Article à la une du supplément du magazine Manager : l'IA agentique transforme l'économie des systèmes SAP

Dans les entreprises industrielles, rares sont les postes de dépenses aussi importants et, en même temps, aussi peu remis en question que l’exploitation et le développement des systèmes SAP sur lesquels reposent les processus métier critiques. Pendant des décennies, on a considéré que la modernisation était coûteuse, longue et que son intérêt commercial était difficile à démontrer. Avec l’IA agentique, le rapport coût-bénéfice évolue radicalement – et avec lui, la question qu’un directeur général devrait poser à son service informatique.

C'est exactement ce que j'ai entendu à maintes reprises ces dernières années – de la part de membres de la direction dont le programme SAP leur échappe pour la troisième fois, et de manière particulièrement pressante de la part d'une directrice financière à qui le DSI rend compte et à qui toutes les escalades sont donc transmises. C'est cette réalité qui a donné naissance à cet article. Et il existe désormais une issue qui ne consiste pas à reporter une nouvelle fois le projet. C’est ce dont traite le rapport suivant.

Comment l'IA agentique contribue à la réussite des entreprises

Après deux ans d'expérimentation dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), les entreprises ont pu déterminer quelle forme d'IA donne réellement des résultats. Ce ne sont pas les assistants IA courants qui répondent à des questions, résument des documents et rédigent des brouillons – utiles pour les particuliers, mais qui ne changent rien au déroulement des processus métier. Ce sont des systèmes d’IA d’un nouveau genre qui prennent en charge une tâche plutôt que de répondre à une question. Ils comprennent la situation de départ, planifient les étapes, les exécutent dans l’environnement de développement de l’entreprise, vérifient le résultat et le présentent prêt à être validé – de manière traçable, reproductible et en quelques heures plutôt qu’en plusieurs semaines. Ce qui est déterminant ici : un tel système prend en charge la tâche à tous les niveaux – conception fonctionnelle, développement, infrastructure, tests –, alors qu’auparavant, celle-ci était transmise d’un spécialiste à l’autre. Comme il agit à la manière d’un mandataire (en anglais : „ agent “) qui mène une tâche à bien, plutôt que comme un assistant qui répond à une question, on parle de « systèmes d’IA agentique ». La différence par rapport à un assistant classique, tel qu’un chatbot, est la même qu’entre un consultant qui rédige des recommandations et une équipe rodée et expérimentée qui exécute intégralement les tâches qui lui sont confiées, une chose étant claire : c’est l’humain qui prend les décisions finales concernant la mise en production.

Il y a trois raisons pour lesquelles cela rend une entreprise plus performante – les trois mêmes qui distinguent les concurrents les uns des autres. Premièrement, la rapidité avec laquelle une entreprise réagit au marché : un nouveau produit, un nouveau canal de distribution, un nouveau modèle tarifaire… tout doit être intégré dans les systèmes d’entreprise avant que celle-ci puisse agir en conséquence. Celui qui y parvient en premier réalise la meilleure marge ; celui qui arrive en dernier se retrouve contraint de rivaliser sur les prix. Deuxièmement, les coûts et les risques liés à l’exploitation courante : plus l’exploitation mobilise de capacités, moins il en reste pour le changement – et moins une entreprise a documenté et compris son propre code dans ses systèmes, plus le risque de cyberattaques est élevé. Troisièmement, la connaissance de ce qui distingue son activité de celle des autres : les processus, les règles et les exceptions grâce auxquels une entreprise s’est démarquée de la concurrence au fil des décennies. L’IA agentique intervient sur ces trois points, car elle est déployée là où elle fait la différence : dans les systèmes grâce auxquels l’entreprise exerce son activité. Cela vaut aussi bien pour les grands projets de modernisation que pour les entreprises qui souhaitent conserver leur système tel quel et se contentent de rendre leur exploitation courante plus rapide, plus sûre et moins coûteuse.

Deux leaders mondiaux de l'industrie, qui comptent parmi les premiers à utiliser la plateforme de Nova Intelligence au sein de leurs systèmes centraux et qui sont prêts à partager leurs résultats avec le grand public, ont démontré ce que cela signifie en chiffres : Festo, le spécialiste de l’automatisation basé à Esslingen, et le groupe KION à Francfort, l’un des plus grands fournisseurs mondiaux de chariots élévateurs et de solutions de manutention. Le délai entre une demande fonctionnelle et la mise en production de la modification dans le système passe de plusieurs mois à quelques semaines, l’exploitation courante ne nécessite qu’une fraction de la capacité nécessaire auparavant, et les coûts de la transformation elle-même diminuent d’environ la moitié, selon les estimations de cabinets de conseil expérimentés. Les chiffres relatifs au temps et aux ressources sont mesurés, et non estimés ; tous les chiffres sont détaillés étape par étape dans cet article. Le résultat obtenu à l’issue d’une telle modernisation porte désormais un nom : Cleanfield.

Dans la plupart des entreprises industrielles allemandes, le système utilisé pour gérer leurs activités s'appelle SAP. C'est là que se trouvent les processus, les données de base, les commandes, le bilan – ainsi que la logique métier qui définit l'entreprise. C’est également là que seront alloués les budgets les plus importants des prochaines années, car les anciens systèmes arrivent en fin de vie et la modernisation s’impose à tous les dirigeants, qu’ils le veuillent ou non. C’est pourquoi SAP est le domaine dans lequel l’IA agentique a le plus d’impact.

Une condition préalable est souvent sous-estimée dans de nombreuses entreprises : l’IA agentielle n’est efficace que dans la mesure où les fondements sur lesquels elle repose le sont. Elle a besoin que les données et la logique métier de l’entreprise soient disponibles sous forme numérique, complètes et d’une qualité fiable – et non pas dans les têtes, ni dans des feuilles Excel, ni dans du code que plus personne ne lit. Lorsque cette base fait défaut, même la meilleure IA ne fournit que des hypothèses plausibles. C’est pourquoi toute mise en œuvre sérieuse commence par la même tâche : comprendre et documenter intégralement le système existant, afin que les agents puissent travailler à partir de faits avérés. Pour les humains, c’est une tâche fastidieuse. C’est la première étape que prend en charge la plateforme d’agents elle-même – et la raison pour laquelle les résultats obtenus par la suite sont fiables.

