Comment Sage X3 Copilot transforme l’expérience utilisateur de votre ERP ?

 

Sage X3 Copilot : une nouvelle façon d’interagir avec votre ERP 

Sage X3 centralise de nombreuses données : finance, achats, ventes, stocks, production ou encore performance opérationnelle. Mais l’accès à l’information peut encore nécessiter plusieurs écrans, des filtres ou la création d’un état spécifique. 

Sage X3 Copilot vise à simplifier cette recherche. L’utilisateur formule une demande en langage naturel et obtient une réponse à partir des données de l’ERP. 

Il peut, par exemple, demander : 

• Quelles commandes clients sont en retard  
• Quels articles présentent un risque de rupture
• Quels fournisseurs ont augmenté leurs prix
• Comment évolue le chiffre d’affaires

Cette approche réduit la dépendance aux utilisateurs experts et facilite l’adoption de Sage X3 par les équipes métiers. 

 

Dialoguer avec Sage X3 grâce à une interface conversationnelle 

Le Chat Sage X3 permet d’interroger l’ERP de façon conversationnelle. 

L’utilisateur n’a plus besoin de connaître précisément le nom d’un écran ou le chemin de navigation. Il formule simplement sa question. 

Cette fonctionnalité peut être utile pour : 

• Rechercher une information précise
• Obtenir une synthèse
• Comparer des données
• Identifier un écart
• Préparer une analyse 

Le Chat agit comme un assistant. Il facilite l’accès aux données, mais ne remplace ni l’expertise métier ni les contrôles de l’entreprise. 

Les réponses doivent également respecter les droits d’accès et les règles de sécurité définies dans Sage X3. 

 

Faire remonter les informations importantes avec les Insights 

Les Insights permettent de passer d’une logique de recherche à une logique d’alerte. 

Au lieu d’attendre qu’un utilisateur consulte un tableau de bord, Sage X3 peut faire remonter une information nécessitant son attention. 

Cela peut concerner : 

• Un retard 
• Un dépassement de seuil
• Une variation inhabituelle
• Un risque de rupture 
• Une dégradation de performance

Une direction financière peut être alertée sur une hausse des encours clients.

Un responsable achats peut identifier un allongement des délais fournisseurs.

Un responsable logistique peut détecter un stock critique. 

Les Insights permettent ainsi de concentrer l’attention sur les situations réellement prioritaires. 

 

Produire des analyses à la demande avec Sage Enterprise Intelligence 

Sage Enterprise Intelligence, ou SEI, constitue le troisième pilier.

L’outil permet de créer des tableaux de bord, des analyses et des visualisations à partir des données de Sage X3. 

Avec l’apport de l’IA, l’utilisateur peut exprimer plus simplement son besoin : 

• Analyser les ventes par produit 
• Comparer plusieurs périodes 
• Suivre les niveaux de stock
• Visualiser l’évolution des dépenses 
• Surveiller un indicateur financier

Cette approche facilite l’accès au reporting pour les utilisateurs métiers. 

Elle réduit aussi les demandes simples adressées aux équipes informatiques ou aux spécialistes de la Business Intelligence. 

La présentation évoque également les dashboards intelligents, Insight Studio et Agent Studio, qui doivent faciliter la création de vues et d’assistants adaptés aux besoins des entreprises. 

 

Sage X3 IA : quels cas d’usage pour la finance ? 

Pour les équipes financières, Sage X3 IA peut faciliter l’analyse des données comptables et le suivi des indicateurs.

• Un directeur administratif et financier peut demander une synthèse des écarts entre le réalisé et le budget. 
• Un contrôleur de gestion peut identifier les postes ayant connu les variations les plus importantes. 
• Un comptable peut rechercher plus rapidement une écriture, un document ou une opération spécifique. 

L’IA peut également aider à préparer une première synthèse de gestion ou à cibler les données qui nécessitent une analyse plus approfondie. 

 

Des cas d’usage pour les achats et les fournisseurs  

Dans les achats, les données sont nombreuses : commandes, réceptions, délais, tarifs, contrats, volumes ou litiges. 

