De nouvelles voies avec les assistants numériques d'IA

Un système ERP SAP est déjà aujourd'hui une véritable machine d'automatisation. Mais pourquoi de nombreuses possibilités sont-elles restées inexploitées jusqu'à présent ? Dans le domaine des finances, par exemple, presque toutes les factures des prestataires de services passent aujourd'hui par au moins deux paires de mains. Ou encore la logistique : un système génère automatiquement à partir d'ordres planifiés à peine 30 % de tous les ordres de fabrication d'une production en série.

La raison en est souvent qu'il existe encore des divergences entre le système et la réalité physique. Or, ces divergences nuisent à la précision des propositions déterminées par le système. Par exemple, des données de base article hétérogènes donnent lieu à des propositions dont les planificateurs se méfient. La conséquence ? Ils adaptent manuellement les données en fonction de leurs propres connaissances et expériences !

Une solution réside dans l'utilisation d'assistants IA. Ces assistants utilisent non seulement les données existantes, mais aussi les données historiques. Chaque système ERP contient des millions de données de ce type - et ces données représentent des modèles. L'IA apprend de ces modèles et peut ainsi réduire les divergences existantes. Il existe ainsi des modèles d'IA qui, lors de la création ou de la modification de données de base ou de données de mouvement, déterminent si une opération similaire a réussi dans le passé.

Ou bien ils examinent quelle décision une personne a prise dans un contexte comparable par le passé. Une partie des connaissances repose alors sur des données historiques, une autre partie des données n'est disponible que temporairement. Dans ce cas, les données doivent être collectées avec différentes approches de solution.

Et il existe d'autres domaines d'application : Les assistants IA peuvent aider les utilisateurs dans leur travail en complétant automatiquement des données critiques telles que les informations comptables. Ou bien les assistants avertissent activement un utilisateur, avant même l'enregistrement d'un document, d'une situation exceptionnelle prévisible - par exemple le règlement erroné d'une facture de fournisseur.

De nombreuses entreprises connaissent l'IA dans le domaine de l'analyse prédictive. Il existe quelques solutions d'IA qui fonctionnent déjà avec succès dans ce domaine. Mais les possibilités d'utilisation - comme le montrent les exemples des assistants IA - sont encore bien plus vastes. Pour que les assistants puissent intervenir activement dans un processus en cours, il faut toutefois tenir compte d'aspects importants : notamment le moment, la disponibilité des données et la vitesse de réaction.

Cette dernière est déjà énorme aujourd'hui : un assistant IA pour la validation des documents dans la comptabilité financière a besoin de moins de 200 millisecondes pour faire ses prévisions. Il faut également répondre à la question de l'interaction avec l'utilisateur. L'assistant avertit-il l'utilisateur par un son d'avertissement, fait-il même des propositions de valeurs ?

Nos assistants, par exemple, utilisent d'abord un mode silencieux, dans lequel un assistant n'agit qu'en arrière-plan et consigne des suggestions et des pronostics. Ils définissent ensuite le mode actif, dans lequel l'assistant interagit avec l'utilisateur.

Où va-t-on ?

Enfin, le degré élevé d'individualisation des systèmes ERP nécessite des adaptations. Ainsi, les modèles d'IA doivent apprendre les modèles à partir des données individuelles de l'entreprise et ils doivent être ajustés de manière spécifique. Un autre défi réside dans ce que l'on appelle l'ingénierie des caractéristiques : en fin de compte, toutes les informations extractibles des tableaux ne sont pas disponibles au moment du traitement des documents, car elles ne sont générées que lors du processus de mise à jour.

Les premiers assistants IA sont désormais disponibles pour exploiter de nouveaux potentiels en matière d'automatisation et de création de valeur, y compris dans les processus opérationnels. Et les solutions standardisées S/4-Hana accélèrent justement le développement de tels systèmes d'assistance.

Les entreprises devraient maintenant exploiter pleinement le potentiel du moteur d'automatisation SAP avec son aide pour rester compétitives et prendre une longueur d'avance en matière de transformation numérique. Le thème de l'intelligence artificielle prend de l'ampleur et les entreprises feraient bien de faire le premier pas dès maintenant.