C’est précisément dans ce but qu’a été fondée Nova Intelligence – l’entreprise à l’origine de la plateforme utilisée chez Festo et KION : une plateforme d’IA agentique destinée aux systèmes d’entreprise, notamment SAP et d’autres, fondée en 2024 dans la Silicon Valley par des chercheurs qui développent eux-mêmes des systèmes d’IA, ainsi que par le co-inventeur de SAP HANA, qui a lancé le projet HANA en collaboration avec le fondateur de SAP, le professeur Hasso Plattner, et l’a dirigé en tant qu’adjoint – la „ New Architecture “, qui est devenue la base de SAP S/4HANA. C’est à travers un cas concret que l’on comprend le mieux ce que la plateforme est capable de faire : un système qui était déjà optimisé et qui a néanmoins encore nettement progressé.

Un programme qui avait déjà été optimisé

Chez KION, un processus logistique essentiel à l’activité fonctionnait sur une application qui venait d’être développée pour S/4HANA et avait déjà été optimisée – mais qui restait néanmoins trop lente pour une utilisation opérationnelle. Le code était connu, et l’équipe avait elle-même tenté de l’accélérer. Ce n’est qu’une plateforme d’IA, capable de comprendre non seulement le code, mais aussi tous les processus sous-jacents du système, qui a permis d’identifier les leviers décisifs. Résultat : le programme fonctionne aujourd’hui 400 % plus vite.

Ce cas n'est pas resté isolé. Sur l'ensemble des tâches que les experts SAP de KION ont évaluées depuis lors, ils gagnent en moyenne 86 % de leur temps de travail. L'analyse des causes d'un dysfonctionnement, qui prenait auparavant environ quatre heures, dure aujourd'hui moins de 20 minutes. Les utilisateurs attribuent à la plateforme une note de 9,7 sur 10 ; le taux de recommandation s'élève à 100 %.

„ Nova Intelligence répond aux deux exigences qui sont pour nous les plus importantes : exploiter des systèmes véritablement conformes à la norme Clean Core et atteindre les performances de développement requises par notre environnement SAP “, déclare Carsten Engelbrecht, directeur informatique du groupe KION. „ Les résultats ont été exceptionnels. “

Pour un DSI, de tels chiffres constituent un succès. Pour un PDG ou un directeur financier, ils représentent bien plus que cela : ils indiquent que le rapport coûts-bénéfices sur lequel les conseils d'administration s'appuient depuis vingt ans pour prendre des décisions concernant leurs systèmes clés n'est plus valable.

La question de l'investissement, revisitée

Jusqu'à présent, le rapport coûts-bénéfices se résumait ainsi : le système SAP est la colonne vertébrale de l'entreprise, et ses développements internes, qui se sont enrichis au fil des décennies, renferment la logique métier qui distingue réellement l'entreprise de la concurrence. Mais la modernisation de ce système – le passage de SAP ERP, généralement appelé ECC, à la nouvelle gamme de produits S/4HANA – n’a, dans la plupart des cas, apporté aucun avantage concurrentiel aux entreprises : les mêmes processus, la même logique, simplement sur une nouvelle plateforme technique, pour des montants s’élevant à plusieurs centaines de millions. On a donc investi le moins possible, repoussé cette grande modernisation aussi longtemps que possible et l’a considérée comme un centre de coûts. Selon une prévision de Gartner, fin 2027, près de la moitié des clients ECC dans le monde n’auront toujours pas migré vers S/4HANA. Même ceux qui ont entamé la migration continuent souvent d’exploiter une partie de leurs systèmes sur ECC – non pas par négligence, mais parce que la voie classique passant par des cabinets de conseil est trop coûteuse, trop complexe et trop risquée. Quiconque doit dépenser des centaines de millions pour un programme qui, au final, ne fournit à l’entreprise que les mêmes processus qu’auparavant, hésite à juste titre.

Parallèlement, une deuxième question figure à l’ordre du jour de chaque conseil d’administration : où investissons-nous dans l’IA, et où cela porte-t-il ses fruits ? Dans la plupart des entreprises, la réponse honnête est la suivante : nous ne le savons pas encore. Les projets pilotes sont nombreux, mais les modèles économiques viables sont rares. Le problème réside rarement dans la technologie. C’est la connaissance qui fait défaut à l’IA : celle du fonctionnement réel de l’entreprise : quelle règle de tarification s’applique à quel client, comment planifier une fabrication sur mesure, pourquoi un processus se déroule différemment à l’usine B par rapport à l’usine A.

Et c'est précisément ce savoir qui se trouve en un seul et même endroit : dans le code propre au système SAP, développé au fil du temps. Pendant des décennies, les entreprises y ont intégré ce qui les distingue de leurs concurrents ; la logique métier essentielle réside généralement dans le système SAP lui-même.

Ce savoir n'est toutefois généralement pas documenté ; il quitte l'entreprise avec chaque collaborateur qui part à la retraite, et reste inaccessible à toute IA tant qu'il n'existe que sous forme de code.

Les deux questions se recoupent donc. Une plateforme d’IA agentique qui modernise un système SAP doit d’abord en recenser l’intégralité des connaissances – chaque processus, chaque règle, chaque dépendance – et les conserver sous une forme documentée et lisible par machine. Le résultat obtenu constitue le cœur de ce dont l’entreprise a besoin pour sa propre IA : un modèle de connaissances spécifique à l’entreprise, reflétant ses processus métier, qui lui appartient en propre, qui s’enrichit à chaque utilisation et sur lequel pourront s’appuyer les applications d’IA des prochaines années.

C'est là le nouveau dilemme. La modernisation des systèmes centraux n'est plus un poste de dépenses que l'on repousse sans cesse. C'est la voie stratégique par laquelle une entreprise pose les fondations de sa propre plateforme d'IA – et ses avantages se traduisent dès le premier jour par des résultats mesurables.

