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L’évolution des ERP modernes vise la satisfaction d’un besoin crucial : celui d’accélérer, d’objectiver la prise de décision pour réagir rapidement aux fluctuations des opérations du marché.
Les besoins adressés par l’ia dans un erp
Prévision de la demande
En analysant les historiques de vente, et en prenant en compte les variables externes (saisonnalité, tendances de marché, évènements), on constate que l’intelligence artificielle permet d’obtenir des prévisions précises à 95 %. Elle permet d’optimiser la production et les approvisionnements sans engendrer de surstocks.
Détection d’anomalies
L’ajout d’une IA permet de réduire de 30% environ les pertes liées à des anomalies. En effet, via la mise en application de la surveillance par des algorithmes, il est possible de déceler les comportements atypiques susceptibles de témoigner d’une fraude, d’une erreur comptable ou d’une rupture à venir, bien avant que l’homme n’ait pu s’en apercevoir.
Automatisation intelligente
L’intelligence artificielle libère 20% à 40% du temps de votre équipe. Elle va bien au delà des tâches d’automatisation standard.Il se trouve en effet qu’elle gère également les missions complexes comme la validation contextuelle des factures, la proposition de choix de fournisseurs optimaux ou l’anticipation des besoins en formation.
Les cas concrets d’application
Gestion des stocks optimisée
Un distributeur agroalimentaire peut voir le taux de ses ruptures de stock réduits grâce à un module lié à l’IA intégré dans son ERP. Une moyenne allant aux alentours de 65% est constatée pour les cas existants. Ce système prend désormais en compte les données météorologiques, les événements de la vie locale ou les tendances saisonnières pour ajuster automatiquement les niveaux d’approvisionnement. Ce faisant, le taux de service client peut également être amélioré et les coûts de stockage peuvent baisser en moyenne de 20%.
Finance prédictive
Une entreprise de taille intermédiaire (ETI) dans le secteur industriel peut avoir recours à l’intelligence artificielle (IA) pour avoir une meilleure visibilité sur son cash flow en prédisant les comportements de paiement observés chez ses clients. Un niveau de précision de 80 à 90% est déjà constaté sur le marché. L’ERP augmenté permet ainsi de suggérer les actions de relance les plus efficaces dans le cadre d’un processus d’encaissement re-optimisé par client, ce qui réduit ainsi le DSO de 9 jours en moyenne, et permet d’alléger les besoins en fonds de roulement.
RH anticipative
Un ensemble de services peut déployer un module d’intelligence artificielle dans le but de repérer des signaux faibles de désengagement des collaborateurs (modifications des habitudes de connexion, baisse de la productivité, évolutions comportementales). Dans des cas déjà existants, cette anticipation contribue à la réduction du turnover de 20 à 30%, en mettant en œuvre des actions préventives avant difficulté.
Quelques bénéfices mesurées
Réduction des coûts opérationnels de 15 à 30%
Amélioration des prévisions de plus de 40%
Gain de productivité des équipes de 25 à 40%
Réduction des incidents clients de moins de 35%
les prérequis pour intégrer l’ia à votre erp
Migration cloud
La puissance de calcul utile aux algorithmes d’IA et le besoin d’accès en temps réel aux données de n’importe quel lieu vous imposent de disposer de l’infrastructure cloud pour en assurer la disponibilité, tout comme la mise à jour permanente des modèles d’IA.
Lire l’article complet sur la migration cloud de votre ERP
Gouvernance des données
Le niveau de qualité des décisions rendues par l’intelligence artificielle est directement conditionné par la qualité des données s’intégrant dans les processus de prise de décision. Une stratégie data rigoureuse s’impose et devient ainsi une priorité stratégique : nettoyage, structuration, enrichissement, sécurisation des données.
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Culture du changement
L’appropriation par l’ERP de l’IA nécessite de transformer la méthodologie de travail. Les équipes doivent être outillées pour interagir avec les propositions que l’algorithme vont leurs proposer, en comprenant leur logique et conserver ainsi une régulation humaine valide.
L’ERP classique devient un copilote décisionnel tandis que l’ERP ‘augmenté’ par l’IA devient un partenaire stratégique anticipant, suggérant et optimisant. Ce profond changement permet aux directions financière, opérationnelle et RH d’adopter une posture proactive, à même d’identifier les opportunités avant leurs concurrents. Les entreprises qui ont la capacité d’exploiter cette intelligence augmentée disposeront d’un avantage concurrentiel décisif à l’avenir, transformant l’ERP d’un centre de coût en générateur de valeur mesurable.
