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Poser des questions à son logiciel de gestion : l’IA branchée sur vos données avec MCP
Et si vous pouviez demander à ChatGPT ou Claude « quels clients n’ont pas commandé depuis trois mois ? » et obtenir la réponse tirée de votre propre logiciel ? C’est possible aujourd’hui, sans tout refaire.
Lundi matin, le dirigeant d’une PME veut savoir quels clients n’ont rien commandé depuis trois mois. D’habitude, il y a deux solutions : faire un export Excel et passer une demi-heure à trier, ou demander à quelqu’un de le faire.
Il existe maintenant une troisième solution : poser la question, en français, à un assistant IA comme Claude ou ChatGPT, et recevoir une réponse tirée de son propre logiciel de gestion, à jour.
Cette note explique comment ça marche, ce qu’il faut mettre en place, et ce qu’on garde sous contrôle.
Le principe : des guichets, pas les clés de l’entrepôt
Un assistant IA ne connaît rien de votre entreprise. Il ne voit ni vos clients, ni vos factures, ni vos stocks. Pour qu’il puisse répondre, il faut lui ouvrir un accès.
La mauvaise idée serait de lui donner les clés de la base de données. La bonne idée, c’est de lui ouvrir quelques guichets, chacun avec un rôle précis :
L’assistant ne peut rien faire d’autre que passer par ces guichets. Il ne voit pas le reste, il ne peut pas lancer une commande que personne n’a prévue.
Ces guichets suivent un standard, le Model Context Protocol (MCP). Ce standard est reconnu par les principaux assistants du marché : une fois les guichets construits, ils fonctionnent avec Claude, ChatGPT et d’autres, sans refaire le travail pour chacun.
Un exemple concret
Reprenons notre entreprise : une société de négoce de matériel, quinze personnes, un logiciel de gestion développé sur mesure il y a dix ans. On lui a ouvert quatre guichets, ceux de la liste ci-dessus.
Le lundi matin, le dirigeant écrit à son assistant :
Quels clients commandaient chaque mois l’an dernier et n’ont rien commandé depuis trois mois ?
En coulisses, l’assistant interroge le guichet des commandes pour les deux périodes, compare et répond :
Sept clients sont concernés. Les trois plus importants en chiffre d’affaires l’an dernier sont Durand BTP, Menuiserie Lemoine et Atelier Roux. Voulez-vous que je crée une tâche de relance pour chacun ?
Le dirigeant répond « oui, pour les trois premiers, assignées à Julie ». L’assistant passe par le guichet « créer une tâche ». Julie retrouve les trois relances dans le logiciel habituel, comme si quelqu’un les avait saisies à la main.
Ensuite :
Et les factures impayées de plus de 60 jours ?
Nouvelle réponse, avec les montants et les numéros de facture, toujours tirée du logiciel, sans export.
Ce qui change, ce n’est pas l’accès aux données, que l’entreprise avait déjà. C’est le temps entre la question et la réponse : quelques secondes au lieu d’une demi-heure, et sans avoir à savoir où cliquer.
Ce qu’il faut mettre en place
1. Lister les questions qui reviennent. Avant toute technique, on part des questions posées chaque semaine : les clients inactifs, les impayés, le chiffre du mois, le stock d’un produit, l’avancement d’un chantier. Cinq à dix questions suffisent pour démarrer.
2. Construire un guichet par besoin. Chaque guichet est un petit développement ajouté au logiciel existant. On ne remplace rien : le logiciel reste le même pour les utilisateurs, il gagne simplement une nouvelle porte d’entrée. Ça fonctionne aussi avec un logiciel ancien, tant qu’on peut y ajouter du code.
3. Commencer en lecture seule. Les premiers guichets ne font que consulter. On observe l’usage, on ajuste les réponses, on vérifie que tout est juste.
4. Ouvrir l’écriture ensuite, avec confirmation. Créer une tâche, préparer un devis, mettre à jour une fiche client : l’assistant propose, l’utilisateur valide.
Les questions qu’on me pose
« L’IA peut-elle tout casser ? » Non. Elle n’a accès qu’aux guichets prévus, et chaque guichet applique les règles du logiciel : un utilisateur qui n’a pas le droit de supprimer une facture ne pourra pas le faire en passant par l’assistant. Chaque action est enregistrée dans un journal.