La rentabilité en détail

Qu'est-ce que cela signifie en chiffres ? Nova Intelligence est désormais utilisée par un nombre croissant de clients. Deux d'entre eux, Festo et KION, déploient la plateforme à grande échelle au sein de leurs équipes SAP, ont rendu publics leurs résultats et s'engagent publiquement en faveur de cette solution. Chez Festo, l'équipe a d'abord recueilli ces chiffres à l'intention de son propre comité de direction afin de démontrer le retour sur investissement de l'investissement dans Nova.

Le premier levier : Productivité. Festo travaille avec SAP depuis les années 1970 et figurait parmi les trente premières entreprises au monde à avoir mis en place ce système. Depuis que Nova est utilisé au sein des équipes SAP, leur productivité a plus que quintuplé pour l’ensemble des tâches. Pour certaines tâches, le gain est bien supérieur : la documentation, par exemple, qui prenait auparavant trois mois, est aujourd’hui réalisée en environ une journée. Le DSI de Festo, le Dr Jörn Weigle, l’exprime ainsi : „ La manière dont nous répondons aux trois grandes questions concernant notre programme SAP – combien de temps cela prend-il, combien cela coûte-t-il, quel est le niveau de risque – s’est nettement améliorée depuis que Nova fait partie de nos équipes. Notre équipe estime qu’elle est, en moyenne et toutes tâches confondues, plus de cinq fois plus productive. Un gain de capacité de cette ampleur change fondamentalement la donne pour notre organisation. “ La valeur d’un tel gain de capacité dépend de l’usage qu’une entreprise en fait.

Le deuxième levier : Coûts. L'impact sur les coûts découle de la productivité – selon un ordre bien précis. Le levier le plus efficace à court terme réside dans le recours à des consultants externes : toute tâche que l'équipe interne accomplit cinq fois plus vite n'a plus besoin d'être externalisée. Viennent ensuite les capacités internes, puis le logiciel lui-même, et enfin le risque – les dysfonctionnements, les pannes et les incidents de sécurité, qui se font plus rares dès lors qu’une entreprise connaît et a documenté l’intégralité de son propre code. Pour un directeur financier, un point est important à cet égard : aucun pourcentage forfaitaire de réduction des coûts n’est délibérément mentionné ici, car celui-ci dépend de la situation de départ – de l’étendue du code propre à l’entreprise, de la part des consultants externes, du nombre de dysfonctionnements. Ce qui est disponible, ce sont les chiffres de productivité mesurés chez Festo et KION, à partir desquels il est possible de calculer l’impact sur les coûts pour sa propre entreprise.

Le troisième levier : Capacité. C'est là que le calcul devient intéressant pour la direction. Dans une organisation SAP type comptant une centaine de spécialistes, quatre-vingts sont chargés des opérations courantes : maintenance, dépannage, ajustements, tickets. Vingt travaillent sur de nouveaux processus et les exigences émanant de l'activité. Si la productivité est multipliée par cinq, comme cela a été mesuré chez Festo, seize spécialistes assument la même charge de travail qui nécessitait auparavant quatre-vingts personnes (16 × 5 = 80). Soixante-quatre personnes sont ainsi libérées et viennent s’ajouter aux vingt : quatre-vingt-quatre personnes au lieu de vingt travaillent sur de nouveaux projets – soit plus de quatre fois plus, sans un seul nouvel embauche et sans un seul consultant supplémentaire. C’est pourquoi Weigle parle d’un changement des règles du jeu : des tâches qui, auparavant, ne faisaient partie d’aucune planification, deviennent désormais possibles.

Un levier d'un genre particulier : Les services métier et l’informatique autour d’une même table. Chez Festo, l„“ alignement métier-informatique » figure expressément parmi les six domaines d’application de la plateforme – aux côtés de la modernisation, de la documentation, du soutien à la production, de la sécurité et de la conception des processus. L’effet le plus significatif ne réside pas dans le fait que les individus travaillent plus vite, mais dans la suppression des transferts de tâches. Des délais d’exécution de plusieurs mois n’ont jamais correspondu à plusieurs mois de travail : dans un projet SAP classique, chaque exigence parcourt toute une chaîne – métier, consultant fonctionnel, développeur, infrastructure, test – et, comme pratiquement aucune exigence n’est correcte dès le premier essai, ce parcours est effectué à plusieurs reprises. Au cours des vingt dernières années, une grande partie de cette chaîne était souvent délocalisée, dans un autre pays et un autre fuseau horaire ; les personnes qui avaient besoin d’une solution et celles qui la développaient ne se trouvaient souvent pas au même endroit. Chaque itération prenait des semaines. Avec une plateforme agentique, un résultat est obtenu en quelques heures, et le service métier et l’informatique l’examinent ensemble, le modifient ensemble, sur place, au cours de la même réunion – autant de fois que nécessaire jusqu’à ce qu’il soit satisfaisant. C’est la raison pour laquelle un ou quelques développeurs accomplissent aujourd’hui ce qui nécessitait autrefois des centaines de personnes. Les économies les plus importantes se situent entre les rôles, et non au sein de ceux-ci. Cette coordination beaucoup plus étroite réduit également le délai de mise en production d’une modification. La section suivante montre de combien.

Le quatrième levier : Délai de mise sur le marché. La productivité d’une équipe est un indicateur interne. En revanche, la rapidité avec laquelle une demande émanant du métier est intégrée dans le système correspond au délai de mise sur le marché de l’entreprise. D’après les mesures effectuées chez KION, ce délai de mise sur le marché se compose de deux phases : comprendre ce qui existe et ce qui doit changer – ce qui représente généralement la majeure partie du temps –, puis développer et tester. Au cours de la première phase, le temps consacré à l’analyse des objets système concernés est passé de plus de trois heures à environ dix minutes ; au cours de la seconde, le temps de développement a été réduit de 80 %. Pour l’entreprise, cela signifie qu’une modification qui prenait auparavant cinq mois est désormais mise en production en environ deux semaines – soit environ dix fois plus vite, avec la même équipe.

