Cet article a été rédigé par Sébastien Manjony, Directeur technique chez Prodware
Microsoft a introduit depuis quelques temps le concept d’« agents IA ». Nous entendons désormais parler d’« ERP autonome ». Ces deux définitions sont étroitement liées. Mais que sont les agents IA ? Et que signifie « ERP autonome » ?
Dans cet article, je décris le lien entre les ERP, les ERP IA et les ERP autonomes. J’explique également pourquoi les agents IA sont les pierres angulaires de l’ERP autonome.
D365 Finance : ERP traditionnel
D365 Finance est une application ERP. C’est un progiciel de gestion intégré (ERP), à savoir un système logiciel qui aide les organisations à automatiser et à gérer leurs processus métier clés pour une performance optimale. Un logiciel ERP coordonne les flux de données entre les processus métier d’une entreprise, fournissant une source unique de données et rationalisant les opérations à l’échelle de l’entreprise. Il est capable de relier les activités financières, la chaîne d’approvisionnement, les opérations, le commerce, le reporting, la production et les ressources humaines d’une entreprise sur une seule plateforme.
En regardant la structure des modules dans D365 Finance, vous pouvez voir cette intégration des processus métier dans divers modules prenant en charge les processus dans la finance, la chaîne d’approvisionnement, la production, les projets et plus encore :
D365 Finance étant une solution intégrée, une source unique de données fiables est accessible. Par exemple, pour les stocks, les quantités et les valeurs sont disponibles dans une seule base de données, où les services Achats, Stocks, Ventes et Finance peuvent consulter les mêmes transactions pour obtenir une vue d’ensemble de leurs stocks :
Le Cœur de D365 Finance intègre divers processus métier dans un système centralisé offrant une vue d’ensemble des opérations de l’organisation. Cependant, il nécessite souvent d’importantes interventions humaines et une saisie manuelle des données, chronophages et sources d’erreurs.
D365 Finance devient un « ERP IA »
Avec l’intégration de l’IA dans D365 Finance, nous entrons dans une nouvelle ère. Qu’est-ce que cela signifie ? C’est la capacité d’un système informatique à imiter des fonctions cognitives humaines, telles que l’apprentissage et la résolution de problèmes. Grâce aux mathématiques et à la logique, un système informatique simule le raisonnement utilisé par les humains pour assimiler de nouvelles informations et prendre des décisions.
Les systèmes d’IA effectuent des prédictions ou prennent des mesures à partir des données existantes et peuvent apprendre à gagner en précision. Microsoft a déjà ajouté des fonctionnalités standard à D365 Finance. Il peut s’agir de fonctionnalités basées sur vos licences ou de fonctionnalités basées sur des licences Copilot supplémentaires, offrant également de nouvelles fonctionnalités par rapport à D365 Finance, comme Microsoft Copilot pour la finance.
Microsoft nomme ses solutions d’IA « Copilot ». Dans D365 Finance, les fonctionnalités de Copilot sont déjà disponibles à plusieurs endroits :
- Synthèses contextuelles par Copilot : synthèses générées par l’IA avec des informations sur des données spécifiques telles que les fournisseurs, les clients, les commandes ou l’historique des flux de travail.
- La barre latérale Copilot : un chat bot pour aider les utilisateurs à utiliser D365 Finance à prendre en compte lors de son utilisation.
L’introduction de l’IA dans D365 Finance a marqué une avancée significative vers l’ERP IA. À ce stade, la plupart des options d’IA sont conçues pour assister l’utilisateur en travaillant avec D365 Finance. Si Copilot est là pour assister l’utilisateur ce dernier continue d’effectuer les actions dans l’ERP.
D365 Finance sera un ERP autonome
La prochaine étape de cette évolution est l’ERP autonome, où l’IA intervient non seulement comme assistante, mais aussi comme actrice proactive dans D365 Finance pour optimiser les processus métier. L’ERP autonome est conçu pour être proactif, prédictif et automatiser les tâches auparavant manuelles.
