Le secteur de l’Industrie est en pleine révolution. Sous l’effet combiné de la Big Data, des capteurs IoT et de la connectivité, la production et la logistique deviennent de plus en plus intelligentes. Aujourd’hui, l’ERP en mode SaaS (Software as a Service) couplé à l’Intelligence Artificielle apparaît comme le levier le plus puissant pour dépasser les défis de l’Industrie 4.0 et amorcer la transition, on pourrait presque dire, vers l’Industrie 5.0.
Pourquoi une IA intégrée devient alors dès aujourd’hui essentielle pour une entreprise industrielle ?
Elle planifie les ressources de manière réactive, en s’adaptant en temps réel à la demande et en étant connectée et en poste 24/7
Elle soutient la prise de décision grâce à des outils d’analyse prédictive qui anticipent les besoins et détectent les opportunités.
Elle automatise les tâches répétitives (facturation, gestion des commandes, reporting, rapprochement de documents, etc…), libérant ainsi du temps pour les missions à plus forte valeur ajoutée.
Elle facilite la collaboration entre l’homme et la machine, l’opérateur garde toujours le contrôle final, tandis que l’IA fournit des informations utiles.
1. L’IA Révolutionne le monde de l’ERP
Choisir un ERP en mode SaaS présente des avantages clés qui facilitent l’adoption de l’IA.
Mises à jour transparentes : les nouveautés, y compris l’IA, sont déployées en continu.
Coûts maîtrisés : un abonnement régulier (mensuel ou en annuité) plutôt qu’un investissement lourd en infrastructure et en capital.
Scalabilité : la puissance de calcul et le stockage s’adaptent à la croissance de l’activité.
Accessibilité totale : l’ERP est disponible partout, à tout moment, via une simple connexion Internet.
En choisissant d’intégrer l’IA dans son ERP, l’entreprise fait également le pari d’une réactivité accrue et d’une analyse en continu de ses processus. Les données collectées, qu’il s’agisse de ventes, de stocks ou de performances de production deviennent une source d’enrichissement quasi instantanée pour les algorithmes. Ainsi, l’IA transforme l’ERP en un véritable pilote intelligent, capable d’alerter, de suggérer des orientations et de simplifier la gestion quotidienne des tâches.
2. Parce qu’en soi qu’est-ce qu’une IA ?
Les IA se basent globalement sur un modèle prédictif. Sur des calculs statistiques elles déterminent la requête qui leur est passée et suggèrent une réponse la plus cohérente possible pour y répondre. Et pour cela, deux modèles sont utilisés, le Machine learning et le Deep Learning.
Machine Learning (ML)
Utilise des algorithmes capables de détecter des motifs et de faire des prédictions à partir de données.
Reste sous le contrôle d’un acteur humain pour lui apporter des données vérifiées.
Convient particulièrement pour automatiser la maintenance prédictive. l’optimisation logistique ou la classification de pannes récurrentes.
Se met rapidement en place au sein d’un ERP pour apporter des réponses tangibles : prévision de ventes, détection de fraude, etc.
Deep Learning (DL)
Fonctionne via des réseaux neuronaux profonds.
Nécessite en général un volume de données plus important.
Permet de reconnaître des images, de traiter un langage complexe (NLP) ou de réaliser des analyses ultra spécifiques.
3. La “face cachée” de l’IA : tout un écosystème en coulisses
Prenons le modèle selon lequel toute solution aurait une composition en iceberg. Celui-ci est à la fois composé d'une partie émergée (le visible, ce que l'on perçoit), et d'une partie immergée (ce qui est derrière, caché et qui permet de faire exister la partie visible).
En IA c'est pareil, la partie visible correspond aux outils concrets (assistants virtuels, tableaux de bord intelligents, automatisation), et la partie immergée, bien plus vaste, représente la puissance de calcul et d’algorithmique déployée en coulisses. C’est là que s’effectuent l’apprentissage, l’analyse prédictive et la recherche de corrélations fines : la “face cachée” de l’IA.
