IA, traitent les factures fournisseurs grâce à la reconnaissance de documents et à la saisie intelligente des factures.
Les systèmes ERP intégrant l'IA améliorent considérablement la gestion de la relation client (CRM). Grâce aux technologies NLP et ML, un ERP peut résoudre automatiquement les problèmes courants, améliorer l'expérience utilisateur et répondre aux questions des clients en temps réel, 24 heures sur 24. Par exemple, le module CRM de SAP utilise l'IA générative pour rédiger des e-mails et préparer des synthèses de comptes.
Les modules ERP conçus pour la gestion du capital humain (HCM) utilisent des fonctionnalités d’IA pour automatiser les tâches de routine, personnaliser le processus RH pour les employés et faire ressortir les talents lors du processus de recrutement.
SAP SuccessFactors, quant à lui, fournit des recommandations d'apprentissage personnalisées à plus de 4 millions d'employés clients chaque mois, tout en identifiant automatiquement des candidats correspondant à des descriptions de postes spécifiques.
Les algorithmes de machine learning et les fonctions de recherche basées sur l’IA, intégrés aux plateformes d’achat d’entreprise à consommateur (B2C) et d’entreprise à entreprise (B2B), permettent de mettre en avant des produits ou services répondant à des critères spécifiques.
Par exemple, les moteurs de recommandation peuvent fournir aux spécialistes de l’approvisionnement des offres conformes à des contraintes spécifiques en matière de durabilité ou de budget, comme dans le réseau Ariba de SAP.
Le process mining utilise des algorithmes pour analyser les workflows d'une entreprise. Grâce aux importants volumes historiques de données organisationnelles stockées dans un produit ERP, l'IA peut recommander des processus plus rationalisés, plus rentables ou plus durables, tout en identifiant les inefficacités ou les points de friction.
La détection des anomalies a été l'une des premières applications majeures de l'IA dans les systèmes ERP. Cette technologie signale automatiquement les fraudes potentielles, offrant ainsi un système d'alerte précoce aux parties prenantes et libérant les experts en conformité pour se concentrer sur des tâches plus complexes.
La détection des anomalies a toujours été utile pour les banques et d’autres institutions financières, même si, ces dernières années, le cas d’utilisation a été appliqué à des paramètres plus complexes, comme les normes KPI prédéfinies.
La gestion des commandes intelligente peut surveiller et optimiser presque tous les aspects du processus du e-commerce et du traitement des commandes. Cela va de la définition des itinéraires d’exécution en fonction de contraintes spécifiques à la mise à jour automatique de la localisation des commandes pour les clients. Intégrés dans un système ERP, ces outils de gestion des commandes basés sur l’IA combinent plusieurs jeux de données pour garantir que le processus commercial se déroule sans problème de bout en bout.
La plateforme IBM Sterling Order Management, par exemple, fusionne les canaux de vente dans un flux de données unifié qui suit les niveaux de stock et organise les commandes des clients, ainsi que la gestion des retours et des options d’expédition. Le système identifie également les perturbations potentielles, améliorant ainsi la résilience de la chaîne d’approvisionnement.
Le NLP et le ML peuvent résumer des rapports ou des documents volumineux et fournir des informations clés aux employés. Par exemple, une organisation peut utiliser des algorithmes d’IA pour tirer les points essentiels à retenir de documents juridiques ou de conformité, ou pour générer des résumés de rapports internes.
Les systèmes ERP intégrant l'IA réduisent les erreurs humaines grâce à l'automatisation et à l'analyse avancée des données. Ils permettent d'explorer rapidement et avec précision de grands jeux de données souvent inaccessibles à l'analyse humaine.
Une entreprise performante et agile réagit rapidement aux évolutions du marché et aux événements imprévus. Grâce aux systèmes ERP basés sur l’IA, les organisations peuvent s'assurer que tous leurs processus fonctionnent à un niveau d'efficacité optimal et réagir rapidement aux défis grâce à des analyses et des informations en temps réel.
