Les 10 principaux cas d'utilisation et études de cas de l'IA dans les ERP
Les systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP) aident les organisations à gérer leurs processus métier essentiels, tels que la finance, les opérations et les ressources humaines, au sein d'une plateforme unique.
À mesure que les processus métier se complexifient et s'appuient davantage sur les données, les entreprises intègrent de plus en plus de capacités d'IA, telles que l'apprentissage automatique et l'IA conversationnelle, dans les systèmes ERP afin d'automatiser les tâches, d'améliorer la prise de décision et d'accroître l'efficacité.
Découvrez les 10 principaux cas d'utilisation de l'IA dans les ERP avec des exemples concrets.
Cas d'utilisation de l'IA dans les ERP
1. Finance et comptabilité
L'IA apporte rapidité et précision aux tâches financières :
- Il automatise les tâches routinières telles que le traitement des factures et l'enregistrement des transactions.
- Cela permet de vérifier l'exactitude des rapports financiers.
- Cela permet de réduire les erreurs manuelles et d'améliorer la gestion des flux de trésorerie.
La plupart des progiciels de gestion intégrée (PGI) proposent des outils de gestion financière. Toutefois, l'intégration native de l'IA peut accroître les capacités des PGI dans des domaines tels que la gestion documentaire et le traitement des comptes fournisseurs.
2. Analyses et prévisions avancées
La plupart des activités opérationnelles, telles que la gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'IA, améliorent la planification des ressources de l'entreprise grâce à de meilleures prévisions basées sur les données historiques et les conditions actuelles. Elles analysent les données passées et présentes pour aider les entreprises à anticiper l'avenir. Voici quelques exemples clés :
- Production : Évitez la surproduction ou les ruptures de stock en prévoyant les tendances saisonnières.
- Entrepôt : Prévoir la demande pour mieux gérer les stocks et réduire le gaspillage.
- Ventes : Prévoir les ventes avec plus de précision afin de fixer des objectifs réalistes et d'améliorer les performances de l'équipe.
Par exemple, ADK Marketing Solutions a remplacé certaines parties de son processus de prédiction d'audience télévisée, établi de longue date, par le système d'IA automatisé de dotData afin de faire face à la variabilité croissante des habitudes de visionnage.
L'approche précédente reposait sur des moyennes à long terme et des ajustements manuels, ce qui limitait la réactivité aux tendances à court terme. Grâce à dotData, l'équipe a automatisé la génération de caractéristiques, testé rapidement de multiples configurations de données et actualisé les modèles de prédiction mensuellement. Les résultats sont les suivants :
- Réduction de 20 % des erreurs de prédiction
- temps de prédiction 30 à 40 % plus rapides
- Une efficacité publicitaire accrue, permettant des décisions d'achat média plus précises. 1
3. Ressources humaines
L'IA améliore les outils RH de base grâce à des analyses plus pertinentes :
- Elle personnalise la formation et le développement des employés.
- Il peut trier les CV , classer les candidats et même répondre automatiquement à leurs questions.
- Il facilite les évaluations de performance et la planification salariale grâce à des analyses basées sur les données.
Découvrez comment l'IA est utilisée pour automatiser le recrutement :
4. Service client
Les chatbots alimentés par l'IA, les assistants IA génératifs et les assistants virtuels aident :
- Fournir un service d'IA constant 24h/24 et 7j/7.
- Répondre instantanément aux questions de base des clients.
- Libérer les agents humains pour qu'ils se concentrent sur les problèmes complexes.
Découvrez comment Vodafone tire parti de l'IA pour offrir un service client intelligent :
5. Gestion intelligente des rapports et des documents
Les outils d'IA générative peuvent :
- Rédigez des rapports à partir des données ERP en temps réel.
- Résumer les documents longs , tels que les dossiers juridiques ou de conformité.
- Aidez vos employés en rédigeant des courriels ou des messages.
Ces fonctionnalités permettent de réduire le temps passé à écrire et à lire, tout en améliorant la clarté et la précision.
6. Logistique de la chaîne d'approvisionnement et gestion des stocks
L'IA rend la gestion de la chaîne d'approvisionnement plus flexible et prévisible :
- Il permet de prévoir les besoins en stock et de réduire les perturbations de la chaîne d'approvisionnement.