Avec Sage X3 Copilot, un responsable achats peut demander : 

• Quels fournisseurs présentent le plus de retards 
• Quels prix ont augmenté 
• Quelles commandes sont encore en attente de réception 
• Quels écarts nécessitent une vérification 

Les Insights peuvent également signaler une dégradation progressive du niveau de service d’un fournisseur ou une différence inhabituelle entre une commande et une facture. 

L’IA facilite ainsi le suivi opérationnel et aide les acheteurs à identifier les sujets prioritaires. 

 

Des cas d’usage pour la Supply Chain et les stocks 

La Supply Chain constitue un domaine particulièrement adapté aux usages de l’intelligence artificielle. 

Les responsables logistiques doivent surveiller en permanence : 

• Les niveaux de stock 
• Les commandes 
• Les délais d’approvisionnement 
• Les besoins futurs 
• Les risques de rupture 

Sage X3 IA peut aider à identifier les références proches d’un seuil critique, les articles dont la rotation ralentit ou les commandes susceptibles de ne pas être livrées dans les délais. 

L’utilisateur peut également demander une synthèse des produits les plus sensibles ou une analyse des stocks dormants. 

 

Des cas d’usage pour la production 

Dans un environnement industriel, l’IA peut accompagner le suivi des ordres de fabrication, des consommations, des capacités et des délais. 

Un responsable de production peut demander : 

• Quels ordres sont en retard 
• Quelles ressources sont les plus sollicitées 
• Quels composants risquent de manquer 
• Quels écarts existent entre les temps prévus et réalisés 

L’analyse des données peut également faire ressortir des consommations inhabituelles ou des variations de performance.

En rendant ces informations plus faciles d’accès, Sage X3 Copilot peut améliorer la réactivité des équipes et la qualité du pilotage industriel.

 

Les agents IA : vers des assistants métiers personnalisés 

L’une des évolutions les plus structurantes concerne les agents IA. 

Contrairement à un assistant généraliste, un agent peut être conçu pour répondre à un besoin métier précis. 

La présentation consacrée à Sage X3 montre une architecture reposant notamment sur : 

• Les API GraphQL 
• Un serveur MCP
• Le noyau Sage X3 
• Les personnalisations de la solution

Cette architecture doit permettre d’exploiter les données de l’ERP et de créer des agents adaptés à des usages spécifiques. 

Une entreprise pourrait ainsi disposer : 

• D’un agent dédié au suivi des retards clients 
• D’un agent chargé de surveiller les risques de rupture  
• D’un assistant capable de préparer une synthèse quotidienne pour la direction 
• D’un agent spécialisé dans le suivi des performances fournisseurs 

Cette logique ouvre la voie à une IA plus directement connectée aux processus opérationnels. 

 

Des dashboards intelligents adaptés aux métiers 

Les dashboards intelligents permettent d’imaginer des tableaux de bord plus simples à construire et plus proches des besoins réels.  

Un utilisateur peut demander une vue sur : 

• Les ventes 
• Les stocks 
• La trésorerie 
• Les achats 
• La performance industrielle 

L’IA peut l’aider à sélectionner les indicateurs, organiser les informations et proposer une visualisation adaptée. 

Le tableau de bord devient ainsi plus accessible et plus proche des besoins de chaque métier. 

 

Comment préparer Sage X3 à l’intelligence artificielle ? 

L’efficacité de l’intelligence artificielle dépend directement de la qualité de son environnement. 

Travailler sur la qualité des données 

Des données incomplètes, incohérentes ou mal structurées réduisent la pertinence des analyses et des réponses. La préparation des données constitue donc un prérequis essentiel. 

Définir une gouvernance claire 

Chaque utilisateur doit uniquement pouvoir consulter les informations correspondant à ses responsabilités. L’intégration de l’IA ne doit pas affaiblir les règles de sécurité existantes. 

Identifier des cas d’usage concrets 

Il est préférable de commencer par un besoin précis, mesurable et utile aux équipes. Un premier cas d’usage bien ciblé permet de démontrer rapidement la valeur de l’IA. 

Accompagner les utilisateurs 

Une technologie performante ne crée de valeur que lorsqu’elle est comprise, adoptée et intégrée dans les processus quotidiens. La formation et l’accompagnement au changement restent donc essentiels.