La manière dont nous interagissons avec les logiciels pour entreprises, en particulier les applications de planification des ressources d’entreprise (ERP, Enterprise Resource Planning), va connaître une évolution particulièrement radicale au cours de la prochaine décennie, grâce à l’intelligence artificielle (IA). Ce n’est pas une exagération ; c’est bien la réalité que nous allons vivre. Toutefois, la difficulté consiste désormais à transformer l’enthousiasme que suscitent les technologies telles que l’IA générative en solutions exploitables. Nous avons entendu de nombreuses déclarations concernant l’intégration de l’IA et sa contribution aux applications pour entreprises ; cependant, l’instar de toute innovation, nous devons faire preuve de circonspection.
L’histoire de la technologie est jalonnée d’idées incroyables qui n’ont hélas trouvé aucun problème à résoudre. De même, les technologies d’IA générative telles que ChatGPT exigent, avant de nous lancer dans leur adoption inconditionnelle, que nous nous interrogions sur la nature exacte des problèmes que nous essayons de résoudre.

Alors, quel est le problème ? Parmi les frustrations historiques liées aux solutions ERP, citons leurs interfaces peu ergonomiques et peu intuitives, avec des processus manuels et répétitifs, leur lenteur, le cloisonnement des informations et l’absence d’approche collaborative. Aujourd’hui, grâce à l’IA et à l’automatisation, il est possible d’améliorer considérablement l’expérience utilisateur que proposent ces solutions ; pour y parvenir, toutefois, il est essentiel de comprendre les utilisateurs finaux, leurs besoins professionnels et comment la solution ERP les aide à résoudre leurs problèmes. Cette démarche est rendue possible grâce à l’avènement de cadres tels que Design Thinking, ainsi que de technologies telles que les microservices et les applications dans le cloud, que les architectes de solutions ERP ont pu exploiter pour développer des systèmes plus réactifs et plus intuitifs.

Nous avons eu recours à des approches issues de la recherche ethnographique pour étudier en profondeur la manière dont les utilisateurs interagissent avec les applications ERP dans le contexte de leur situation professionnelle et de leur environnement informatique. Ces approches nous ont permis de comprendre, dans le détail, comment ils personnalisent leur expérience des solutions ERP en utilisant des raccourcis et des solutions de contournement, en personnalisant les méthodes de saisie de données et en utilisant plusieurs appareils. Nous avons également découvert des tendances intéressantes dans les pratiques de collaboration informelle au sein de l’environnement des solutions ERP, ainsi que dans les intégrations avec les systèmes personnalisés. Dans différents domaines, d’importants investissements ont été consacrés à la mise en œuvre d’expériences personnalisées, dans des contextes allant des centres commerciaux à la médecine de précision, dans le secteur de la santé. Le même principe s’applique désormais aux solutions ERP. Nos recherches ethnographiques ont révélé qu’il est possible d’élaborer des modèles comportementaux qui nous aident à comprendre les différents scénarios d’utilisation des applications ERP. À partir de ces informations, nous élaborons un cadre pour l’IA générative, ainsi qu’une bibliothèque de modèles qui refléteront les besoins des utilisateurs individuels ; par exemple, les menus déroulants deviendront beaucoup plus personnalisés en fonction du profil de chaque utilisateur, de ses interactions antérieures et de ses réponses habituelles. Il existe par ailleurs de nombreuses autres opportunités d’utiliser l’IA générative dans des domaines tels que la détection d’anomalies, les recommandations intelligentes et la prédiction de valeur.

En fin de compte, nous voulons créer des expériences contextuelles adaptatives ; nous adoptons pour cela une approche centrée sur les utilisateurs, afin de comprendre les problèmes concrets auxquels sont confrontés les clients et d’exploiter la puissance de l’IA pour automatiser les tâches quotidiennes et répétitives. Ceci permettra aux utilisateurs de définir plus précisément leurs priorités et de mieux mobiliser leurs compétences dans le cadre de tâches plus essentielles. L’IA les aidera à améliorer leurs processus de prise de décisions en leur fournissant les informations pertinentes, au moment opportun.

Cependant, cette problématique comporte également un « écueil » : la compréhension des utilisateurs finaux. La réalité est que l’IA transformera fondamentalement les processus opérationnels. Notre directeur général, Mike Ettling, a parlé des gains d’efficacité potentiels que peut offrir l’IA en automatisant les étapes d’un flux de travail. Cela aura un impact sur les utilisateurs finaux ; et c’est pourquoi nous déployons actuellement un programme visant à comprendre les implications de l’adoption de l’IA au regard de la gestion du changement. Les tâches professionnelles vont évoluer, ce qui affectera les rôles ; à ce stade, nous devons donc nous assurer que tous nos collaborateurs comprennent et évaluent l’IA dans le contexte qui lui correspond. Cette compréhension doit non seulement englober la signification de cette technologie pour leur carrière, mais également l’impact positif qu’elle peut avoir sur leur charge de travail, ainsi que les connaissances indispensables à sa mise en œuvre concrète de l’IA. Tous ces enseignements seront pris en compte dans notre stratégie d’intégration de l’IA dans ERPx, notre solution ERP de nouvelle génération.

