Brancher une IA sur son ERP avec Make : le cas d'une PME qui ne saisit plus rien
Une PME de distribution informatique noyée sous la saisie de fiches produits. Comment on a branché une IA sur son ERP avec un MCP construit dans Make.
Il y a quelques jours, j’ai eu un call avec une PME qui distribue du matériel informatique. Une boîte qui tourne bien, un vrai catalogue, des fournisseurs sérieux. Et une personne, dans l’équipe, qui passe une partie de ses journées à faire une seule chose : recopier des fiches produits à la main dans leur ERP.
Le rituel, vous le devinez. Le fournisseur envoie une fiche technique en PDF, dense, pleine de caractéristiques (référence, spec, conditionnement, garanties…). Et quelqu’un ouvre l’ERP, crée le produit, et retape tout, ligne par ligne, en jonglant entre deux fenêtres. Multipliez ça par des dizaines de références à chaque nouvelle gamme, et vous avez un poste entier qui se résume à de la saisie. Pendant le call, la question est tombée, simple : est-ce qu’une IA pourrait faire ça à notre place ?
La réponse est oui, et la pièce qui rend ça possible aujourd’hui, c’est le combo + un truc qui s’appelle un MCP. Je vous raconte ce qu’on a posé, parce que le cas est super parlant pour n’importe quelle boîte qui a un logiciel métier et trop de saisie manuelle autour.
D’abord, c’est quoi un MCP (sans le jargon)
MCP veut dire Model Context Protocol. Derrière le nom barbare, l’idée est limpide : c’est une prise standard qui permet à une IA (ici ) de se brancher sur un de vos outils et d’agir dedans.
Sans MCP, une IA sait discuter, mais elle ne peut rien faire dans votre ERP, votre CRM ou votre base. Avec un MCP, vous lui donnez des “outils” (chercher un produit, en créer un, mettre à jour un prix…) qu’elle peut déclencher elle-même quand c’est pertinent. Vous passez d’un assistant qui vous dit comment faire, à un assistant qui le fait.
C’est exactement ce qu’on a fait en direct pendant le call : un scénario Make branché sur leur ERP, transformé en serveur MCP, et Claude qui crée un contact de test dans l’ERP en une phrase. Le déclic dans la salle a été immédiat.
Le chantier n°1 : tuer la saisie des fiches produits
C’est le cœur du besoin, alors on l’a designé en premier. L’objectif : déposer un PDF fournisseur quelque part, et retrouver la fiche propre dans l’ERP, sans toucher au clavier.
Le squelette repose sur trois outils qu’on expose à l’IA via le MCP Make :
| Outil (tool MCP) | Ce qu’il fait dans l’ERP |
|---|---|
| Rechercher un produit | Vérifie si la référence existe déjà, pour ne pas créer de doublon |
| Créer un produit | Crée la fiche si elle n’existe pas, avec toutes les caractéristiques |
| Mettre à jour un produit | Complète ou corrige une fiche existante (prix, stock, spec) |
Le flux devient : vous mettez vos PDF de fiches techniques dans un dossier, Claude les lit un par un, cherche d’abord si le produit existe, puis crée ou met à jour selon le cas. Le traitement se fait par lot, et vous, vous ne faites plus que valider. La corvée de recopiage se transforme en relecture rapide.
Et un principe qu’on a posé tout de suite : un MCP par outil. Un serveur pour l’ERP, un autre pour Notion, un autre pour la messagerie. Vous gardez des briques nettes, faciles à débuguer, plutôt qu’un gros scénario fourre-tout que personne ne comprend trois mois plus tard.
Le chantier n°2 : les relances factures qui parlent juste
Deuxième irritant remonté pendant l’appel : les relances de factures, faites à la main, donc faites en retard, ou pas du tout. Là encore, l’ERP sait tout (qui doit quoi, depuis quand), il manque juste le bras pour agir.
