L'IA dans l'environnement SAP repensée avec une architecture « side-by-side »

SAP inscrit clairement ses innovations en matière d’IA dans sa propre stratégie de cloud et de plateforme. Des fonctionnalités telles que Joule sont mises à la disposition des utilisateurs qui travaillent sur les dernières versions de S/4 et utilisent parallèlement le cloud SAP. Pour de nombreuses entreprises, cela ne constitue pas encore une option réaliste. Les systèmes ECC encore utilisés, les coûts élevés de transformation, les exigences réglementaires en matière de stockage des données ainsi que les inquiétudes concernant la souveraineté des données dans les clouds des hyperscalers font que de nombreux clients SAP restent de fait exclus de ces innovations. Dans les secteurs réglementés, l’exploitation de données critiques pour l’activité en dehors d’environnements contrôlés n’est souvent tout simplement pas autorisée.

Séparation de la logique IA du système SAP central

C'est précisément là qu'intervient le modèle « side-by-side ». Cette approche sépare délibérément la logique d'IA du système SAP central et permet d'exploiter l'IA dans une architecture distincte, mais étroitement intégrée. Les entreprises peuvent ainsi tirer parti des innovations en matière d’IA sans transformer en profondeur leur environnement SAP existant. SAP reste ainsi le système principal pour les données métier, tandis que l’IA fonctionne en parallèle en tant que couche autonome.

Avec Red Hat AI, Red Hat propose par exemple une solution qui prend précisément en charge ce modèle d'architecture. Cette plateforme intégrée, destinée à l'utilisation de l'IA dans des environnements de cloud hybride, fonctionne en dehors des systèmes SAP tout en garantissant une intégration transparente. Sur le plan technologique, Red Hat AI s'appuie notamment sur des composants tels que Red Hat OpenShift AI, qui sert de plateforme d'exploitation, ainsi que sur un serveur d'inférence chargé de l'exécution des modèles d'IA.

D'un point de vue architectural, SAP reste le backend dans lequel sont stockées les données métier pertinentes, que ce soit dans ECC, S/4 ou un Business Warehouse. Grâce à des interfaces standardisées telles que OData ou REST, ces données peuvent être transmises à un LLM et à un serveur d'inférence afin de traiter les informations et de générer des résultats. Les résultats peuvent ensuite être renvoyés vers l’interface SAP via des API, généralement au format JSON, par exemple vers le front-end SAP Fiori. Les utilisateurs bénéficient ainsi d’une expérience utilisateur cohérente, même si l’intelligence proprement dite est gérée en dehors du système SAP. L’un des avantages d’une telle architecture réside dans son ouverture. Les entreprises ne sont pas liées à un modèle spécifique, mais peuvent utiliser différents LLM en fonction du cas d’utilisation. Parmi ceux-ci figurent par exemple SAP RPT-1, un modèle d’IA fourni par SAP pour les données métier, ainsi qu’IBM Granite ou des modèles tels que Llama ou Mistral. Cette flexibilité permet d’adapter les stratégies d’IA de manière individuelle et de les concevoir indépendamment des différents fournisseurs.

De plus, les architectures « side-by-side » permettent aux entreprises de garantir la souveraineté des données, puisqu’elles peuvent exploiter leurs solutions d’IA entièrement dans leur propre cloud privé ou dans leur propre centre de données. Elles conservent ainsi le contrôle de leurs données, peuvent se conformer aux exigences réglementaires et évitent toute dépendance vis-à-vis des hyperscalers. En Europe notamment, ce facteur revêt une importance stratégique croissante.

De la détection des fraudes à la chaîne d'approvisionnement

La valeur ajoutée commerciale de l'approche « side-by-side » dans le cadre du déploiement de l'IA, qui exploite à la fois les données SAP et les données externes, est considérable. Les domaines d'application vont de l'automatisation de la détection des fraudes dans le secteur financier à l'optimisation des stocks dans la chaîne d'approvisionnement, en passant par le renforcement de la fidélisation client. Le modèle « side-by-side » apporte une réponse pragmatique et immédiatement applicable aux défis actuels. Les entreprises peuvent continuer à utiliser leurs systèmes existants tout en intégrant des fonctionnalités d’IA et en favorisant l’innovation, indépendamment des cycles de mise à jour ou des stratégies cloud. L’IA passe ainsi du statut de fonctionnalité liée à une plateforme à celui d’outil flexible pouvant être utilisé tout au long de la chaîne de valeur.

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