L’intelligence artificielle (IA) est omniprésente, mais la plupart des organisations sont encore confrontées à une question pratique : Par quels cas d’usage de l’IA devons-nous commencer et quelle est la voie la plus rapide pour passer des essais d’IA aux résultats commerciaux tangibles ? Si vous avez déjà expérimenté l’IA mais que vous avez du mal à traduire les projets pilotes en impact mesurable, vous comprenez la nécessité d’une approche pratique et prescriptive, qui identifie où l’IA fera bouger les choses, peut être appliquée en toute confiance et vous permet de suivre les résultats.
C’est exactement ce à quoi répondent les packs de cas d’usage de l’IA d’Infor™ avec leurs recommandations spécifiques à chaque secteur, qui vous offrent un point de départ clair et un parcours guidé vers le retour sur investissement (ROI). Chaque pack est un ensemble prêt à l’emploi d’insights recommandés sur les processus et la performance, alimentés par l’IA et adaptés aux workflows et rôles sectoriels, avec des indications claires sur l’endroit où appliquer l’automatisation IA, ce qu’il faut mesurer et les actions à entreprendre ensuite.
Livré dans le cadre d’Infor Velocity Suite, l’objectif n’est pas « plus d’IA ». Il s’agit de faciliter l’adoption pratique de l’IA et d’accélérer le ROI grâce à une IA qui s’intègre naturellement aux workflows que vos équipes exécutent déjà. Infor Velocity Suite réunit, dans une offre tout‑en‑un, les solutions IA, les outils et l’expertise dont vous avez besoin pour fonctionner au meilleur niveau.
Lorsque vous évaluez les options IA d’autres fournisseurs, vous verrez souvent de longues listes d’agents génériques. Les capacités ERP horizontales et la profusion d’agents génériques créent peu de valeur, faute de contexte sectoriel et métier suffisant. Cela se traduit par des résultats superficiels, coûteux et chronophages, où vous devez vous‑même relier les éléments, ce qui génère davantage de complexité que de valeur. Infor adopte une approche prescriptive. Infor recommande des packs de cas d’usage de l’IA conçus spécifiquement pour les processus de votre secteur, afin que les rôles fonctionnels impliqués disposent de directives claires sur où commencer et comment étendre l’usage au fil du temps – amplifiant ainsi la valeur métier.
Pourquoi l’approche prescriptive surpasse le volume d’IA
Votre organisation fonctionne grâce à des processus opérationnels soutenus par votre ERP. Les clients d’Infor bénéficient de processus sectoriels intégrés et éprouvés, qui offrent une valeur conforme aux meilleures pratiques dès la mise en service. Les packs de cas d’usage de l’IA sont conçus pour amplifier cette valeur, en ajoutant des insights et des automatisations alimentés par l’IA directement dans les processus où le travail s’effectue – guidés par la connaissance approfondie des données et des processus sectoriels d’Infor.
Les packs de cas d’usage prescriptif de l’IA surpassent la simple « quantité d’IA » en réduisant trois points d’échec courants :
- Confusion sur le périmètre : les packs de cas d’usage de l’IA sont conçus autour de processus sur lesquels vous vous appuyez déjà (par exemple, l’efficacité des comptes fournisseurs ou les opérations de vente et l’exécution des commandes).
- Frottement à l’adoption : les packs de cas d’usage de l’IA recommandent une approche éprouvée pour appliquer l’IA et l’automatisation, fondée sur l’analyse des inefficacités de vos processus métier, afin que les équipes puissent agir en toute confiance.
- Incertitude quant au retour sur investissement : les packs de cas d’usage de l’IA visent à générer rapidement des résultats métier mesurables (par exemple, réduire le cycle de conversion de trésorerie pour libérer du fonds de roulement).
Comment les packs de cas d’usage de l’IA vous apportent de la valeur plus rapidement
Infor structure chaque cas d’usage de l’IA autour d’une progression claire – diagnostiquer, automatiser, optimiser – qui vous donne un parcours guidé vers une valeur commerciale prouvée. Étant donné que nos packs sont basés sur des processus spécifiques à l’industrie, ils tiennent compte des réalités opérationnelles que l’IA générique ne peut pas traiter.