C’est là qu’intervient le terme « agents IA ». Ces agents sont des outils d’IA capables de gérer des tâches de manière autonome grâce à Microsoft Copilot. Ils peuvent communiquer des actions aux utilisateurs ou même agir de manière autonome si cela est autorisé.
Des agents standards seront bientôt disponibles dans D365 Finance, comme :
L’agent de communication avec les fournisseurs : cet agent gère de manière autonome la collaboration avec les fournisseurs pour gérer les tâches d’approvisionnement : gère de manière autonome la collaboration avec les fournisseurs pour gérer les tâches d’approvisionnement :
L’agent de rapprochement des comptes : cet agent automatise le rapprochement et la compensation des transactions entre les sous-grand livres et le grand livre, aidant les équipes financières à offrir une meilleure visibilité sur les flux de trésorerie et à rationaliser le processus de clôture financière :
Les agents IA sont créés pour effectuer des tâches spécifiques, dans les exemples ci-dessus liés aux tâches de D365 Finance pour la finance ou la gestion de la chaîne logistique. Copilot est l’assistant IA personnel qui vous assiste dans votre travail quotidien. Les agents IA sont créés pour gérer des tâches spécifiques de manière autonome.
Cela signifie que chaque agent IA a un champ d’action spécifique. Pensez aux agents de rapprochement, aux agents capables de suivre automatiquement les e-mails des clients ou des fournisseurs dans D365 Finance, ou aux agents capables de créer des rapports et des alertes à partir des publications effectuées dans D365 Finance.
Power Automate et Copilot Studio permettent également de créer des agents d’IA spécifiques à chaque client pour gérer les tâches dans D365 Finance de manière autonome. Bien entendu, une intervention humaine est possible si nécessaire.
L’IA nous a permis d’entrer dans une nouvelle phase avec les ERP comme D365 Finance. L’IA ne fonctionne peut-être pas encore parfaitement et son impact sur les ERP est peut-être encore limité. Mais je pense que ce n’est qu’une question de temps. L’IA transforment notre façon de travailler avec D365 Finance. Mais le succès des agents IA dépend aussi de 2 conditions qui me semblent essentielles :
1 – L’importance de processus bien organisés lors de l’utilisation d’agents IA
Les avantages d’un ERP comme D365 Finance dépendent de la qualité des processus au sein des organisations. Or, avec la multiplication des interventions humaines, la plupart des organisations acceptent d’exécuter leurs processus de manière inefficace au niveau de la chaîne globale. L’automatisation de tâches supplémentaires dans D365 Finance grâce à l’IA est, à mon avis, optimale dans les organisations où les processus sont bien définis, rationalisés. Plus nous automatisons, plus il devient important d’avoir des processus bien organisés.
2 – Une bonne qualité des données est cruciale
La qualité des données est l’un des principaux facteurs influençant le degré d’automatisation d’un ERP comme D365 Finance. Les agents IA s’appuient sur les données qu’ils reçoivent, par exemple parce qu’ils sont sollicités par des modifications de données ou qu’ils les utilisent pour déterminer les actions de suivi nécessaires. De ce fait, des données de qualité sont essentielles pour des recommandations, des analyses, des prédictions et des actions pertinentes dans D365 Finance. Si vous souhaiter améliorer la qualité de vos données, vérifiez les caractéristiques suivantes pour les évaluer et définir des actions d’amélioration :
- Fiable : Les données doivent être basées sur des sources fiables.
- Exacte : les données doivent être correctes et exemptes d’erreurs.
- Cohérente : les données doivent être cohérentes au sein de la chaîne globale de l’entreprise et des applications utilisées par l’entreprise.
- Exhaustivité : toutes les données nécessaires doivent être disponibles.
- Actualisée : les données doivent être à jour et disponibles à temps.
- Pertinente : les données doivent être pertinentes dans le contexte des processus métier et de la prise de décisions associées.
- Sans ambiguïté : tous les employés ont la même interprétation des données, indépendamment de leur rôle et de leur expérience dans l’organisation.
