Voici comment éviter le piège de l’IA dans les système ERP

Dans le monde de l’ERP, l’IA devient une fonctionnalité essentielle. Selon l’EY AI Pulse Survey, le nombre de cadres supérieurs américains investissant 10 millions de dollars ou plus dans l’IA doublera d’ici 2025. Ce n’est pas surprenant, étant donné que l’IA analyse de grandes quantités de données, fournit des informations en temps réel et crée des flux de travail automatisés. Et les solutions d’IA deviennent de plus en plus sophistiquées et spécifiques à chaque secteur. Mais l’utilisation excessive ou abusive de l’IA dans les systèmes ERP peut comporter des risques: c’est ce qu’on appelle également ‘le piège de l’IA’. Qui est déjà tombé dans ce piège? Et comment vous assurer que votre organisation n’y tombera pas?

Il existe d’innombrables exemples d’entreprises qui n’ont pas réussi à éviter le piège de l’IA. Dans le secteur public, les systèmes ERP supportés par l’IA ont été adoptés comme la solution optimale pour rationaliser les processus publics. Cela a souvent conduit à des implémentations hâtives, sans une prise de conscience suffisante du fait que nombre de ces systèmes ne répondaient pas de manière adéquate aux exigences uniques et complexes des institutions publiques. 

C’est ainsi qu’une institution gouvernementale avait implémenté un système ERP basé sur l’IA, qui était en fait destiné à un usage commercial. Le manque de soutien des mécanismes complexes de gestion budgétaire et de subventions par exemple a rendu nécessaires des solutions de contournement et une IT fantôme. Les employés se sont de plus en plus rabattus sur d’anciennes méthodes, abandonnant finalement complètement la solution d’IA. Résultat final? Non seulement une perte de temps et d’argent, mais aussi un retour coûteux à un système ERP traditionnel développé sur mesure. 

Automatisation excessive

Il y a ensuite l’exemple d’une grande organisation internationale à but non lucratif qui a mis en œuvre un outil d’IA pour améliorer la gestion des donateurs. Cet outil a été développé pour analyser le comportement des donateurs, prédire les dons futurs et optimiser les campagnes de collecte de fonds. Il s’est toutefois avéré qu’il s’agissait d’un cas d’automatisation excessive. L’algorithme s’est concentré sur les donateurs importants et a négligé les donateurs plus petits. De plus, le système générait des messages impersonnels adressés aux principaux donateurs et bénévoles. En conséquence, l’association à but non lucratif a constaté une baisse des dons et a finalement décidé de réduire sensiblement le système d’IA.

Le dernier exemple concerne un cabinet de conseil de taille moyenne qui a mis en œuvre l’IA dans son système ERP pour optimiser la gestion de projets et améliorer l’affectation des consultants. Les algorithmes d’IA ont initialement fourni des informations et des résultats prometteurs, mais se sont finalement avérés trop rigides pour les besoins dynamiques du cabinet de conseil. Les collaborateurs ont été déployés de manière incorrecte, les clients étaient insatisfaits et des décisions cruciales nécessitaient toujours une expertise humaine. Cela montre une fois de plus comment une mise en œuvre d’IA trop ambitieuse peut conduire à un processus coûteux et long, sans atteindre les résultats attendus et espérés.

Trouver l’équilibre

Les exemples ci-dessus montrent que l’IA n’est pas toujours la solution. L’automatisation peut certainement augmenter la productivité et l’efficacité d’un processus, mais si la technologie n’est pas choisie en fonction de sa capacité à résoudre un problème spécifique, vous manquerez votre objectif. Envisagez-vous de vous lancer dans l’IA? Commencez par examiner vos processus et flux de travail existants et définissez les tâches de routine. Identifiez ensuite ce qui ne va pas et ce qui pourrait être amélioré. Cela génèrera des données qui pourront vous aider à améliorer les processus et à répondre à la question de savoir si l’IA est l’outil adéquat. Evitez la tentation d’utiliser toutes les données possibles, car certains problèmes peuvent simplement être résolus plus efficacement avec des modèles de données plus concis. 

Allez-vous réellement travailler avec l’IA? Une gouvernance efficace des données est alors essentielle pour garantir une utilisation éthiquement responsable de l’IA dans les systèmes ERP. A cette fin, élaborez un cadre d’IA complet avec des lignes directrices pour un développement et un déploiement responsables de l’outil. Un tel cadre pourrait, par exemple, s’articuler autour de la transparence sur l’utilisation de l’IA, en limitant les usages inutiles et en maintenant la personnalisation. En outre, il est important d’implémenter un processus d’évaluation par défaut pour le développement de produits. Il en résulte que les fonctionnalités de l’IA sont continuellement testées pour un fonctionnement équitable et responsable et que les risques sont minimisés en temps opportun.

Avec une préparation et une stratégie solides, les organisations peuvent découvrir tout le potentiel de l’IA, sans tomber dans le piège d’une automatisation excessive et trop enthousiaste. Définissez le problème, choisissez l’outil d’IA adéquat et ne vous laissez pas distraire. Voici comment implémenter avec succès l’IA dans votre système ERP.