L’éditeur alsacien a fait le grand saut dans l’IA générative. D’abord avec un seul partenaire (Microsoft). Demain avec d’autres options. Son directeur produit et son directeur de la technologie dévoilent au MagIT les choix internes de Divalto, qui s’inscrivent dans une perspective à long terme.
Après le no-code en début d’année, Divalto s’est emparé à la rentrée de septembre d’une autre technologie « très à la mode » : l’intelligence artificielle générative (GenAI). L’éditeur alsacien d’ERP et de CRM a présenté plusieurs fonctionnalités qui seront disponibles prochainement au sein de sa gamme de produits – en particulier dans son FSM (gestion des agents de terrain), dans son CRM (Weavy) et dans Divalto Industry (son offre dédiée à l’industrie).
Ces fonctionnalités reprennent les cas d’usage assez classiques de l’IA générative : générer, reformuler, ou modifier un texte (pour écrire un rapport par exemple, ou pour anonymiser un document pour se conformer au RGPD). La technologie est aussi amenée sous la forme de « Copilot » pour interagir, en langage naturel, avec les solutions. Une application de la GenAI que Divalto présente comme un « véritable bras droit des utilisateurs ».
« Cet outil [N.D.R. : le Copilot] offrira une large palette d’actions, en tenant compte du contexte, afin de répondre aux demandes des utilisateurs. À terme, il proposera des tâches à réaliser et lancera les actions correspondantes (comme créer un devis, enregistrer un rappel, replanifier une intervention de maintenance, déclencher une commande de réapprovisionnement, etc.) », promet l’éditeur.
L’IA générative dans le CRM de Divalto (Weavy) propose d’aider à la rédaction d’un rapport d’intervention et de masquer automatiquement les données personnelles pour se conformer au RGPD.
En complément, Divalto ajoutera en 2025 des capacités de personnalisation, soit par paramétrage no-code, soit via un kit de développement (SDK).
« Dans un premier temps, nous avons enrichi l’outil de notre plateforme Divalto one avec des capacités d’enregistrement de prompts métiers et l’attribution de ces prompts à des champs de nos solutions », précise le responsable produit de Divalto, Christian Dhinaut au MagIT. « Par exemple, il est aisé pour un consultant métier chez nos partenaires intégrateurs d’écrire un prompt qui génère une description textuelle d’une opportunité commerciale à partir des données de celle-ci (titre, description, statut, montant, prospect, contacts, activités récentes, tâches à réaliser, etc.) ».
Une démarche d’IA générative dans la continuité de l’IA « classique »
« La démarche IA de Divalto n’est pas nouvelle. Des outils facilitateurs existent dans nos produits depuis longtemps », insiste-t-il. Divalto insiste également sur le fait qu’il a toujours cherché à se concentrer sur des usages à réelle valeur ajoutée, tangible et immédiate. Cette philosophie est la même avec la GenAI.
« Les cas d’usage que nous proposons sont en lien direct avec les besoins exprimés sur le terrain par nos utilisateurs. »
Jérémy GrégoireDirecteur Général de Divalto
« Les cas d’usage que nous proposons sont en lien direct avec les besoins exprimés sur le terrain par nos utilisateurs », confirme Jérémy Grégoire, directeur général de Divalto. « Nous développons des prompts métiers spécifiques à nos solutions métiers dédiées à l’industrie, la maintenance, etc. [comme] entre autres, résumer une opportunité commerciale, indiquer l’avancement d’une affaire ou identifier les freins ».
Demain, l’assistant devrait aussi pouvoir créer un devis ou déclencher une commande de réapprovisionnement.
Quant aux partenaires, avec le no code et le SDK, ils auront également la capacité de développer de nouveaux cas d’usage. Divalto dit par ailleurs concevoir des assistants d’IA destinés à leurs développeurs.
Sous le capot de Divalto
L’IA générative de Divalto est, aujourd’hui, celle de Microsoft. L’éditeur s’appuie en effet sur Azure OpenAI Service.
« Dans un premier temps, nous avons décidé de reposer sur des services externes pour accélérer nos développements dans un contexte où ces modèles évoluent très vite », justifie Christian Dhinaut.
« Nos solutions étant fortement personnalisables, nous souhaitons à l’avenir proposer différents LLMs. »
Jean-Pierre FernandezChief Product & Technology Officer de Divalto
Mais Divalto a bien conscience que cette stratégie peut créer une dépendance, ou en tout cas une exposition à la bonne volonté tarifaire du prestataire. « Nous devons bien entendu prendre en compte le coût économique de ces solutions et nous assurer de nos capacités de spécialisations, tout en garantissant la confidentialité à nos utilisateurs », concède le responsable produit.
Pour ne pas s’exposer à ces risques, Divalto travaille déjà sur une stratégie de diversification. « Nous sélectionnerons les LLMs les plus adaptés à chacun de nos usages », confie le DCPO. « C’est pour cela que dès la conception nous avons prévu de pouvoir utiliser et orchestrer différentes technologies d’IA ».
Le chief product & technology officer de Divalto, Jean-Pierre Fernandez confirme. « La diversification des prestataires sera possible à partir d’une couche d’abstraction qui sera introduite dans nos outils (API). Nos solutions étant fortement personnalisables, nous souhaitons à l’avenir proposer différents LLMs, avec peu d’impact sur le code produit par nos intégrateurs », explique-t-il au MagIT.
« C’est le début de nouveaux services pour nos clients, nous resterons très agiles et à l’écoute du marché », conclut Christian Dhinaut.
Une vision long terme et modèle JEPA
Un début donc, mais Divalto se positionne dans l’IA sur le long terme. Et son CPTO n’entend pas s’arrêter là à cette première étape.
« C’est le début de nouveaux services pour nos clients, nous resterons très agiles et à l’écoute du marché. »
Christian DhinautResponsable produit de Divalto
« Nous prévoyons de réaliser des développements internes pour les fonctions avancées liées à la qualité et production de code. […] Nous envisageons également d’aller au-delà des IA génératives en nous inspirant des modèles type JEPA [N.D.R. : Joint-Embedding Predictive Architecture, ou “architecture prédictive d’enchâssement joint”] proposés par les équipes de Yann LeCun », anticipe Jean-Pierre Fernandez.
Ces sujets sont en phase de recherche initiale.
Les fonctionnalités motorisées par l’IA générative, elles, sont quasiment prêtes (elles sont actuellement en bêta-test chez certains clients et intégrateurs). Elles ne seront disponibles qu’en mode SaaS. Seule incertitude, leurs modèles de tarification n’ont pas encore été fixés par Divalto.
