Négoce et distribution : saisir les commandes reçues par e-mail sans personne

Dans le négoce et la distribution, une bonne partie des commandes arrive encore par e-mail. Un texte libre, un bon de commande en PDF, un tableau, parfois la photo d'une liste écrite à la main. Quelqu'un ouvre chaque message, retrouve le client, cherche les références, ressaisit les lignes dans l'ERP, puis confirme. Le même poste répond aux questions de stock et de délai, et relance ce qui traîne. C'est un travail utile, mais prévisible.

« Sans personne » veut dire ici : sans personne pour ressaisir. Pas sans personne pour décider. L'IA lit et prépare, un collaborateur valide ce qui doit l'être.

Chez Oliverlist, que j'ai fondée en 2016 sans levée de fonds, nous avons automatisé depuis 2020 toute la chaîne, de l'import des contacts jusqu'à la facture. Entre 2019 et 2023, cette automatisation a triplé notre chiffre d'affaires par personne, avant même l'arrivée de l'IA générative dans notre produit, en mai 2023. La leçon vaut pour la saisie des commandes : automatisez d'abord ce qui est prévisible, puis utilisez l'IA pour lire ce qui ne l'est pas. Ce qui suit décrit des possibilités, à adapter à votre ERP et à vos clients, et non des cas clients.

Lire la commande, quel que soit son format

Les commandes reçues par EDI ou par un portail sont déjà structurées : ce ne sont pas elles qui posent problème. Le sujet, ce sont toutes les autres, envoyées par des clients qui ne changeront pas leurs habitudes, et que vous n'avez pas envie de forcer.

La difficulté n'est pas la saisie, c'est la lecture. Chaque client commande à sa façon. L'un utilise vos références, l'autre les siennes, un troisième écrit « comme la dernière fois, mais en double ». L'IA peut lire l'e-mail et ses pièces jointes, identifier le client et l'adresse de livraison, puis rapprocher chaque ligne de votre catalogue. Elle s'appuie pour cela sur l'historique des commandes du client et sur une table de correspondance entre ses références et les vôtres.

Elle repère aussi ce qui ne colle pas : une unité ambiguë, carton ou pièce, une référence inconnue, une quantité dix fois supérieure à l'habitude, une date de livraison impossible. Chaque doute est signalé sur la ligne concernée, au lieu d'être tranché au hasard.

Saisir dans l'ERP, avec une validation

La commande est préparée dans l'ERP comme un brouillon, ou placée dans une file de validation. Avant cela, l'IA contrôle ce qu'une personne contrôlerait : le prix par rapport aux conditions du client, les minimums de commande, l'encours autorisé, la disponibilité du stock. Une commande propre passe après une vérification rapide. Une commande avec une anomalie arrive chez la bonne personne, avec l'anomalie déjà expliquée. L'IA n'a pas besoin de remplacer votre ERP : elle s'y branche, ou prépare à défaut un fichier d'import. Le choix dépend de ce que votre ERP accepte.

Je conseille de commencer par une validation humaine de chaque commande, et de mesurer pendant quelques semaines le nombre de corrections nécessaires, ligne par ligne. Quand ce nombre reste faible et stable sur un type de commande, vous pouvez laisser passer ce type sans validation et garder le contrôle sur le reste. L'accusé de réception part ensuite au client avec les lignes reprises, ce qui lui permet de signaler une erreur tout de suite.

Répondre aux questions de stock et de délai

« Vous l'avez en stock ? », « Quand serai-je livré ? » : ces questions reviennent chaque jour. L'IA peut y répondre à partir des données de l'ERP : stock disponible, réservations, commandes fournisseurs en cours, délais de transport habituels. Elle rédige une réponse précise et peut proposer un produit de remplacement quand une référence manque. Ces réponses supposent un stock juste dans l'ERP. Si votre inventaire est approximatif, commencez par là : sinon, l'IA répétera vos erreurs avec assurance.

La frontière est simple. Une information factuelle, comme une quantité en stock, peut partir seule si vos données sont fiables. Un engagement sur une date qui dépend d'un fournisseur, ou une substitution de produit, passe par un commercial. C'est la règle que j'applique chez Oliverlist : l'IA prépare, une personne valide tout ce qui engage l'entreprise.

Relancer sans y penser

Les relances sont le travail qu'on remet à plus tard. L'IA peut les tenir à jour : devis restés sans réponse, commandes incomplètes, confirmations fournisseurs qui n'arrivent pas, livraisons fournisseurs en retard qui retarderont vos propres clients. Elle peut aussi repérer un client qui commande d'habitude toutes les trois semaines et n'a rien passé depuis six, puis préparer un message pour son commercial.

Les relances de factures impayées suivent la même logique, avec une condition : l'IA les prépare, et une personne les valide avant envoi, parce qu'elles touchent à la relation avec le client.

À retenir

• Dans une commande reçue par e-mail, la difficulté est la lecture, pas la saisie. C'est là que l'IA apporte quelque chose.
• Commencez avec une validation humaine de chaque commande, mesurez les corrections, puis relâchez le contrôle type par type.
• Les réponses factuelles sur le stock peuvent partir seules. Les engagements de délai et les substitutions passent par un commercial.
• Automatisez d'abord le prévisible. L'IA vient ensuite, pour lire ce qui ne l'est pas.