Acheter l’IA de vos éditeurs ou construire votre propre backbone ?

L’IA est en train d’entrer dans l’entreprise par les applications

Pendant longtemps, la question était simple : quelle plateforme d’IA l’entreprise devait-elle choisir ?

Elle l’est beaucoup moins aujourd’hui.

L’IA arrive désormais par dizaines de portes différentes. L’ERP propose son assistant financier. Le CRM son copilote commercial. La plateforme GRC son agent de contrôle. Les outils RH, achats, consolidation ou ticketing suivent le même chemin.

Pris séparément, chacun de ces enrichissements est parfaitement rationnel. L’éditeur connaît son modèle de données, ses processus et ses API. Il est donc bien placé pour automatiser une clôture, expliquer un écart budgétaire, identifier une anomalie comptable ou préparer une campagne de contrôle.

Le problème apparaît lorsque l’on regarde l’entreprise dans son ensemble.

À force d’acheter une IA avec chaque logiciel, on risque de reconstituer exactement les silos que vingt années d’intégration du système d’information avaient tenté de supprimer.

Votre entreprise a-t-elle besoin de quinze copilotes ?

Imaginons une ETI utilisant un ERP, Salesforce pour le CRM, une plateforme GRC, ServiceNow, Microsoft 365 et plusieurs applications métier.

Chaque éditeur peut raisonnablement proposer son propre agent.

Mais aucun de ces agents ne possède naturellement la totalité du contexte de l’entreprise.

L’agent de l’ERP connaît les écritures comptables, mais pas nécessairement les incidents recensés dans la GRC. Celui du CRM connaît les clients, mais pas toujours les litiges enregistrés ailleurs. Celui de la GRC connaît les risques et les contrôles, mais pas nécessairement les transactions détaillées qui permettraient de les apprécier.

Or les questions intéressantes sont précisément celles qui traversent ces frontières.

« Quels clients présentent simultanément une dégradation du délai de paiement, une baisse du carnet de commandes et plusieurs incidents récents ? »

« Quels contrôles internes devraient être renforcés compte tenu des anomalies observées dans l’ERP et des incidents déclarés dans ServiceNow ? »

« Quels fournisseurs critiques cumulent dépendance économique, incidents opérationnels et retards de livraison ? »

Ce ne sont plus des questions d’ERP, de CRM ou de GRC.

Ce sont des questions d’entreprise.

Une autre architecture devient possible

L’alternative consiste à distinguer deux couches.

La première reste constituée des applications métier. L’ERP doit rester excellent pour gérer la finance, les achats, les stocks ou la facturation. La GRC doit rester excellente pour structurer les risques, les contrôles, les plans d’action et l’audit. Le CRM doit rester excellent pour gérer la relation commerciale.

La seconde est une couche d’intelligence transverse.

C’est elle qui porte le modèle ou les modèles choisis par l’entreprise, ses règles d’usage, ses connaissances internes, ses agents et progressivement une partie de son savoir-faire.

Cette couche vient interroger et actionner les applications métier plutôt que d’être enfermée dans chacune d’elles.

C’est ce que l’on peut appeler un backbone IA.

MCP change sérieusement l’équation

Jusqu’à récemment, cette architecture était séduisante sur le papier mais coûteuse dans la réalité.

Connecter un assistant à dix applications supposait de construire et maintenir dix intégrations spécifiques. Changer de modèle pouvait conduire à reconstruire une partie du dispositif.

L'émergence de protocoles ouverts comme MCP change progressivement cette économie.

L’idée est simple : standardiser la manière dont une IA découvre et utilise les outils et les données mis à sa disposition.

L’enjeu dépasse largement la commodité technique. Si cette logique s’impose, l’entreprise peut progressivement dissocier trois décisions qui étaient jusqu’ici confondues :

le choix de l’application métier ;
le choix du modèle d’IA ;
le choix de la couche d’orchestration.

Cette séparation est potentiellement structurante.

Changer d’ERP ne devrait pas imposer de changer l’intelligence de l’entreprise. Et changer de modèle d’IA ne devrait pas obliger à reconstruire toutes les connexions avec le système d’information.

Faut-il alors refuser l’IA des éditeurs ?

Non.

Certaines fonctions sont beaucoup plus pertinentes lorsqu’elles sont profondément intégrées à l’application.

La détection d’une écriture inhabituelle, la suggestion d’un rapprochement comptable, la génération d’une prévision de trésorerie ou l’assistance à la configuration d’un workflow peuvent bénéficier énormément du contexte natif de l’ERP.

Il serait absurde de reconstruire systématiquement ces fonctions à l’extérieur.

La bonne question n’est donc probablement pas :

IA éditeur ou IA d’entreprise ?

Mais :

où doit vivre chaque intelligence ?

Une fonction extrêmement spécialisée, dépendante du modèle de données et du moteur transactionnel d'une application, a de bonnes raisons de rester chez l’éditeur.

Une intelligence qui mobilise plusieurs applications, le patrimoine documentaire de l’entreprise, ses méthodes, son historique et ses règles propres a beaucoup plus de raisons de vivre dans une couche transverse.

Le véritable actif n’est peut-être pas le modèle

Les modèles continueront d’évoluer rapidement.

Le meilleur modèle de 2026 ne sera probablement pas le meilleur de 2028.

En revanche, l’entreprise peut construire quelque chose de beaucoup plus durable : son contexte.

Ses procédures. Ses référentiels. Ses décisions passées. Ses contrôles. Ses méthodes d’analyse. Ses règles métier. Ses retours d’expérience. Et les connexions permettant à une intelligence artificielle d’agir sur son système d’information.

C’est peut-être là que se trouve le véritable actif.

Une entreprise qui disperse cette intelligence entre quinze copilotes propriétaires délègue une partie de cette construction à ses fournisseurs.

Une entreprise qui bâtit progressivement son propre backbone conserve davantage la maîtrise de son contexte, de ses arbitrages et de sa capacité à changer de technologie.

Le prochain choix d’ERP devra intégrer cette question

Nous avons longtemps évalué les applications selon leurs fonctionnalités, leur ergonomie, leur couverture métier, leur coût et leur capacité d’intégration.

Il faudra probablement ajouter un nouveau critère :

l’application accepte-t-elle d’être intelligemment utilisée par autre chose qu’elle-même ?

Une bonne application métier pourrait demain être moins celle qui prétend tout faire avec son IA que celle qui expose proprement ses données, ses objets et ses actions à l’intelligence choisie par l’entreprise.

Autrement dit : peut-être faut-il continuer à demander à l’ERP d’ERPiser, à la GRC de GRCiser et au CRM de CRMiser.

Et demander à l’IA… d’intelligencer l’ensemble.