Dystopie de l'IA SAP

L'utilisation indirecte empêche le succès de l'IA

Afin de réduire la complexité ERP dont il est lui-même responsable, SAP a présenté en 2018 un nouveau modèle de prix. Celui-ci doit aider les clients existants à déterminer le besoin de licences supplémentaires pour l'utilisation indirecte de leurs propres données. La base juridique est juridiquement controversée.

Exemple : le client SAP utilise un logiciel de facturation d'un fournisseur tiers et les données sont automatiquement transmises à une solution SAP. Cette connexion de données peut être soumise à une licence vis-à-vis de SAP ! SAP envoie irrégulièrement des listes de programmes qui, du point de vue de SAP, entraînent une utilisation indirecte des données. En règle générale, le client SAP doit passer au crible son infrastructure informatique pour trouver les connexions de données qui existent entre ses propres systèmes SAP et d'autres logiciels. C'est fastidieux et chronophage, mais c'est nécessaire ! SAP est à l'affût et peut réclamer des arriérés de licence très élevés en cas d'utilisation indirecte.

En fin de compte, le tour de passe-passe est facile à comprendre : SAP ne veut pas que ses propres clients existants utilisent des logiciels d'autres éditeurs en plus des ERP, CRM, HCM, SCM, etc. utilisent des logiciels d'autres fournisseurs. Mais comme la plupart du temps, l'ERP SAP est le système principal, tous les systèmes tiers sont des utilisateurs indirects des données générées et disponibles dans SAP. Ce que cette vision juridiquement controversée signifie pour la future IA générative doit encore être discuté.

L'IA générative se nourrit de données étrangères

L'une des caractéristiques de l'IA générative est que les systèmes sont vides et stupides au début. Avec beaucoup de données d'entraînement, ces systèmes d'IA se réveillent. En fin de compte, ce sont des statistiques très complexes qui classifient et renvoient les données. Le fait est que sans données d'entraînement, il n'y a pas d'IA générative.

Toutefois, il en va de même pour un système CRM de Salesforce qui est connecté à un système ERP SAP. Si ce CRM étranger n'était pas alimenté par les données du système SAP, il n'y aurait pas de gestion des relations avec les clients finaux. ERP et SCM et CRM et HCM se conditionnent mutuellement - indirectement, ils s'entraident, mais seul SAP veut aussi encaisser des licences pour ce transfert de données et de sang.

Alors que l'échange de données entre SAP et Salesforce peut encore se dérouler de manière largement contrôlée et minimaliste, cela devient déjà beaucoup plus chaotique et volumineux avec l'IA générative. Plus il y en a, mieux c'est.

Abap échoue à cause de la pauvreté des données

Plus une IA est alimentée en données d'entraînement, plus elle peut devenir intelligente. Un exemple : actuellement, SAP n'arrive pas à trouver un co-pilote pour Abap, son propre langage de programmation. Il y a beaucoup trop peu de code Abap dans le monde pour entraîner une IA générative comme ChatGPT d'OpenAI. SAP lui-même ne dispose pas non plus d'un Large Language Model permettant de produire un co-pilote Abap au sens d'une IA générative.

L'absence officielle d'un co-pilote Abap ne fait toutefois que révéler le manque de volonté et les faibles ressources en IA de la SAP elle-même. Là où il y a une volonté, il y a un chemin ! Selon des informations non officielles, Microsoft, partenaire de SAP, dispose déjà d'un co-pilote Abap expérimental et il n'y a certainement pas plus de code Abap chez Microsoft, n'est-ce pas ?

Utilisation indirecte versus données d'entraînement de l'IA

La construction SAP pour l'utilisation indirecte des données générées et stockées dans les systèmes SAP est, selon toute probabilité, la mort de toute IA ERP générative. Sans données d'entraînement suffisantes, les clients SAP existants risquent une dystopie de l'IA et la ruine financière. Licencier toutes les données d'un système ERP SAP pour une utilisation indirecte serait probablement une charge trop lourde pour tous les clients existants. Avec le concept d'utilisation indirecte, SAP est le premier ennemi de l'innovation de sa propre base de clients.

Exploiter le trésor des données ERP

La situation actuelle est ambivalente, car SAP s'efforce de mettre à disposition un grand nombre de données ERP. Avec les acquisitions Signavio et LeanIX, les systèmes ERP de SAP peuvent être analysés à un niveau beaucoup plus élevé, ce qui produira finalement des données de formation optimales. Lors d'une conférence sur l'IA organisée par le journal allemand Handelsblatt, Jonas Andrulis, cofondateur d'Aleph-Alpha, s'est enthousiasmé pour la combinaison du Process Mining avec Signavio et un Large Language Model (LLM) de sa maison.

L'entreprise SAP Signavio pourrait fournir les données d'entraînement pour le LLM Aleph-Alpha de Jonas Andrulis grâce à l'ERP-Process-Mining, si l'épée de Damoclès de l'utilisation indirecte ne planait pas sur tout.