Depuis plus d'une décennie, le logiciel gFM-Business représente une particularité sur le marché allemand des ERP : il n'est pas basé sur un système lourd et difficile à maintenir, mais sur la plateforme FileMaker, légère, adaptable et modélisée visuellement. Cela présente de nombreux avantages : gFM-Business peut être étendu individuellement, fonctionne sur Windows, macOS et iOS, et peut être adapté aussi bien par les développeurs que par les power users ambitieux.
Avec l'avènement de l'intelligence artificielle (IA) - notamment grâce à des modèles dits linguistiques comme ChatGPT - de nouvelles opportunités apparaissent désormais, qui vont bien au-delà de l'automatisation classique. gFM-Business se prépare activement à cet avenir : avec l'objectif de ne pas seulement gérer des données, mais aussi d'exploiter des connaissances.
De l'ERP au système d'assistance intelligent
Les systèmes ERP classiques enregistrent les données des clients, les factures, les stocks ou les projets. Ils peuvent calculer, structurer et gérer beaucoup de choses. Mais : ils ne "comprennent" pas vraiment ce qu'ils font.
Un système ERP intelligent doit justement pouvoir faire cela : comprendre ce que l'utilisateur veut faire à un moment donné, pourquoi une information manque ou comment un processus peut être amélioré. Et les outils modernes d'intelligence artificielle y contribuent. Les modèles linguistiques tels que GPT-4 ou Mistral peuvent comprendre et traiter le langage naturel. Cela signifie qu'un utilisateur peut demander : "Quels clients ont commandé davantage au cours du dernier trimestre que l'année précédente ?" - et l'assistant ne se contente pas de fournir une liste, mais explique aussi comment il en est arrivé là.
Le rôle de l'intelligence locale : pourquoi pas seulement le cloud ?
De nombreux systèmes d'IA modernes fonctionnent dans le "cloud" - c'est-à-dire que vos données sont envoyées via Internet à des serveurs, où elles sont traitées, et le résultat vous est renvoyé. Cela présente des avantages (puissance de calcul, actualité), mais aussi des inconvénients :
- Protection des donnéesLes données personnelles dans le cloud sont délicates, en particulier en Europe.
- Dépendance: Si le fournisseur fait défaut ou augmente ses prix, le système s'arrête.
- Latence et contrôle: Le temps de réaction est plus élevé, le contrôle est moindre.
C'est pourquoi gFM-Business emprunte une autre voie : l'IA doit avoir lieu là où se trouvent les données. Localement, sur l'ordinateur de l'utilisateur ou dans le réseau de l'entreprise. Pour ce faire, les modèles linguistiques sont install localement et préparés de manière à pouvoir gérer les structures de gFM-Business. C'est techniquement exigeant, mais extrêmement efficace : l'IA ne connaît alors pas seulement la "langue", mais aussi le "contenu".
Elle sait comment s'appellent vos clients, comment sont structurées vos factures, quels sont les champs. gFM-Business supportera donc aussi bien les systèmes de cloud connus comme ChatGPT ou Claude que les modèles linguistiques locaux qui peuvent être install créés et lancés directement à partir de gFM-Business par un simple clic de souris.
L'assistant IA de gFM : plus qu'un simple chatbot
Qu'est-ce que cela signifie concrètement pour gFM-Business ? Nous travaillons sur un assistant intelligent, directement intégré dans l'interface utilisateur. Cet assistant remplacera le système d'aide actuel dans gFM-Business et :
- répond aux questions pour l'utilisation ("Comment créer un nouveau client ?")
- explique les fonctions ("Que signifie ce champ ?")
- analyse les données ("Montre-moi les clients avec le niveau de relance le plus élevé")
- donne des recommandations d'action ("Que puis-je faire si un client ne paie pas ?")
- peut effectuer des recherches dans la documentation ("Existe-t-il des instructions pour les factures en série ?")
Et le meilleur : plus le système est utilisé longtemps, plus il apprend, car nous y associons aussi une Base de données vectorielle Qdrant comme mémoire centrale. Elle se souvient de ce qui est important, des problèmes rencontrés et des succès obtenus. Cette "mémoire" n'est pas une collecte de données à la Google, mais une structure de connaissances stockée localement que vous contrôlez.
