L’ERP devient un “second cerveau” et ça change tout !
Dans le secteur des entreprises de services numériques (ESN), l’évolution des systèmes de planification des ressources d’entreprise (ERP) est en pleine transformation. Selon Gartner, d’ici 2027, 60 % des entreprises qui remplacent leur ERP intégreront des capacités de plateforme et d’orchestration des processus métier comme critères de choix essentiels. Cette mutation, soutenue par l’intelligence artificielle (IA) et la pression sur la rentabilité, transforme l’ERP en un outil de décision en temps réel, souvent qualifié de « second cerveau ». Toutefois, cette avancée est jugée prématurée dans de nombreux cas.
Un ERP ne perd pas son utilité seulement lorsqu’il tombe en panne, mais aussi lorsque les équipes cessent de lui faire confiance, optant alors pour des solutions alternatives, comme des fichiers Excel partagés sur des plateformes collaboratives.
La valeur des données dans les ESN repose désormais sur leur capacité à déclencher des actions, plutôt que sur leur simple stockage. La connexion entre les talents et les opportunités commerciales est essentielle, mais les informations restent souvent éparpillées entre divers outils et échanges informels. Les entreprises doivent donc passer d’une logique de stockage à une logique d’activation des données.
En outre, l’architecture technique d’un ERP joue un rôle crucial dans sa capacité à accompagner la croissance. Un système performant pour un petit nombre d’utilisateurs peut montrer ses limites lorsque le nombre d’utilisateurs augmente, entraînant lenteurs et coûts de maintenance élevés. Il devient donc impératif de concevoir des architectures évolutives dès le départ.
La tentation du sur-me, qui semble logique pour des organisations complexes, peut se transformer en une dette technique. Les adaptations successives à un système peuvent compliquer la maintenance et freiner l’innovation. À l’inverse, la standardisation des solutions SaaS peut faciliter la transformation, à condition qu’elle soit bien calibrée.
Enfin, la véritable transformation liée à l’IA ne dépend pas seulement de nouveaux outils, mais de la qualité des données. Une IA alimentée par des données désorganisées ne crée pas de valeur et peut même engendrer de la confusion. Selon PwC, seulement 7 % des salariés français utilisent l’IA générative au quotidien, tandis que 70 % des dirigeants constatent des gains de productivité, ce qui soulève des questions sur l’accès à ces technologies.
Les ESN les plus avancées développent déjà des applications concrètes de l’IA, mais leur succès repose sur la capacité à réorganiser leurs processus de saisie de données avant d’implémenter des solutions d’IA.
Le futur avantage compétitif des ESN se situera dans leur capacité à transformer leurs données en décisions intelligentes, à condition que ces données soient fiables et pertinentes pour une machine.
Source : Gartner
