Accès aux données et intégration : SAP réoriente sa stratégie en matière d'IA

Peut-être que SAP s'est longtemps senti à l'aise avec une image de soi que Jensen Huang, CEO de Nvidia, a un jour formulée de manière pertinente : „SAP est assis sur une mine d'or de données d'entreprise qui peuvent être transformées en agents Gen-AI sur mesure pour aider les clients à automatiser leurs processus commerciaux“. Cette estimation correcte est trop courte : toutes les données critiques des grandes entreprises qui sont pertinentes pour les projets d'IA ne se trouvent pas, loin s'en faut, dans des environnements SAP.

Les acquisitions déplacent l'accent sur l'IA

Avec les récentes acquisitions, SAP semble réorienter sa stratégie d'IA, qui n'a connu qu'un succès limité jusqu'à présent. L'accent se déplace davantage vers le travail en amont de l'utilisation de l'IA proprement dite : l'exploitation des données propres à l'entreprise. Les premières approches dans ce sens existaient déjà avec BDC Connect - une technologie d'interface qui permet des intégrations à "zéro copie" avec des plates-formes telles que Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric ou Google BigQuery et qui permet ainsi de traiter les données SAP et non-SAP sur un pied d'égalité.

Avec les rachats de Reltio et de Dremio, SAP intègre désormais beaucoup plus fortement cet accès aux données cross-silo dans son propre portefeuille. Reltio, en particulier, s'inscrit stratégiquement dans cette nouvelle orientation. Le spécialiste du cloud pour MDM, Entity Resolution et Golden Records veille à ce que les entreprises disposent de données de base cohérentes et fiables, c'est-à-dire de données uniformes sur les clients, les produits, les fournisseurs ou les finances au-delà des limites du système.

Cette orientation est encore plus claire avec Dremio. L'entreprise apporte des technologies modernes de lakehouse et de fédération de données dans la pile SAP, notamment autour d'Apache Iceberg, de requêtes fédérées et d'un accès direct à des sources de données distribuées sans réplication classique. D'un point de vue technologique, il s'agit d'une étape importante, car les architectures modernes d'IA et d'analytique se développent de plus en plus en dehors des modèles de données ERP classiques.

La stratégie est complétée par Prior Labs. Cette start-up fondée fin 2024 à Fribourg développe des modèles d'IA optimisés de manière ciblée pour les données structurées des entreprises. Alors que les LLM classiques travaillent principalement sur la base du langage, Prior Labs se concentre sur les tableaux, les structures de données relationnelles, les séries temporelles et les logiques ERP, c'est-à-dire précisément les univers de données dans lesquels SAP est traditionnellement fort. Il est donc logique que SAP s'engage à investir plus d'un milliard d'euros au cours des quatre prochaines années pour faire de Prior Labs un laboratoire d'IA frontalier de premier plan au niveau mondial pour les données structurées.

Reltio et Dremio rappellent les développements antérieurs autour de Signavio et Celonis. Celonis a longtemps été considéré comme le leader technologique du Process Mining, mais il est devenu trop cher pour SAP. Au lieu de cela, SAP a repris Signavio et a ainsi établi son propre contre-modèle profondément intégré. Un schéma similaire pourrait maintenant se répéter dans l'environnement des données et de l'IA - étant donné que Reltio et Dremio, avec leurs plates-formes, entrent en concurrence directe avec des partenaires stratégiques de SAP comme Databricks, Snowflake ou Google BigQuery.

Pour les clients, il en résulte à nouveau des décisions d'orientation stratégique. De nombreuses entreprises ont investi dans des architectures Lakehouse modernes et se demandent maintenant si elles doivent également mettre en place des plateformes de données propres à SAP. Les avantages résident dans une intégration plus profonde, une complexité réduite des interfaces et une gouvernance centralisée - mais à long terme, le verrouillage des fournisseurs augmente également.

Impact sur les partenaires de services SAP

Les partenaires de solutions reçoivent ainsi une nouvelle fois le signal que SAP veut occuper lui-même des marchés de croissance attrayants, ce qui pourrait limiter à moyen terme le potentiel de services d'intégration de données autonomes. Pour l'écosystème des partenaires de services SAP, le potentiel de services d'intégration de données complexes pourrait également être réduit à moyen terme si SAP tente d'intégrer des parties plus importantes de l'architecture de données directement dans sa propre plateforme en tant que fonctionnalité standard.

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