« Chacun voit-il tout ? » Non. Chaque collaborateur se connecte avec son propre compte et ne voit, via l’assistant, que ce qu’il voit déjà dans le logiciel.
« Mes données partent-elles chez le fournisseur d’IA ? » En partie, oui, et il faut le savoir : les réponses des guichets sont transmises au modèle d’IA pour qu’il puisse les lire. Seules les données nécessaires à la question partent, pas la base entière. Les offres professionnelles des grands fournisseurs s’engagent en général à ne pas utiliser ces données pour entraîner leurs modèles, et c’est à vérifier dans le contrat.
On peut aussi s’en passer complètement avec une IA locale : le modèle tourne sur vos propres machines, et rien ne sort de l’entreprise. Des applications comme Bionic, l’assistant de LM Studio, fonctionnent entièrement en local et savent utiliser les mêmes guichets MCP que Claude ou ChatGPT. Pour toute une équipe, on peut installer un modèle d’IA sur un serveur de l’entreprise. Les modèles locaux sont un peu moins performants que les meilleurs modèles en ligne, mais ils suffisent souvent pour ce type de questions.
« Et si l’IA se trompe ? » Elle peut mal interpréter une question. C’est pour ça qu’on démarre en lecture seule, que les guichets renvoient des chiffres exacts plutôt que des estimations, et que toute modification passe par une validation humaine.
Ce que j’en tire de mon côté
J’ai branché mon propre outil de gestion de cette manière. Chaque matin, je demande à mon assistant de préparer ma journée à partir de mes tâches, de mes rendez-vous et de ce qui est en retard. Il démarre et arrête le suivi du temps quand je change de sujet. Ce qui m’a le plus surpris, ce n’est pas la technique, qui est simple. C’est à quel point on arrête de naviguer dans les écrans pour se contenter de poser des questions.
Par où commencer
Notez les trois questions que vous posez le plus souvent à votre logiciel, ou à vos collaborateurs parce que le logiciel ne sait pas y répondre facilement. C’est le bon point de départ : si ces trois questions trouvent leur réponse en quelques secondes, le reste suivra.
Projets liés
Je découvre le Prix Pascal de Littérature IA, une nouvelle récompense donnée aux gens qui écrivent un livre en utilisant de l’IA.
On banalise l’usage de l’IA partout. Pire, on félicite donne le titre d’artiste à des gens qui promptent un LLM.
J’attends de voir les concours photos, peinture et dessin assistés par IA.
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Pour voir le truc : prixpascal.fr
Pour Linus #Torvalds, le code généré par #IA est légitime, à condition de savoir le lire. Le débat secoue la communauté du libre depuis des mois : faut-il accepter le code généré par IA ? Pour certains, c’est une trahison de l’esprit même du libre. Pour d’autres, ce n’est pas un problème.
next.ink/262097/…
E se tutta questa corsa alla costruzione dei #DataCenter si spiegasse con la cara, vecchia speculazione edilizia?
rivistastudio.com/data-center-movimenti…
Un’inchiesta di Federica Verona pubblicata sull’ultimo numero di Rivista Studio
“Aipocalypse Now” acquistabile qui: store.rivistastudio.com/prodotto/…
L’articolo, segnalato stamattina da Loredana Lipperini a Pagina3 su Radio 3, si occupa soprattutto della proliferazione dei data center attorno a Milano e in Lombardia
Inchiesta approfondita e documentata con numerose interviste. Da leggere
#AI #IA #Milano #Lombradia #ambiente
#SpeculazioneEdilizia #IntelligenzaArtificiale #RivistaStudio
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Je n’aime pas casser l’ambiance, mais on est en 2026 : si vous mettez des photos de manifestations altermondialistes en ligne, flouttez les visages.
Il y a des boîtes contrôlées par des nazis (des vrais) qui scannent les photos de manifestations pour se faire des bases de données de reconnaissance faciale de contestataires. Et l’extrême-droite est à notre porte. Inutile de leur filer un coup de main.
Comment l’IA ébranle-t-elle les fondations du logiciel libre ? C’est le sujet de la nouvelle série d’épisodes que nous commençons, où nous nous interrogeons sur les changements en cours et à venir dans notre écosystème.
