Passer des données aux actes
L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans l'ERP offre de nouvelles possibilités pour prendre des décisions entrepreneuriales en fonction des données. L'IA fait alors office de conseiller numérique d'entreprise, de gestionnaire des connaissances et de promoteur d'innovations. Les PME bénéficient aujourd'hui déjà de processus optimisés, d'une plus grande d'efficacité, d'une réduction des coûts et d'une position concurrentielle pérenne.
Un texte de Michael Finkler
Dans un monde d'affaires en constante évolution, les PME en particulier sont confrontées au défi d'optimiser constamment leurs processus et d'utiliser efficacement leurs ressources. Les processus impliqués dans la transformation numérique d’un entreprise ont besoin d’un logiciel performant et intelligent afin que cette mise en œuvre soit aussi efficace et facile que possible. Les ERP jouent dans ce contexte un rôle déterminant, car ils sont la dorsale numérique d'une entreprise.
Complétée par des fonctionnalités augmentées par l'IA, ils offrent une vision plus transparente de tous les processus métiers ainsi qu'une collaboration plus productive entre les différents services. En même temps, les frontières avec le Big Data et la Business Intelligence (BI) s'estompent. Tandis que la BI va plutôt dans le sens d'une analyse du passé, par exemple pour créer une base de données solide, des tableaux de bord ou des analyses rétrospectives, l'IA permet d'effectuer des pronostics orientés vers l'avenir, tout en fournissant des recommandations d'actions concrètes. Par conséquent, le potentiel de l'IA fait passer la gestion d'entreprise basée sur les données à un niveau supérieur.
La gestion et le transfert des connaissances comme principale force d'innovation
L'IA générative sert d'énorme force motrice pour la gestion et le transfert des connaissances au sein de l'entreprise. En effet, les modèles de langue (Large Language Models ou LLM) tels que ChatGPT peuvent comprendre, traiter et générer les languages naturels. Le fait d'alimenter et d'entraîner l'IA avec des textes et des documents génère des sources de connaissances jusqu'ici inconnues.
Les collaborateurs accèdent plus rapidement aux informations et à l'expertise grâce à la mise en réseau de la technologie et des connaissances des entreprises, et ceci indépendamment du lieu, des secteurs d'activité et des services. L'IA générative reconnaît également différents vocabulaires, nomenclatures et contextes et peut ainsi fournir à chaque utilisateur les informations dans sa langue (spécialisée) ou, en cas d'une requête, le mettre en relation avec un expert spécialisé dans un thème particulier. Il est ainsi possible de répondre plus rapidement, professionnellement et individuellement aux demandes des clients. La base de connaissances est créée en un tour de main, les informations pertinentes sont facilement numérisées et les retours des clients sont aisément automatisés. De plus, la plateforme apprend continuellement.
Pronostics plus exacts et recommandations d'actions améliorées
Outre les modèles de langue, la base de données de l'ERP constitue une source inépuisable pour une gestion de l'entreprise axée sur les données. Dans ce domaine aussi, l'IA fait passer les possibilités de description, de diagnostic et de pronostic à un niveau inédit jusqu'à présent - y compris des recommandations d'actions concrètes qui peuvent ensuite, en finalité, être mises en œuvre automatiquement. Les outils de visualisation et d'analyse facilitent en outre la compréhension des données complexes et aident à prendre des décisions.
Ainsi, il est non seulement possible de décrire des processus au moyen de tableaux de bord, d'identifier les erreurs au moyen d'analyses ou de prédire des potentiels concrets, par exemple pour augmenter le cash-flow, mais aussi de donner des recommandations d'action en termes monétaires, par exemple en laissant l'IA analyser le cycle d'exploitation (« Cash Conversion Cycle ») de l'entreprise. Le cycle de conversion de la trésorerie (durée de rotation de l’argent).
Dans la production, ceci s'avère utile par exemple pour pronostiquer facilement et rapidement la demande de certains produits ou de matières premières, pour adapter la production en consé-quence et pour augmenter la sécurité de planification. Cela permet d'éviter les goulots d'étrangle-ment, d'améliorer le respect des délais de livraison et d'optimiser la production en accord avec les besoins réels du marché.
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Michael Finkler, Directeur du Business Development chez proALPHA |
Automatisation et optimisation des processus
Les tâches longues et récurrentes peuvent être automatisées à l'aide de logiciels ERP basés sur l'IA. Ces tâches comprennent également la saisie et le traitement des données, la planification et le suivi de la production ainsi que la gestion des stocks.
De plus, les entreprises sont à même d'optimiser leurs processus de production à l'aide d'analyses intelligentes, d'augmenter leur productivité en accélérant leurs processus et de répondre ainsi de manière optimale aux exigences d'un marché dynamique. En identifiant les anomalies et les irrégularités, les inefficacités potentiels d’amélioration dans les processus de production peuvent être mises en lumière, permettant ainsi de prendre des mesures adéquates pour augmenter la performance de la production.
À l'aide d'algorithmes d'apprentissage de machine, ces systèmes sont capables d'apprendre des données historiques, d'en tirer des conclusions et de prendre automatiquement des décisions futures. Vous pouvez ainsi économiser du temps et améliorer la qualité de vos décisions.
Paramètres de planification dans la planification des besoins et la gestion des stocks
Pour les entreprises, la gestion optimisée de leurs paramètres de planification, la détermination judicieuse de leurs quantités de commande, la définition du moment idéal pour passer une commande ou l'optimisation des stocks de sécurité représentent des facteurs essentiels à la réussite. Un ERP basé sur l'IA permet de renforcer tous ces processus, de concevoir les opérations de manière plus rentable, d'améliorer la performance globale de la livraison et d'augmenter la satisfaction du client.
Les technologies d'IA aident à optimiser les stocks de plusieurs façons. La détermination d'une quantité optimale de commande et de stocks de sécurité permet d'éviter les coûts de stockage inutiles et d'immobiliser le capital au sein de l'entrepôt.
De surcroit, l'IA offre une plus grande sécurité de planification stratégique pour un niveau de stock prévisionnel optimal grâce à l'élaboration de pronostics de consommation exacts pour les produits et les pièces. Il est en outre possible de prédire les meilleurs délais de réapprovisionnement et paramètres de planification, ce qui permet de garantir la disponibilité des produits en temps voulu et d'éviter les retards dans la mise à disposition des marchandises. L'analyse des délais de réapprovisionnement des commandes ou des livraisons déjà passées, toute en tenant compte des pronostics, des incertitudes et d'autres facteurs pertinents, permet de déterminer le meilleur moment pour passer une nouvelle commande.
Clean Data et l'optimisation des données de base
L'utilisation de données de base structurées et optimisées peut être un avantage concurrentiel décisif pour les entreprises. Les ERP basés sur l'IA sont capables de détecter automatiquement des modèles et des anomalies dans les stocks de données, permettant ainsi de déduire des informations importantes sur l'état de l'entreprise à partir de millions de points de données, d'obtenir une vue précise et complète du stock de données de l'entreprise ainsi que de lire, d'interpréter et d'analyser correctement les informations qu'elles contiennent. La détection automatique des jeux de données en double aide en plus à améliorer la cohérence. L'utilisation supplémentaire de technologies axées sur le Deficiency Mining permet aux entreprises de surveiller en permanence la qualité de leurs données et d'identifier tout type d’écarts de leurs processus.
