L'IA pour une entreprise algérienne d'import et de distribution

Les entreprises de distribution n'ont pas un problème d'IA. Elles ont un problème de paperasse et un problème du type « il n'y a que Karim qui sait où c'est », et il se trouve que l'IA est bonne sur ces deux points précis.

Plutôt que de décrire ce que la technologie sait faire, voici donc où passent réellement les heures dans une entreprise qui importe et revend, et lesquelles de ces heures sont récupérables.

Où passe le temps

Dans les entreprises que nous avons examinées, on retrouve les trois mêmes fuites.

Aucun de ces trois points n'est un problème de stratégie. C'est trois fois le même problème : l'information existe, mais pas sous une forme exploitable.

1. Les documents fournisseurs

Une facture fournisseur arrive en PDF, en photo prise au téléphone, en scan de travers, ou en fichier Excel dont les colonnes changent d'ordre tous les mois. Quelqu'un ouvre chacune et tape les lignes dans votre système de stock ou de comptabilité.

C'est le meilleur premier projet d'IA dans une entreprise de distribution, pour trois raisons : le volume est élevé, le travail est identique à chaque fois, et il existe une bonne réponse vérifiable. Ce dernier point compte plus qu'il n'y paraît. Il signifie que le système peut être mesuré au lieu d'être cru sur parole.

Ce que fait une installation qui fonctionne :

• Lire le document quelle que soit sa forme, y compris une photo prise au téléphone.
• En extraire le fournisseur, la date, la référence, les lignes, les quantités, les prix unitaires, les taxes et le total.
• Gérer le français et l'arabe dans un même document, parce que c'est ce qui arrive.
• Vérifier le total extrait contre la somme des lignes, et signaler le document quand les deux ne concordent pas, plutôt que d'écrire un chiffre faux dans votre système.
• Mettre devant une personne tout ce dont il n'est pas sûr, avec l'original à côté.

Ce dernier point fait la différence entre un système que les gens continuent d'utiliser et un système qu'ils abandonnent discrètement. Un outil juste la plupart du temps et silencieux sur le reste crée plus de travail qu'il n'en enlève, puisqu'il faut désormais tout vérifier. Un outil juste la plupart du temps qui vous dit de quoi il n'est pas sûr ne vous fait vérifier que ceux-là.

La précision de l'extraction n'est pas le point difficile. Savoir quelles extractions ne pas croire, si.

2. Les questions de stock et de prix

La deuxième fuite, c'est une personne qui sert de moteur de recherche sur une information qui existe déjà. Un client demande si un article est en stock, quel est le prix à telle quantité, ou quand arrive le prochain conteneur. La réponse existe dans un système, un tableur ou la mémoire d'un collègue, et il est plus rapide de demander à la personne que de chercher.

Un assistant construit sur vos propres données répond directement à ces questions, dans la langue où elles ont été posées. Pas à partir de connaissances générales, ce qui serait inutile et dangereux ici, mais en consultant vos enregistrements réels et en ne répondant qu'à partir de ce qu'il a trouvé.

Deux contraintes décident du résultat :

• Il doit dire quand il ne sait pas. Un prix faux annoncé avec assurance à un client vous coûte la marge ou le client. Nous construisons le chemin du refus avant tout le reste, la même discipline que celle décrite dans empêcher un modèle d'inventer une citation.
• Il ne vaut que ce que vaut son lien avec vos données. Si les niveaux de stock sont mis à jour la nuit, l'assistant a un jour de retard, et il doit le dire plutôt que de faire comme si de rien n'était.

3. Les commandes qui arrivent sur WhatsApp

Une grande partie du commerce algérien passe par WhatsApp, et les commandes arrivent sous forme de phrases ordinaires : un mélange de français, d'arabe et de derja, des noms de produits réduits à ce que le client appelle comme ça, des quantités parfois écrites en toutes lettres.

Transformer cela en commande structurée est un très bon usage de l'IA, et c'est aussi là que nous voyons le plus d'excès d'ambition. La version utile ne passe pas la commande. Elle lit le message, propose une commande structurée avec les produits et quantités reconnus, et la met devant une personne qui valide d'un geste. C'est cette étape de validation qui empêche un message mal compris de devenir une livraison du mauvais produit au mauvais endroit.

Le sujet est traité plus en détail dans quand votre entreprise tourne sur WhatsApp.

Ce que nous ne construirions pas pour vous

• De la prévision de la demande, sauf si vous avez plusieurs années d'historique de ventes propre. Sans cela, une prévision n'est qu'une supposition avec un graphique dessus.
• Le réapprovisionnement automatique. Le volume des décisions d'achat est faible et le coût d'une erreur est élevé, exactement l'inverse d'un bon candidat à l'automatisation.
• La tarification dynamique. Sur un marché où la relation et la négociation fixent le prix, un algorithme qui le fixe vous fera perdre des clients plus vite qu'il ne vous fera gagner de la marge.
• Un tableau de bord que personne n'a demandé. Si la question est « combien avons-nous vendu le mois dernier », c'est un rapport, pas un projet d'IA.

Comment se déroule un premier projet

1. Nous regardons de vrais documents. Vingt ou trente de vos factures réelles, pas des échantillons choisis parce qu'ils sont propres. L'état des données est le premier facteur de coût sur ce type de travail, et un devis donné sans les avoir vues est une supposition.
2. Nous nous mettons d'accord sur ce que « ça marche » veut dire. Un chiffre que vous accepteriez, mesuré sur des documents que le système n'a jamais vus. Écrit avant la construction, pas après.
3. Nous construisons la version étroite. Un type de document, un groupe de fournisseurs, une destination de sortie. Étroit et fiable vaut mieux que large et imprévisible.
4. Vous l'utilisez en réel pendant deux semaines. À côté du processus existant et non à sa place, pour que rien ne soit en jeu pendant que vous découvrez s'il tient.
5. Nous l'élargissons, ou nous arrêtons. S'il n'a pas tenu, l'élargir n'arrangera rien.

Les facteurs de coût sont les mêmes que sur n'importe quel développement sur mesure : l'état de vos données, le nombre de systèmes à toucher, le taux d'erreur acceptable, et qui assure la maintenance ensuite. Ils sont détaillés dans ce que coûte réellement un projet d'IA en Algérie.

Le résumé honnête

Si votre entreprise déplace des marchandises et du papier en quantités comparables, il y a du temps réel à récupérer, et il se récupère en semaines plutôt qu'en trimestres. Si quelqu'un vous propose une plateforme qui gère toute votre exploitation, demandez-lui quel type de document unique elle lit aujourd'hui et quelle est sa précision mesurée. La réponse vous dira tout.

Voir la page de service : Agents IA et automatisation des tâches en Algérie.