La transformation en quatre étapes

Les installations dans l'industrie chimique sont complexes. Les temps d'arrêt inattendus sont coûteux et peuvent devenir un risque pour la sécurité. Il est donc important de connaître approximativement la durée d'utilisation restante et de savoir quelle est la probabilité que des appareils ou des installations entières tombent en panne. 

L'IA générative, intégrée dans la solution SAP Asset Performance Management basée sur le cloud, détermine leur performance et leur fiabilité et prévoit leur durée de vie. 

Avantage : une maintenance précoce réduit les temps d'arrêt et donc le risque économique. Dans d'autres secteurs et applications, l'IA générative contribue également à rendre les processus plus efficaces et donc à réduire les coûts et les ressources. Une chose est claire : l'IA générative est souvent la raison pour laquelle les entreprises optent pour les standards du cloud. 

Réussir Gen AI avec le cloud

La condition préalable est une transformation bien pensée qui tient compte des standards de processus, comme par exemple S/4 Cloud. Dans cette solution SaaS publique, le standard est préfabriqué, alors que dans la
Private de S/4 Cloud, il est possible d'adapter les processus. Les deux solutions cloud permettent seulement d'exploiter les innovations actuelles grâce à l'IA générative. Le défi consiste à garder à l'esprit son propre avantage concurrentiel. C'est ce que permet notre approche de la transformation axée sur la valeur :

1. adopter une approche stratégique avec MPSA 

Démarrer avec des standards, laisser des libertés : avec ses solutions cloud, SAP poursuit l'objectif de mettre à disposition une architecture adaptable et innovante. Cependant, les „SAP Best Practices“ pour les industries ne sont souvent „que“ le plus petit dénominateur commun à travers chaque industrie. Les entreprises ne s'en sortent pas toujours avec les seules solutions proposées. L'idée de base de la Multi Pillar Strategic Architecture (MPSA) est de déterminer où les entreprises devraient miser sur les standards basés sur S/4, quand elles devraient par exemple utiliser la Business Technology Platform (SAP BTP) pour des extensions individuelles (et les avantages concurrentiels qui en découlent sur le marché) et dans quels domaines elles devraient utiliser des alternatives à SAP.

Il existe également des extensions propres à Capgemini pour certains secteurs - par exemple des „architectures de référence“ pour des secteurs comme la fabrication discrète, les sciences de la vie, l'énergie et l'automobile ou des extensions comme AutoCloud.

2. outils pour une image cible cohérente 

Obtenir une visibilité sur les processus et les prioriser : Alors que la MPSA représente l'image cible d'une entreprise, l'Integrated Toolchain aide à regarder à l'intérieur des processus. 

SAP Signavio, par exemple, est là pour découvrir quels processus peuvent être facilement automatisés. Tester ici de manière ciblée permet d'économiser du temps et des ressources. SAP Cloud ALM enregistre les exigences, les priorise ou les dépriorise. Un outil de Syniti, filiale de Capgemini, nettoie les données à l'aide de l'IA et veille à la bonne qualité des données. L'objectif de la boîte à outils est de préparer une image cible cohérente.

3. intégrer l'IA générative 

Poussée de productivité grâce à des stratégies adaptées : Dans une enquête mondiale de Capgemini, un cadre sur deux interrogés s'attend à ce que les stratégies et les modèles commerciaux soient modifiés par l'IA générative, et près d'un sur trois (28 %) s'attend à une poussée de la productivité. 

Un exemple est SAP Joule for Consultants, un assistant IA intégré dans SAP qui aide les consultants pendant la transformation à obtenir des réponses ciblées de l'univers SAP d'une entreprise. Il peut s'agir de chiffres commerciaux ou de la génération automatique de codes de programmation. Grâce au ChatGPT spécifique à l'entreprise, les projets de conseil s'accélèrent en moyenne de 14 %, les conseillers économisent une heure et demie par jour et le temps consacré à la programmation diminue de 40 %. 

4. la qualité des données comme condition préalable

La qualité des données est une base importante : une condition essentielle pour que les agents d'intelligence artificielle fonctionnent de manière fiable est qu'ils puissent se fier aux données qu'ils tirent des systèmes. La filiale de Capgemini Sy-niti, entre autres, veille à la qualité nécessaire des données. Leur approche „Data First“ signifie que l'on ne commence à transformer l'architecture et à utiliser des outils que lorsque la qualité des données est bonne. Syniti utilise elle-même l'IA générative pour identifier et corriger de manière autonome les doublons et les erreurs dans les ensembles de données.

L'IA générative est précédée d'une réputation de panacée pour rendre les entreprises plus innovantes, plus agiles et plus efficaces. Mais elle nécessite également une transformation pour pouvoir utiliser les normes basées sur le cloud et, en fin de compte, exploiter son potentiel.