Si les utilisateurs n’ont pas été exposés à l’IA dans un contexte professionnel antérieur, et s’ils ne se sont pas vus confier la responsabilité de comprendre de quelle manière elle peut transformer leurs tâches quotidiennes, de nombreuses considérations doivent être évaluées avant le déploiement d’une application basée sur l’IA dans un environnement de production. Ces considérations incluent notamment :

1. L’intégrité des données : si l’IA utilise des données erronées pour prendre des décisions, elle peut exposer l’entreprise à des biais ou des résultats préjudiciables

1. La confidentialité et sécurité des données : il est essentiel de veiller à ce que des informations vitales ne soient pas exposées à des cyberattaques et à ce qu’aucune perte de contrôle n’affecte les données

1. La connaissance des limites de l’IA : le potentiel de l’IA générative, en particulier, a été le sujet de nombreuses déclarations, notamment au regard de sa capacité à extraire rapidement des informations permettant d’offrir des réponses concises à des questions complexes ; cependant, elle comporte des limites. Si vous vous fiez à elle pour développer du code susceptible d’être intégré dans des applications vitales, savez-vous d’où provient ce code ? Il est essentiel de comprendre les limites de l’IA pour aborder son adoption de manière réaliste.

1. L’interprétation de l’analyse : si l’IA vous fournit des réponses, comment devez-vous les interpréter ? Devez-vous les considérer comme des vérités absolues ou les remettre en question ? Si vous ne possédez pas une connaissance détaillée du fonctionnement de la prise de décisions fondée sur l’IA, cela pourrait être difficile ; alors, comment éviter que des collaborateurs ne deviennent trop dépendants des réponses générées par l’IA ?

1. Tester les résultats de l’IA : le corollaire de l’interprétation de l’analyse est la présence d’un superviseur chargé de vérifier les décisions prises par l’IA et de s’assurer que les tâches automatisées ou générées par l’IA sont sensées, exactes et sûres.

Il est également essentiel d’effectuer une vérification des compétences au sein de votre entreprise. Les connaissances recueillies par l’équipe de R et D de Unit4 soulignent l’importance grandissante des compétences humaines, parallèlement aux compétences techniques concernant l’IA. Il convient d’accorder autant d’importance aux compétences d’interrogation et d’analyse qu’aux capacités telles que la collaboration, la prise de décisions, la créativité et l’intelligence émotionnelle, qui constituent des compétences irremplaçables pour utiliser efficacement l’IA. Les collaborateurs devront également être ouverts au changement dans la continuité et faire preuve de flexibilité, afin de coopérer avec les solutions basées sur l’IA. Ces compétences centrées sur l’humain deviendront essentielles pour permettre au personnel d’innover et d’élaborer des stratégies dépassant les capacités de l’IA.

Les outils basés sur l’IA et les outils d’automatisation continueront à se développer et se généraliser au cours des années à venir ; il ne fait donc aucun doute qu’ils auront un impact considérable sur l’orientation future du développement de solutions ERP. Il est vital de ne pas perdre de vue les utilisateurs finaux et de nous assurer que leurs besoins soient placés au cœur de tout scénario d’utilisation innovante de l’IA. Si nous y parvenons, nous entrerons dans une nouvelle ère passionnante, dans laquelle les solutions ERP coopéreront avec les utilisateurs, qui bénéficieront d’un vaste ensemble de compétences et d’opportunités professionnelles nouvelles.

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À propos de Sara Portell, VP, User Experience, Unit4

Sara est leader spécialiste de l’expérience utilisateur et de la recherche ; elle possède une vaste expérience internationale acquise en travaillant pour des sociétés technologiques mondiales depuis 2009. Elle est passionnée par la compréhension des comportements et attitudes des utilisateurs, qu’elle analyse afin de proposer de meilleurs produits et solutions. Sara est VP of User Experience chez Unit4. Elle a relancé la fonction d’expérience utilisateur et créé et développé une équipe multidisciplinaire réunissant des concepteurs d’expérience utilisateur/d’interface utilisateur, des chercheurs spécialistes des utilisateurs, des concepteurs de contenu et des développeurs d’interface utilisateur. Elle a notamment travaillé pour Shopify et Expedia, où elle se concentrait sur la recherche en matière d’expérience utilisateur dans le monde entier.

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À propos de Rafael Artacho, Product Director, Unit4

Rafael, Platform Product Director chez Unit4 depuis 2021, est un professionnel expérimenté du secteur du développement logiciel. Au cours de ses 15 années de carrière, il a occupé différents postes qui lui ont permis de mieux comprendre le secteur et de se doter d’un ensemble de compétences réunissant expertise technique et vision stratégique. Rafael joue un rôle clé dans le développement de la solution Unit4 People Platform et s’intéresse de près aux technologies émergentes, en particulier à l’intelligence artificielle, aux plateformes à programmation schématique (« low-code »), à l’hyper-automatisation et aux solutions cloud-native.