Ce que les entreprises en pleine croissance peuvent apprendre sur la mise à l'échelle de l'IA avec l'ERP

Un débat prend actuellement de l’ampleur pour savoir si l’IA rend les plateformes ERP traditionnelles inutiles. Pour savoir ce qui se passe réellement sur le terrain, nous avons discuté avec Stefan Frühauf, COO et CFO de PwC Allemagne, de la propre transformation ERP cloud du cabinet — et de la manière dont elle a façonné son approche de l’IA.

L'ERP cloud est-il toujours pertinent à l'ère de l'IA ?

C'est la question qui alimente la plupart des conversations autour du thème « le SaaS est mort » en ce moment, et c'est précisément ce que nous avons demandé directement à Frühauf. Sa réponse :

Cette perspective est étayée par plusieurs points de données. Une analyse récente de McKinsey sur l'impact de l'IA sur l'ERP aborde directement ce scénario — parfois qualifié de « SaaSpocalypse », selon lequel l'IA se bornerait à reproduire les fonctionnalités de l'ERP pour rendre la plateforme sous-jacente redondante. Leurs recherches indiquent la direction opposée : un noyau de données et d'applications propre et gouverné est ce qui empêche l'IA de se transformer en une prolifération d'outils déconnectés et de personnalisations incohérentes, et les premiers utilisateurs d'ERP intégrés à l'IA constatent déjà des retours mesurables, notamment des améliorations de l'EBIT de 5 % ou plus.

La dernière étude d’IDC sur la maturité de l’IA ajoute le contexte global du marché : 81 % des organisations disposent désormais d’une stratégie d’IA documentée, mais seulement 12 à 16 % ont atteint une exécution pilotée par l’IA significative. L’écart entre ces chiffres relève en grande partie d’un problème de préparation des données et de gouvernance — précisément le travail de fond réalisé par PwC avant d’intégrer l’IA.

Où l'IA apporte-t-elle réellement de la valeur dans l'ERP aujourd'hui ?

Plutôt que de spéculer sur le potentiel futur de l’IA, il vaut la peine de regarder là où elle fonctionne déjà. PwC a partagé un exemple concret : la classification assistée par IA des codes de TVA sur les factures entrantes, atteignant ce que Frühauf a décrit comme une précision d’environ 95 % et une réduction estimée de 75 % du temps de traitement par rapport aux processus manuels.

Ce résultat corrobore ce que la récente étude d'IBM sur les pipelines de données agentiques a mis en évidence de manière plus générale : l'automatisation peut interpréter de manière fiable une requête, trouver les bonnes données et les valider par rapport à la politique de gouvernance, mais uniquement si ces données et cette gouvernance existent déjà. IBM décrit cela comme la transformation d'un processus qui prenait autrefois des jours en un processus qui ne prend plus que des minutes, à condition que les bases sous-jacentes soient déjà en place. L'exemple de la TVA de PwC illustre ce principe appliqué à une opération financière réelle, et non une exception à celui-ci.

Devriez-vous standardiser votre ERP, ou le personnaliser ?

C’est l’une des questions les plus débattues au sein des organisations qui évaluent un ERP aujourd’hui, et elle est ressortie directement lors de notre conversation avec Frühauf. Sa réponse reflète un cadre de plus en plus observé lors des transformations à grande échelle : standardiser par défaut, et ne personnaliser que lorsqu’il existe une véritable exigence légale ou réglementaire, ou un cas clair et mesurable de valeur pour l’entreprise. Comme il l’a dit :

Frühauf a partagé un exemple concret montrant où ce niveau de valeur métier a été atteint : la saisie des temps, un outil que chaque collaborateur de PwC utilise au quotidien. Plutôt que d'en faire un Workflow générique et standard, PwC a investi pour rendre ce point de contact spécifique aussi simple que possible — tout en maintenant la même ligne partout ailleurs. La décision a été prise par les responsables d'entreprise, et non par le seul service informatique, ce qui a empêché cette exception de devenir une règle.

Pourquoi la plupart des transformations ERP rencontrent-elles des difficultés ?

L’idée reçue est que les projets ERP bloquent sur des lacunes technologiques — fonctionnalités manquantes, limites d’intégration, complexité de la migration. L’analyse de Frühauf sur la transformation de PwC pointe ailleurs :

C’est l’autre aspect de la standardisation évoquée ci-dessus : PwC a pu maintenir une règle par défaut stricte parce qu’elle a investi tout aussi massivement pour amener les utilisateurs à l’adopter réellement. Les entreprises qui traitent l’adoption et la gouvernance comme des éléments essentiels du projet, et non comme un élément secondaire une fois le système opérationnel, sont celles qui voient la transformation s’inscrire dans la durée.

À quoi ressemble concrètement une bonne gouvernance de l'IA ?

À mesure que de plus en plus d’entreprises commencent à utiliser des fonctionnalités d’IA intégrées et autonomes, la gouvernance cesse d’être une simple case à cocher de conformité et devient une exigence opérationnelle. PwC, en tant que réseau de cabinets d’audit et de comptabilité, considère la sécurité des données comme un élément essentiel au cœur de l’entreprise. Frühauf a partagé les détails du modèle qu’ils ont développé : les données de territoire restent au sein de leur territoire, les droits d’accès diffèrent selon le niveau d’encadrement et les données spécifiques ne sont visibles que par des groupes spécifiques. PwC chiffre également ses données à l’aide de ses propres clés — ce qui signifie que même SAP, en tant qu’administrateur de la plateforme, ne peut pas voir les données de PwC.

Que peuvent en tirer les autres organisations ?

Peu d'organisations fonctionnent à l'échelle de PwC — 150 territoires, 150 ans d'histoire et ce que M. Frühauf a décrit comme « 150 fois 150 façons de faire la même entreprise » avant la standardisation. Mais le schéma sous-jacent est largement applicable à toute organisation qui évalue cette voie :

1. Standardisez avant de passer à l'échelle quoi que ce soit d'autre— y compris l'IA. Les processus fragmentés produisent des résultats fragmentés, quelle que soit la technologie appliquée en surcouche.
2. Définissez des règles claires sur les cas où la personnalisation est autorisée— nécessité juridique ou valeur mesurable pour l’entreprise, rien d’autre, sous la responsabilité des responsables d’entreprise.
3. Lancez d’abord un projet pilote dans un seul endroit—PwC a prouvé le modèle en Allemagne avant de se déployer à l’échelle mondiale, offrant aux autres territoires une référence concrète plutôt qu’un déploiement théorique.
4. Faites de vrais utilisateurs des champions, et pas seulement des équipes informatiques— les collaborateurs du back-office finance de PwC sont devenus les ambassadeurs qui ont aidé d'autres territoires à adopter le système.

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