Le cinquième levier : les coûts de transformation. Le poste le plus important sur lequel un comité de direction doit se prononcer lors d’une modernisation SAP est le budget du programme : des montants de plusieurs centaines de millions, calculés par des cabinets de conseil en stratégie et des intégrateurs de systèmes sur la base d’estimations de charges datant de l’époque du travail manuel : des semaines pour l’analyse de l’existant, des mois pour le développement, les cycles de test et les corrections. Ce sont précisément ces postes qui évoluent lorsqu’une plateforme agentielle prend le relais. Les cabinets de conseil et les intégrateurs de systèmes qui ont découvert la plateforme dans le cadre de projets clients estiment que les coûts de transformation pourraient être réduits de l’ordre de 50 %, en fonction de la situation initiale de l’entreprise concernée, voire davantage dans certains cas – et planifient désormais leurs programmes SAP à l’aide de cette plateforme. Et les premières entreprises qui connaissent la plateforme Nova en font une condition préalable dans leurs appels d’offres adressés aux cabinets de conseil. L’ampleur des économies réalisées dans chaque cas dépend de la situation initiale, du volume de code propre et du nombre d’étapes du plan effectivement exécutées à l’aide de la plateforme ; l’expérience acquise s’enrichit à chaque projet. Pour le directeur financier, cela soulève une question simple à poser à toute personne qui lui présente un budget de programme : à quelles étapes ce plan prévoit-il déjà une réduction des coûts grâce à une plateforme agentique – et à quelles étapes s’appuie-t-il encore sur la logique de coûts d’il y a deux ans ?

Le sixième levier : La qualité – et donc le risque. Chaque modification est effectuée sur un système entièrement documenté, respecte les directives de développement de l'entreprise et est testée avant d'être visible par un collaborateur. En règle générale, elle est correcte dès la première fois. Cela présente un double avantage. Dans le quotidien : les retouches, la correction d’erreurs dans le système de production et les analyses répétées sont nettement moins fréquentes – dans les environnements SAP matures, ce sont précisément ces activités qui représentent une part considérable de la maintenance. Et en termes de risque : une erreur qui n’atteint jamais le système de production est une panne qui ne se produit jamais – et si une panne survient malgré tout, la cause est identifiée en quelques minutes plutôt qu’en plusieurs heures. La qualité est le levier discret : elle ne figure dans aucun analyse de rentabilité en tant que poste à part entière, et pourtant, elle renforce tous les autres.

Le retour sur investissement. Les analystes de PAC ont étudié le retour sur investissement pouvant être obtenu grâce à une modernisation SAP avec Nova et estiment, en fonction de la taille et de la complexité de l’environnement SAP, qu’il se situe entre 220 et 1 400 % : plus le code propriétaire est volumineux et ancien, plus ce chiffre est élevé. Ces chiffres ne prennent en compte que la modernisation elle-même. Une fois celle-ci mise en œuvre, des économies supplémentaires s’ajoutent, qui ne sont pas encore incluses dans ces chiffres : le coût total de possession diminue durablement, car le code propriétaire est réduit à la logique métier distinctive et, conformément au principe du « Clean Core », n’utilise plus que les interfaces que SAP prendra en charge à l’avenir. Chaque mise à niveau, chaque test, chaque incident et chaque nouvelle exigence coûte ainsi moins cher à long terme. La rentabilité de l’investissement initial ne cesse donc de croître au fil des années.

Économies quotidiennes dans le cadre de l'exploitation courante

Ces résultats ne sont liés à aucun programme de transformation. La plateforme accompagne l'ensemble du cycle de vie d'un système d'entreprise, à chaque étape : lors de l'analyse de l'état actuel, de la conception des futurs processus, de la mise en œuvre, des tests, de la mise en service et de l'exploitation courante. La transformation est une étape, pas le produit final.

Même les entreprises qui choisissent délibérément de ne rien changer – car elles estiment qu’il ne faut pas toucher à des processus qui fonctionnent bien – en tirent profit : une meilleure qualité pour toutes les nouveautés développées de toute façon, des tests plus rapides, un traitement plus rapide des incidents et des tickets qui surviennent chaque jour. Le fabricant américain de machines-outils Haas Automation illustre jusqu’où cela peut aller : chez lui, c’est le cycle de planification des besoins en matériaux (MRP) qui détermine ce qui sera produit et approvisionné le lendemain matin. Lorsque ce cycle s’est interrompu pendant la nuit et a dû être relancé jusqu’à quatre heures du matin, l’expert responsable n’était pas joignable. Nova a reconstitué l’ensemble du processus, a identifié l’erreur et a indiqué précisément comment y remédier. Le directeur technique Craig Leonard a lui-même mis en œuvre la solution, a lancé le cycle, et à deux heures du matin, celui-ci était terminé, bien avant le début de l’équipe du matin. Près de 80 % des incidents clients sont désormais diagnostiqués et résolus directement depuis la plateforme chez Haas. „ Je ne sais pas comment j’ai pu m’en sortir sans Nova “, déclare Justin Zimmerman, responsable SAP chez Haas Automation. „ J’ai eu deux carrières : une avant Nova et une après Nova. “

La règle d'or : tant que des personnes travaillent sur un système SAP, ce travail peut être réalisé à moindre coût ou plus rapidement – voire les deux.

Quatre indicateurs clés qu'un comité de direction devrait exiger de son service informatique

Les leviers sont ainsi définis. Reste à savoir comment un dirigeant peut déterminer si son entreprise en tire profit. Non pas à partir de présentations, mais à partir de quatre indicateurs que tout service informatique est en mesure de mesurer – résumés ici sous la forme des quatre questions qu’un dirigeant devrait poser à son service informatique, dans cet ordre.

Risque. Quelle part du code spécifique à l'entreprise n'est pas documentée, n'a pas fait l'objet de correctifs, est sujette à des erreurs ou ne s'inscrit pas dans l'architecture cible moderne ? Dans les environnements SAP, le risque ne se limite pas aux failles de sécurité, qui se cachent souvent dans l’ancien code propriétaire, mais englobe également les bogues, les problèmes de performances et les pannes qui paralysent l’exploitation – jusqu’à ce qu’un processus s’arrête pendant la nuit et bloque la production le lendemain matin. Un système que plus personne ne comprend entièrement constitue un risque, qu’il fonctionne de manière stable ou non. Un système que l’équipe comprend à nouveau parfaitement inverse la tendance : les incidents sont moins fréquents, car les modifications sont mises en œuvre correctement, et sont résolus plus rapidement lorsqu’ils surviennent. Cet aspect n’entre pas dans le calcul du retour sur investissement ; il en est la condition préalable.

