00:05BFM Business présente Tech & Co-Business, le magazine de l'accélération digitale.
00:11Frédéric Simotel.
00:14Deuxième partie de cette émission Tech & Co-Business depuis l'événement SAP NAO Carousel du Louvre à Paris,
00:21quand les entreprises se réinventent avec l'IA gentil.
00:24On va en parler avec nos deux invités.
00:26Pierre Dubernard, bonjour.
00:27Bonjour.
00:27Vous êtes directeur des systèmes d'information du groupe Ayer.
00:30On va en savoir plus dans un instant sur ce que fait Ayer.
00:33Et Jérôme Mollier-Pierré, bonjour Jérôme.
00:35Bonjour.
00:35Merci d'être avec nous, directeur des offres et innovations chez Talent.
00:39Alors Pierre, Dessy d'Ayer, grand fabricant de solutions industrielles pour l'habitat.
00:43Nous dire juste votre groupe en quelques mots, les enjeux business autour du groupe Ayer.
00:47Oui, bien sûr, le groupe Ayer.
00:48Nous sommes un groupe industriel français, familial.
00:53Nous sommes un acteur majeur de la distribution, de la gestion de l'eau dans l'habitat.
00:58Ayer, c'est environ 17 000 références, dont des marques assez connues comme Sommaterme ou Pronormes.
01:04Nos clients, ce sont les installateurs, mais aussi les grandes et moyennes surfaces de bricolage ou les marketplaces.
01:11Et notre marché principal, c'est la rénovation de l'habitat.
01:15Nos clients, ce qu'ils souhaitent, c'est une disponibilité et des produits durables.
01:19Et alors, le virage IA, vous l'avez vu arriver, bien entendu, pour vous personnellement, pour vos équipes, pour Ayer.
01:26Comment vous êtes inscrit, depuis quand vous êtes inscrit dans cette démarche autour de l'intelligence artificielle chez Ayer ?
01:32Ça fait plusieurs mois que nous avons lancé une démarche, une démarche qui est menée par la direction générale, qui
01:40est très structurée.
01:41Nous avons même une équipe maintenant qui est dédiée avec des développements d'agents, comme dans certains processus, comme les
01:49prévisions, le pricing, le SAV, les ventes, les ressources humaines.
01:52Alors, on va s'intéresser parce que, justement, j'imagine, vous avez testé beaucoup de pilotes et puis vous avez
01:57pris quelques cas d'usage qui fonctionnaient pour les passer à l'échelle.
02:00Il y en a notamment un, c'était des agents IA. Vous avez décidé de les confronter à un problème
02:05très concret.
02:06C'était des commandes qui se bloquent entre deux ERP, c'est ça ?
02:09Oui, oui, exactement. Notre problème, ce n'est pas de manquer de données.
02:12Notre problème, c'est d'avoir un système qui soit capable de reconstituer toute l'histoire d'une commande.
02:17Dans le cas qui nous intéresse, nous avons un flux qui passe par notre ERP principale, qui est SAP S4ANA,
02:23et l'ERP d'une de nos filiales, qui est SAGX3.
02:27Nous avons compté jusqu'à 11 étapes entre la saisie de la commande par le client sur le site web
02:32et la remise du colis au transporteur.
02:36Dans ce cas, si nous avons une erreur d'intégration, nous n'avions pas d'outil qui était capable de
02:41visualiser le flux de bout en bout.
02:42Et nos experts IT, dans mon équipe, devaient naviguer entre SAP, SAG, les fichiers d'interface.
02:49Ce n'est pas une histoire d'intégration, de cohérence de données, non ?
02:55Ça peut être une histoire de cohérence de données, ça peut être une histoire de commandes bloquées par un utilisateur.
03:01Les sources d'erreurs d'intégration sont multiples.
03:04D'accord.
03:05Et alors, Jérôme, vous avez accompagné ailleurs sur ce sujet d'IA agentique.
03:11Moi, ma première question est de savoir, aujourd'hui, on parlait beaucoup dans le monde informatique de RPA, de tout
03:16ce qui était ces robots, ces robots logiciels.
03:19Pourquoi partir dans l'IA agentique ?
03:21C'est bien, ça fait moderne, mais le RPA, ça ne pouvait pas résoudre ce type de problème ?
03:25Oui, il y a plusieurs raisons.
03:27La première, c'est quand on arrive à avoir des séquences qui sont prédéfinies, d'avance, effectivement, la RPA fait
03:34du sens.
03:35En l'occurrence, plus on a les processus qui sont complexes et qui sont sur plusieurs systèmes d'information, et
03:41plus il est difficile d'anticiper tous ces cas de figure.
03:44Et c'est le cas du scénario chez Ayor.
03:48Il y a une deuxième raison qui est peut-être plus profonde, c'est que surtout, on interroge.
03:52Donc, dans le cas du projet Jules Foraillor qu'on a construit chez Pierre.
03:56Jules, rappelez-nous, c'est l'agent IA des plateformes SAP ?
04:00C'est la porte d'entrée conversationnelle SAP que les utilisateurs vont utiliser.