Aujourd’hui @raphiki@mastodon.social et @wawaxx@mamot.fr reçoivent Marie-Alice Blete, qui nous parle de son expérience de dev, et de ses premières contribution à #homeassistant .
I don’t use LinkedIn that often, I stopped after I left my last job and the service turned into a bad copy of Facebook with idiots posting crap a got promoted by their algorithm.
I checked my account this morning and not surprised to see an even bigger influx of AI pushing posts and adds plus ridiculous amount of shit posts.
Weeded out my “contacts” and went down to bellow 1000 and thinking about making my profile private or inactive.
📱La piattaforma di videogiochi Luanti rimossa da Google Play con la falsa accusa di violazione del diritto d’autore
Premessa: un membro della redazione fa anche parte di Luanti.
Tracer AI, compagnia che usa agenti IA per scovare e segnalare le violazioni di diritto d’autore, ha fatto rimuovere da Google Play l’app della piattaforma videoludica Luanti. L’accusa, mossa in nome di Microsoft, è di aver utilizzato risorse del gioco Minecraft (proprietà Microsoft) nella propria app; un’accusa facilmente smontabile in quanto sia il codice che le risorse di Luanti sono visibili a chiunque (è software libero).
Questa non è la prima volta che accade: nel 2023 la stessa compagnia mosse la medesima accusa, portando chi sviluppa Luanti a presentare una contronotifica: l’app rimase non disponibile per 46 giorni prima di essere riabilitata, contrariamente al limite di 14 giorni lavorativi sancito dalla legge statunitense che regola tali faccende. In entrambi i casi, non sono mai state fornite prove.
Qualche mese fa la stessa sorte è toccata a Allumeria, un gioco a cubetti oggi prossimo al lancio, sulla piattaforma Steam. Lo sviluppatore fu colto di sorpresa finché, subito dopo l’arrivo della notizia al direttore artistico di Minecraft su Bluesky, Microsoft non ritirò la segnalazione.
“Se fossimo una piccola azienda che dipende dalle entrate della propria app, ciò sarebbe particolarmente devastante”. Inoltre, essendo una realtà sostenuta da volontarɜ, combattere contro tali richieste equivale a grandi sprechi di energie e risorse.
#notizia #legge #ia #videogiochi
🧠 La gente tende ad ammettere meno i suoi limiti quando usa l’IA e a fidarsi della macchina
Chiedere alle persone dettagli di film: questo è stato l’obiettivo di uno studio per capire quanto il comportamento dell’essere umano vari quando ha a disposizione l’IA per farsi aiutare.
Lo studio ha visto coinvolti due gruppi: il primo poteva chiedere una mano all’IA per rispondere alle domande, l’altro invece poteva usare soltanto la propria testa. Inoltre, le domande e il modello di IA coinvolto erano stati selezionati per far in modo che la macchina avrebbe spesso avuto difficoltà nel rispondere correttamente (a insaputa dei gruppi).
Il “gruppo IA” ha ammesso di non sapere la risposta nel 3% dei casi, contro il 44% di chi l’IA non poteva usarla. Tuttavia, è stato il gruppo senza IA a dare più risposte corrette: il 27% delle loro risposte erano esatte, contro il 9% di chi era affiancato dall’IA. La gente si è fidata delle allucinazioni della macchina, forse ingannata dall’apparente coerenza delle risposte fornite da questa.
Non solo: chi aveva usato l’IA ha riportato un livello di fiducia nelle proprie risposte del 76%, contro il 30% dell’altro gruppo. In altre parole, la loro sicurezza era più che raddoppiata, nonostante la correttezza fosse nettamente diminuita.
Si è poi notato come, mettendo un incentivo economico sulle risposte corrette, l’ammissione di ignoranza di chi usa l’IA è salita dal 3 all’8%, mentre la correttezza dal 9 al 16% - suggerendo che l’IA non inibisce tanto la capacità di pensiero, quanto la volontà di pensare; e che un incentivo ha comunque un effetto limitato se si paragonano le percentuali con quelle del gruppo no IA. In generale, l’IA è stata usata meno quando ci sono stati soldi in ballo.
#notizia #ia #psiche