Capacité. Quelle partie de l'organisation SAP assure la continuité des opérations, et quelle partie travaille au changement ? La situation actuelle est généralement de 80/20, l'objectif visé est de 16/84 – le calcul correspondant figure ci-dessus.

Délai de mise sur le marché. Combien de temps faut-il entre une exigence fonctionnelle et la mise en production d'une modification dans le système ? Il ne s'agit pas là de la productivité d'une équipe, mais du délai de mise sur le marché de l'entreprise dans son ensemble.

Une logique métier qui fait la différence. Quelle part de la logique métier qui distingue réellement l'entreprise de ses concurrents est documentée et a été reconstruite à l'aide de la technologie SAP actuelle – plutôt que de se limiter à l'ancien code et aux connaissances de ceux qui l'ont écrit ?

La réduction des coûts découle de ces quatre éléments. Quiconque exige ces quatre chiffres de son service informatique dispose d'une base décisionnelle qu'aucune présentation de prestataire ne peut fournir.

Deux voies vers S/4HANA – et une troisième, que seule Nova rend possible

C'est dans le cadre d'un projet auquel de nombreuses entreprises doivent encore s'atteler que tout cela déploie pleinement ses effets : la migration vers S/4HANA. La voie qu’une entreprise choisit pour y parvenir n’est pas une question technique : tout dépend de la rentabilité de l’opération. Et c’est précisément dans ce choix que le même schéma se répète depuis des années dans les grandes entreprises.

Les entreprises ont le choix entre deux approches. « Greenfield » : un système vierge, dont les processus s'appuient autant que possible sur le standard SAP, les anciens développements internes étant laissés de côté. « Brownfield » : l'environnement existant est repris et migré techniquement vers la nouvelle plateforme, avec tout ce qui s'est accumulé au fil des décennies.

Le scénario typique : une entreprise opte pour une implantation « greenfield » parce qu’elle souhaite saisir l’opportunité d’un nouveau départ. Au bout de trois, quatre ou cinq ans, elle constate qu’il est impossible d’atteindre 100 % de conformité aux normes – soit parce que la production présente des particularités, soit parce que le secteur impose des exigences qu’aucun processus standard ne permet de prendre en compte, soit parce que la logique métier qui la différencie est tout simplement trop complexe pour être reproduite manuellement. Des programmes dans lesquels des centaines de millions ont été investis s’enlisent ; certains échouent et sont abandonnés, d’autres doivent être réorientés à court terme vers une autre voie. Ce n’est pas un cas isolé : plusieurs grandes entreprises, en Allemagne comme aux États-Unis, sont enlisées depuis cinq ans, voire plus, dans des projets « greenfield » qui ne sont toujours pas opérationnels – certaines ont déjà mis fin à leurs projets.

Puis vient la pression : fin 2027, la maintenance standard des anciens systèmes ECC prendra fin ; après cette date, SAP exigera des frais supplémentaires, et en 2030, la maintenance prolongée arrivera également à échéance. Sous cette pression, de nombreuses entreprises se tournent vers le « brownfield ». La conversion technique leur permet certes de respecter la date butoir, mais ce n’est pas la solution la plus simple, bien au contraire : les anciennes structures sont conservées, la maintenance ne devient pas moins chère après la conversion, mais au contraire plus coûteuse, l’entreprise dispose d’un nouveau système dont le code propre repose toujours sur l’ancienne logique de données – et la véritable modernisation reste encore à venir.

Cela vaut tant que le « brownfield » reste ce que le terme désignait jusqu’à présent : une conversion technique. Avec une plateforme agentielle, le même point de départ donne lieu à quelque chose de différent : le système existant n’est pas copié, mais compris, épuré et transposé dans l’architecture cible. Le résultat d’un « greenfield », avec le système existant comme point de départ. La nouvelle méthode de modernisation développée par Nova s’est imposée sous le nom de « Cleanfield ». Nova fournit de plus amples informations sur cette méthode à l’adresse suivante : www.cleanfield.ai à disposition. La question n'est donc plus de savoir s'il s'agit d'un projet « greenfield » ou « brownfield », mais simplement : quelle part de l'existant sera reprise, et quelle part sera repensée ? La plateforme intervient à chaque étape de cette échelle – et une entreprise peut y apporter des réponses différentes selon ses domaines d'activité.

Pour un directeur financier, un argument résume parfaitement cette décision : le « brownfield » implique deux étapes. La première est la conversion technique. Le second suit généralement le premier – car SAP exige, dans ses modèles cloud, des extensions conformes au nouveau modèle architectural – ce qui est obligatoire dans le cloud public et constitue, dans le cloud privé, la norme à laquelle tout code propriétaire est évalué – et parce que la majeure partie du code propriétaire existant ne répond pas à ces exigences. Celui qui opte pour le « brownfield » paie donc d’abord la conversion, puis, sous la pression du temps et face à une complexité accrue, la modernisation proprement dite.

Avec Nova, deux programmes n’en font plus qu’un, car la modernisation ne doit plus nécessairement constituer un projet à part entière : la plateforme analyse l’ensemble de la base de code, attribue chaque fonction à la norme S/4HANA lorsque celle-ci la couvre, et réduit le code propre à l’entreprise à ce qui distingue réellement l’activité. Pour y parvenir, trois options s’offrent à l’entreprise, qui fait son choix – ce choix pouvant varier d’un domaine à l’autre :

Brownfield – Convertir d'abord, puis nettoyer. Le système est techniquement migré vers S/4HANA ; ensuite, l'équipe utilise Nova pour nettoyer et moderniser le code propre transféré dans le nouveau système. La méthode éprouvée, désormais planifiable grâce à Nova.