Prenez en considération les comptes fournisseurs et la gestion des fournisseurs. Une entreprise du secteur agroalimentaire doit gérer des cycles de paiement des fournisseurs rapides et à fort volume, en raison de la nature périssable de ses matières premières, des achats au comptant fréquents, la volatilité des prix et les réglementations en matière de sécurité alimentaire qui associent étroitement les identifiants des fournisseurs et la traçabilité au processus de paiement. L’illustration ci-dessous présente un exemple de « Cas d’usage prescriptif pour l’agroalimentaire » pour l’efficacité de la comptabilité fournisseurs et la gestion des fournisseurs. Un fabricant industriel, en revanche, travaille avec moins de fournisseurs, plus importants, des prix plus stables et des conditions de paiement plus longues.
Voici comment fonctionne la progression diagnostiquer‑automatiser‑optimiser, en prenant les comptes fournisseurs du secteur agroalimentaire comme exemple :
1. Diagnostiquer
Obtenez une vision factuelle du fonctionnement actuel du processus, comparé aux meilleures pratiques, grâce à Infor Process Mining optimisé par l’IA. Découvrez comment les factures, les reçus et le suivi des fournisseurs circulent réellement – des achats à l’entrepôt, puis à l’équipe qualité et enfin aux comptes fournisseurs. Identifiez les points où le travail ralentit en raison de problèmes tels que des reçus manquants, des blocages qualité, des écarts de poids ou de grade, ou des allers‑retours répétés avec les fournisseurs pour obtenir des informations ou certificats manquants. Cela met en évidence les zones où le temps de cycle augmente et où le cycle de conversion de trésorerie est impacté.
2. Automatiser
Appliquez l’automatisation optimisée par l’IA pour traiter les tâches de routine. Par exemple, l’automatisation peut capturer les champs clés des factures et des documents de réception, faire correspondre les factures aux bons de commande (PO) et aux reçus (y compris les pièces et le poids) et acheminer automatiquement les articles. Lorsque des exceptions se produisent, telles qu’une nuance inférieure aux attentes, une expédition insuffisante, un lot en attente de qualité ou un certificat d’analyse (COA) manquant, il peut créer une tâche guidée et demander au fournisseur ce qui manque. Les approbations et les points d’escalade restent en place pour les décisions sensibles aux politiques.
3. Optimiser
Suivez les résultats et continuez à vous améliorer à un rythme simple : mesurer, trouver la cause, ajuster, confirmer. Concentrez-vous sur les indicateurs clés de performance (KPI) tels qu’un cycle de conversion de trésorerie plus rapide, un volume plus élevé de factures traitées par employé responsable des comptes fournisseurs et de meilleurs scores de performance des fournisseurs. Utilisez des résumés générés par l’IA générative (GenAI) pour identifier les retards et les exceptions, puis mettez à jour les règles, les circuits d’approbation et les exigences fournisseurs afin d’éviter la répétition des problèmes. Des agents d’IA qui collaborent avec vous tout au long du processus augmentent le traitement sans intervention, réduisent les litiges et les rétrofacturations, et améliorent la fiabilité des fournisseurs. Les expériences GenAI intégrées peuvent également aider les équipes à résumer les exceptions récurrentes, à rédiger les communications fournisseurs et à transformer les recommandations en tâches opérationnelles directement dans le flux de travail.
Il en résulte un flux axé sur les exceptions. Les contrôles de routine, les confirmations, la gestion documentaire et le traitement des factures basculent vers une automatisation pilotée par l’IA, avec une intervention humaine dans la boucle pour la gouvernance et les décisions sensibles aux politiques internes. Cela libère les équipes AP, Achats, Entrepôt et Qualité leur permettant de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée : la sélection des fournisseurs et la gestion de leur performance, la validation des bons de commande, les résultats qualité et la résolution des véritables exceptions.
L’essentiel : un guide reproductible que vous pouvez utiliser pour réussir vos initiatives IA.
L’exemple ci-dessus illustre un processus dans un secteur donné. Que vous travailliez dans l’agroalimentaire, la fabrication, la distribution ou un autre secteur, l’approche reste la même. Infor propose une bibliothèque de packs de cas d’usage prescriptif de l’IA, par processus et par secteur, aidant les organisations à passer de la curiosité pour l’IA à de véritables résultats opérationnels.
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