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Les logiciels ERP : un meilleur traitement de la data grâce à l’IA

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ERP et IA sont-ils faits pour s’entendre ? Oui, notamment par le biais du machine learning pour traiter mieux et plus rapidement la data. Des fonctionnalités apparaissent aussi, qui tirent partie de l’automatisation et des assistants intelligents.

Les progiciels de gestion (ERP)

D’un coté les ERP, progiciels de gestion qu’aucune entreprise, y compris PME, ne peut ignorer aussi bien pour la gestion de production que les ventes ou les RH. De l’autre, l’IA (intelligence artificielle) qui commence à irriguer en profondeur l’ensemble des compartiments de l’entreprise et des métiers. Le mariage ERP-IA est inéluctable, et des fonctionnalités commencent à apparaître notamment chez des éditeurs comme Cegid ou SAP.

Logiciel de gestionLogiciel ERP

L’IA est en effet une opportunité majeure pour les entreprises : automatisation, remplacement des tâches répétitives, prévision, aide à la décisionL’effet de l’IA est décuplé, véritable levier de croissance lorsqu’elle est couplée aux ERP

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Les 4 atouts majeurs de l’association ERP-IA

1) L’automatisation multipliée 

Saisie, réponse de types FAQ, échanges téléphoniques à faible valeur ajoutée… L’IA permet de dégager les collaborateurs de nombreuses tâches répétitives soit en prenant en charge la totalité de l’exécution, soit en soutien pour l’aide à l’analyse et aux réponses. Or les ERP, par nature, s’appuient déjà sur l’automatisation. La différence avec l’IA est que celle-ci le fait de façon « intelligente ». L’intégration d’intelligence dans les process ERP étend les capacités d’automatisation et d’anticipation.

Pour Cegid, par exemple, l’intégration de l’IA est essentielle à l’automatisation de l’acquisition de données des flux entrants (factures, extrait de banque…). 

2) Le Machine Learning pour l’agilité

Toujours pour Cegid, le machine learning permet aux algorithmes d’un ERP d’apprendre plus vite. Et que ce soit chez IBM ou Google, des solutions de Machine Learning commencent déjà à être intégrées au sein des fonctionnalités ERP à l’aide d’API. L’apprentissage par le machine learning permet à l’ERP intelligent, comme chez SAP, d’offrir des solutions dans le cloud pour analyser les données, suivre les performances en temps réel pour que l’entreprise puisse gagner en agilité. 

Google

3) Les assistants intelligents pour anticiper

Limitation de la saisie manuelle dans les modules d’un ERP, réduction des étapes de décision, interprétation assistée des événements… L’assistant digital augmente les capacités du progiciel : gains de temps, process de fonctionnement améliorés, plus forte anticipation sont au rendez-vous. 

4) La data au cœur d’une rupture

L’un des principes de l’ERP est de reposer sur une base de données importante, historique de l’activité de l’entreprise avec une parfaite traçabilité. Par nature, l’ERP est lié au traitement de la data. 

L’IA apporte ici aussi de véritables ruptures : 

– la centralisation optimisée de toutes les données ;

– un traitement plus rapide et efficace de la data ;

– l’analyse en temps réel de données remontant de capteurs (IoT), pour plus de flexibilité et une meilleure prise de décision ;

– les bases sont optimisées en permanence, par un nettoyage automatique de données inutiles ou obsolètes.

De façon générale, tous les métiers utilisant des ERP sont touchés, comme par exemple les RH pour automatiser le sourcing de candidats ou les process de paie, mais aussi le CRM avec des réponses clients automatisées grâce à des chatbots. 

L’avènement de l’ERP intelligent, avec l’automatisation, devrait donc améliorer la productivité, permettre de mieux anticiper et limiter les risques d’erreurs. 

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