Du clic à l’intention: l’IA transforme l’usage des logiciels d’entreprise
L’IA générative modifie progressivement la relation entre l’utilisateur et les logiciels d’entreprise. Trois éditeurs suisses illustrent comment le langage naturel devient une nouvelle couche d’accès aux données, aux processus et parfois aux actions, dans des usages métiers très concrets.
Utiliser un logiciel d’entreprise revient traditionnellement à en apprendre la logique. Il faut savoir quel module ouvrir, quel filtre appliquer, quel tableau de bord consulter et parfois quelle succession d’étapes suivre pour accomplir une tâche. L’IA générative introduit une autre manière d’interagir avec ces systèmes: partir non plus de l’interface, mais de l’intention de l’utilisateur. C’est précisément cette évolution que décrit AlixPartners dans ses prévisions 2026 sur les logiciels d’entreprise. Le cabinet estime que 75% des éditeurs intégreront au cours de cette année des interfaces conversationnelles pour interagir avec les données métier et exécuter des tâches opérationnelles. Plutôt que de rechercher d’abord le bon menu ou le bon tableau de bord, l’utilisateur peut dès lors formuler directement une question ou un objectif.
Le phénomène ne se limite pas aux assistants généralistes. Une étude publiée en 2025 par Siar Sarferaz, chercheur chez SAP, s’est penchée spécifiquement sur l’intégration de l’IA conversationnelle dans les ERP. Elle montre notamment comment le langage naturel peut réduire les barrières d’utilisation de systèmes complexes et faciliter l’accès à leurs fonctions.
Reste que converser avec un logiciel ne signifie pas nécessairement lui déléguer des décisions. Entre une IA qui retrouve une information et un agent capable d’agir dans plusieurs systèmes, les niveaux d’autonomie varient fortement. Sur le marché des logiciels suisses, les exemples de Logmind, TreuFlow et Timly illustrent bien cette diversité d’usages, de l’analyse des données à l’exécution de certaines actions.
Logmind: l’IA conversationnelle au service des opérations IT
Chez Logmind, le changement concerne d’abord la manière d’accéder à l’analyse. La spin-off de l’EPFL, toujours basée à Lausanne, a récemment intégré à la nouvelle génération de sa plateforme AIOps un assistant baptisé Modu. Celui-ci permet aux équipes IT d’interroger leurs données opérationnelles en langage naturel, par exemple pour savoir ce qui a changé dans un service, comprendre une hausse du nombre d’erreurs ou repérer des composants présentant une activité inhabituelle. L’assistant peut ensuite rapprocher lessignaux disponibles, faire ressortir des causes probables et suggérer les prochaines pistes d’investigation. L’utilisateur n’a donc plus nécessairement besoin de déterminer au préalable quel tableau de bord consulter ou quelle requête construire. Il peut commencer par le problème qu’il cherche à résoudre.
Cette simplification de l’accès ne s’accompagne toutefois pas, à ce stade, d’une automatisation de la remédiation. Ketevani Zaridze, CEO et fondatrice de Logmind, précise à la rédaction que Modu aide à comprendre la situation et à orienter l’investigation, tandis que l’intervention sur le système reste entre les mains de l’humain. Elle souligne aussi l’importance du contexte et du jugement humain dans les environnements IT complexes.
Pour Ketevani Zaridze, la portée du changement dépasse ainsi le simple remplacement d’un moteur de recherche par un chatbot. «L’IA générative transforme les logiciels opérationnels: d’outils dont il faut apprendre la navigation, ils deviennent des systèmes avec lesquels on peut raisonner.» Autrement dit, ce n’est plus seulement l’utilisateur qui apprend à s’adapter au logiciel: le logiciel commence aussi à s’adapter à la manière dont l’utilisateur formule son problème.
TreuFlow: automatiser la préparation comptable
Avec TreuFlow, plateforme développée par la société zurichoise Connect AI, l’IA s’insère directement dans certains processus comptables, notamment dans la préparation des documents et des données avant validation par le professionnel. Interrogé par ICTjournal sur le degré d’autonomie de la plateforme, Matthias Zwingli, CEO et fondateur de Connect AI, précise que le principal champ d’automatisation se situe aujourd’hui au début du flux documentaire. Lorsqu’un client transmet des quittances, des factures ou des relevés bancaires, un parseur, des technologies OCR et des modèles de langage identifient le type de document et en extraient les informations pertinentes. TreuFlow renomme ensuite automatiquement les fichiers et les organise dans une arborescence de classement. Le professionnel contrôle le résultat avant son transfert vers le logiciel fiduciaire utilisé. Le principe est donc moins de supprimer l’intervention humaine que de la déplacer. La préparation peut être automatisée, tandis que certaines décisions restent explicitement réservées au spécialiste. Chaque comptabilisation nécessite une confirmation humaine. En cas d’ambiguïté lors d’un rapprochement bancaire, l’humain tranche également, tandis que la finalisation d’un exercice ou d’un décompte TVA reste du ressort du professionnel. Matthias Zwingli précise également que la plateforme apprend des comptabilisations validées. Lorsqu’un fiduciaire affecte régulièrement un même type de dépense à un compte donné, le système peut s’appuyer sur cette information lorsqu’un cas similaire se présente.
Le langage naturel vient compléter cette automatisation. Les utilisateurs peuvent par exemple interroger les données comptables en demandant directement quel chiffre d’affaires a été réalisé sur une période donnée. L’interface conversationnelle ne sert alors plus seulement à retrouver une fonction: elle devient un moyen d’exploiter les données préparées par le système.
«Le comptable reste aux commandes, et pour moi, c’est un impératif absolu», explique encore Matthias Zwingli, CEO et fondateur de Connect AI. Il relève notamment qu’une réponse qui paraît correcte ne l’est pas nécessairement, ce qui maintient un rôle central pour l’expertise professionnelle.
Timly: du dialogue à l’action dans la gestion d’inventaire
Timly, éditeur zurichois d’un logiciel de gestion d’inventaire, propose un assistant intégré à son application et un serveur MCP permettant de relier un assistant externe à son environnement. Le Timly AI Assistant permet de poser des questions sur un appareil, un emplacement ou une attribution directement depuis l’application. Il peut aussi créer ou modifier certaines données, par exemple ajouter des sites, des équipes, des actifs ou des informations associées à un objet. Les droits de l’utilisateur continuent de s’appliquer et l’administrateur choisit quels comptes ont accès à la fonction.
Le Timly MCP permet de son côté à un assistant compatible avec le Model Context Protocol d’accéder aux fonctions et aux données de Timly dans les limites des autorisations définies. Une question sur la localisation d’un outil peut ainsi conduire l’assistant à consulter son historique puis à présenter le résultat, sans que l’utilisateur navigue lui-même dans le logiciel. Le degré d’autonomie pour les actions va en revanche dépendre de l’assistant connecté, de sa configuration et des autorisations accordées, précise Fitim Mehmeti, cofondateur et CSO de Timly à ICTjournal.
L’entreprise distingue la lecture et l’analyse, largement automatisables, la préparation d’actions et les modifications critiques de données, pour lesquelles l’humain reste dans la boucle. Pour Fitim Mehmeti, l’interface graphique ne disparaît pas pour autant. Elle reste utile pour consulter, comparer ou contrôler des informations. «Ce qui disparaît, ce n’est pas l’interface elle-même, mais la nécessité de savoir s’y retrouver.» L’écran devient ainsi davantage un espace de contrôle et de confirmation qu’un passage obligé vers chaque fonction.
Quand le résultat compte plus que l’interface
Ces trois exemples suisses illustrent ainsi des usages très différents de l’intégration de l’IA dans les logiciels d’entreprise. Cette évolution pourrait également avoir des conséquences économiques importantes. Gartner estime ainsi que jusqu’à 234 milliards de dollars de dépenses en applications d’entreprise pourraient être exposés d’ici 2030 à un «arbitrage agentique», soit environ 20% des dépenses SaaS dans ce domaine. Le cabinet désigne ainsi le recours à des agents capables d’effectuer des tâches à travers plusieurs systèmes, ce qui réduit la nécessité d’utiliser séparément chaque interface.
Si les menus, formulaires et tableaux de bord ne sont pas appelés à disparaître du jour au lendemain, leur place dans l’expérience utilisateur pourrait en revanche devenir moins centrale. Là où le logiciel imposait jusqu’ici son organisation à l’utilisateur, l’IA permet progressivement à ce dernier de commencer par son besoin. Le système se charge ensuite de retrouver les données, de préparer les opérations nécessaires ou de proposer l’action correspondante. Reste à savoir jusqu’où cette logique modifiera la manière dont les entreprises choisissent leurs logiciels: pour leur interface, ou pour leur capacité à se laisser piloter par une couche d’IA.
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