Notre optimisation personnelle

La vision de l'« entreprise autonome » marque un changement de perspective en matière d'ERP. Au cœur de cette vision se trouve la promesse d'un nouveau logiciel d'entreprise capable de s'autogérer, de s'adapter et de s'optimiser grâce à l'interaction entre l'IA, des agents autonomes et des boucles de rétroaction intégrées.

Avec mes amis du café, j'ai discuté de notre « optimisation personnelle » : de notre point de vue, une optimisation personnelle autonome doit toutefois être soumise à un examen. Un système ERP fonctionne essentiellement comme un grand livre déterministe et une instance comptable fiable (System of Record), pour laquelle la précision absolue, la sécurité en matière d’audit et la conformité légale constituent des conditions préalables non négociables. En revanche, les modèles linguistiques modernes et les approches d’IA générative reposent sur des logiques probabilistes et stochastiques. Or, lorsque des agents autonomes sont censés optimiser de leur propre chef des processus métier, l’imprécision mathématique se heurte à l’exactitude des transactions commerciales ; c’est pourquoi l’idée d’une optimisation autonome du système sans supervision humaine reste, pour l’instant, un vœu pieux théorique.

Cet été, j'ai affecté deux stagiaires au projet SAP Knowledge Graph : SAP présente le Knowledge Graph comme le fondement sémantique de toute optimisation des données et des processus. Le moteur Hana Graph convertit les données relationnelles, les API, les chaînes de processus et les extensions spécifiques aux clients en une ontologie lisible par machine et en un réseau de relations composé de nœuds et d’arêtes. Ce Knowledge Graph constitue une base essentielle pour une amélioration ciblée du système : il fournit aux agents d’IA et au copilote Joule un contexte métier qui fait office de boussole.

Notre DSAG souligne toutefois à juste titre que la conversion pratique des données de ce « Knowledge Graph » doit encore faire ses preuves à long terme dans des environnements clients extrêmement complexes. Nos stagiaires sont en plein cursus d'informatique et maîtrisent le RDF (Resource Description Framework) et l'OWL (Web Ontology Language). Le Resource Description Framework désigne une approche syntaxique permettant de formuler des énoncés logiques sur des entités quelconques. À l’origine, le RDF a été conçu par le World Wide Web Consortium comme une norme pour la définition de métadonnées.

Quel est le rôle de notre infrastructure SAP ? En collaboration avec la BDC, la BTP fournit l’environnement d’exécution technique, le framework AI Core et le cockpit de gouvernance (tel que l’AI Agent Hub basé sur LeanIX) afin de développer des agents d’IA. L’association d’outils de Process Mining tels que Signavio à l’environnement de développement Joule Studio permet de créer un cycle d’optimisation fermé : les inefficacités dans les processus métier sont identifiées, après quoi les agents IA génèrent des propositions d’ajustement ciblées ou réorientent les workflows.

Malgré ces potentiels, nous sommes confrontés à des obstacles d'ordre économique, organisationnel et lié aux licences, qui relativisent le rêve d'une auto-optimisation autonome. Sur le plan juridique, la loi européenne sur l’IA (EU AI Act) impose une surveillance humaine continue et une transparence totale pour les systèmes autonomes, raison pour laquelle une véritable „ auto-optimisation “ au cœur du système ERP productif serait juridiquement interdite sans un signal de validation final émanant d’un être humain (« Human in the Loop »).

Sur le plan commercial, SAP utilise la vision d'avenir autonome comme levier pour imposer le BTP et le BDC. Alors que la mise à disposition des fonctionnalités d'IA dans les éditions cloud (Rise et Grow) accentue la pression en faveur de la migration, l'utilisation du Generative AI Hub et de la plateforme BDC nous expose à des modèles de facturation basés sur la consommation, avec des « Capacity Units » opaques et des frais sous forme de jetons, dans lesquels les crédits non utilisés expirent en fin d'année et les pics de charge entraînent des coûts imprévisibles.

SAP Autonomous Enterprise fournit des outils d'automatisation des processus ; toutefois, une optimisation fiable du système ERP n'est possible que si nous conservons le contrôle de la souveraineté des données, si nous nettoyons systématiquement l'ECC (« Clean Core ») et si nous plaçons les agents d'IA sous une gouvernance humaine stricte.

noname@e3mag.com