Trois questions à poser à votre éditeur de PLM sur son IA
Les assistants IA arrivent dans les PLM. En démonstration, ils se ressemblent : vous posez une question, une réponse assurée s’affiche.
La différence apparaît plus tard, quand un auditeur demande comment une valeur a été produite. Voici les trois questions qui la révèlent avant la signature.
1. « Lesquels de vos calculs font intervenir un modèle de langage ? »
Un modèle de langage ne calcule pas : il prédit la suite de mots la plus plausible. C’est parfait pour une description produit, inacceptable pour une déclaration d’allergènes.
Demandez quelles sorties passent par le modèle. Si les valeurs nutritionnelles, l’étiquetage, les allégations ou le statut réglementaire figurent dans la liste, enchaînez : comment reproduisez-vous une valeur d’il y a six mois ? Un système incapable de répondre deux fois la même chose au même calcul, vous le défendrez à la main.
Chez beCPG, aucun de ces calculs ne passe par un modèle. Nutri-Score, étiquetage des ingrédients et des allergènes, QUID, classification CLP et optimisation de coût sous contraintes sont produits par des moteurs déterministes. L’IA intervient là où une erreur coûte une correction et non un rappel : lire une fiche technique, chercher, rédiger, traduire. Voir comment beCPG encadre son IA.
2. « Puis-je voir la source derrière une décision de conformité ? »
Pas un résumé. Le texte, l’article, et la date de la version utilisée.
Un chiffre de couverture dit combien de pays ou de substances sont traités. Il ne dit pas sur quel texte repose une décision donnée, et c’est cela qu’un auditeur demande.
Chez beCPG, chaque décision par ingrédient de la vue réglementaire porte sa citation réglementaire, la limite qui s’applique et le marché concerné. Quand un auditeur demande sur quoi repose une décision, c’est un clic et non une semaine.
3. « Notre propre assistant IA peut-il appeler votre système ? »
Vos équipes utilisent déjà un assistant. Il sait tout, sauf ce qui concerne vos produits.
Si la réponse est non, vos équipes recopieront les données d’un outil à l’autre, ou contourneront le PLM.
beCPG peut être appelé — Claude, Gemini ou votre propre agent, via le standard MCP, avec les droits de la personne connectée, et des modifications qui passent par des suggestions.
Ce que vous y gagnez réellement
Du temps gagné sur tout ce qui est fastidieux, et aucun risque nouveau sur ce qui est juridique. C’est la condition pour que l’IA d’un PLM résiste à un audit. Découvrez Chef AI, l’assistant IA de beCPG.
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beCPG est le PLM open source de l’agroalimentaire, des boissons et de la cosmétique, utilisé par plus de 100 industriels. Chef AI et le module réglementaire sont livrés avec la version 26.1.
Questions fréquentes
beCPG utilise-t-il l’IA pour calculer les valeurs nutritionnelles ou l’étiquetage ?
Non. Valeurs nutritionnelles, Nutri-Score, étiquetage des ingrédients et des allergènes, QUID, classification CLP et optimisation de coût sont calculés par les moteurs déterministes de beCPG : les mêmes données donnent toujours le même résultat.
À quoi sert l’IA dans beCPG ?
Aux tâches où une erreur coûte une correction : lire une fiche technique fournisseur pour préremplir une matière première, chercher, rédiger des descriptions, traduire, comparer un BAT aux données produit. Chaque proposition est une suggestion qu’un utilisateur valide.
Peut-on connecter notre propre assistant IA à beCPG ?
Oui, par le serveur MCP de beCPG : Claude, Gemini ou votre propre agent travaillent avec les droits de l’utilisateur connecté, et les modifications passent par des suggestions, appliquées selon la politique fixée pour votre instance.
