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Connecter la GMAO et l’ERP, c’est relier la maintenance terrain à la gestion globale de l’entreprise pour que les deux parlent enfin le même langage. D’un côté, les techniciens planifient des interventions, interviennent sur les équipements et consomment des pièces détachées. De l’autre, les services financiers, les achats et la production pilotent l’activité au quotidien pour mettre à disposition des clients des biens et équipements qui seront maintenus.

Divalto accélère sa stratégie d’intelligence artificielle avec une conviction : l’IA ne crée de valeur que lorsqu’elle est mise au service des métiers. Dans cette logique, l’éditeur franchit une nouvelle étape de son développement avec l’arrivée d’agents IA capables d’exécuter des tâches métier complexes au sein de l’offre ERP et CRM.

Fini les requêtes SQL à la main : créez vos tableaux de bord ERP en langage naturel avec Divalto. Vous avez besoin d’un nouvel indicateur. Vous sollicitez votre administrateur ou votre équipe IT. Trois jours plus tard, l’extraction arrive. Entre-temps, la réunion est passée, la décision a été prise… sans données fiables pour l’appuyer.

Choisir un ERP industrie ne consiste pas à sélectionner l’outil qui promet le plus de fonctionnalités. Le bon ERP est celui qui s’adapte à vos processus métier, respecte vos contraintes réglementaires, améliore la qualité des données et facilite le travail des équipes au quotidien. Dans un contexte industriel, il doit relier de façon fiable les ventes, la production, les achats, les stocks, la qualité et la finance.

Le 26 mars dernier, nous vous partagions une envie : mettre de la couleur et une touche artistique au cœur de nos produits. Aujourd’hui, cette envie se concrétise avec l’arrivée du thème « Iconic » dans la plateforme Divalto one.

Les arrêts de production non planifiés coûtent jusqu’à 11% du chiffre d’affaires aux industriels selon IBM, transformant la maintenance prédictive et IA en enjeu stratégique majeur. Le marché mondial, évalué à 7,85 milliards USD en 2022 et devrait atteindre 60,13 milliards USD d’ici 2030 selon Grand view research.  Cette croissance extraordinaire s’explique par la convergence de quatre technologies clés : l’intelligence artificielle pour l’orchestration des décisions, l’IoT pour la collecte de données en temps réel, le machine learning pour l’apprentissage automatique et le big data pour le traitement de volumes massifs d’informations.  Les résultats sont tangibles : selon Deloitte, la maintenance prédictive réduit les temps d’arrêt de 5 à 15% et augmente la productivité de 5 à 20%. McKinsey révèle que 91% des entreprises réduisent leurs temps de réparation après implémentation. 

La productivité service terrain dépend directement de la capacité d’une entreprise à organiser, piloter et synchroniser ses interventions avec ses systèmes de gestion. Pour les entreprises de services terrain, la multiplication des outils non connectés génère des pertes de temps, des ressaisies et une vision partielle de la performance.   Un FSM connecté n’est plus un avantage concurrentiel : c’est une condition sine qua non pour tenir ses engagements de service et piloter sa croissance avec fiabilité. Structurer la gestion des interventions autour d’un FSM connecté aux systèmes ERP, CRM et IoT permet de fiabiliser les données, de fluidifier les opérations et d’améliorer durablement la productivité opérationnelle.

La gestion des interventions terrain permet aux entreprises de service de limiter l’impact de la hausse des coûts de l’énergie en améliorant l’organisation et en optimisant les tournées des équipes. La hausse du prix de l’énergie ne concerne pas uniquement les particuliers. Elle affecte directement les entreprises de field service, en augmentant le coût des déplacements, du transport, des pièces détachées, des consommables et, plus largement, de la logistique terrain. Dans le même temps, les clients continuent d’exiger des délais courts, une forte qualité de service et une fiabilité sans compromis. Dans ce contexte, la gestion des interventions terrain devient un levier opérationnel central pour préserver la marge, sans dégrader l’expérience client. Le Model Context Protocol (MCP) est la réponse technique à ce problème. Voyons son fonctionnement et ce qu’il change concrètement pour un ERP.

L’IA générative est partout. Mais dans la plupart des entreprises, elle reste coupée de la réalité : elle répond à des questions générales, sans accéder à vos données, vos processus, votre réalité métier. Le Model Context Protocol (MCP) est la réponse technique à ce problème. Voyons son fonctionnement et ce qu’il change concrètement pour un ERP.