04:05Et donc, ils vont interroger l'agent qui lui-même va analyser les données et va quelque part fournir de
04:12l'intelligence sur le processus.
04:13Et là, on est dans quelque chose de complètement différent de ce qu'on peut appeler par la RPA, comme
04:18vous l'évoquiez tout à l'heure.
04:20Alors justement, très concrètement, comment ça s'utilise ?
04:23Alors ici, je le rappelle, sur un événement SAP Nao, on a vu une démonstration en plénière où on voyait
04:31des responsables d'achat qui faisaient appel à Jules.
04:33C'est ça, ça va être ça pour les collaborateurs du groupe Ayor ?
04:36Pour justement, si on reste sur ce problème de commande qui a du mal à passer ?
04:41Ça va être ça. L'idée, c'est d'avoir un agent conversationnel, donc Jules for Ayor, que l'on
04:45mettra à disposition des équipes, que soit l'administration des ventes ou de la logistique, pour qu'elles puissent avoir
04:50un diagnostic le plus rapidement possible.
04:53On prévoit de passer, aujourd'hui, nous passons de 20 à 45 minutes avec un expert IT qui va aller
04:58rechercher manuellement dans différentes plateformes, à moins de deux minutes, en autonomie, directement par les équipes métiers pour avoir le
05:06diagnostic consolidé.
05:07Vous avez employé le terme autonomie, c'est un point important, j'imagine, pour les équipes, justement, cet aspect de
05:14pouvoir agir en totale autonomie ?
05:16C'est un point extrêmement important. L'idée, c'est effectivement qu'elle soit moins dépendante de l'équipe IT
05:21et qu'elle puisse elle-même résoudre la problématique.
05:24Alors qu'auparavant, c'était quoi ? On devait faire appel à un expert, c'est ça l'idée ?
05:27Alors qu'auparavant, elle devait forcément passer par l'équipe IT pour identifier, diagnostiquer le problème et souvent le résoudre.
05:34On parle beaucoup avec ces agents de gains de productivité. Là, aujourd'hui, oui, vous êtes capables d'évaluer la
05:41productivité gagnée grâce à ça, auprès de vos équipes ?
05:45Alors l'enjeu pour nous, c'est plutôt la promesse client. Aujourd'hui, un incident que l'on ne diagnostique
05:51pas ou que l'on ne résout pas dans la journée peut nous faire sortir de notre engagement qui peut
05:55être de livraison à J1.
05:57Alors Jérôme Mollier-Pierré de Talent, ce qui est intéressant là, c'est que la problématique, on l'a entendu,
06:04c'était des commandes qui ont du mal à passer entre deux ERP, l'un SAP, l'autre ne l
06:08'était pas.
06:09Et j'imagine que le principe de Joule aussi, c'est d'aller chercher des données qui sont SAP ou
06:15non SAP ?
06:15Oui, alors pas complètement Joule, mais je peux peut-être vous développer un peu l'architecture technique. Ce qui est
06:21effectivement intéressant, c'est que les processus au sein des entreprises, ils ne s'arrêtent pas toujours à la frontière
06:26de l'ERP et il y a plein de systèmes qui gravitent.
06:29On a Joule qui est finalement l'interface en langage naturel, en frontal, en interaction avec l'utilisateur. Ce qu
06:36'on a développé, c'est qu'on a utilisé Joule Studio, qu'on a vu tout à l'heure en
06:39plénière, qui nous permet de développer des skills.
06:41Je voulais juste nous dire la différence entre Joule et Joule Studio. Joule Studio, c'est plutôt pour les intégrateurs
06:46comme nous, les équipes informatiques.
06:48C'est là où on va développer un agent, c'est ça ?
06:49Exactement, c'est là où on va customiser, paramétrer, faire quelque chose de spécifique pour le client. Et donc, à
06:54l'intérieur de Joule Studio, on a développé des skills, des compétences qui s'appuient sur des outils au sein
06:59de la business technology platform qui s'appelle maintenant la SAP Business AI Platform.
07:04Et on utilise notamment des composants comme intégration suite qui vont aller récupérer des données sur les systèmes distants et
07:10aussi à l'intérieur de SAP pour tout consolider au travers d'un modèle qui est fourni finalement par la
07:16Business AI Platform et qui permet de restituer cette fameuse intelligence et d'interagir avec l'utilisateur dans un contexte
07:23spécifique tout en étant sous contrôle puisqu'il ne peut pas partir n'importe où.
07:27Et bien aller là où on souhaite qu'il aille dans le cadre des commandes et du processus que Pierre
07:32évoquait.
07:32Et c'est à dire que là, l'agent, il part de Joule, il va interroger SAP, il va aller
07:39interroger des informations dans Sage, il va tout consolider et puis il va proposer une réponse appropriée.
07:45C'est exactement ça. Joule est la porte d'entrée qui va permettre d'appeler cet agent dans ce contexte
07:50process particulier sur les différents systèmes d'information en composant du système d'information de Pierre.
07:58Pierre Dubernard, lorsqu'on a vu arriver cette vague agentique, peut-être que l'erreur a été, et vous, vous
08:06avez pris ce contre-pied là, c'est qu'on mettait des agents plutôt par application.
08:11Vous, vous avez mis l'agent, il doit résonner par processus. C'est ça l'idée ?
08:15Oui, c'est exactement ça. L'idée, c'est d'avoir un agent qui soit capable de voir un processus
08:19complet puisque finalement, un flux, un flux de commandes va passer par différents outils du site web, un premier ERP,
08:26un deuxième ERP, un WMS pour la gestion des stocks, un outil de gestion de transport.
08:31Donc, l'idée, c'est vraiment de mettre un agent au milieu qui soit capable de diagnostiquer et de pouvoir
08:37poser des questions en langage naturel et d'avoir des réponses naturelles.
08:40Et dans un deuxième temps, d'avoir un agent qui soit capable de résoudre certaines actions tout en étant, bien
08:47entendu, toujours, en attendant toujours une confirmation de l'utilisateur.
08:51Et la crainte, parce qu'on parle beaucoup, évidemment, on a parlé de gestion de données, mais la confidentialité des
08:56données, comment vous avez résolu cette problématique-là ?
09:01Ou c'est... Alors, allez-y, Pierre.
09:03Je peux peut-être répondre. SAP nous donne déjà beaucoup de garanties, à la fois contractuelles et opérationnelles dans le
09:08choix des modèles et des composants qu'on sélectionne et surtout dans le processus parce qu'il y a cette
09:14partie d'analyse.
09:14Donc, on va récupérer les données, on va s'assurer qu'elles soient faites de manière confidentielle et selon toutes
09:19les normes, notamment le GPR et puis le UI Act.
09:24Ce qui est très important derrière, c'est de pouvoir donner le contrôle à l'humain quand on doit déclencher
09:32les actions.
09:32Et donc, sur l'analyse, il y a des recommandations, mais il n'y a pas de déclenchement d'actions.
09:36Et c'est l'étape d'après, en fait, du process où quand l'agent va proposer, finalement, de corriger
09:41cette commande, de la relancer ou de faire d'autres opérations,
09:43l'humain restera de toute façon accountable ou responsable de la tâche qu'il va déléguer à l'agent.
09:49Aujourd'hui, on parle de l'agent va être diagnostiqué. On va lui laisser, on parle ici, on est dans
09:56cet événement SAP, je le rappelle.
09:57On appelle ça l'autonomous enterprise. Jusqu'où on le laisse agir en autonomie ?
10:03On a vu un peu les dégâts que ça pouvait faire dans d'autres domaines. Mais voilà, comment vous travaillez
10:07ce sujet-là, Pierre Dubernard ?
10:10Aujourd'hui, l'idée, ce n'est pas de lui laisser carte blanche. Aujourd'hui, l'idée, c'est clairement
10:14de le laisser travailler dans un périmètre défini,
10:16que toutes les actions soient validées humainement et qu'il y ait une traçabilité.
10:20Nous commençons par une phase de diagnostic. L'agent va diagnostiquer. Demain, il sera capable de créer des tickets dans
10:27notre outil de ticketing,
10:28de support IT. Et ensuite, après-demain, il pourra effectivement réaliser certaines actions. Mais on est toujours, nous sommes toujours
10:34dans un process qui a été défini.
10:36On sait exactement ce qu'il va faire.
10:39C'est-à-dire, l'agent peut déclencher, mais il y aura toujours un humain derrière.
10:41Tout à fait.
10:42C'est ça, l'idée, Pierre, de ce que vous avez mis en place avec le talent, avec ailleurs ?
10:46C'est exactement ça. Et puis, le point que mentionnait Pierre, qui est essentiel, c'est la traçabilité.
10:52C'est-à-dire, tout ce qui sera effectué par l'agent sera tracé et on pourra revenir à postériori
10:56pour diagnostic, pour s'assurer qu'il est bien.
10:58En fait, le but, c'est de lui donner le bon niveau d'autonomie. C'est là où il faut
11:03trouver… C'est ça, non ?
11:05Oui, oui, complètement. Là, il y a plusieurs aspects. Ça va dépendre aussi de la criticité du process et puis
11:11de la criticité des enjeux d'interaction que l'agent pourrait avoir avec les systèmes d'information.
11:17Juste une dernière question, Pierre Dubernard, autour de ce contrôle de ces agents. Vous, vous êtes le patron de l
11:22'informatique, le DSI.
11:23Est-ce que c'est les métiers ? Comment on répartit un peu cette gouvernance, ce pilotage, ce contrôle de
11:28ces agents ?
11:30C'est effectivement les métiers. On a monté une équipe qu'on a appelée des IA ambassadeurs. On va avoir
11:36un IA ambassadeur dans chaque métier et on aura une personne responsable pour aller réaliser la gouvernance de données qui
11:43va être liée à chacun des agents.
11:46Messieurs, merci beaucoup d'avoir répondu à notre invitation. Donc, Pierre Dubernard, directeur des systèmes d'information du groupe Ailleurs
11:51et Jérôme Mollier-Pierret, directeur des offres et innovations chez Talent.
11:54On est ici depuis le carousel du Louvre où se déroule l'événement SAP.
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