TL;DR : Cet article explique comment un agent IA permet à vos équipes d’obtenir des réponses instantanées basées sur les données de votre ERP, via de simples questions.

Bienvenue dans ce nouveau numéro de « Lumières sur l’IA », la newsletter de Lumind où nous partageons nos expériences du terrain. Pas de jargon inaccessible ni de promesses futuristes : uniquement des cas d’usage concrets et une analyse pragmatique de la manière dont l’IA peut, aujourd’hui, servir les objectifs des PME suisses. Cette semaine, nous abordons un challenge central : l’accès aux données de votre ERP.

Un accès direct à l’information stratégique

Un système ERP constitue la colonne vertébrale opérationnelle de toute PME. Il centralise les données critiques : clients, commandes, stocks, production, finances. Pourtant, cette centralisation ne garantit pas l’accessibilité. Extraire une information précise reste parfois une opération complexe, génératrice de dépendances.

Vos outils existants sont puissants. L’ERP est la source de vérité pour vos données, et vos plateformes de Business Intelligence (BI) sont essentielles pour le suivi d’indicateurs (KPIs) via des tableaux de bord. Ces systèmes forment un socle robuste. Le défi que nous observons sur le terrain n’est pas lié à leur puissance, mais à l’accès pour des besoins spécifiques.

Il s’agit des questions spontanées et transversales qui émergent au quotidien : un directeur commercial qui veut isoler les produits les plus rentables avant un rendez-vous, une responsable des opérations qui doit corréler des retards de livraison. Ces requêtes, bien que stratégiques, ne justifient pas la création d’un nouveau rapport de BI et requièrent une expertise technique pour interroger directement l’ERP. C’est ici que réside le paradoxe de l’accessibilité. L’agent IA se positionne précisément comme un complément agile. Il ne remplace rien, il offre un canal d’accès direct pour obtenir des informations à la demande.

L’agent IA en action

Imaginez pouvoir formuler une requête complexe en langage naturel, comme vous le feriez à un analyste de données. C’est la fonctionnalité qu’apporte l’intégration d’un agent IA. Il ne s’agit pas d’un chatbot limité, mais d’un agent logiciel doté de capacités d’analyse et d’action, capable de fournir une réponse précise et contextualisée.

Cas d’usage concret, dans le transport de matériaux :

Une entreprise Suisse gère une flotte de camions pour approvisionner des chantiers dans toute la Suisse romande. Leurs équipes commerciales et logistiques ont besoin d’informations en temps réel. Auparavant, obtenir ces données nécessitait de multiples appels ou extractions manuelles. Aujourd’hui, ils posent simplement leurs questions :

• Pour un commercial avant une visite : « Quelles sont les offres en cours chez le client XYZ et quel est le statut de ses dernières livraisons ? »
• Pour un dispatcheur : « Combien de voyages le camion immatriculé NE 12345 a-t-il effectués ce mois-ci et quelle est sa consommation moyenne ? »
• Pour un analyste financier : « Quel est le taux de rentabilité moyen par chantier dans la région de Lausanne ce trimestre ? »
• Pour la maintenance : « Liste les camions dont le service est dû dans les 30 jours et qui ont parcouru plus de 10’000 km depuis la dernière inspection. »
• Pour le développement commercial : « Quels clients n’ont pas reçu d’offre depuis 6 mois, mais ont eu plus de 5 transports facturés l’an dernier ? »

En quelques secondes, l’agent IA retourne une synthèse structurée. Le gain est mesurable : autonomie complète, réactivité et une qualité de préparation accrue. L’utilisateur n’a aucune connaissance du schéma de la base de données ; il se concentre uniquement sur la question métier.

Comment ça marche concrètement ?

La mise en œuvre repose sur une architecture logicielle spécifique, connue sous le nom de Agentic RAG. Il s’agit d’un processus logique qui fait le pont entre le langage humain et le langage machine (SQL).

1. Phase d’indexation (Retrieval) : En amont, l’agent IA analyse la structure (le schéma) de votre base de données. Il indexe les métadonnées : tables, colonnes et relations. Ce référentiel constitue sa base de connaissances structurelle.
2. Phase de planification (Agentic) : Face à une question, l’agent active ses capacités de planification. Il décompose la requête en sous-tâches logiques et établit un plan d’action interne.
3. Phase de génération de code et d’exécution (Tools) : Sur la base de son plan, l’agent génère une requête SQL optimisée. Ce code est ensuite exécuté de manière sécurisée sur la base de données de l’ERP.
4. Phase de synthèse (Generation) : Les données brutes retournées sont rarement lisibles. La dernière étape consiste à générer une réponse finale en langage naturel, claire et structurée.

Ce cycle complet est transparent pour l’utilisateur, qui interagit uniquement via une interface conversationnelle.

Un impact sur l’organisation

L’intégration d’un tel agent génère des bénéfices qui dépassent le cadre technique. Nous observons chez nos clients une évolution mesurable des modes de travail.

• Accès autonome à l’information : L’accès à la donnée n’est plus conditionné par la maîtrise technique. Chaque collaborateur peut interroger le système pour étayer ses décisions.
• Agilité décisionnelle accrue : Les cycles de décision sont raccourcis. Un comité de direction peut obtenir des indicateurs transversaux en temps réel, sans attendre de rapports.
• Redéploiement des compétences : Les équipes se concentrent sur des missions à plus haute valeur. Les profils techniques se consacrent à l’évolution de l’architecture.

Sécurité et maîtrise des données

La gouvernance des données est garantie par conception. L’agent opère strictement dans le périmètre des droits d’accès de l’utilisateur. Il ne peut en aucun cas contourner une règle de sécurité existante.

Une préoccupation majeure est la confidentialité. Chez Lumind, nous proposons une architecture qui garantit une maîtrise totale de vos informations. Les modèles peuvent être déployés on-premise, sur vos propres serveurs. Alternativement, nous nous appuyons sur notre partenaire cloud souverain suisse, infomaniak | The Ethical Cloud. Dans cette configuration, seule la puissance de calcul est utilisée. Votre base de données n’est jamais exposée ni transférée. Votre actif le plus précieux, l’information, reste sous votre contrôle exclusif.

Votre ERP est un actif stratégique. Lui adjoindre une interface conversationnelle intelligente permet d’en maximiser le retour sur investissement. La technologie pour y parvenir est mature, et ses bénéfices sont aujourd’hui concrets et mesurables.

À propos de Lumind

Nous sommes Lumind, le partenaire IA des PME de Suisse romande. Notre mission est de rendre l’intelligence artificielle accessible, concrète et profitable. Nous accompagnons les entreprises, de la stratégie à l’implémentation de solutions sur mesure, qui génèrent un impact réel.

La meilleure façon de comprendre la valeur de l’IA est de la voir en action. Discutons de vos défis et explorons ensemble comment un agent IA pourrait accélérer le travail de vos équipes.

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L’équipe Lumind