Un graphe de connaissances au lieu d'Excel : Comment l'IA comprend les structures
Une notion centrale de cette évolution est le "Graphique des connaissances". Au lieu de voir les différents champs ("nom du client", "montant") isolés, le graphique relie ces informations entre elles :
- Un client a Factures
- Une facture se référait à sur une offre
- Une offre a été créé d'un collaborateur
- Un employé travaille en d'un département
Un graphe de connaissances peut représenter de telles relations - et un système d'IA peut y naviguer. Il devient ainsi possible d'effectuer des requêtes telles que
- "Quels projets ont été gérés par des collaborateurs qui ne sont plus dans l'entreprise aujourd'hui ?"
- "Quels sont les clients qui ont repassé commande après avoir fait une réclamation dans les 30 jours ?"
Les questions auxquelles il n'était possible de répondre qu'à grand renfort de SQL ou de scripts Excel peuvent désormais être posées en langage naturel - et obtenir des réponses précises et compréhensibles.
Enquête actuelle sur l'avenir de Claris FileMaker et de l'IA
Ce qui est possible avec gFM-Business, le graphe des connaissances et l'IA locale
En associant gFM-Business à un modèle linguistique local et à un réseau de connaissances basé sur des graphiques (par exemple via Neo4j), de nombreux nouveaux cas d'application voient le jour dans la pratique :
- Conseil à la clientèle et soutien à la vente basés sur le contexte
"Quels clients n'ont pas passé de commande depuis la dernière newsletter ?"
"Lesquels de mes clients pourraient être intéressés par le produit X, en fonction de leurs achats précédents ?"
"Qui a réagi négativement la dernière fois à une augmentation de prix et ne devrait pas être recontacté ?" - Consultation automatisée de l'assistance et de la base de connaissances
Les employés peuvent poser des questions en langage naturel : "Comment créer une lettre type ?", "Quels sont les formats d'exportation pris en charge par le module X ?" ou "Comment mettre en place une importation bancaire ?" L'IA accède à la documentation existante, aux FAQ, aux tutoriels vidéo et aux descriptions de processus internes et fournit une aide ciblée au bon moment. - Gestion des ventes et optimisation des processus
"Quelles offres ont été établies mais n'ont pas été suivies dans les 30 jours ?"
"Y a-t-il des clients qui subissent régulièrement des retards de livraison ?"
"Quels sont les processus de vente qui s'interrompent remarquablement souvent à certains endroits ?" - Système de relance intelligent
L'IA peut reconnaître les modèles de risque : "Quels clients font régulièrement passer les rappels au troisième niveau, mais paient ensuite juste avant de passer au recouvrement ?" Sur la base de cela, les niveaux de relance ou les délais de paiement peuvent être adaptés de manière ciblée. - Gestion du personnel et des projets
"Quels sont les projets qui ont entraîné des heures supplémentaires importantes alors que le budget a été respecté ?"
"Qui a reçu des évaluations particulièrement bonnes dans les retours clients au cours des 6 derniers mois ?"
"Y a-t-il des employés qui ont été impliqués dans plusieurs projets réussis ?" - Évaluations historiques avec intelligence contextuelle
"Comment les quantités commandées ont-elles évolué après l'augmentation des prix en février 2023 ?"
"Quelles actions (remises, newsletters, événements) ont entraîné des changements mesurables dans les ventes ?" - Propositions de réaction et recommandations automatiques
"Le client XYZ a reçu 3 rappels et n'a pas réagi. Voulez-vous générer un modèle de lettre de recouvrement ?"
"Tu viens de créer une offre pour un client avec un taux de réclamation élevé. Veux-tu activer une liste de contrôle pour la livraison ?"
De tels cas d'utilisation seraient difficiles, voire impossibles à mettre en œuvre avec des systèmes ERP classiques. La combinaison de la flexibilité FileMaker, des contextes basés sur des graphiques (Neo4j) et du modèle de langage local crée une nouvelle dimension d'intelligence des processus.
Qu'est-ce que cela signifie concrètement pour les entreprises ?
Pour les petites et moyennes entreprises, cette évolution signifie
- Plus d'autonomie: On a moins besoin de support parce que l'assistant aide.
- Une formation plus rapide: les nouveaux collaborateurs s'y retrouvent plus rapidement
- De meilleures décisions: Les analyses et les recommandations sont disponibles immédiatement
- Protection des données & contrôle: Tout reste à l'intérieur, pas d'obligation de cloud.
- Pérennité: Le logiciel évolue avec l'entreprise.
Et tout cela sans qu'un énorme appareil informatique soit nécessaire. C'est un véritable avantage concurrentiel, en particulier pour les petites entreprises.
Risques et défis
Aussi grand que soit le potentiel, il y a aussi des pièges à éviter :
- Charge techniqueL'IA locale a besoin d'un bon matériel (RAM, CPU, GPU le cas échéant).
- Qualité des donnéesLes données mal gérées entraînent de mauvaises réponses.
- Acceptation: les collaborateurs doivent faire confiance au système, sinon ils l'ignorent
- Entretienles modèles doivent être mis à jour, sauvegardés et testés
Mais avec un concept bien pensé - comme celui que poursuit actuellement gFM-Business - ces risques peuvent être minimisés. L'objectif n'est pas un superordinateur surpuissant, mais un assistant intelligent qui sert l'homme et ne le remplace pas.
gFM-Business 9 en cours, nouvelle structure de distribution à partir d'octobre
Actuellement, on travaille intensivement sur la la prochaine version 9 de gFM-Business est en cours de réalisation. Cette nouvelle version principale intégrera pour la première fois complètement de nombreuses fonctions d'IA et d'automatisation décrites - notamment la connexion aux modèles linguistiques locaux et la construction d'une connaissance dynamique de l'entreprise basée sur des graphiques avec Neo4j. La publication est prévue pour début 2026.
Ceux qui se lancent maintenant s'assurent non seulement des conditions intéressantes, mais aussi un chemin de mise à niveau continu jusqu'à la prochaine génération - et donc un accès précoce à ce qui est peut-être la solution ERP la plus flexible et compatible avec l'IA dans l'espace germanophone.
Perspectives d'avenir : L'ERP devient plus humain, pas plus technique
Si l'on pousse le développement jusqu'au bout, on pourrait dire que le logiciel ERP devient plus humain. Il réagit au langage, pense de manière contextuelle, explique les relations, apprend avec les autres, soutient les décisions. Et c'est justement FileMaker, en tant que plateforme, qui s'y prête parfaitement : grâce à sa structure visuelle, son architecture ouverte, sa forte communauté et la possibilité de relier les données, les mises en page et la logique dans un environnement.
Celui qui veut se lancer aujourd'hui a la possibilité de participer à la réflexion dès le début : gérer proprement les données, documenter les processus, nommer les structures, formuler les questions. Car au final, le système ERP de demain ne sera plus seulement un programme. Il sera un partenaire - avec une oreille, un esprit et une mémoire. Et gFM-Business est en bonne voie pour mener ce changement.
Foire aux questions
- Qu'est-ce que le gFM-Business exactement et en quoi se distingue-t-il des autres systèmes ERP ?
gFM-Business est un logiciel ERP modulaire basé sur la plateforme FileMaker. Contrairement aux systèmes ERP classiques, il est entièrement personnalisable, fonctionne sur toutes les plateformes (macOS, Windows, iOS) et peut être exploité par de petites entreprises sans grand service informatique. Grâce au développement visuel avec FileMaker, elle est particulièrement rapidement extensible - et désormais ouverte à l'intégration moderne de l'IA. - Pourquoi FileMaker est-elle une plateforme appropriée pour l'IA et l'ERP ?
FileMaker combine la base de données, l'interface utilisateur et la logique commerciale dans un seul environnement de développement. Cela permet d'intégrer des fonctions d'IA directement dans les formulaires, les évaluations et les dialogues, sans devoir utiliser des interfaces externes ou des outils supplémentaires. Pour l'utilisation de l'IA, cette étroite imbrication est un grand avantage. - Qu'est-ce qu'un modèle linguistique et pourquoi doit-il fonctionner localement ?
Un modèle linguistique comme GPT-4 est une IA qui comprend et traite le langage naturel. Lorsqu'un tel modèle fonctionne localement, c'est-à-dire directement sur l'ordinateur ou le serveur de l'entreprise, toutes les données restent en interne. C'est un avantage décisif en termes de protection des données, d'indépendance et de performance, surtout pour les entreprises qui ne veulent pas dépendre de services cloud externes. - Qu'est-ce qu'un "graphe de connaissances" et à quoi sert-il ?
Un graphe de connaissances ne relie pas les données de manière linéaire (comme un tableau), mais comme un réseau de significations et de relations. Dans gFM-Business, cela permet par exemple de voir quels clients sont liés à quels projets, collaborateurs, documents ou produits. Une IA peut ainsi donner des réponses beaucoup plus précises, car elle comprend les relations et pas seulement les champs individuels. - Quels sont les avantages concrets de la nouvelle intégration de l'IA dans gFM-Business ?