Cleanfield – Nettoyer d’abord, convertir ensuite. Le travail commence dans le système ECC existant, plus précisément dans son environnement de développement : le code propre qui n’est plus nécessaire est supprimé à l’aide de Nova, tandis que la logique spécifique est préalablement reconstruite pour être compatible avec S/4HANA. La conversion technique reste une étape distincte qui intervient ensuite, mais elle permet de transférer un système déjà nettoyé – et non un système encombré de vestiges du passé. C’est la nouvelle approche que Nova rend possible.

Greenfield – Reconstruire tout en conservant les connaissances. Les processus sont repensés, et Nova ne développe que la partie du code propre qui fait réellement la différence pour l’entreprise. Comme la plateforme comprend la logique métier de l’ancien système – et pas seulement le code –, elle peut transposer cette logique même si les processus sont organisés différemment dans le nouveau système : Ce qui distingue l’entreprise ne se perd pas, même si les processus se déroulent différemment à l’avenir. La méthode éprouvée : utiliser Nova sans perdre la logique métier qui différencie l’entreprise.

Dans ces trois cas, deux programmes distincts dotés de deux budgets distincts se transforment en un parcours cohérent et prévisible : plus rapide, moins risqué, et aboutissant à un système finalement plus moderne et plus sûr. Les approches „ brownfield “ et « greenfield » restent les méthodes bien connues, mais elles bénéficient désormais du soutien de Nova et se rapprochent ainsi davantage du résultat « cleanfield ». C’est la nouvelle approche, qui consiste d’abord à nettoyer puis à convertir, qui permet d’y parvenir le plus rapidement. À Kreuzlingen, où il a découvert Nova pour la première fois il y a un peu plus d’un an, M. Weigle a formulé cela ainsi : « Si j’avais disposé plus tôt de Nova Intelligence, j’aurais procédé différemment pour les migrations vers S/4HANA. »

En toute honnêteté : comparé à une migration « brownfield » minimale, dans laquelle le système est transféré tel quel sur la nouvelle plateforme, cette approche n’est pas plus économique dans le cadre du projet. Elle permet toutefois de remplacer deux programmes par un seul, car la modernisation n’est pas envisagée comme un projet distinct. Et son avantage se manifeste tout au long du cycle de vie : au cours des années suivantes, l'entreprise exploite un système qu'elle comprend, plutôt qu'un système dont elle a hérité.

Et lorsqu'une entreprise a déjà effectué sa migration ou opte, pour de bonnes raisons, pour une solution « brownfield », le principe reste le même : la plateforme se charge du nettoyage, de la documentation et de la modernisation des interfaces – et apporte dès le premier jour les gains de productivité et de qualité décrits dans cet article. La voie vers un système moderne et parfaitement maîtrisé est ouverte, quel que soit le point de départ.

Cinq facteurs de réussite pour la mise en œuvre de Nova

La technologie ne représente qu'une petite partie de la décision. La question principale est de savoir comment une entreprise s'organise pour que le rapport coût-bénéfice soit favorable. L'expérience des premiers utilisateurs permet de dégager cinq facteurs de réussite.

Les services métier et l'informatique travaillent sur une même plateforme. Dans les projets SAP, la fracture classique se situe entre le service métier, qui décrit ses besoins, et le service informatique, qui les met en œuvre. Une plateforme qui documente le processus existant de manière claire permet aux deux parties de parler le même langage : le responsable du processus voit ce que fait le système aujourd’hui, le service métier définit l’état cible, et les développeurs le mettent en œuvre.

La capacité est délibérément reportée. Les gains liés à une productivité quintuplée ne viennent pas tout seuls. Une entreprise doit décider de l’utilisation qu’elle va faire de la capacité ainsi libérée : résorber le retard accumulé, accélérer la transformation, réduire les effectifs de consultants, répondre aux nouvelles exigences de l’activité, ou encore stimuler l’innovation. Si elle ne prend pas cette décision, elle se retrouvera certes avec une équipe plus productive, mais sans que sa structure de coûts ait évolué.

Le rôle des architectes est revalorisé. Après le DSI, l'architecte d'entreprise occupe le poste le plus important au sein de l'organisation SAP : c'est lui qui décide ce qui deviendra standard et ce qui restera du code propriétaire permettant de se démarquer. Grâce à une plateforme qui prépare et justifie cette décision pour chaque fonction, le travail de l'architecte passe de la recherche à la prise de décision.

La gouvernance est intégrée au processus. KION a intégré ses propres directives de développement dans la plateforme ; un contrôle qualité préalable à chaque mise en production est prévu. Festo a mis en ligne ses directives de codage, et la plateforme les applique lors de la génération du code. C’est cette partie, sans grand retentissement, qui est déterminante pour le comité de direction : la plateforme fonctionne au sein du système de développement du client jusqu’à l’obtention d’un résultat testé et prêt à être déployé – la validation pour la mise en production reste du ressort du client.

La preuve de valeur (Proof of Value). La mise en œuvre ne commence pas par un test fonctionnel limité, comme c'est généralement le cas dans le cadre d'une « preuve de concept », mais par une « preuve de valeur » approfondie : le client utilise toutes les fonctionnalités de la plateforme sur son environnement de développement. Dès le premier mois, on constate un gain de productivité, et c'est sur cette base que l'entreprise décide de la poursuite de la mise en œuvre.

