L’évolution du paysage des ERP IA : des approches pratiques pour optimiser votre investissement en IA

[00:00:00] Doug : Bienvenue dans la deuxième saison du balado Acumatica ERP, où nous explorons l'innovation concrète au service des entreprises en pleine croissance. Je suis David De Rego, vice-président du marketing produit chez Acumatica. Cette saison, nous analysons comment l'IA et les fonctionnalités des ERP modernes transforment le quotidien des entreprises. Dans chaque épisode, on va donner la parole à ceux et celles qui conçoivent et utilisent cette technologie. Vous découvrirez ainsi les réussites concrètes, les défis rencontrés et les perspectives d'avenir.

Aujourd'hui, nous nous intéressons particulièrement à l'IA et aux ERP : les fonctionnalités et les capacités que les entreprises en pleine croissance utilisent déjà, les innovations à venir et les points essentiels que les organisations doivent connaître et prendre en compte pour intégrer l'IA à leurs opérations. Pour nous éclairer sur ce sujet, nous accueillons deux membres de l'équipe produit d'Acumatica : Doug Johnson, vice-président de l'architecture des solutions, et Omar Ghazi, directeur de la gestion des produits, de la plateforme, de l'IA et des technologies.

Doug apporte plus de 30 ans d'expérience en gestion de produits et en marketing, et a aidé à définir la vision et les exigences de la plateforme ERP Cloud d'Acumatica. Omar, quant à lui, possède plus de 15 ans d'expérience dans la direction de produits technologiques d'entreprise, avec une expertise particulière en intelligence artificielle et en technologies émergentes, transformant l'innovation en une valeur ajoutée concrète pour le client.

Dans le cadre de notre dossier sur l'IA, nous allons découvrir les nouveautés qu'Acumatica propose à ses clients avec sa dernière mise à jour. Doug, Omar, nous sommes ravis de vous accueillir dans cette émission. Bienvenue dans le podcast. Merci, David. Ravi d'être là.

[00:01:32] Omar : Merci, David.

[00:01:33] Doug : J'aimerais commencer par toi, Doug. Pouvez-vous décrire brièvement votre rôle et comment l'IA se manifeste dans votre travail aujourd'hui ?

L'équipe d'architecture de solutions remplit deux fonctions distinctes. Premièrement, nous aidons les prospects à découvrir Acumatica et comment cette solution peut répondre à leurs besoins opérationnels et optimiser leur efficacité. Deuxièmement, nous accompagnons nos clients existants pour les aider à tirer le meilleur parti de leur déploiement. Mon utilisation de l'IA est aussi double.

J'utilise l'IA pour améliorer mon travail, et je peux aussi l'utiliser pour montrer à nos prospects et clients comment ils peuvent l'utiliser plus efficacement et optimiser leurs activités. C'est donc un double avantage pour moi. Super ! J'espère qu'on va pouvoir approfondir ce sujet au fil de l'émission.

Omar, et toi ? Peux-tu décrire ton rôle et comment l'IA intervient dans ton travail ?

[00:02:21] Omar : Oui, oui, David. Je travaille sur la plateforme, et notre plateforme Acumatica englobe toutes les fonctionnalités d'IA que nous développons. Dernièrement, mon rôle a principalement consisté à commercialiser nos fonctionnalités d'IA, en collaborant avec nos partenaires, nos clients et nos prospects pour concevoir des solutions d'IA pertinentes et les mettre sur le marché afin de répondre aux besoins des entreprises.

Plus précisément, notre nouvel assistant IA, notre automatisation IA, notre serveur MCP en cours de déploiement, dont nous pourrons certainement reparler très prochainement. Mais, euh, mais, j'ai passé le gros de mon temps à travailler avec tous ces produits. Et au quotidien, euh, j'utilise l'IA constamment. C'est mon partenaire de réflexion.

Ça m'aide à appréhender le monde sous un angle différent, grâce à de multiples perspectives. Je ne l'utilise donc pas seulement pour élaborer ma feuille de route, mais aussi quotidiennement pour le tri des tâches, la rédaction, le suivi du travail et des progrès, ainsi que la gestion de projet. L'IA est donc beaucoup plus présente dans ma vie qu'il y a seulement six mois.

[00:03:38] Doug : C'est super ! Euh… la prochaine question est pour toi, Omar. Comment les entreprises en pleine croissance abordent-elles l'adoption de l'IA présentement ? Et qu'entends-tu de nos clients ?

[00:03:49] Omar : Oui. J’ai remarqué qu’auparavant, la question portait davantage sur la possibilité d’utiliser l’IA. Maintenant, ce type de conversation et de questions se concentre plutôt sur les domaines où l'IA peut nous faire gagner du temps.

J'ai aussi constaté que certaines entreprises n'ont pas d'équipe dédiée à l'IA, tandis que d'autres en possèdent une ou plusieurs et intègrent l'IA de manière très globale afin de comprendre son potentiel et d'avancer rapidement. En revanche, sans une équipe dédiée, il est essentiel d'utiliser des outils et des fonctionnalités intégrés aux systèmes existants, car l'IA joue un rôle primordial dans ce domaine.