Les systèmes ERP automatisés effectuent de manière autonome les tâches répétitives, telles que le traitement des factures et la gestion des commandes, permettant ainsi aux employés de se consacrer à un travail plus créatif et valorisant.
L'IA peut également identifier et atténuer les menaces de sécurité ou les anomalies plus rapidement et avec une plus grande précision que des employés humains. Elle surveille en continu les systèmes à la recherche d'activités inhabituelles, renforçant ainsi considérablement la sécurité globale des organisations.
Bonnes pratiques pour l'intégration de l'IA dans l'ERP
Selon un récent rapport de l’IBM Institute for Business Value, 64 % des PDG déclarent subir une pression importante de la part des investisseurs, créanciers et prêteurs pour accélérer l'adoption de l'IA. Cependant, bien plus de la moitié des entreprises n'ont pas encore adopté une approche cohérente pour la mise en œuvre de l'IA. En choisissant des systèmes ERP intelligents et en optant pour une mise en œuvre réfléchie, ces organisations peuvent tirer parti des avantages de l'IA. Voici quelques bonnes pratiques pour une mise en œuvre réussie :
Gouvernance minutieuse des données : les données utilisées pour entraîner et optimiser une IA performante doivent être de haute qualité, exemptes d'erreurs et stockées de manière sécurisée.
Infrastructure évolutive : qu'il soit hébergé dans le cloud ou via une solution hybride entre cloud et infrastructure locale, investir dans une infrastructure informatique évolutive est essentiel pour soutenir les capacités avancées de l'IA.
Surveillance continue : en surveillant et en mettant régulièrement à jour les systèmes ERP basés sur l’IA (ou en faisant appel à un tiers), les organisations peuvent maintenir les performances du système et assurer leur réussite à long terme.
Une stratégie d’intégration bien pensée : comme pour les autres pratiques de mise en œuvre de l’ERP et de l’IA, une stratégie d’intégration claire, conforme aux objectifs de cœur de métier, aide généralement les organisations à atteindre leurs objectifs.
Produits et solutions connexes
Grâce à l’IA, IBM Sterling Order Management comble les lacunes critiques des plateformes ERP et de commerce, tout en améliorant leur évolutivité et leurs performances. Notre plateforme flexible vous permet d'adapter vos technologies de gestion des commandes à votre stratégie d'entreprise.
Développer l’IA en toute confiance grâce à IBM et SAP. Étant la seule entreprise technologique disposant d’une expertise approfondie en matière de conseil SAP, IBM s’associe à SAP pour ajouter de la valeur client grâce à la transition vers l’IA.
Optimisez et accélérez votre transition vers Oracle Cloud grâce aux solutions d’IA générative. Depuis près de 40 ans, IBM entretient un partenariat stratégique avec Oracle pour aider ses clients à optimiser leur transformation opérationnelle dans un monde complexe.
Ressources
Bénéficiez d’une vue en temps réel de votre réseau de traitement des commandes grâce à la plateforme de gestion des commandes, alimentée par l’IA, d’IBM.
L’environnement commercial actuel, en constante évolution, exige des outils intelligents pour gérer les opérations quotidiennes. Découvrez les trois principales options de déploiement pour un ERP moderne.
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Plongez dans les cas d’utilisation les plus innovants des technologies IA, qu’il s’agisse de la personnalisation client ou des AIOps.
Notes de bas de page
1 “Market Share Analysis: ERP Sofware, Worldwide” (lien externe à ibm.com), Gartner, 1er août 2023.
2 “Introducing next-generation AI and Microsoft Dynamics 365 Copilot capabilities for ERP” ((lien externe à ibm.com), Microsoft, 15 juin 2023.
3 « SAP Announces New Generative AI Assistant Joule » (lien externe à ibm.com), SAP, 26 septembre 2023.
