Fabien Pinckaers « L’IA est un algorithme parmi d’autres »

Ce que révèle l’entretien avec Fabien Pinckaers (Odoo) sur la modernisation des entreprises
September 3, 2025 by
Fabien Pinckaers « L’IA est un algorithme parmi d’autres »
AUGURIA, Cyrille de LAMBERT

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Il est tentant de placer l’intelligence artificielle au sommet de toutes les promesses. L’entretien récent avec Fabien Pinckaers, fondateur d’Odoo, rappelle utilement une évidence trop souvent oubliée : l’IA n’est qu’un moyen. Un algorithme parmi d’autres. L’enjeu n’est pas l’effet de mode, mais la capacité à résoudre des problèmes réels, dans des entreprises bien concrètes, avec un bénéfice visible au quotidien.

Cet article propose une lecture structurée de ce que l’on peut retenir de cette conversation : l’ambition technique derrière Odoo, la place exacte de l’IA, et – surtout – les conditions de réussite d’un projet de transformation pragmatique, sobre, efficace.


1) L’IA à sa juste place : utile, quand c’est la meilleure réponse

La bonne question n’est pas « peut-on faire de l’IA ici ? » mais « quel est le problème à résoudre ? ». Si une règle métier, un calcul statistique ou un simple automatisme suffit, on choisit la voie la plus robuste et la plus rapide. L’IA intervient quand elle apporte plus de précision, de vitesse ou d’autonomie que les alternatives.

Exemples parlants évoqués dans l’entretien :

  • Comptabilité : reconnaissance et pré-remplissage des factures pour réduire la saisie manuelle.
  • Documents entrants : tri et routage selon des consignes explicites (convertir en facture, lancer un circuit de signature, ouvrir un dossier).
  • Gestion de projet : affectation automatique de tâches selon des règles lisibles.
  • Assistance : diminution des tickets récurrents via un agent adossé aux données réelles du SI.

Le point commun : des micro-gains concrets qui s’additionnent et libèrent du temps utile.

2) Une ambition technique : de l’utopie à l’industrialisation

Couvrir l’ensemble des processus d’une entreprise sans sombrer dans l’« usine à gaz » suppose une architecture modulaire pensée comme un arbre :

  • un tronc d’objets communs (contacts, produits, documents, etc.),
  • des branches (ventes, achats, fabrication, comptabilité, site web…),
  • des feuilles : les adaptations fines par métier.

Cet agencement permet de réutiliser des briques éprouvées (statistiques, vues, site, documents) et d’ajouter seulement une fine couche métier pour créer une nouvelle application. Résultat : de la performance sans miracle, juste de l’ingénierie bien pensée.

Conséquence directe : la chaîne de bout en bout reste lisible. Un emailing conduit à une opportunité, puis à un devis, une commande, une livraison, une facture et un encaissement : la traçabilité se fait naturellement et l’attribution des résultats devient factuelle.

3) Un modèle ouvert et pragmatique

Plutôt que d’opposer dogme et réalité économique, Odoo assume un modèle à double licence : un cœur ouvert (code accessible) et des compléments propriétaires qui financent l’effort d’industrialisation.

La conséquence, là encore, est très pratique : la communauté peut contribuer, étendre, publier des modules ; l’éditeur assure la pérennité et la qualité au long cours. Autrement dit, pas d’idéologie, de l’utile et efficace.

4) Répondre aux critiques récurrentes

a) Souveraineté et réversibilité des données

La souveraineté ne se décrète pas, elle se prépare. Nativement, la technologie Odoo associée à l’hébergement Odoo.sh apporte :

  • la réversibilité des données, via des exports complets et des formats ouverts ;
  • des exports CSV/JSON incluant, au besoin, les pièces jointes ;
  • une API documentée (JSON-RPC / XML-RPC) pour automatiser les extractions ;
  • des sauvegardes quotidiennes avec rétention définie et procédures de restauration ;
  • la possibilité d’un export (dump) complet de la base sur demande ;
  • un environnement de recette/staging pour tester la restitution (export/import) avant mise en production ;
  • un choix d’hébergement adapté : service en ligne, plateforme Odoo.sh ou serveurs de l’entreprise.

b) Dépendance et migrations

Changer d’ERP est exigeant chez tout éditeur. Les facteurs de réussite tiennent à la qualité des données, au périmètre maîtrisé, et à une procédure d’export/import éprouvée sur maquette avant généralisation. La gouvernance et les critères d’acceptation doivent être partagés.

c) Assistance et performances

La performance se pilote : objectifs de service, supervision, journalisation, mises à jour raisonnées et spécifiques limités au strict nécessaire (configurer d’abord, développer ensuite).

d) Coût et valeur

Le modèle par abonnement finance la conformité légale/fiscale et les évolutions continues. Lorsqu’une contrainte forte de maîtrise s’impose, l’option sur site demeure. L’arbitrage est économique et métier, pas idéologique.

5) Les conditions de réussite d’un projet Odoo (retour d’expérience Auguria)

  1. Commencer par les flux essentiels
    Ventes : devis → commande → livraison → facture → encaissement.
    Achats : demande → commande → réception → facture → paiement.
    Sécuriser d’abord ce qui crée et protège la valeur.
  2. Standard d’abord, adaptation ensuite
    Configurer avant de développer. Ne coder que si le besoin est répété, chiffré, durable.
  3. Modèle de données propre
    Référentiels clairs (articles, clients, fournisseurs), règles de nommage, contrôles de cohérence.
  4. Itérations courtes, preuves rapides
    Petites étapes, bénéfices visibles, retours d’expérience intégrés.
  5. Indicateurs utiles
    Quelques métriques qui guident l’action plutôt qu’un tableau de bord encyclopédique.
  6. Formation et documentation
    Expliquer le qui fait quoi, quand, comment. Un processus clair vaut mieux qu’un long tutoriel.
  7. Plan de réversibilité
    Voir section dédiée : c’est une assurance qui impose de bonnes pratiques de données.
  8. Politique de mise à jour
    Un rythme régulier et maîtrisé plutôt qu’un grand saut tous les trois ans.
  9. Sélection des intégrations externes
    Connecter ce qui a du sens : API stable, contrat clair, données vraiment utiles.
  10. Pilotage par la réalité
    Décider sur pièces : données, tests, retours d’utilisateurs. L’essai concluant prime.

Conclusion : moderniser sans renier le bon sens

L’entretien met en lumière une discipline qui nous est chère : partir des flux réels, tenir la donnée en bon ordre, et choisir l’outil le plus proportionné au problème. L’IA a sa place, mais à la demande et au service de l’exécution quotidienne.

Moins d’imbroglio technique, plus de clarté opérationnelle.

Chez Auguria, nous assumons cette ligne : le standard d’abord, l’adaptation quand elle apporte un gain mesurable, et un accompagnement qui sécurise la donnée, les personnes et le temps long. Si vous envisagez de moderniser vos processus, commençons petit, avançons vite et sachons pourquoi nous avançons.


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