Le scénario : Make écoute les factures en retard, et selon des conditions (le montant, l’ancienneté de la dette, le type de client), il déclenche la bonne relance. Pas un mail template unique envoyé bêtement à tout le monde, mais un message qui s’adapte : ferme sur une grosse créance qui traîne, courtois sur un petit retard d’un bon client. L’IA peut même rédiger le corps du mail dans le bon ton, à partir du contexte de la facture, pendant que vous, vous gardez la main sur l’envoi.
Le bénéfice n’est pas que le temps gagné. C’est la régularité : les relances partent toujours, au bon moment, sans dépendre de qui a pensé à ouvrir le tableau des impayés ce matin-là.
Le chantier n°3 : créer les contacts et clients tout seuls
Plus discret mais hyper rentable : à chaque nouveau client ou fournisseur, quelqu’un crée la fiche dans l’ERP. Avec le même MCP, l’IA le fait à partir d’un email ou d’un formulaire. Vous lui donnez les infos en langage naturel (“ajoute ce client, voici ses coordonnées”), elle crée la fiche proprement, en respectant votre nomenclature.
On a même croisé un garde-fou utile pendant la démo : l’ERP a renvoyé une alerte “ce numéro de TVA existe déjà”. C’est exactement ce qu’on veut. L’automatisation ne court-circuite pas les contrôles de votre logiciel, elle s’appuie dessus. Vous gagnez la vitesse sans perdre les sécurités.
Le chantier n°4 : analyser les flux, pas juste les saisir
Une fois que l’IA peut lire l’ERP, elle peut aussi vous aider à le comprendre. On a esquissé un dernier usage : analyser le flux de réception du matériel, rapprocher ce qui a été commandé de ce qui est arrivé, repérer les écarts. Au lieu de fouiller des tableaux, vous posez la question en français et l’agent va chercher la réponse dans la base. La saisie automatisée, c’est le point d’entrée ; le vrai bonus, c’est d’avoir enfin un assistant qui connaît vos données.
Le sujet qui fâche : la confidentialité
Je ne vous fais pas un cas client en faisant l’impasse sur ce qui a (légitimement) inquiété la PME pendant le call : où partent les données ? Quand vous utilisez Claude, le traitement se fait sur des serveurs aux États-Unis. Pour un catalogue produit ou des chiffres déjà publics, aucun souci. Pour des infos stratégiques, ça se réfléchit.
Pourquoi Make, et pas un développement sur mesure
La question revient toujours : “on aurait pu faire coder ça par notre dev, non ?”. Oui. Mais leur développeur, le seul qui maîtrise l’API de l’ERP, est déjà débordé et indisponible des semaines durant. C’est tout le problème des PME : la ressource technique est rare et sur le chemin critique de tout.
Make renverse ça. La personne qui connaît le métier (qui sait à quoi ressemble une bonne fiche produit) peut construire et ajuster l’automatisation elle-même, sans attendre un créneau dev. Vous déplacez le pouvoir d’automatiser vers ceux qui vivent le problème. Pour une boîte, c’est un changement de rythme énorme.
Ce que ce cas révèle
Cette boîte n’avait pas un problème d’IA. Elle avait un problème de saisie : un humain qualifié coincé à recopier des PDF dans un logiciel. L’IA branchée sur l’ERP via Make ne fait que rendre ce temps à la personne, pour qu’elle s’occupe de ce qui demande vraiment un cerveau humain.
Et c’est valable bien au-delà de la distribution informatique. Si dans votre boîte quelqu’un passe ses journées à faire le pont entre un document et un logiciel métier (devis, fiches, commandes, dossiers…), vous avez exactement le même chantier qui vous attend. Le MCP n’est pas un gadget de geek, c’est le chaînon qui transforme votre logiciel en quelque chose qu’une IA peut piloter. Et Make vous le met à portée sans écrire une ligne de code.
Si vous voulez creuser le côté technique des agents IA et des MCP dans Make, j’ai détaillé le how-to dans Make AI Agents + MCP : brancher votre agent à n’importe quel outil.
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Sources : Make · Custom MCP servers, Make · MCP & AI agents, Anthropic · Model Context Protocol.
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