« Pourquoi ne pas juste utiliser ChatGPT pour tout ? » C'est une question raisonnable, et la réponse est presque toujours : parce que ce n'est pas le bon outil pour la moitié du problème. Une automatisation fiable mélange rarement un seul type de logique — elle combine de l'IA générative et des règles métier classiques, chacune là où elle est la plus solide.
L'automatisation dont on parle iciCommande automatique à partir d'une ordonnanceCe que les règles métier font mieux
Tout ce qui doit être prévisible à 100 % — un calcul de TVA, une date d'échéance, un seuil de relance — doit rester une règle déterministe, pas une décision d'un modèle de langage. Une règle métier ne « comprend » rien, mais elle ne se trompe jamais deux fois de la même façon : c'est exactement ce qu'on veut pour ce qui touche à l'argent ou à la conformité.
Ce que l'IA générative fait mieux
Dès qu'il faut comprendre une intention exprimée en langage naturel, gérer une variation infinie de formulations (un email de client, une question sur WhatsApp), ou rédiger un texte qui doit sonner humain, un modèle de langage devient nécessaire. Une règle métier ne saurait pas distinguer « je veux annuler ma commande » de « la commande n'est jamais arrivée » — un agent IA bien cadré, si.
| Situation | Règle métier | IA générative |
|---|---|---|
| Calcul de TVA, échéance | ✓ Toujours | — |
| Comprendre un email client | — | ✓ Toujours |
| Décision financière engageante | ✓ Avec validation humaine | — |
Le point de bascule : la réversibilité
La question qu'on pose systématiquement est : que se passe-t-il si l'IA se trompe ici ? Si la réponse est « rien de grave, c'est corrigeable », on peut laisser l'IA générative proposer ou même agir. Si la réponse touche à un engagement financier ou contractuel, on revient à une règle métier stricte, ou à une validation humaine obligatoire.
Un exemple concret : la lecture d'une ordonnance
Lire une ordonnance scannée et en extraire les informations est un problème d'IA générative — la variabilité des écritures et des formats l'impose. Mais la décision de déclencher une commande fournisseur à partir de cette lecture repasse par une règle métier stricte (stock disponible, seuils, fournisseur habituel) et une validation humaine avant tout engagement. C'est cette combinaison, pas l'un ou l'autre, qui rend l'automatisation fiable.
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