Service · Automatisation
Vue d’ensemble
Ils ne sont pas faits pour être le système de référence, calculer de manière fiable ou prendre des décisions qui engagent une responsabilité. Nous plaçons donc l’IA là où elle lit et rédige, et laissons l’ERP — et une personne — décider de ce qui est enregistré.
01Le problème
Les équipes saisissent ligne à ligne factures fournisseurs, listes de colisage et bons de commande clients dans l’ERP.
Des boîtes partagées mêlant commandes, questions, réclamations et spam, triées à la main.
Les agents ouvrent les écrans commande, expédition, facture et garantie pour répondre à une seule question.
Les managers attendent des jours des réponses qui existent déjà dans les données.
02Notre approche
Nous commençons par choisir deux ou trois cas d’usage au volume mesurable et aux critères de réussite clairs — par exemple, le pourcentage de factures fournisseurs extraites correctement sans correction. Nous testons des modèles candidats sur un échantillon de vos vrais documents avant de construire quoi que ce soit, car la précision varie fortement selon le type de document.
En production, l’IA reste une étape d’un workflow : l’extraction crée un brouillon, le rapprochement propose des liens, la rédaction suggère un texte. Une personne valide, et l’ERP enregistre l’action. Les requêtes et réponses sont journalisées sur l’enregistrement concerné, pour pouvoir auditer et améliorer dans le temps.
03Compétences
Extraire en-têtes et lignes des documents fournisseurs et les rapprocher des commandes et réceptions.
Transformer les commandes reçues par e-mail ou en PDF en brouillons de commandes clients avec correspondance des articles.
Classer les messages entrants et les orienter vers la bonne file ou le bon enregistrement.
Rédiger des réponses fondées sur les commandes, livraisons et contrats du client.
Synthèses de l’historique des comptes, suggestions de relance et projets de devis.
Des questions en langage courant, avec des réponses issues de vues de données approuvées et respectant les droits.
04Points techniques
L’IA ne voit que les données que l’utilisateur demandeur est autorisé à voir dans l’ERP.
Des seuils de confiance décident de ce qui part directement en validation et de ce qui peut, le cas échéant, être accepté automatiquement.
Fournisseurs de modèles choisis selon la localisation des données, les conditions de confidentialité, la précision et le coût — et remplaçables.
Un jeu de vrais documents mis de côté pour mesurer la précision avant et après chaque changement.
05Méthode
Repérer les tâches à fort volume et riches en texte, aux indicateurs de réussite clairs.
Tester la précision de l’extraction ou de la rédaction sur un échantillon de vos vraies données.
Construire le workflow dans l’ERP avec étapes de validation et journalisation.
Suivre précision, corrections et débit ; affiner requêtes et règles.
06Résultats
Les équipes vérifient et corrigent au lieu de tout taper.
Réponses du support et des commerciaux rédigées avec le bon contexte.
Validation humaine, droits d’accès et pistes d’audit restent en place.
Où cela s’applique
Services associés
Analyses
A grounded look at AI in ERP: document processing, support and sales assistance, natural-language reporting — plus the limits, risks, controls and how to choose a first use case.
FAQ
Pour de nombreux types de documents, la précision de l’extraction est élevée, mais elle varie selon la mise en page et la qualité. C’est pourquoi nous la mesurons d’abord sur vos documents et conservons une étape de validation pour tout ce qui est comptabilisé.
Cela dépend du fournisseur et de l’offre choisis. Nous retenons des options aux conditions de confidentialité adaptées, avec un traitement régional si nécessaire, et documentons le flux de données.
Oui. Rapprocher des lignes extraites d’articles ou de fournisseurs fonctionne mal avec des données de base dupliquées ou incohérentes. Le nettoyage est souvent la première phase.
Non. L’automatisation par règles reste le bon outil pour les tâches déterministes. L’IA s’ajoute là où les entrées ne sont pas structurées.
Prochaine étape
Nous identifierons les cas d’usage vraiment rentables et les testerons sur vos données.