Logiciel de gestion et Intelligence Artificielle : le duo gagnant

L’Intelligence Artificielle met en action un certain nombre de techniques et de concepts permettant de simuler l’intelligence humaine. Cette technologie n’étant désormais plus réservée qu’aux grandes entreprises, force est de constater qu’elle se généralise dans de nombreux domaines et que son efficacité ne fait plus aucun doute …

L’ amélioration de l’expérience client est le nerf de la guerre pour la majorité des entreprises. C’est aussi le principal moteur de l’adoption de l’intelligence artificielle. Malgré sa relative jeunesse, cet écosystème comprenant différentes briques technologiques est de plus en plus présent.

Les analystes de chez Gartner prédisent que d’ici la fin de cette année, presque tous les nouveaux logiciels sur le marché utiliseront l’IA, sous une forme ou une autre. Et dès l’année prochaine :

80 % de toutes les technologies émergentes s’appuieront sur l’IA comme pièce maîtresse de leur infrastructure.

Les logiciels de gestion n’échappent pas à cette mutation. Ils n’ont cessé d’évoluer depuis l’apparition de l’acronyme ERP (Entreprise Ressource Planning) dans les années 1990. L’intelligence artificielle couplée à l’ERP permet incontestablement d’en décupler le potentiel. Aujourd’hui, son utilisation s’applique à l’ensemble des services de l’entreprise. À commencer par la finance, la vente, les ressources humaines.

Résultat, l’ERP pourrait évoluer vers… l’EBC, soit l’Enterprise Business Capabilities comme l’explique le cabinet Gartner, soulignant ainsi son orientation résolument métier et client. On passerait ainsi de l’ERP historique et statique, à l’ERP agile, connecté et apprenant.

Les récents progrès de l’IA – et de sa sous-catégorie le Machine learning (ou apprentissage machine) – ont montré un potentiel illimité tant pour les éditeurs que pour leurs clients. Concernant la gestion et la finance, l’IA permet notamment :

Une meilleure analyse des données

L’ERP et l’IA sont nativement couplés puisque les logiciels ERP permettent d’obtenir une image très complète des opérations au sein d’une entreprise. Pourtant à cause d’un volume important et hétérogène de données à traiter, les modèles et les corrélations ne sont pas toujours visibles, même par un spécialiste chevronné. L’IA est justement capable d’identifier ces modèles et ces corrélations issues de l’expérience et de l’apprentissage, pour ensuite établir des prévisions plus pertinentes.

L’automatisation de processus récurrents

L’automatisation des processus robotisés (RPA-Robotic process automation) est déjà utilisée par des organisations pour automatiser des tâches quotidiennes. La RPA peut aussi s’appliquer à des tâches effectuées dans un ERP. Quand une personne effectue une tâche, elle suit un ensemble de règles – consciemment ou inconsciemment – qui régissent ses actions et sa méthodologie.. Ce sont ces tâches routinières et chronophages – parfois propices aux erreurs et oublis –, qui peuvent être gérées plus facilement par l’IA.

L’IA peut en effet gérer des tâches simples et répétitives, laissant le temps aux entreprises de se concentrer sur leur métier leur valeur ajoutée, leur avantage concurrentiel.

Avec l’entrée en scène d’outils comme les PowerApps, il devient facile de créer, rapidement des tâches automatisées qui libèrent du temps, en effectuant de manière précise les automatismes souhaités, et adéquats.

Un pilotage plus fin

Une entreprise peut s’appuyer sur l’IA pour avoir une vision plus précise de sa situation financière et de son évolution. L’IA et la RPA peuvent également être utilisées par les équipes financières pour rationaliser les rapports et les transactions. Les professionnels qualifiés disposent alors de plus de temps pour effectuer les tâches qui justifient leur expertise. Pour les métiers de la finance, il ne s’agit pas de remplacer des collaborateurs. Il s’agit de les libérer des tâches répétitives, de mieux utiliser leurs compétences spécifiques et de disposer d’informations pertinentes, comme la mise en évidence d’anomalies ou la proposition de correctifs.

L’IA peut donc être appliquée à toutes les fonctions de l’entreprise. Mais « il peut être important de commencer délibérément par de petits projets et de tirer des enseignements des projets pilotes pour passer à l’échelle », conseille le cabinet Deloitte.