L'IA aide les petites entreprises à croître beaucoup plus rapidement, à condition de bien la concevoir. Il ne s'agit pas de se tromper, mais d'itérer beaucoup plus rapidement lorsqu'on conçoit l'intégration de l'IA au sein de l'organisation. J'ai aussi remarqué une sorte de clivage entre les PME et les grandes entreprises. Certaines expérimentent l'IA de manière générale, tandis que d'autres se concentrent sur un ou deux flux de travail clés, essentiels à leurs processus et à leur organisation, et cherchent à optimiser leurs procédures quotidiennes grâce à l'IA.

[00:05:26] Doug: Yeah. And, and I know that we've, we've come a long way as it relates to AI, and I know you have a, a vision which we're gonna get into i-in a little bit about where, where that's gonna go. So, um, super, super awesome. All right, Doug, here's one for you. What separates the companies that are getting practical value from the ones that are still experimenting or kinda stuck in the pilot mode, or maybe not even thinking about it?

I, I don't even know if you run into customers who aren't even thinking about AI. A lot of time has gone by since I first approached customers about AI, let's say 18 months to set a timeframe. In the beginning, I was explaining what AI was. Let's say I've been on 80 to 100 calls having these same discussions.

If I started a call talking about how, what AI is today, people would be like, "Okay, Doug, move it along. We got to get to the good stuff," which is how we're actually gonna bring this to market and how we're gonna benefit from it and how it's gonna save us money and how it's gonna help us, uh, reduce our time to deliver for our customers.

So, the customers that seem to be doing the best are the ones that are thinking a little bit differently. So, think of AI as a tool that can combine... ERP and AI can work together. ERP has the real strong, I wanna call it algorithmic Pristine data that you can use. AI does really well with unstructured data.

Mm. The people that really benefit are the people that learn how to combine those two things into one category and use the unstructured data along with the data that is pristine and accurate inside Acumatica to generate results. And some examples of how that would be like after I've explained all the things AI can do, somebody will say, "Oh, great.

I can use that to add up the total amount of money I've made this year." And I'm like Good, but that's more algorithmic. Somebody who's a little more structured will say, "Wow, I can build a workflow that senses the sentiment of the support case and then automatically directs it to the appropriate person based on things it's seen in the past."

So those are the, the people that are thinking of both structured and unstructured data are doing a lot better than the people that are just thinking of one or the other. Yeah. Big, big, huge game changer, right? When you think about it from, from that perspective, the structured and unstructured data. Super awesome.

So continually, continuing along the, the adoption theme, Doug, as you've introduced new products, what have you learned from customers? How have those experiences shaped your approach, and how have you responded? So everything's a learning experience. At Acumatica, we launched something called GL Anomaly Detection in, uh...

It was quite a while ago. And we were shocked that no one was flocking to it to use it. And then we started asking our partners, you know, "Why aren't you using it?" And they said, "Well, we tried, but it was a little too confusing," and people didn't understand how to use it within the software, within the ERP software.

So basically, nobody adopted it. So we pivoted, and we learned, and we said, "We need to come up with a couple things that guide our development processes." And we call this basically our, our governance policy for innovation. It's responsible, practical, and valuable. So when the very first part, we've always been responsible.

We've always said, "Your data is your data," and we're not gonna give it to an AI to go, you know, spread it throughout the world because keeping your governance policy and your security policies in play is number one and first and foremost. The second one was the practical one. Practical means it's gotta be easy to use.

So we broke that rule on our first initiation into the, the world of AI delivery. Since then, we've developed things that you can enable with three or four clicks and you're off and running, so it makes it super easy. Our new anomaly detection, I... You can use literally three clicks and the system's off and predicting things.

With two or three more clicks, you can add it to a dashboard so that it's part of your daily routine. So that's a, a important part of was that, of that, was fixing the practical aspect of it. And then the last one, just to finish off how we do it, is valuable. If it's gonna cost, you know, $3 of tokens to perform something that's gonna give you $1 of value, it's obviously not gonna take foot.

But generally, it's not a problem because people are seeing the value in how these structured and unstructured data can come together to really drive value for their business. Yeah, I love that practical, right? I mean, if you really come at it from a practical perspective, then, then people just obviously adopt it, right?

They don't have to think about it or, you know, they just kind of see how it fits in and makes it a little bit less scary, I think. That's right. But, uh, awesome. Yeah. Cool. And the, and the valuable piece is just as important too. Having a- Oh, for sure ... pricing policy that's easy for them to understand and follow, it's gonna really help people adopt it as well.

Yeah, for sure. Yeah. If, if, if you're feeling like you're nickel and diming, you're afraid to experiment, then, then, then that's not good. So Yeah. Good. Cool. All right, Omar, where are you seeing the clearest business value delivered inside ERP today?

[00:10:35] Omar : Oui. Donc, euh, un peu comme ce que Doug a mentionné sur le plan pratique, euh, beaucoup de clients disent aussi qu'ils veulent que l'IA fasse le travail, euh, et pas seulement qu'elle réponde aux questions.

C'est donc un changement majeur que nous observons également. Parallèlement, ils veulent garder le contrôle sur l'utilisation de leurs données. Par conséquent, la confiance devient un facteur déterminant, tout comme les fonctionnalités elles-mêmes. La confidentialité des données est donc un sujet récurrent, souvent en même temps que la description des fonctionnalités. Et la valeur ajoutée réside dans l'intégration de l'IA à un processus déjà en cours.

Ainsi, pour répondre aux préoccupations et aux valeurs d'affaires exprimées par nos clients au sein de notre ERP, nous avons notamment intégré des agents prêts à l'emploi. Ces agents sont intégrés au produit. Prenons par exemple notre agent de synthèse de cas basé sur l'IA, qui vous aidera à comprendre, comme l'a mentionné Doug précédemment, le sentiment général et les prochaines étapes à suivre en fonction du cas.

Ce serait une réponse suggérée au client. Tout serait généré par l'IA, mais à partir de vos données réelles, et rien ne sortirait nécessairement de votre environnement Acumatica. En effet, vous pouvez ainsi faire confiance à l'IA et renforcer cette confiance à mesure que vous lui confiez de plus en plus de responsabilités.

De même, nous avons les notes de clôture de dossier : une fois qu’un dossier client est résolu, une note de clôture est automatiquement créée pour que vous puissiez vous y référer ultérieurement. À terme, vous pourrez ainsi élaborer vos procédures opérationnelles normalisées à partir de ces notes de clôture rédigées par nos agents.

L'utilisation standard de l'IA, pour laquelle nous avons probablement tous, ou presque, recours, se résume à : « Aidez-moi à écrire un courriel ». Il s'agit de pouvoir écrire des réponses par courriel en fonction de la priorité accordée aux échanges avec le client. Peut-être qu'un client a besoin d'une attention particulière ; dans ce cas, il faudrait soigner davantage ses courriels avant de les envoyer.

Le fait d'être un agent capable de vous accompagner dans vos activités actuelles contribue également à instaurer cette confiance. Ces mêmes principes s'appliquent à nos autres produits, notamment notre ERP, où, par exemple, le traitement de prospects ou d'opportunités spécifiques, la reconnaissance des sentiments et des tendances, la capacité à identifier les tendances et à synthétiser des données complexes, comme l'a mentionné Doug précédemment, sont des domaines où l'IA s'avère extrêmement utile.

Ces tâches à volume élevé, proches du jugement, où il est facile de vérifier mais parfois difficile de repartir de zéro, constituent quelques-uns des domaines qui représentent la première étape la plus claire en termes de valeur commerciale pour ce que propose aujourd'hui l'ERP.

[00:13:18] Doug : Donc pour les personnes qui débutent, où la confiance, vous savez, comme moi, je sais que pour moi, quand j'ai commencé à utiliser l'IA, on a presque peur d'appuyer sur le bouton Entrée parce que, vous savez, est-ce que je divulgue des informations confidentielles ?

En réalité, nos clients n'ont pas à s'en soucier. Tout est protégé.

[00:13:35] Omar : C'est exact. L'IA utilise souvent des modèles de base, et ces modèles ont été entraînés sur des données généralement disponibles. On ne les utilise pas nécessairement pour poursuivre l'entraînement, car il n'y a pas beaucoup plus de données disponibles.

Vous fournissez à l'IA votre logique d'affaires, n'est-ce pas ? On parle souvent de couche sémantique ; elle comprend donc globalement comment votre logique d'affaires doit fonctionner, mais cette couche ne sert pas à entraîner l'IA. Elle sert uniquement à enrichir son processus décisionnel et son raisonnement, afin d'aider l'utilisateur final à le mener à bien.

[00:14:08] Doug : Génial ! Doug, peux-tu nous donner un exemple concret de la façon dont l'IA aide un client ou un utilisateur à gagner du temps, à améliorer sa précision ou à prendre de meilleures décisions ? Bien sûr. Eh bien, écoute, deux choses me viennent tout de suite à l’esprit. Premièrement, on utilise notre propre produit. Omar parlait des notes de synthèse des occasions et des cas, et de choses de ce genre.

Nous utilisons cette méthode, ce qui fait de nous notre propre meilleure étude de cas. Nous pouvons analyser une situation complexe avec de nombreux éléments : échanges de courriels, documents PDF (appels d'offres, comptes rendus de réunions, etc.), et la résumer à la question : « Que dois-je faire ensuite pour aider ce client ? » Plutôt que de passer en revue une multitude de documents, c'est comme avoir un assistant personnel qui vous dit : « Doug, fais ceci ensuite. »

Voilà donc un point important, et nous avons évidemment des clients qui peuvent en profiter. Au sein du produit, je constate que de nombreuses personnes utilisent la reconnaissance de documents AP pour se débarrasser de leurs cartables remplis de papier. Lors d'un de nos sommets, nous avons montré l'exemple d'une personne qui avait littéralement une pièce remplie de papier, qu'elle a pu éliminer grâce à la reconnaissance de documents AP. Le système est capable d'apprendre et de s'améliorer continuellement.

Ce qui excite le plus les gens lors de mes réunions, c'est l'assistant IA. Il peut maintenant répondre à des questions sur vos données et même les compiler. Par exemple, si je lui demande : « Dites-moi quels sont les produits les plus rentables et donnez-moi la liste de ceux que j'ai en stock pour que je puisse les vendre », il rassemblera toutes les informations nécessaires.

Ou encore, c'est bien… d'autres options comme « Comparer mes prévisions financières du premier au deuxième trimestre », et l'outil le fera. Mais il ne se contente pas de produire une série de chiffres ; il les analyse et vous dit, par exemple : « J'ai remarqué que vos notes de frais étaient très élevées en février », ou peut-être aviez-vous une conférence à ce moment-là, ou encore que vos dépenses en fournitures ont explosé à la fin juin. Vous vous dites alors : « C'est parce que tout le monde essaie de boucler ses fins de mois et de payer avant la fin du budget. » Il y a donc peut-être une explication rationnelle.

Mais ça arrive et ça met tout ça au jour. Du coup, les gens en tirent déjà beaucoup de bénéfices aujourd'hui. Oui, une augmentation considérable de la productivité, n'est-ce pas ? Plus besoin de se plonger dans tous ces états financiers pour essayer de comprendre ce qu'ils révèlent. Ça met en lumière les problèmes et on peut ensuite approfondir la question.

C'est exact. Certains de nos collaborateurs sont déjà des experts en la matière. Ils peuvent probablement analyser 25 feuilles de calcul en même temps et déterminer précisément la marche à suivre. Mais… on démocratise l'accès à cette fonctionnalité. Maintenant, je peux le faire aussi. Très bien, Omar, cet épisode coïncide parfaitement avec la sortie de la version 2026 R2. Quelle fonctionnalité liée à l'IA vous emballe le plus ?

Et pourquoi est-ce important pour nos clients ?

[00:17:00] Omar: Gosh, David, that's a very good question. I'm very excited to talk about it. I actually have been preparing for our upcoming release for 2026, R2, Acumatica's second release of the year. We have so much jam-packed into it. It was hard to kind of pick. It's hard to pick what to talk about.

But I think that the key areas that we have been pushing for the last two releases are areas that we're pushing even further because that's where we are starting to see our customers, our partners are finding a lot of value in. Our AI automation, for instance, it has evolved quite a bit. We used to call parts of AI automation LLM prompts, where you create a prompt and you, you go about putting some basic instructions to an LLM.

We are completely changing how that works. We are calling them agents now because it's, it's evolved and graduated beyond more than just a prompt. Um, you can do very, very intricate functions and chain together functionality. It works with customized data, so if you have anything customized in your product, you can work, uh, with that with your agents.

Agents can pull directly from generic inquiries as a source before it acts, which is one of the key ways Acumatica works and are how our customers and partners build, uh, their reporting, uh, gathering data. In line with that, things like our business events, which is a very robust mechanism in automating some key workflows in Acumatica, importing and exporting data workflows.

You're able to chain together agents to perform all these functions autonomously if you want to with no development work required. It's just plain, plain language. Uh, I was going to say plain English. It also works, uh, with non-English f- uh, uh, based- Right. Right ... uh, instructions, so I can't really use plain English anymore.

So plain language, uh, it would work just like that. So it empowers everybody, and using that same word that Doug used, it dem- democratizes that work f- across everybody. So that's just AI automation. We have a whole another leg, which is our AI assistant. This is the surface where a user interacts with AI.

We are bringing AI assistant into general availability. So, uh, in our past release, it was available as a managed availability or a limited release, but now it's gener- it's going to be generally available. AI assistant, if, if you haven't, uh, had a chance to see it, it cites its sources. So it is- Mm-hmm ... a very tuned AI assistant, so whenever it answers, it has a source, so you can trace back to the source to check and verify whether it-- you can trust that data.

And because it's built on your data, you can follow it back to where the, the, the source. We have incorporate-- We will be incorporating more out-of-the-box generic inquiries that is exposed to Assistant. So Assistant is armed with kno-more knowledge, more, more of this data to, to draw upon to answer a user's question.

And if it doesn't exist out of b-out of the box, you can create any GI, and then you expose it to Assistant, and then your assistant is ready to go a-to answer your question. And then we gave AI Assistant in this release some additional capabilities or superpowers, if you will. It knows about itself now, so it, it has some self-aware context.

So if you ask, "What can you do? What can't you do?" And it will answer, uh, what it can do and what are its boundaries. It is also context-aware, so if you're on a specific screen, you don't have to necessarily say, "You know what? Tell me the total of this invoice number XYZ." Instead, you can just say, "What is-- Can you summarize this invoice for me?"

And you just have to use these keywords, this, and it will understand that you're talking about something specific on your screen. And then in addition to that, we also included the capability, the, the help. We brought help agents so that AI Assistant, if you're asking, "How do I..." or "How do I do this? How do I do that?"

It will be able to draw upon, uh, your current version of Acumatica that you're in, and then look into our help articles, our knowledge-based articles that's available on our community site, any sort of how-to document, and be able to compile that. Again, those are the sources. And then provide you an answer.

So it will graduates to give you that answer, the help capability, and then you can trace back to the source just like anything else that AI Assistant, uh, provides answers on. And this is built upon our new beacon.acumatica.com, which is a new platform that allows you to do, do these help, help searches with help agents manually if you want, or using our AI Assistant.

And then finally, this is a, a really, really cool functionality for AI Assistant is when you're asking this question, kind of like what Doug mentioned, and AI Assistant returns back some kind of a chart, pie chart, bar chart, a KPI, or anything that i-is a visual, uh, summary of the answer. You can now drag and drop it directly into a dashboard without having to rebuild it or anything.

So in the context of a conversation with the AI assistant, you get an answer and you drag it if you want to continue to pay attention to that, that metric into a dashboard directly. So that's AI Assistant. And then one last thing, David, we are also introducing MCP server. We will be re-releasing the first phase of MCP.

It will work with generic inquiries. So what it allows you to do, and MCP is the, is the latest buzzword for the last few weeks, that it allows an external AI, uh, solution like Claude, ChatGPT, or any others that can support MCP to then connect to Acumatica. So now you're able to be outside of Acumatica and query questions about your data that resides in Acumatica, your system of truth.

So you are able to draw upon some patterns and understanding and knowledge of that. So phase one is generic inquiry. It's read-only, so you're able to draw upon that, uh, internal data. And then phase two, we will add some read and write capabilities so that not only are you interact-- you're able to interact with an external solution with your Acumatica data, but also now you can start thinking about building integrations without much development work because- Yeah

all of that is done by AI behind the scenes with you as the, the plain language, uh, instructor in that case. So it, it, it lowers the setup floor. The idea is to lower the setup floor to get going to, to lower that barrier to entry across all of these products that I mentioned, and so I'm super, super excited for the R2 release and what we have for AI capabilities and updates for our customers.

[00:23:29] Doug : J'adore ça ! J'adore ça ! Alors, pour ceux qui ne le savent peut-être pas, qu'est-ce que MCP veut dire, Omar ?

[00:23:34] Omar : MCP est l'abréviation de Model Context Protocol. C’est une méthode standardisée initialement proposée par Claude, puis très rapidement adoptée par d’autres leaders du marché de l’IA. Elle permet de fournir une fonctionnalité qui permet à une autre IA de comprendre un système et de communiquer avec lui. Par exemple, vous dites : « Voici comment communiquer avec Acumatica. »

Vous m'envoyez cette requête et vous recevez cette réponse. C'est une explication très simple, en termes simples, mais comme vous pouvez l'imaginer, cela vous permet non seulement d'utiliser une interface de clavardage externe avec vos données Acumatica, mais aussi de créer de multiples intégrations avec l'outil d'IA de votre choix. Cela vous permet en quelque sorte de naviguer entre différents systèmes dotés d'un serveur MCP.

[00:24:28] Doug: And all of that is just what you're excited about. But that means- Yeah ... there's a lot more other stuff in there too. So that's, that's super cool. I love it. Yeah. All right, Doug, two-part question for you. So building on some of the AI innovations Omar just highlighted, can you bring one of those to life with a day in the life example so listeners can picture how it shows up in real work?

And looking beyond a single scenario, uh, how do you see AI reshaping expectations for ERP over time from a system of record to a system that surfaces insights, guides actions, and automates more work? All right, a two-parter. So let's start with things in the day of the life. So one of the things that happens a lot is you have people in your company that build reports and other things, and there's probably, you know, two or three guys, maybe even more in a larger company, that are really kind of the bottleneck for that.

One of the things Omar described was now you can take dashboards that you build using natural language processing, I didn't say English, and you can then take that and populate it to a dashboard without the one or two of the guys that tends to be the bottleneck. So it's really going to make progress happen a lot faster in terms of getting the data out into the hands of other people properly and, and more efficiently.

So people who are real experts at their business process now have the ability to share that expertise and work they do with others inside the company. So it's gonna make things work a lot more smoothly in terms of company collaboration, which is really important because when everybody's using your ERP system, um, you know, if you have unlimited user pricing like we do, everybody uses it.

That allows everybody to collaborate together more effectively. So that's one of the things, uh, that I can think. There's hundreds of others that we've run into, and I get to work closely with Omar and the product team on some of these. So some of the people that originally looked at, uh, some of our automation tools said, "Well, I've created this sales order, but now I just remembered I have to go, you know, change the price on every individual line item."

So they could write a simple customization to do that, or they could, you know, tell the assistant, and not a prompt anymore, it's an agent to go ahead and update or, you know, add ten percent to every line on the sales order, and it will accomplish that. That was one of the pieces of feedback that, uh, we got from the initial launch where the practical part of it came in and now we're gonna, gonna launch that one.

So what does all this mean for ERP in general? So where ERP was very good at remembering things, presenting reports, following processes, doing if X then Y, ERP is now moving to a whole another capability, which is what's going to happen? What do you have to look out for in the future? What should you be doing as opposed to what are you doing?

And it's going to ground all those predictions, recommendations, and everything else in that pristine data I talked about before. If you're just using AI out in the wild and you don't have the pristine data, you can ask it questions about what you should do, and it will tell you to do things that may not be relevant to your business.

So it's a, a good tool if I, you know, want to write a for sale sign for, uh, my car because everybody does that the same way. But everybody's business operates a little bit differently, so getting that data and having you write a for sale sign about something you're selling at your company is much more useful if that data is involved in it and it makes it much more valuable, so it can predict what's going to happen.

When you're writing that for sale sign, just to continue that analogy, it might know that there's, uh, you know, a big rainstorm coming up, so maybe you don't want to sell, you know, the suntan lotion that day. Maybe you want to sell-- it'll build the for sale sign and say, "Sell umbrellas instead of suntan lotion."

So it can pull all that together and make predictions, not only based on the pristine data you've got, but on the data that's, uh, out there in the wild as well. So I'm looking forward to ERP, uh, getting together with this, uh, these LLMs to, to, to make all that happen. Nice. Nice. It gets back to what Omar said earlier about his own role, right?

I mean, th-this is really a business partner, right? Leveraging AI as, as a business partner. So that's, that's awesome. So this next question is for, is for both of you. And Doug, we'll start with you. Um, what do you think growing businesses often misunderstand about AI and ERP, and what would you tell a customer who's cautious about adopting these tools?

So being cautious is okay. Um, there's, you know, if you're letting everybody from your company go take your company data, download it, and put it into their personal copy of Claude, that's gonna be a big problem. So I would say get moving sooner than later. Get a corporate version that Omar talked about earlier that has all the guardrails and things in place, so your employees are using that instead of their own, their own stuff at home.

That, that would be number one. But get your governance policy and everything put together first so you know where you're going and what you're trying to protect and what your key, key pieces of data are. And then, of course, if needed, start with a sandbox and some of our, you know, demonstration data that we'll give you, and you can play with that if you, uh, if you have any concerns beyond what I just explained.

Omar, how about you?

[00:30:00] Omar : Oui. Je pense que, euh, parmi les tendances clés que j'observe, euh, l'une des plus grandes idées fausses est que l'IA se résume à un chatbot, euh, greffé dessus. Vous savez, parce qu’elle est tellement omniprésente, c’est un langage tellement courant qu’on a appris à connaître, mais c’est, c’est bien plus que ça… C’est beaucoup, beaucoup plus que ça.

La vraie valeur réside dans le travail de ces agents. Comme Doug l'a dit, vous avez des données impeccables et des automatisations en place. Il suffit d'y ajouter la magie de l'IA pour découvrir des résultats insoupçonnés et extrêmement précieux. C'est ainsi que l'IA devrait fonctionner : intégrée à un processus déjà en cours.

L'autre point important est de ne pas toujours comprendre comment les données sont utilisées et comment elles sont entraînées. Cela nous ramène à notre compréhension des outils courants, qui peuvent différer des progiciels de gestion intégrée (ERP) d'entreprise. Ce sont deux modes de fonctionnement différents ; il est donc essentiel, lors d'une démonstration, de se demander comment les données sont utilisées, si elles le sont, et quel impact cela aura-t-il sur moi ?

Voici donc un autre point essentiel à comprendre et à prendre en compte. L'utilisation commerciale d'un outil comme Claude diffère considérablement de son utilisation au niveau de l'entreprise. Il est donc important de bien comprendre cette différence. Qu'entend-on par modèle de base ? Qu'est-ce qu'un modèle en train d'être entraîné ?

Il est bon de comprendre tout cela. Et puis, il y a une autre chose que je voudrais mentionner : je constate une idée fausse selon laquelle intégrer l’IA impliquerait un développement énorme et un investissement en temps considérable. C'est peut-être le cas selon les situations, mais généralement, ce n'est pas le cas.

Donc, il y a ceci : la plupart des gens sous-estiment la facilité d'utilisation et la rapidité avec laquelle on peut passer de zéro à un objectif. Je suggère donc d'expérimenter, de commencer par un processus, et non de tout faire en même temps. Choisissez une tâche que vous effectuez fréquemment, mais avec un risque relativement faible, afin de vous familiariser avec elle et d'établir une relation de confiance.

Et pour les risques financiers ou plus importants, il faut y aller doucement, progressivement. Il ne s'agit pas nécessairement d'attendre trop longtemps, mais plutôt d'itérer rapidement et d'apprendre de ses erreurs au fil de courtes expériences pour mettre au point un processus plus performant et plus robuste, en utilisant l'automatisation et l'IA pour vous aider.

[00:32:26] Doug : Super. De très bons conseils de votre part à vous deux. Merci. Amar, on a jasé des nouveautés de la version 26R2. En regardant un peu plus loin, comment voyez-vous l'évolution d'Acumatica en matière d'IA dans les prochaines années ?

[00:32:39] Omar : Ouais, bonne question, David. Euh, donc, tantôt, j'ai mentionné cette approche progressive. Acumatica, nous réfléchissons à ce genre de plateforme d’IA agentielle qui, à terme, permettra d’accomplir des tâches de manière autonome, dans une certaine mesure, tout en respectant les garde-fous que vous aurez mis en place pour l’IA.

Notre vision des choses se décline donc en quatre catégories de conseils : une IA d’assistance, une IA d’automatisation et une IA d’orchestration. On peut donc les considérer comme quatre domaines d’intervention. Par exemple, une IA peut fournir des conseils de base, par exemple en indiquant le modèle ou le résumé extrait des données.

Vous pouvez bénéficier d'une assistance, où l'IA vous fournit de l'aide, suggère des actions, et peut-être que c'est l'utilisateur qui les exécute. Ensuite, il y a différents niveaux d'automatisation, comme je l'évoquais avec enthousiasme tout à l'heure, où vous pouvez enchaîner des automatisations existantes pour créer une capacité spécifique, ou passer de 1 à 10, en suivant les étapes 1, 2, 3, 4, etc.

Et puis il y a le niveau d'IA capable d'orchestrer des fonctions. Oui. Donc, lorsqu'un utilisateur demande à une IA d'effectuer une tâche précise, celle-ci sera capable de fournir, euh, ou de rassembler ces différents composants et de les orchestrer, à l'instar d'un orchestre ou d'un chef d'orchestre.

Ils sont capables d'orchestrer les tâches nécessaires à un moment donné pour répondre aux besoins de l'utilisateur. Il s'agit donc davantage d'un continuum que d'un objectif final. Oui… et les différentes capacités d'IA devraient s'inscrire dans différents segments de ce continuum. Il n'est pas nécessaire qu'une seule IA les domine toutes, mais il est important d'avoir des capacités d'IA soigneusement conçues et réparties sur l'ensemble du continuum.

Voici comment nous envisageons notre stratégie en matière d'IA, et elle va se développer. Aujourd'hui, nous offrons des produits traditionnels d'apprentissage machine, comme la détection d'anomalies, la reconnaissance de documents et les ventes croisées. Nous avons donc déjà exploité ces technologies dans le cadre de l'apprentissage machine traditionnel. Nous sommes maintenant dans la phase d'IA générative, où nous utilisons des assistants IA, l'automatisation par IA et des plateformes de communication client (MCP).

Et puis, à terme, on ira plus loin, au fur et à mesure qu'on apprend et qu'on comprend l'évolution du marché. Je pense donc que ce cadre que nous avons mis en place aujourd'hui nous aidera à franchir les prochaines étapes, et ce, à mesure que nous en apprendrons davantage sur la direction que prend le monde avec l'IA.

Ouais.

[00:35:07] Doug : Une vision absolument géniale, un impact considérable sur la productivité et un atout majeur pour nos clients. J'adore ça ! Alors, si vous ne deviez retenir qu’un seul message concernant l’IA et Acumatica, quel serait-il ? Omar, à toi la première personne.

[00:35:21] Omar : Bien sûr. Je pense qu'il est important de savoir que nous pensons qu'Acumatica considère l'IA non pas comme un produit autonome ou quelque chose que vous configurez pour l'intégrer à l'ERP, mais plutôt comme une construction sur les fondations qu'Acumatica a créées.

Acumatica est aujourd'hui une plateforme ouverte et très configurable, et nous voulons développer une IA réfléchie qui puisse tirer parti de la somme de ses parties individuelles pour obtenir un effet cumulatif très important, presque exponentiel, lorsque l'on assemble ces éléments et que l'on établit ces connexions.

Un événement d'affaires déclenche une action, et cette action met à jour un enregistrement, ce qui déclenche un autre événement métier. Ou encore, un flux de travail où les actions s'enchaînent entre différents modules pour répondre à un besoin auquel vous n'auriez peut-être pas pu penser ou que vous n'auriez pas pu réaliser aussi rapidement auparavant, mais qui est maintenant beaucoup plus rapide.

Donc, la valeur ajoutée d'Acumatica et de l'IA n'est pas nécessairement additive, mais elle est cumulative. Plus vous en activez, plus c'est utile.

[00:36:35] Doug : Exact. Cool. Doug ? Eh bien, Omar a eu de la veine, parce qu'il a pu commencer et dire ce que j'allais dire. Exact. Donc, j'ajouterai juste quelques points.

Nous sommes une entreprise de plateforme, et c'est un peu ce qu'Omar voulait dire. Contrairement à beaucoup d'autres entreprises, nous avons une base de code unique avec un modèle de sécurité universel, ce qui facilitera grandement l'utilisation d'Acumatica pour interagir avec ces systèmes à long terme. Autre point essentiel : la robustesse de nos API et de nos services Web, que nous avons développés de A à Z, car ils ont été initialement conçus pour permettre à nos partenaires d'étendre notre solution principale.

Tout cela va donc parfaitement faciliter l'intégration avec ces nouvelles et passionnantes plateformes alimentées par les LLM et l'intelligence artificielle. Super ! Alors, vous êtes prêts pour notre séance de questions-réponses rapides ?

[00:37:24] Omar : Vas-y.

[00:37:25] Doug : OK, c'est parti. Omar, on commence avec toi. Alors, quel est l’outil ou l’astuce de productivité que tu utilises systématiquement pour bien gérer ta journée ?

[00:37:32] Omar : Y a plein d'trucs pour gagner en productivité, mais comme j'l'ai déjà dit, j'suis plutôt un adepte de Claude, du moins pour l'instant, jusqu'à c'que j'change d'idée, ce qui peut arriver à tout moment. Je suis plongé dans le code de Claude tous les jours. Claude gère mes notes, mes réunions et mes tâches. Si je mentionne quelque chose dans une réunion et quelque chose de semblable dans une autre, il synthétise ces informations et me fournit un résumé quotidien, hebdomadaire, mensuel et même presque annuel maintenant que je l'utilise depuis près d'un an.

Donc, c'est très important pour ça. Et, euh, beaucoup de choses sont enregistrées automatiquement pour moi. Et donc, pendant que je fais ça, je suis dans une position très privilégiée. Je me sens très chanceux de pouvoir utiliser l'IA. Et quand je l'utilise, elle me permet souvent de réfléchir, lorsque je conçois des feuilles de route, des fonctionnalités ou leurs petites nuances, à ces nuances auxquelles je suis confronté et auxquelles d'autres, comme nos clients ou utilisateurs, sont probablement aussi confrontés.

Du coup, ça me fait toujours réfléchir à comment améliorer cette solution. Et puis, ça peut se traduire par une amélioration de l'expérience utilisateur, des fonctionnalités ou des caractéristiques de notre IA dans notre produit. C'est une relation très intéressante qui se construit sur mon travail quotidien et qui a un impact sur ce que nous pouvons offrir à nos clients.

Je sais que c'était un peu long pour une session éclair, mais je voulais m'assurer que je...

[00:39:01] Doug : Oh, super. Excellentes informations. Oui. Très bien. Doug, on va vous demander quelques conseils de carrière. Euh, quel conseil donneriez-vous à quelqu'un qui débute en gestion de produits ? Apprenez, apprenez et apprenez encore. L'IA est un outil formidable, alors renseignez-vous à son sujet.

N'abandonnez pas l'apprentissage. Continuez d'apprendre, car l'IA évolue constamment. Et si vous apprenez, c'est parce que l'IA rendra les gens intelligents encore plus intelligents… et oserais-je dire, elle rendra les gens stupides encore plus stupides si vous apprenez à croire tout ce qu'elle dit sans avoir rien appris au préalable ? C'est exact.

Génial. Bien. D'accord, Doug, quelle est l'appli ou la technologie que tu aimes et qui n'a rien à voir avec le travail ? Je vais choisir… des affaires un peu rétro. J'ai un circuit de train miniature que j'ai monté moi-même, avec des puces Arduino, et j'ai de la difficulté à les faire fonctionner sur mon réseau.

Je vais donc utiliser l'IA pour programmer ces puces Arduino et créer un système d'affichage ferroviaire high-tech faisant fonctionner les trains de ma grand-mère de 1918. On verra si j'y arrive… Wow… d'ici un an environ. Wow ! C'est super ! Vraiment génial ! Omar, et toi ? Ou plutôt, David, fais gaffe !

Ben, j'sais pas. Je suis impressionné. Ne glisse pas, ne glisse pas avec moi. Je me sens inférieur en ce moment, Doug. Omar ?

[00:40:18] Omar : Personnellement, je ne fais pas vraiment confiance à ma mémoire ni à mon cerveau. Et puis, je suis un bricoleur dans l’âme, alors… ce que Doug a dit était très intéressant. J'aimerais en savoir plus.

Mais pour moi, avec trois jeunes enfants et une vie bien remplie, j'automatise autant que possible ma vie personnelle, parfois même à mon détriment. Si vous demandez à ma femme, je suis très occupé : je programme la laveuse avec une petite puce NFC qui me permet de programmer une minuterie pour ne pas avoir à penser à changer le linge, ou encore j'éteins les lumières au coucher du soleil. Wow !

Je fais tout ce que je peux à la maison pour gagner du temps. Je me dis vraiment que c'est pour gagner du temps, mais en réalité, ça me prend plus de temps à mettre en place. Par contre, quand ça marche, c'est magique !

[00:41:06] Doug : Pas mal, non ? Plutôt cool. Ouais. Oh là là ! Super ! Bon, ça conclut notre épisode.

Doug et Omar, merci beaucoup de vous être joints à nous aujourd'hui. C'était un vrai plaisir d'être en votre compagnie. Merci d'avoir partagé vos connaissances, vos idées pratiques et vos perspectives concrètes qui aideront notre public dans leurs projets d'IA. Merci beaucoup encore. Nous sommes enchantés de votre présence.

C'est un plaisir d'être ici. Merci, David.

[00:41:28] Omar : Merci d'avoir écouté le balado Acumatica ERP.

[00:41:31] Doug : Si cet épisode vous a plu, abonnez-vous à l'émission sur YouTube, Spotify, Apple Podcasts ou votre plateforme d'écoute habituelle pour ne manquer aucun épisode. Et si vous avez une minute, n'hésitez pas à nous laisser une note ou un commentaire. Ça aide vraiment les autres auditeurs à découvrir l’émission.

Vous pouvez trouver tous les épisodes et plus d'informations sur acumatica.com/erp-podcast. Merci encore de votre écoute. À plus tard !