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Pendant des décennies, les entreprises ont vécu au rythme des mises à niveau dictées par leurs éditeurs d’ERP. Chaque évolution logicielle imposait ses contraintes, son calendrier et ses compromis.
L’arrivée de l’IA agentive a tout changé. Grâce à elle, les organisations reprennent la main sur leurs systèmes. Elles peuvent connecter et orchestrer des modules disparates tout en réduisant les coûts liés aux adaptations et aux erreurs humaines.
L’ERP à travers les âges
Dans les années 1960 à 1980, les ordinateurs centraux dominaient les infrastructures. Les méthodes MRP puis MRP II ont permis de centraliser des données jusque-là dispersées dans des armoires physiques. Cette rationalisation a structuré la gestion industrielle et financière à grande échelle.
Les années 1980 et 1990 ont introduit les architectures client-serveur. La numérisation s’est accélérée dans les entreprises, portée par l’informatisation des postes de travail. Les données circulaient mieux entre les services. L’ERP s’est imposé comme le cœur du système d’information, au prix d’une complexité croissante.
Au début des années 2000, le travail s’est affranchi du bureau. Le SaaS et le cloud ont facilité l’accès distant aux outils. Les infrastructures sont devenues plus souples, plus élastiques. Pourtant, le modèle restait centré sur des plateformes massives, difficiles à adapter rapidement.
Cette rigidité n’est pas un hasard. Les grands éditeurs ont construit des écosystèmes fermés, pensés pour durer. Selon Gartner, plus de 70 % des grandes entreprises utilisent encore des ERP conçus il y a plus de quinze ans. Leur modernisation complète représente souvent des projets étalés sur plusieurs années.
C’est dans ce contexte que la composabilité prend tout son sens. Elle permet d’assembler des briques logicielles issues de plusieurs environnements. Chaque module répond à un usage précis. La dépendance à un éditeur unique recule progressivement.
L’IA agentive, quelle différence ?
L’IA agentive ne se limite pas à ajouter des fonctions intelligentes à l’existant. Elle agit comme une couche de coordination entre des systèmes conçus pour fonctionner isolément. Là où les ERP classiques enchaînaient des processus rigides, l’IA agentive orchestre des flux transverses.
Les premiers chiffres donnent une idée de l’impact. Une étude publiée en 2024 par McKinsey évoque une hausse d’environ 30 % de la satisfaction des utilisateurs avec des ERP intégrant de l’IA. La productivité progresse en moyenne de 25 %, grâce à une meilleure automatisation des tâches répétitives.
D’autres analyses, notamment relayées par Deloitte, montrent des gains de temps de traitement pouvant atteindre 45 %. La précision des décisions opérationnelles progresserait d’environ 60 %. Ces résultats s’expliquent par une exploitation plus fine des données déjà disponibles.
Ce changement répond à des limites bien connues. Les ERP traditionnels freinaient l’innovation hors des feuilles de route éditeurs. Les cycles d’adaptation étaient longs. L’interopérabilité entre finance, logistique et ressources humaines restait partielle.
Avec l’IA agentive et la composabilité, la logique s’inverse. Les entreprises conservent un socle transactionnel stable. Les composants évoluent indépendamment, selon les besoins métiers. Les projets de transformation deviennent progressifs, moins risqués.
Concrètement, cela signifie des processus capables de traverser plusieurs outils sans rupture visible. Un agent peut déclencher une commande, vérifier un stock, ajuster une prévision et alerter un responsable. Le tout sans intervention manuelle constante.
Les risques
L’intégration de l’IA dans les ERP pose des questions éthiques souvent sous-estimées. Comme l’affirme Forbes dans un récent article, lorsque les données sont mal gouvernées, les décisions automatisées peuvent produire des effets injustes ou non conformes.
Inutile de vous dire qu’une telle chose dépasse la simple erreur technique. Il touche la crédibilité de l’entreprise face aux clients, aux partenaires et aux régulateurs. Sur le plan économique, une architecture mal préparée entraîne des coûts cachés. Les corrections a posteriori mobilisent des équipes entières et ralentissent l’activité.
Puis, il y a aussi les failles de sécurité. Une fuite ou un usage abusif expose l’entreprise à des sanctions lourdes comme des amendes et des interruptions de service. Forbes insiste ainsi sur la nécessité de cadres clairs pour encadrer l’usage des données.
Et si cela ne suffit pas, ceci devrait vous convaincre. Au fait, une étude relayée par Forbes sur des recherches Salesforce montre que 86 % des leaders estiment que la réussite d’un projet IA dépend directement de la qualité des données et de leur gouvernance.
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