Présentation de Genius Cortex

Dominic Vézina, qui dirige le développement chez Genius depuis 25 ans, utilise cette session pour démystifier ce que l’IA dans Genius ERP fait vraiment aujourd’hui, sans survendre le sujet. Il commence par le travail de fond qui accompagne l’IA : mise en conformité sécurité (CMMC aux États-Unis, ITAR, programme des marchandises contrôlées au Canada), de nouveaux blocs d’automatisation (workflows, champs personnalisés, API REST), et un nouvel outil de communication qui viendra suivre les courriels directement sur les documents de Genius. Il détaille ensuite ce qui est réellement livré : un chatbot à portée manufacturière (déjà lancé), une recherche sémantique et des filtres intelligents qui transforment une demande en langage naturel en requête automatique, et Smart Paste, qui peut déjà transformer un courriel ou un fichier Excel copié en lignes de soumission ou de commande. Il est tout aussi direct sur ce qui n’existe pas encore — pas de reconnaissance automatique à partir d’un dessin, par exemple — et prend le temps de rassurer sur la sécurité des données : l’information des clients est stockée dans sa propre base vectorielle privée, jamais partagée ni utilisée pour entraîner le modèle. La deuxième moitié du webinaire est consacrée à une explication très honnête du réapprovisionnement recommandé assisté par IA : comment l’outil tente d’encoder l’expérience d’un acheteur chevronné, ce que ça prend pour bien l’entraîner, et où on peut (ou ne peut pas encore) s’y fier. Si vous voulez une idée réaliste de ce que l’IA de Genius peut faire aujourd’hui par rapport à ce qui reste sur la feuille de route, ce webinaire est un bon point de départ.

Ce que vous apprendrez dans ce webinaire

Chapitre 1 — Présentation de Genius et de son équipe

François (11 ans chez Genius, anime des webinaires depuis 5 ans) présente Dominic Vézina, qui dirige le développement depuis 25 ans, pour une session sur l’IA pour les manufacturiers. Genius est présenté en quelques chiffres : présent partout en Amérique du Nord, 140 employés, plus de 30 ans au service des fabricants, et un taux de rétention client de 96 %.

Chapitre 2 — Modules et fonctionnalités de Genius ERP

Genius est conçu spécifiquement pour les fabricants sur mesure — conception, configuration ou fabrication à la commande — où chaque produit est unique. François souligne l’intégration avec les logiciels de dessin, une équipe d’implantation expérimentée dans ce créneau, et des tableaux de bord donnant un accès facile à l’information, en précisant que tout — de la comptabilité aux devis, en passant par l’estimation, la fabrication, la planification, l’inventaire, jusqu’à la commission d’équipement sur le terrain et la gestion des garanties — fait partie intégrante du logiciel plutôt que d’être un module séparé.

Chapitre 3 — Focus sur la sécurité et l’automatisation

Dominic présente l’équipe de développement (60 personnes à temps plein sur 140 employés) et ses rôles clés — Martine, Alexandre et Robert comme Product Owners, Mohamed à l’architecture technique, Jérémie à la gestion d’équipe, Christian à la coordination des livraisons — avant de noter l’arrivée récente de nouveaux métiers liés à l’IA : scientifiques de données et développeurs en langage naturel (NLP). Il présente ensuite les trois priorités du moment : la sécurité et la conformité (CMMC aux États-Unis, ITAR, programme des marchandises contrôlées au Canada, avec un objectif de conformité sur deux ans), l’automatisation (workflows, champs personnalisés, sécurité par action, API REST), et la communication — un futur plugin Outlook et un nouvel outil de communication dans Genius qui centraliseront l’historique des courriels par document.

Chapitre 4 — Initiatives liées à l’intelligence artificielle

Au-delà du plan de deux ans, Dominic décrit une réflexion à plus long terme : un groupe de concertation réunissant clients, partenaires et experts manufacturiers et technologiques pour se projeter dans l’avenir et remettre en question la feuille de route de Genius. Les projets d’IA en cours sont développés en collaboration directe avec des clients pour valider leur valeur réelle avant une diffusion plus large.

Chapitre 5 — Collaboration avec des partenaires technologiques

Genius travaille avec un partenaire technologique, OCDA, spécialiste de l’IA, qui aide à la fois à développer rapidement les nouveaux outils et à former les équipes internes de Genius pour qu’elles puissent éventuellement prendre en charge ces projets elles-mêmes. Scale AI, une grappe canadienne, agit comme partenaire financier pour accélérer cette démarche.