Au-delà du Machine Learning et du Deep Learning, d’autres domaines viennent enrichir l’IA :
NLP (Natural Language Processing), pour assimiler de la donnée, déduire des solutions cohérentes et générer une réponse textuelle,
Vision par ordinateur, pour analyser des flux vidéo ou détecter des anomalies à l’échelle microscopique,
Et si dans le monde de l’ERP il vous arrive de ne pas le voir clairement, l’IA peut en arrière-plan transformer de simples données en recommandations concrètes. C’est cette collaboration invisible, nichée sous la ligne de flottaison, qui fait la force de l’IA dans un ERP SaaS.
4. Pourquoi la gestion du Big Data et la sécurité sont-elles essentielles pour un ERP SaaS axé sur l’IA ?
Capteurs IoT, logs machine, connectivité
La Big Data, pour une industrie, c’est ce stockage gigantesque d’informations qui vit et grandit chaque jour . Ces données sont le carburant de l’IA. Plus la plateforme accumule des données de qualité, plus les modèles (Machine Learning ou Deep Learning) deviennent pertinents pour prévoir les tendances ou détecter les anomalies.
Sécurité : un prérequis indiscutable
En exposant davantage de données et de process à l’IA, on doit aussi renforcer les protocoles de cybersécurité :
Chiffrement des échanges entre l’ERP SaaS et les modèles d’IA,
Contrôle des données envoyées soit au sein même de l’ERP soit vers des prestataires assurant une gouvernance des données en France et contrôlées.
Dans cet environnement où la confiance et la confidentialité sont de mise, les éditeurs de progiciels se doivent de proposer des solutions robustes. S’ils n’implémentent pas des protocoles de sécurité exigeants et ne font pas évoluer leurs logiciels pour répondre aux nouvelles menaces, ils risquent tout simplement de disparaître.
Rappelons que 43 % des cyberattaques ciblent les petites entreprises et que le coût moyen d’une de ces attaques s’élève en moyenne à 14 720 euros (jusqu’à 230 000 euros pour les attaques les plus destructrices). Les entreprises sont devenues particulièrement sensibles à ces enjeux de fiabilité et d’intégrité. Elles attendent de leurs fournisseurs ERP qu’ils garantissent un haut niveau de protection, au risque de se tourner vers la concurrence.
5. Un exemple concret : Alia, l’IA Assistante de gestion d’Altior
Dans le paysage dynamique des ERP SaaS, Alia se distingue en tant qu'assistante de gestion intelligente spécialisée pour les TPE et PME industrielles.
Son principe :
Reconnaissance de plans : Chiffrage rapide de vos projet
Planification : Ordonnancement des plannings en fonction des contraintes et capacités que vous lui énoncez.
Analyse : Mise à disposition de tableaux de bord dynamiques, d’indicateurs de gestion précis et d’analyses en temps réel.
En choisissant Alia, vous investissez dans un outil qui non seulement améliore l'efficacité opérationnelle, mais transforme également votre manière de gérer les données et les processus d'affaires. Optez pour l'avenir avec l'IA d'Altior et propulsez votre entreprise vers de nouveaux sommets.
Vous cherchez une fonctionnalité dans votre ERP ou de l’aide sur une procédure ?
Grâce au chat intelligent, posez vos questions à Alia et laissez-vous guider à travers toutes les ressources et aides disponibles (tutoriels vidéo, articles, guides...).
Simplifiez votre quotidien avec l’accompagnement personnalisé d’Alia.
En Bref…
Le couple ERP SaaS & Intelligence Artificielle constitue le moteur essentiel de la transformation industrielle ! Tandis que la partie émergée de l’iceberg se manifeste par des interfaces conviviales et des gains immédiats en automatisation, la partie immergée déploie une véritable puissance algorithmique : Machine Learning, Deep Learning, NLP, cybersécurité…
En définitive, qu’il s’agisse de planifier plus efficacement, d’éviter les pannes, d’anticiper les tendances du marché ou d’interagir plus fluidement avec les clients, l’IA décuple encore plus la valeur de votre industrie. Son lancement dans Altior, avec Alia, illustre parfaitement cette mutation. Les entreprises industrielles de petites et moyennes tailles peuvent désormais bénéficier de ce levier et accéder à des opportunités toujours plus compétitives, intelligentes et humainement responsables.