- Il permet de suivre l'exécution des commandes , contribuant ainsi à éviter les retards de livraison.
- Il repère les perturbations au plus tôt , laissant ainsi le temps d'agir.
Par exemple, l'utilisation par World Market d'un système ERP intelligent, alimenté par une visibilité des stocks en temps réel et un routage intelligent des commandes, montre comment les solutions ERP basées sur l'IA peuvent optimiser la chaîne d'approvisionnement et la gestion des stocks en réduisant les distances d'expédition, en permettant les capacités d'expédition depuis le magasin et de retrait en magasin, et en assurant un traitement plus rapide et plus rentable. 2
7. Automatisation des processus métier
L'IA peut automatiser les tâches routinières du quotidien professionnel :
- L'automatisation robotisée des processus (RPA) gère la saisie des données et les transferts de documents.
- Le traitement automatique du langage naturel (TALN) permet aux employés de poser des questions au système ERP en langage clair.
- L'IA peut faciliter le traitement des factures , l'organisation des fichiers et la génération de rapports.
8. Maintenance prédictive
En utilisant les données provenant de capteurs ou de jumeaux numériques , l'IA peut :
- Prévoir les besoins de maintenance des machines.
- Prévenir les pannes inattendues.
- Réduisez les coûts de réparation et les temps d'arrêt grâce à l'analyse prédictive basée sur des informations en temps réel.
9. Sécurité et détection des anomalies
Les systèmes ERP basés sur l'IA peuvent surveiller les systèmes pour :
- Signaler toute activité inhabituelle (comme une possible fraude).
- Alertez rapidement les équipes de conformité.
- Protéger les données et les transactions sensibles.
Ceci est particulièrement utile pour les banques et les sociétés financières, mais profite désormais à tous les secteurs d'activité disposant de volumes importants de données.
10. Approvisionnement et achats guidés
L'IA aide les entreprises à acheter plus intelligemment :
- Il trouve des produits ou des fournisseurs qui correspondent à des critères définis, comme le budget ou la durabilité.
- Il recommande des fournisseurs en fonction des commandes passées ou de leurs performances.
Par exemple, la plateforme Ariba de SAP suggère des fournisseurs qui répondent à des normes d'approvisionnement éthique ou à des objectifs de prix spécifiques. 3
Exemples concrets d'entreprises ERP IA
SAP Cloud ERP
SAP Cloud ERP est une solution de planification des ressources d'entreprise fournie en mode SaaS (Software as a Service). Elle s'exécute sur l'infrastructure cloud de SAP et offre un accès en temps réel aux données et aux applications.
La plateforme prend en charge des fonctions clés telles que la finance, les achats , les ventes , la production et les ressources humaines au sein d'un système unifié.
Pitney Bowes avec SAP
Pitney Bowes, fournisseur mondial de technologies d'expédition et de courrier, a migré d'un système ERP sur site traditionnel vers SAP S/4HANA Cloud.
En intégrant la solution à SAP Sales Cloud et à d'autres applications via SAP Business Technology Platform, l'entreprise a standardisé ses processus, simplifié son environnement informatique et amélioré son efficacité opérationnelle.
Le nouvel environnement cloud a permis d'automatiser les flux de travail de la commande à l'encaissement, de réduire la complexité du système et de soutenir la transition de l'entreprise de la vente de produits autonomes à la fourniture de solutions de services intégrées. 4
Oracle Planification des ressources de l'entreprise
Oracle L'ERP est une suite logicielle basée sur le cloud qui intègre et automatise les processus métier de base, tels que la finance, l'approvisionnement et la gestion de projet, au sein d'une seule plateforme.
- Gestion financière : Elle assure la gestion des opérations comptables et financières, notamment la comptabilité générale, les comptes fournisseurs et clients, la gestion de trésorerie et les rapports financiers. Elle fournit une analyse en temps réel des performances financières et facilite les prévisions et la conformité réglementaire.
- Gestion de projet : Elle permet aux organisations de planifier, d’exécuter et de suivre leurs projets du début à la fin. Elle relie les tâches, les budgets et les ressources du projet tout en offrant une visibilité sur sa performance financière et son avancement.
- Achats : Ce module automatise le processus d’approvisionnement, aidant les entreprises à gérer leurs relations fournisseurs et leurs activités d’achat, et à maîtriser leurs dépenses. Il utilise également l’analyse de données et l’apprentissage automatique pour optimiser la sélection des fournisseurs et le respect des politiques d’achat.
