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L’intelligence artificielle débarque dans les ERP

Posté(e) par  Esther Edelstein

En tant que consommateurs, nous sommes désormais totalement habitués à vivre des « expériences utilisateur » de plus en plus riches (l’UX pour User Experience). Il y a plus de 10 ans, Amazon avait montré la voie en nous recommandant des articles en fonction de notre historique de recherches, de nos achats et en les croisant avec les achats d’autres consommateurs ; l’on obtenait ainsi les fameux liens « Les clients ayant acheté cet article ont également acheté » ou « Articles recommandés pour vous… ».

Cette tendance à délivrer des expériences riches et innovantes pour le consommateur, désormais mieux connue sous le concept de la « Customer Experience », s’est généralisée ces dernières années avec l’accélération de la révolution numérique.

Le « BigData » a ainsi révélé son potentiel d’aider à mieux comprendre, et donc satisfaire, les attentes des clients. Les systèmes informatiques interprètent de plus en plus de données qu’ils rapprochent de nos comportements pour mieux nous comprendre et nous faire des suggestions ou des recommandations de plus en plus intelligentes.

Ces expériences client innovantes exploitent la technologie du « Machine Learning », dont on voit apparaître le potentiel massif comme 1ère application de l’IA (Intelligence Artificielle) en entreprise. Car la révolution numérique dans les entreprises n’en est qu’à son début et cette technologie qui commence seulement à être intégrée dans nos applicatifs de gestion, notamment les ERP, démontre déjà un potentiel absolument extraordinaire.

 

Le Machine Learning fait déjà partie de notre quotidien

 

Le concept de Machine Learning (ou l’apprentissage automatique en français) est une technologie qui permet aux systèmes informatiques « d’apprendre » et de faire évoluer leurs possibilités vers de nouveaux résultats imprévus en fonction des données collectées et interprétées.  Ces systèmes exploitent des algorithmes d’intelligence artificielle et des modèles de prédiction qu’ils enrichissent au fur et à mesure de ce qu’ils apprennent ; exactement comme en enfant apprend à lire.

On ne s’en rend pas forcément compte mais ces algorithmes de Machine Learning font déjà partie de notre quotidien.

Par exemple, les logiciels anti-spams de nos messageries analysent les emails que nous déclarons comme « Spams » pour apprendre à mieux identifier les suivants qui auront des caractéristiques similaires. Il en va de même pour les logiciels anti-virus qui intègrent dorénavant des algorithmes d’apprentissage automatique permettant de détecter des menaces encore inconnues.

Dans le Marketing et la publicité, les technologies basées sur le Machine Learning se développent également à grande vitesse. Au-delà des recommandations d’articles intégrées aux sites E-Commerce en fonction de notre navigation et de nos achats, les algorithmes de publicités digitales analysent également de mieux en mieux nos comportements. L’on peut ainsi citer l’exemple de Criteo, une startup fondée en 2005 à Paris et aujourd’hui côtée au Nasdaq, spécialisée dans le ciblage publicitaire basé sur des prévisions d’intentions d'achat des internautes.

Le potentiel du Machine Learning dans les entreprises est si important que les leaders du Cloud comme Google, Microsoft ou Amazon ont déjà intégré ces algorithmes dans leurs offres d’hébergement et ils évangélisent leurs clients sur les applications concrètes qu’ils peuvent en tirer rapidement. L’offre Cloud AWS (Amazon Web Services) intègre déjà le composant « Amazon Machine Learning » qui fournit aux développeurs tous les outils pour exploiter des modèles d’apprentissage homme-machine et générer des prédictions sans qu’il leur soit nécessaire de maitriser des algorithmes et technologies complexes.

Le CEO de Google, Sundar Pichai, rappelait enfin en Avril 2016 que le Machine Learning est un élément clé pour le futur de l’entreprise et que Google compte bien différencier son offre Cloud de ses rivaux en s’appuyant énormément sur l’apprentissage automatique.

 

Le potentiel du Machine Learning dans les ERP

 

Le potentiel de l’intelligence artificielle concerne absolument toutes les entreprises et elle pourrait même constituer un formidable accélérateur de croissance dès qu’elle sera pleinement intégrée dans les logiciels de gestion d’entreprise, notamment les ERP.

En effet, le potentiel du Machine Learning dans les ERP est réellement impressionnant et il reste absolument cohérent avec ses fondements : automatiser et anticiper. De plus, l’ERP dispose déjà de tous les ingrédients nécessaires : un historique de données conséquent avec une traçabilité parfois totale sur les modifications effectuées par les utilisateurs ainsi que des processus modélisés permettant d’enchaîner l’exécution des tâches selon certains paramètres.

Imaginez que lorsque je me connecte à mon ERP, un « Digital Assistant » me propose des grilles pré-saisies que je n’aurais plus qu’à contrôler et à confirmer par un simple « OK » si tout est correct ?

Prenons des exemples concrets dans les sociétés de services :

  • Au lieu d'avoir à entrer leurs temps ligne par ligne, les collaborateurs auraient juste à répondre à une question du type « Nous n’avons détecté aucun élément exceptionnel cette semaine, voulez-vous confirmer les temps tels qu’ils avaient été planifiés ? »
  • L’entreprise pourrait ainsi considérablement améliorer ses processus internes de fonctionnement en réduisant au strict minimum les étapes d'approbation. Seuls les cas inconnus et exceptions seraient présentés aux utilisateurs. Les managers pourraient ne plus à avoir à valider les factures de sous-traitance si celles-ci sont conformes à la commande passée et aux temps correspondants des sous-traitants qu’ils ont déjà validé.
  • Idem pour le remboursement des notes de frais ; plus besoin d’attendre la fin du mois. Les collaborateurs du service comptabilité verraient un message s’afficher « 24 notes de frais ont été validées hier par les managers, voulez-vous automatiser les paiements et les générations comptables car ces 21 notes ont des justificatifs 100% dématérialisés ? »
  • Enfin, les chefs de projet travailleraient dans l’ERP avec un Digital Assistant capable d’interpréter les évènements et d’anticiper leurs conséquences : « Bonjour Samuel, nous avons constaté que la phase N°2 du projet VITA a été finalisée avec 2 semaines de retard. Selon les tâches prévues dans le diagramme PERT du projet, vous devriez pouvoir rattraper le retard en ajoutant un collaborateur supplémentaire lors de la phase N°4. Cela permettrait de n’avoir aucune conséquence financière sur la facturation. 5 collaborateurs sont disponibles à ces dates et pourraient être planifiés, voulez-vous voir leurs profils maintenant ? » 

En plus de pouvoir automatiser beaucoup de saisies pour plus de productivité quotidienne, imaginez le potentiel d’amélioration de fonctionnement d’une société de services dès lors que son ERP intègrerait le Machine Learning et serait capable d’exploiter la masse des données historiques pour faire des suggestions à l’utilisateur, anticiper et prévenir tout risque d’erreur.

Car la valeur ajoutée du Machine Learning dans l’ERP est bien de fournir des recommandations intelligentes aux utilisateurs qui pourront faire exécuter automatiquement à leur Digital Assistant des actions complexes, tels que la re-planification d'un projet suite à des changements d’équipes.

L’arrivée de l’intelligence artificielle dans les ERP grâce au Machine Learning est une formidable opportunité pour simplifier ses processus, automatiser les tâches manuelles et répétitives, raccourcir les délais et circuits de validation, diminuer les risques d’erreurs et anticiper des évolutions.

L’ERP serait ainsi totalement partie prenante dans le développement de l’entreprise qui aura plus que jamais besoin de son DSI pour l’aider à transposer ce potentiel technologique en applications concrètes.

Cela confirme que la révolution numérique offre aux DSI de formidables opportunités pour devenir les nouveaux Business Partner de l’entreprise digitale de demain, découvrez comment en téléchargeant notre Ebook.

 

 

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Esther Edelstein

 

 

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