Tu peux communiquer en langage naturel avec le système, tu reçois une aide contextuelle, des évaluations intelligentes, des recommandations automatiques et des assistants capables d'apprendre. Le logiciel réfléchit avec toi - et ce, sur la base de tes véritables données d'entreprise, et non de connaissances générales sur Internet. - Dois-je craindre que mes données soient "fuitées" par l'IA ?
Non, l'intégration de l'IA dans gFM-Business est basée sur une approche locale. Cela signifie que le modèle linguistique fonctionne sur ton propre ordinateur ou serveur. Il n'y a pas d'accès automatique au cloud, pas de transfert de données à des tiers et pas de téléchargement caché - tout reste dans le système et sous ton contrôle. - De quelles conditions techniques ai-je besoin pour utiliser l'IA locale ?
Pour des fonctions d'IA simples, un ordinateur moderne avec au moins 16 Go de RAM suffit. Pour des modèles de langage plus sophistiqués ou des graphes de connaissances complexes, une puissance de calcul supplémentaire (par exemple un bon GPU) peut être utile. Des travaux sont toutefois en cours pour permettre des performances solides même sur du matériel de taille moyenne. - L'IA sera-t-elle automatiquement intégrée dans les systèmes gFM-Business existants ?
Non. L'intégration de l'IA fait partie de la prochaine version 9, dont la sortie est prévue début 2026. Ceux qui travaillent maintenant avec une version existante peuvent toutefois s'attendre à un chemin de migration sans problème. Les acheteurs précoces bénéficient en outre de conditions plus avantageuses et d'un développement continu. - Comment l'IA apprend-elle en fait "avec" lorsqu'elle fonctionne en local ?
L'IA analyse les structures de données, les processus et les modèles qui apparaissent fréquemment dans ton entreprise. Ces connaissances sont enregistrées localement sous forme de "graphe de connaissances". Il en résulte un modèle interne de ton entreprise qui s'améliore au fil du temps - sans que les données ne doivent être transmises à l'extérieur. - Les petites entreprises peuvent-elles aussi utiliser ces fonctions d'IA de manière judicieuse ?
Oui, particulièrement même ! Dans les petites équipes, le temps manque souvent pour la formation, l'analyse ou la documentation. Un assistant intelligent, qui montre par exemple comment créer correctement une offre ou déclencher un processus de rappel, permet de gagner énormément de temps - et d'éviter les erreurs typiques. Grâce à FileMaker, la barrière d'entrée est agréablement basse. - Quel est le prix actuel de gFM-Business et combien de temps l'ancien prix sera-t-il encore valable ?
Jusqu'au 30 septembre 2025, gFM-Business peut encore être acheté dans l'ancienne boutique en ligne de gofilemaker aux prix connus. À partir du 1er octobre 2025, le logiciel sera proposé via une nouvelle structure de distribution avec des conditions révisées. Les personnes qui achètent maintenant profitent des conditions réservées aux clients existants. - Sera-t-il possible de définir ses propres invites ou commandes pour l'IA ?
Oui. Dans la version 9 prévue, il devrait être possible d'enregistrer ses propres requêtes, workflows et commandes vocales - aussi bien sous forme d'invite de texte que via des fonctions d'assistance visuelle. Chaque entreprise pourra ainsi personnaliser l'IA sans devoir la programmer. - Quel est le rôle de Neo4j dans ce système ?
Neo4j est une base de données de graphes professionnelle, parfaitement adaptée à la représentation de relations complexes entre des ensembles de données. Dans gFM-Business, elle est utilisée comme base de connaissances pour l'IA : Clients, commandes, produits, communication, cas de service - tous ces éléments sont saisis dans un réseau dynamique de relations que l'IA peut utiliser. - Existe-t-il une possibilité de test ou une version de démonstration des nouvelles fonctions de l'IA ?
À l'heure actuelle (septembre 2025), la version 9 avec les fonctions d'IA est encore en cours de développement. Il y aura toutefois une phase de test ouverte à partir de début 2026 et, le cas échéant, une série de webinaires d'accompagnement. Les personnes intéressées peuvent s'inscrire à l'avance via la newsletter de gofilemaker en téléchargeant une version d'essai ou sur le site web afin d'obtenir un accès.