Ce que ces cinq facteurs de réussite ont en commun : ils supposent que l'équipe adopte la plateforme. À ce sujet, M. Weigle déclare : „ Les développeurs concernés n'ont émis aucune réserve, bien au contraire : l'équipe est convaincue par la plateforme, car elle libère des ressources pour d'autres tâches plus urgentes. “ Et ailleurs : „ Mon équipe SAP utilise Nova comme outil principal. C’est l’une des premières choses qu’ils ouvrent le matin, et l’une des dernières qu’ils ferment le soir. “ Chez KION, Saber Lamine, architecte de solutions SAP, décrit la situation ainsi : „ C’est comme si nous avions embauché toute une équipe supplémentaire de collègues compétents. “

Pourquoi un assistant IA générique ne suffit pas

La question qui vient naturellement à l'esprit au sein du comité de direction est la suivante : pourquoi a-t-on besoin d'un prestataire spécialisé pour cela, alors que des assistants IA génériques sont disponibles partout ? La réponse comporte deux aspects. SAP est un écosystème propriétaire doté de son propre langage de programmation, de ses propres modèles de données et de développements internes datant de plusieurs décennies – un modèle linguistique standard ne peut pas appréhender cette complexité. Et même s’il la comprenait : aucune entreprise responsable ne connecterait un modèle d’IA non sécurisé directement au système qui verse les salaires, gère la production et la logistique, établit les comptes mensuels et constitue la base des rapports financiers. Il faut la plateforme qui se cache derrière : des autorisations, un contrôle, une traçabilité et la garantie que le savoir-faire de l’entreprise reste au sein de celle-ci et ne serve pas à entraîner des modèles tiers.

L'ampleur de la tâche transparaît clairement chez SAP lui-même : même le fabricant a mis plus d'une décennie à migrer son propre code standard, qu'il connaît parfaitement, vers l'architecture HANA – non pas par négligence, mais parce que la tâche est colossale. Chez les clients, il faut ajouter 30 à 40 %, voire plus, de code propriétaire que personne d’autre qu’eux ne connaît. Le secteur savait depuis longtemps que cette tâche ne pouvait être accomplie manuellement. Depuis un peu plus d’un an, les clients démontrent qu’elle peut être réalisée grâce à l’IA agentielle.

Il convient de noter la proximité avec SAP : le groupe détient, par l'intermédiaire de sa filiale d'investissement SAP.iO, et la solution est référencée dans le SAP Store – la place de marché sur laquelle SAP ne propose que des solutions partenaires que l’entreprise a testées et validées pour ses clients, et à laquelle s’appuie également la propre force de vente de SAP lorsqu’elle recommande des solutions complémentaires à ses clients. La logique est simple : Nova permet précisément ce que SAP souhaite : que les clients adoptent plus rapidement une base S/4HANA moderne, tout en mobilisant moins de ressources. Nova vient ainsi compléter Joule, l’initiative d’IA de SAP. Celle-ci s’adresse aux utilisateurs finaux et est principalement disponible dans les environnements cloud de SAP ; pour ECC, SAP l’ouvre désormais aux clients qui se sont engagés sur la voie du cloud. Nova se concentre entièrement sur les équipes qui développent, modifient et exploitent le système, et fonctionne également directement sur ECC, que la plupart des clients SAP utilisent encore aujourd’hui, tant dans les PME que dans les entreprises internationales. Il est ainsi possible de connecter simultanément plusieurs systèmes ECC et de les relier à un nouveau système S/4HANA.

Trois styles architecturaux, deux univers, une équipe

Nova Intelligence a été fondée en 2024 dans la Silicon Valley et a levé 40 millions de dollars jusqu'en mai 2026. Ce qui distingue l'entreprise des autres fournisseurs d'IA, c'est la combinaison de deux domaines de savoir qui se rencontrent rarement – ainsi que son expérience non seulement dans l'utilisation des plateformes, mais aussi dans leur développement.

Emma Qian, cofondatrice et PDG, vient de Google DeepMind et de Meta AI, où elle a elle-même développé des systèmes d'IA. Sam Yang, cofondateur et directeur technique, avait auparavant développé avec succès une application financière comptant plus de deux millions d'utilisateurs avant de cofonder Nova.

Le cofondateur et directeur scientifique, le professeur Alexander Zeier, travaille avec les systèmes SAP depuis 1992 – date à laquelle R/3 a été lancé sur le marché – et a contribué, au cours de cette période, à la conception de deux architectures qui ont révolutionné le fonctionnement des entreprises. La première était APO, la solution SAP pour la gestion de la chaîne logistique : à partir de 1998, il a contribué, d’abord dans le cadre de sa thèse de doctorat, puis en tant que chef de produit, à en faire le leader mondial du marché en l’espace de sept ans. La seconde était HANA. En avril 2006, il a lancé le projet HANA et l’a dirigé jusqu’en 2012 en tant qu’adjoint de Hasso Plattner : cette „ nouvelle architecture “ a permis de transférer l’ensemble des données d’entreprise dans la mémoire principale et, pour la première fois, de réunir les transactions et les analyses au sein d’une seule base de données. Huit brevets délivrés le désignent comme co-inventeur de la plateforme HANA aux côtés de Hasso Plattner ; l’ouvrage qu’ils ont coécrit est devenu la référence en la matière. HANA est aujourd’hui le fondement de S/4HANA et, par conséquent, de tous les systèmes abordés dans cet article. Il a ensuite passé plus de onze ans chez Accenture, où il était responsable des transformations S/4HANA, dont plus de sept ans en tant que directeur technique mondial (CTO) de la plus grande pratique SAP au monde, comptant 85 000 consultants : des centaines de transformations, pas un seul projet qui ait échoué. Nova est la troisième de ces architectures – et celle qui offre le plus grand effet de levier : APO a rendu le modèle de planification accessible à tous, HANA les données, Nova le savoir-faire de l’entreprise – et en tire des résultats.

L'équipe de direction compte également parmi ses membres Justin Kershaw, directeur de la relation client : après dix ans chez Cargill, la plus grande entreprise privée des États-Unis avec un chiffre d'affaires d'environ 165 milliards de dollars, il a été responsable du programme SAP mondial à partir de 2014, puis a occupé le poste de directeur des systèmes d'information à partir de 2015. Au cours de cette période, il a modernisé l’un des plus grands systèmes SAP au monde – et connaît la décision dont il est question ici du point de vue de celui qui a dû la prendre.

Comment les leaders de l'innovation utilisent déjà Nova aujourd'hui

Les entreprises présentées dans cet article ont un point commun : elles font partie des leaders de l’innovation qui adoptent les technologies de pointe avant les autres. Et cela porte ses fruits. Aujourd’hui, les entreprises qui déploient l’IA agentique dans leur environnement SAP gagnent en flexibilité, disposent de systèmes plus performants et peuvent réagir plus rapidement aux changements. Chez Festo, la productivité des équipes SAP a plus que quintuplé, toutes tâches confondues. Chez KION, les experts SAP gagnent en moyenne 86 % de leur temps de travail sur l’ensemble des tâches mesurées, et une application critique pour l’entreprise, qui était déjà optimisée, fonctionne aujourd’hui 400 % plus vite. Chez Haas Automation, environ 80 % des incidents clients sont désormais diagnostiqués et résolus directement depuis la plateforme.

Fresenius, un groupe de santé coté au DAX, mène depuis plusieurs années une transformation d'entreprise visant à standardiser ses processus, à réduire la complexité des anciens systèmes de son environnement informatique et à migrer vers SAP S/4HANA. Nova Intelligence accompagne certaines phases de cette transformation grâce à sa plateforme d'IA.

Un cas concret, celui de ZEISS, illustre comment les deux approches établies, « brownfield » et « greenfield », peuvent être combinées d’une manière innovante. L’entreprise est le fournisseur exclusif des composants optiques destinés aux machines de lithographie EUV d’ASML, sans lesquelles aucune puce d’IA moderne ne peut être fabriquée. Quiconque fournit les fondements de l’industrie de l’IA a de bonnes raisons de ne pas laisser au hasard la mise en place de sa propre plateforme d’IA. ZEISS déploie Nova sur l’ensemble de sa suite SAP et exploite ainsi toute la gamme de fonctionnalités de la plateforme. Dans les domaines où les processus évoluent peu, le système existant sert de point de départ et est modernisé à l’aide de Nova. Là où l’activité fait l’objet d’une refonte en profondeur, cette même plateforme intègre la nouvelle conception des processus et ne développe que la partie du code propriétaire qui distingue réellement une entreprise comme ZEISS. C’est la réponse à la question de savoir quelle part de l’existant et quelle part de nouveauté : cela varie selon les domaines, avec une seule et même plateforme.

„ Après une phase pilote approfondie, nous avons décidé d’utiliser la plateforme d’IA agentielle de Nova pendant plusieurs années, car elle accélère et rend plus rentable notre modernisation SAP vers S/4HANA, tout en renforçant la sécurité et la fiabilité de nos opérations courantes “, explique Carsten Trapp, directeur informatique du groupe ZEISS. „ Plus fiables, car nous résolvons plus rapidement les dysfonctionnements opérationnels. Plus sûres, car Nova détecte les failles de sécurité dans l’ensemble du système SAP et nous permet de les corriger immédiatement avant qu’elles ne constituent un risque. C’est particulièrement important pour nous, car ZEISS est soumis à des exigences de sécurité très élevées dans les secteurs des semi-conducteurs et des technologies médicales. Dans le cadre de cette modernisation, nous combinons les approches “ Greenfield » et « Brownfield » d’une manière innovante : selon les domaines, nous modernisons les systèmes existants ou repensons les processus, en utilisant la même plateforme. Cette approche s’impose sur le marché sous le nom de « Cleanfield », et nous sommes l’une des premières entreprises à la mettre en œuvre de manière exhaustive. Ce qui est déterminant pour nous, c’est que Nova ne se limite pas à la documentation : la plateforme rend les processus existants compréhensibles tant pour les services métier que pour l’informatique, génère le code, le teste et le soumet à nos collaborateurs pour une vérification finale. C’est nous qui prenons la décision quant à son utilisation. C’est pourquoi nous déployons aujourd’hui Nova à une échelle plus large que prévu. De plus, nous construisons avec Nova notre noyau de connaissances en IA : le savoir documenté sur la logique métier qui nous distingue. C’est un investissement dans l’avenir de ZEISS. »

Derrière cette approche se cache un aspect souvent négligé dans les discussions au sein des conseils d'administration : ce n'est pas la technologie qui fait la différence face à la concurrence, mais la conception des processus – la manière dont une entreprise organise ses processus, la rapidité avec laquelle elle peut les modifier, et le fait que le système soit un outil ou un obstacle dans ce contexte. Une plateforme capable d’intégrer directement de nouvelles conceptions de processus dans le système permet au comité de direction de prendre en main la conception des processus.

Weigle, de Festo, l'a très bien résumé : s'il avait disposé de Nova plus tôt, il aurait organisé ses migrations vers S/4HANA différemment dès le départ. Ceux qui se lancent aujourd'hui peuvent faire exactement la même chose.

Ce qui distingue Nova des autres solutions peut finalement se résumer en une phrase : La plateforme comprend à la fois le code propriétaire développé au fil du temps par une entreprise et la logique métier de SAP – et ce n’est qu’en combinant ces deux éléments qu’il est possible de réduire le code propriétaire à la logique métier qui distingue réellement l’entreprise, puis de la reconstruire dans l’architecture cible moderne. Cela s'applique tout au long du cycle de vie, de la compréhension à l'exploitation courante.

Pour les dirigeants, la question se résume donc à une décision qui n’a pas grand-chose à voir avec la technologie. L’exploitation et le développement des systèmes centraux constituent l’un des principaux postes de dépenses sur lesquels une entreprise peut agir – et le seul pour lequel un investissement permet à la fois de réduire les coûts, d’accélérer l’activité et de jeter les bases de sa propre IA. Ceux qui ne souhaitent pas encore se moderniser tirent déjà profit de cette même plateforme dans le cadre de leurs opérations courantes : pour chaque ticket, chaque incident, chaque test. Et les quatre indicateurs permettant de mesurer le succès de cet investissement peuvent être fournis dès demain par n’importe quel service informatique.

Ce qui nous ramène au conseil d'administration de cette nuit blanche. C’est lui qui est responsable de l’investissement en question – pas son service informatique, ni ses consultants. Ce qui a changé pour lui, c’est le retour qu’il peut obtenir sur cet investissement : un meilleur résultat pour le même budget, moins de risques, et une entreprise qui adapte ses systèmes au marché plus rapidement que la concurrence. Lors de la prochaine réunion du comité de pilotage, il pourra exiger ces quatre indicateurs clés. Pour la première fois depuis trois ans, la réponse ne sera alors pas un nouveau report, mais une décision qu’il prendra lui-même.