- Gestion des risques et conformité : aide les organisations à détecter les risques, à surveiller les activités des utilisateurs et à garantir la conformité aux réglementations. Les contrôles automatisés, les outils d’audit et les fonctionnalités de sécurité contribuent à protéger les données financières et à réduire la fraude et les violations des politiques.
- Gestion de la performance d'entreprise (EPM) : Elle facilite la planification stratégique, la budgétisation, les prévisions et la consolidation financière. Elle aide les organisations à comprendre leur rentabilité, à aligner leurs plans opérationnels et financiers et à améliorer leurs performances commerciales à long terme.
- Analyse des données ERP : tableaux de bord, rapports et visualisations de données pour analyser les données financières, d’approvisionnement et de projet. Ces informations aident les entreprises à suivre les indicateurs clés de performance et à maîtriser leurs coûts.
Figure 1 : Oracle Tableau de bord de gestion de projet ERP AI. 5
Microsoft Dynamics 365 : CRM et ERP multi-agents
Dynamics intègre des agents d'IA et les fonctionnalités de Copilot à ses systèmes CRM et ERP afin d'automatiser les décisions, les flux de travail et les opérations commerciales. Principales fonctionnalités :
- Agents d'IA pour les flux de travail autonomes : les agents d'IA surveillent les données commerciales, analysent le contexte et effectuent automatiquement des tâches telles que le traitement des demandes des clients, la prévision des flux de trésorerie ou l'optimisation des opérations de la chaîne d'approvisionnement.
- Plateforme CRM et ERP unifiée : Connecte les fonctions CRM front-office (ventes, marketing, service) aux fonctions ERP back-office (finance, opérations, chaîne d’approvisionnement), permettant aux équipes de travailler à partir de données partagées et de collaborer entre les départements.
- Données et analyses en temps réel : Fournit des tableaux de bord et des analyses en temps réel, aidant les organisations à surveiller leurs performances, à suivre les indicateurs clés de performance et à prendre des décisions fondées sur les données.
- Automatisation des flux de travail et optimisation des processus : automatise les processus répétitifs ou complexes tels que la planification, le suivi des dépenses, les flux de travail de service et la gestion des commandes, réduisant ainsi le travail manuel et améliorant l’efficacité opérationnelle.
- Intégration avec l'écosystème Microsoft : S'intègre avec Azure, Microsoft 365, Power Platform et Copilot, permettant l'automatisation, les interactions en langage naturel et les flux de travail personnalisés dans les systèmes d'entreprise.
Figure 2 : Tableau de bord de l'agent de rapprochement de compte Dynamics 365 montrant les capacités d'automatisation de Copilot. 6
Choisir des systèmes ERP basés sur l'IA en adéquation avec vos opérations quotidiennes
Les capacités d'apprentissage automatique ne constituent pas le critère le plus important dans le choix d'un ERP. Les entreprises doivent sélectionner leur système ERP en fonction des avantages qu'il leur apportera dans la gestion de leurs opérations quotidiennes. Toutefois, les facteurs suivants sont importants pour garantir la pérennité du système ERP face aux évolutions futures en matière d'apprentissage automatique :
Gestion efficace des données
Les entreprises ont rarement l'occasion de moderniser leurs systèmes ERP, car il s'agit de systèmes de production critiques profondément intégrés à leurs opérations. Elles doivent donc s'assurer, lors de la migration vers un nouveau système ERP, que celui-ci soit suffisamment flexible pour stocker et fournir des données d'entreprise avec un niveau de détail précis, en adéquation avec leurs activités.
Dès lors que les données sont facilement accessibles, les entreprises pourraient utiliser les composants d'apprentissage automatique de leur ERP ou d'autres logiciels pour construire des modèles d'apprentissage automatique afin de résoudre leurs problèmes opérationnels.
Facilité d'intégration
Il ne devrait pas incomber à une seule entreprise d'être le fournisseur de logiciels d'apprentissage automatique de l'entreprise, car l'apprentissage automatique a un impact sur tous les aspects de ses opérations. Un progiciel de gestion intégré (PGI) idéal devrait être facile à intégrer pour les fournisseurs tiers.
Liens de référence
Soyez le premier à commenter
Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires.