Depuis quelques années, l’intelligence artificielle occupe une place grandissante dans le monde manufacturier. Plusieurs fournisseurs promettent des réponses instantanées, des analyses automatisées et des gains de productivité spectaculaires.
La réalité est toutefois beaucoup plus nuancée.
Chez IPSO Technologies, le développement de notre projet IPSO PME-IA nous a permis de constater que bâtir une solution d’intelligence artificielle réellement utile pour les PME manufacturières représente un défi beaucoup plus important que simplement connecter un robot conversationnel à une base de données.
Les défis du passé : trouver la bonne direction
Au début, comme plusieurs entreprises, nous avons exploré différentes technologies, plateformes et approches.
Nous avons consulté des spécialistes en intelligence artificielle, testé plusieurs outils et évalué différentes architectures.
Rapidement, un constat s’est imposé :
une IA est seulement aussi performante que les données auxquelles elle a accès.
Dans un environnement manufacturier, les informations sont souvent réparties entre :
- ventes
- achats
- inventaire
- production
- qualité
- comptabilité
- gestion documentaire
Faire parler toutes ces données dans un langage cohérent représente déjà un défi majeur.
Avant même de demander à l’IA de répondre à une question, il faut s’assurer qu’elle comprend correctement la réalité de l’entreprise.
Les défis actuels : connecter l’IA au cœur de l’ERP
Aujourd’hui, le principal défi n’est plus l’intelligence artificielle elle-même.
Le véritable défi consiste à intégrer l’IA de façon sécuritaire, fiable et pertinente à l’ensemble des données de l’ERP et ce à un coût raisonnable.
Lorsqu’un gestionnaire demande :
- Quels sont mes bons de travail en retard?
- Quels clients génèrent le plus de rentabilité?
- Quels fournisseurs causent le plus de délais?
- Quels produits présentent le plus de non-conformités?
l’IA doit être capable de :
- comprendre la question;
- identifier les bonnes sources d’information;
- interpréter correctement les données;
- produire une réponse cohérente, utile et constante.
Cela semble simple.
Mais en pratique, une même question formulée de deux façons différentes peut parfois produire deux réponses différentes si les mécanismes de traitement ne sont pas rigoureusement encadrés.
L’un des grands défis actuels est donc d’obtenir des réponses :
- constantes;
- reproductibles;
- explicables;
- vérifiables.
Dans un contexte de gestion manufacturière, l’approximation n’est pas une option.
La pertinence des résultats
Contrairement à plusieurs usages grand public de l’intelligence artificielle, où une réponse approximative peut être acceptable, le contexte manufacturier exige un niveau de précision beaucoup plus élevé.
Une mauvaise interprétation des données, un calcul erroné ou une recommandation inexacte peuvent avoir des impacts directs sur les coûts, les délais de livraison, la production ou la satisfaction des clients.
Lorsqu’un gestionnaire prend une décision concernant un achat important, une planification de production ou une analyse de rentabilité, il doit pouvoir avoir confiance dans les informations qui lui sont présentées. L’IA doit donc être conçue pour soutenir la prise de décision avec rigueur, transparence et traçabilité.
La performance a aussi un coût
Un autre défi souvent sous-estimé concerne le temps et les coûts associés au traitement des requêtes par l’intelligence artificielle. Plus les questions sont complexes et plus les volumes de données à analyser sont importants, plus les ressources informatiques nécessaires augmentent.
Dans un environnement ERP, où des centaines d’utilisateurs peuvent potentiellement interroger le système quotidiennement, l’objectif n’est pas seulement d’obtenir une bonne réponse, mais de l’obtenir rapidement, à un coût raisonnable et de façon constante.
Trouver l’équilibre entre rapidité, précision, sécurité et coûts d’exploitation représente aujourd’hui l’un des principaux défis techniques dans le développement d’une solution ERP-IA durable et rentable.
La sécurité : un enjeu incontournable
L’arrivée de l’IA soulève également d’importantes questions de sécurité.
Les données ERP contiennent souvent :
- des prix de revient;
- des marges bénéficiaires;
- des données financières;
- des informations clients;
- des informations fournisseurs;
- des données de production stratégiques.
Chaque connexion entre l’IA et l’ERP doit donc être conçue avec un haut niveau de protection.
L’objectif n’est pas seulement d’obtenir des réponses intelligentes.
Il faut aussi garantir que les bonnes personnes accèdent aux bonnes informations, au bon moment.
Même les experts cherchent encore les meilleures pratiques
Un autre constat surprenant est que, malgré l’expertise disponible sur le marché, il n’existe pas encore de recette universelle.
Nous avons collaboré avec différents spécialistes et exploré plusieurs approches.
Certaines semblaient prometteuses sur papier, mais n’ont pas toujours donné les résultats attendus dans un contexte manufacturier réel.
L’intelligence artificielle évolue à une vitesse exceptionnelle.
Les modèles changent, les technologies évoluent et les meilleures pratiques d’aujourd’hui ne seront peut-être plus celles de demain.
Dans le monde de l’IA, ce qui est considéré comme une excellente solution aujourd’hui peut devenir moins performant ou moins pertinent quelques semaines plus tard. De nouveaux modèles apparaissent, les coûts évoluent, les capacités s’améliorent et les attentes des utilisateurs augmentent constamment.
Le défi n’est donc pas seulement de développer une solution performante, mais également de bâtir une architecture suffisamment flexible pour s’adapter rapidement aux innovations à venir, sans compromettre la stabilité, la sécurité et la pérennité de l’environnement ERP.
Développer une IA performante demande donc beaucoup d’expérimentation, de validation et d’amélioration continue.
Une histoire qui ne fait que commencer
Chez IPSO Technologies, nous croyons que l’intelligence artificielle représente une formidable opportunité pour les PME manufacturières.
Mais nous croyons également qu’il faut demeurer réaliste.
Développer une solution ERP-IA durable, sécuritaire et réellement performante exige beaucoup plus qu’un simple branchement à un modèle d’intelligence artificielle.
Cela demande une connaissance approfondie des processus manufacturiers, une intégration rigoureuse des données, une sécurité irréprochable et un travail constant d’amélioration.
L’histoire de IPSO PME-IA ne fait que commencer. Dans un domaine où les technologies évoluent parfois d’une semaine à l’autre, notre objectif n’est pas seulement de suivre l’innovation, mais de construire une solution ERP-IA durable, fiable et capable d’évoluer avec les réalités manufacturières de demain.