Chapitre 6 — Introduction des nouveaux outils dans Genius

Le chatbot, déjà en place, est alimenté par l’aide en ligne, les services éducationnels et le contenu vidéo de Genius, avec une compréhension du contexte manufacturier. La prochaine étape permettra aux clients d’y ajouter leurs propres procédures et connaissances internes; à plus long terme, Dominic envisage un chatbot capable de créer lui-même des transactions dans le logiciel.

« On protège vos données… l’information ne sera pas utilisée pour la formation du côté de l’IA. » — Dominic

Chapitre 7 — Sécurité des données et utilisation de l’IA

Dominic répond directement aux préoccupations sur la sécurité : les données des clients sont indexées dans une base vectorielle qui leur est propre, protégée, non partagée avec d’autres clients et non utilisée pour entraîner le modèle d’IA — un engagement qui fera partie de l’entente de service. En Q&R : le chatbot est bel et bien bilingue (français et anglais) et vit pour l’instant uniquement dans la version web, bien qu’un lien direct depuis le desktop y donne accès.

Chapitre 8 — Recherche sémantique et filtres intelligents

La recherche sémantique (prévue dans la prochaine année) comprendra non seulement les fautes d’orthographe et la langue utilisée, mais aussi l’intention derrière une question — par exemple, une recherche sur des plaques d’acier pour applications marines pourrait faire remonter de l’information sur la résistance à la corrosion sans qu’elle soit demandée explicitement. Les Smart Filters, déjà présents dans les soumissions et commandes, transforment une demande en langage naturel (« donne-moi la liste des soumissions ouvertes pour les clients du Québec ») directement en requête, sans que l’utilisateur ait à construire lui-même le filtre.

Chapitre 9 — Outils de prévision et réapprovisionnement recommandé

Dominic clarifie ce qui est déjà disponible (Smart Paste, Smart Filter) de ce qui s’en vient (intégration Outlook, réapprovisionnement recommandé assisté par IA, dans l’année à suivre). Le réapprovisionnement recommandé existe déjà comme outil détectant les ruptures de stock et générant des bons d’achat, mais Dominic est franc : il ne fonctionne vraiment bien que si les données sous-jacentes (min/max, délais de livraison, fournisseurs) sont parfaitement à jour — ce qui n’est souvent pas le cas en pratique, poussant les acheteurs expérimentés à compenser par leur propre jugement accumulé au fil des années. L’objectif est d’encoder cette connaissance dans l’IA, en particulier pour aider un acheteur moins expérimenté. Premier cas d’usage testé : le délai de livraison, où plusieurs modèles d’IA ont été comparés rétroactivement aux décisions réelles d’acheteurs sur des données historiques de clients — révélant que les acheteurs ont tendance à réagir de façon plus émotive et ponctuelle, alors que l’IA garde une vue plus constante et posée.

Chapitre 10 — Prévisions de demande et outils de forecasting

Chaque item se voit attribuer un modèle de demande (constant, saisonnier, saisonnier avec tendance, ou intermittent), et le graphique de prévision montre l’historique réel (en bleu) aux côtés de la prévision de l’IA (en orange), accompagnée d’un intervalle de confiance — élevé pour un item à la demande stable depuis des années, très faible pour un item commandé une seule fois.

Chapitre 11 — Outils d’analyse et recommandations d’achat

Ces outils d’analyse aideront à fixer les niveaux de minimum-maximum, à visualiser les tendances et à prendre de meilleures décisions d’achat, alimentés par l’IA. Dans l’écran de réapprovisionnement recommandé, l’IA pourra proposer d’acheter plus ou moins que prévu, de devancer une commande, ou de regrouper plusieurs commandes ensemble.

Chapitre 12 — Interaction avec le chatbot pour challenger les recommandations

L’acheteur pourra dialoguer directement avec le chatbot pour comprendre le raisonnement derrière une recommandation, et si la prédiction de l’IA s’avère fiable la plupart du temps, il sera possible d’automatiser complètement la décision — le contrôle final restant toujours entre les mains du client. En clôture, François annonce le webinaire du 20 novembre sur les nouveautés de la version 17, ainsi qu’un podcast le 2 décembre et une session à micro ouvert la semaine suivante sur l’optimisation continue post-implantation. Dans la période de questions : le moteur derrière le chatbot est OpenAI via le compte de Genius (aucune configuration de clé requise depuis la version 17.1, inclus dans l’abonnement); les relances automatiques de fournisseurs sont déjà possibles aujourd’hui via des déclencheurs (webhooks) et Power Automate; et la facturation via rapprochement automatique (three-way match) est déjà offerte depuis plusieurs mois via Genius IDP.