L’ERP concentre commandes, stocks, facturation, achats ou production. Le connecter à un agent IA ouvre des usages puissants, mais l’agent ne doit jamais devenir une porte d’accès générale au système. L’architecture doit séparer la compréhension en langage naturel, les règles métier et l’exécution technique.
Commencer par la lecture avant l’écriture
Un premier projet peut rechercher un statut, expliquer un écart, synthétiser un dossier ou préparer une action. Les modifications de commandes, paiements, stocks ou données maîtres viennent ensuite, avec des validations et des droits spécifiques.
Quatre architectures possibles
- API ERP : méthode privilégiée lorsque les opérations sont documentées.
- Couche d’intégration ou n8n : orchestration, validation et journalisation des étapes.
- Réplication en lecture : analyse sans exposer directement la base de production.
- RAG documentaire : procédures et documentation, en complément des données structurées.
Définir les permissions par action
Un compte technique distinct doit disposer du minimum de droits. Chaque action sensible exige une règle : montant maximal, rôle autorisé, environnement, double validation ou impossibilité d’exécution. Les secrets et jetons restent côté serveur.
Gérer la qualité et le contexte des données
Les codes, unités, statuts et historiques ERP sont rarement compréhensibles sans dictionnaire métier. L’agent doit connaître les définitions, mais aussi signaler ce qu’il ignore. Une réponse assortie de la source, de la date et du périmètre est préférable à une réponse fluide mais invérifiable.
Cas d’usage adaptés à un premier pilote
- Interroger le statut d’une commande ou d’un dossier.
- Préparer une synthèse client avant rendez-vous.
- Expliquer une rupture ou un retard à partir des événements disponibles.
- Créer un brouillon de demande d’achat soumis à validation.
- Comparer une facture, une commande et une réception.
- Alerter sur des anomalies selon des règles validées.
Tester et mesurer
Les tests doivent couvrir les erreurs d’API, les doublons, les données absentes, les permissions insuffisantes et les tentatives d’action hors périmètre. Mesurez le temps gagné, le taux de réponses exactes, les corrections, les actions annulées et la disponibilité du service.
La bonne première question
Ne demandez pas “comment mettre de l’IA dans notre ERP ?”. Demandez quelle décision ou tâche répétitive dépend aujourd’hui de données ERP, combien elle coûte et quel niveau d’erreur est acceptable. Cette formulation mène à un périmètre intégrable et à un ROI vérifiable.