Feuille de route pour la mise en œuvre de l'IA dans SAP

Malgré les avantages évidents, de nombreuses entreprises sont confrontées à des défis : Qualité des données, manque de stratégie et incertitudes quant à la mise en œuvre. Souvent, l'IA n'est considérée que comme une optimisation a posteriori, au lieu d'être prise en compte stratégiquement dès le départ. Nos collaborateurs nous rapportent régulièrement des projets dans lesquels les entreprises s'intéressent trop tard à l'IA et ont ainsi déjà perdu de précieux avantages concurrentiels. Pourtant, c'est justement le meilleur moment pour intégrer de nouveaux systèmes et leurs processus d'IA. En effet, à partir de 2027, les systèmes SAP actuels ne seront plus entretenus. Il est certes possible, moyennant un effort financier supplémentaire, d'obtenir une prolongation jusqu'en 2030 maximum, mais la mise à jour complète reste inévitable.

Dans les faits, au lieu d'oser faire le bon saut, on se contente parfois de mettre à jour ce qui est absolument nécessaire. Il manque à l'entreprise la clairvoyance nécessaire pour se procurer directement une solution d'avenir avec un soutien compétent. En fait, l'intégration de l'IA dans les systèmes SAP peut être mise en œuvre sans problème avec une feuille de route bien structurée et peut être intégrée dans presque tous les processus.

Analyse du statu quo

La réussite de l'implémentation de l'IA dans les systèmes SAP commence par une identification complète de la situation de départ. Les entreprises se trouvent généralement dans l'une des trois phases suivantes, en fonction de l'état d'avancement de leur transformation numérique :

Phase de planificationIl s'agit ici de la préparation stratégique et de la question de savoir si et comment l'IA doit être mise en œuvre.

Phase de transformation: la mise en œuvre proprement dite et l'adaptation des processus - l'entreprise est déjà engagée dans une tentative de transformation pour mettre en œuvre l'IA.

Phase de récupération: La tentative de transformation de l'IA a échoué et le projet doit être relancé.

Pour commencer, il est nécessaire d'identifier les processus commerciaux qui profiteront le plus de l'IA après l'intégration. La logistique, les achats ou les finances sont souvent particulièrement adaptés, car ils sont fortement axés sur les données et peuvent être optimisés de manière contraignante grâce à des analyses et des prévisions automatisées. Ce point comprend également un regard sur la production. En effet, une bonne intégration permet d'éviter les erreurs, d'améliorer la qualité des données et de reconnaître l'entretien des machines au bon moment. Actuellement, la plupart des entreprises sont encore confrontées à ce que l'on appelle un overhead de ressources. Avec une bonne automatisation, il est même possible de réaliser des économies dans la distribution.

C'est surtout à l'occasion de cette étape initiale que des résistances se manifestent régulièrement, ce qui explique pourquoi l'intégration de l'IA n'a pas encore eu lieu. Ce sont surtout les préoccupations en matière de protection des données, les directives de sécurité, le manque de cas d'utilisation et la peur d'être superflu qui conduisent à repousser le processus. Pourtant, nous constatons régulièrement dans des projets que les entreprises qui surmontent ces obstacles à un stade précoce restent plus agiles et plus compétitives à long terme.

Les phases d'adoption de SAP AI

La première phase concerne l'ancrage stratégique de l'IA dans les processus de l'entreprise. Cela implique la définition d'objectifs concrets, le choix d'outils d'IA adaptés ainsi que la prise en compte des exigences de conformité et la définition de cas d'utilisation.
Dès ce stade, il est essentiel que les départements informatiques et spécialisés collaborent étroitement. Ce n'est que si toutes les parties prenantes concernées sont impliquées dès le départ que les applications d'IA pourront être intégrées de manière efficace et transparente dans les systèmes SAP existants.

Preuve de concept et pilotage

La planification stratégique est suivie de la mise en œuvre d'un premier projet pilote. Il s'agit de choisir une analyse de rentabilisation clairement définie, qui pose des attentes réalistes quant à l'utilité et à la faisabilité de l'IA. Le projet pilote sert de base à une intégration ultérieure plus poussée.

Des tests itératifs permettent de détecter les erreurs à un stade précoce et de s'y adapter. Parallèlement, des formations sont organisées pour familiariser le personnel avec la nouvelle technologie. Un spécialiste de l'IA de notre équipe le décrit ainsi : "L'IA n'est pas seulement un sujet technologique, c'est aussi un sujet culturel. Sans le bon état d'esprit, il sera difficile d'en exploiter pleinement le potentiel".

Il faut surtout considérer les préjugés contre l'intelligence artificielle, mais aussi la menace supposée qu'elle représente. Dans la plupart des cas, l'IA fait peur aux utilisateurs parce qu'elle "enlève des processus" ou qu'ils manquent tout simplement de confiance. Il est donc d'autant plus important d'aborder ces objections et de démontrer que l'IA est un bon assistant qui offre uniformité, stabilité du système et efficacité, mais qui ne remplace personne et ne limite personne dans sa tâche.

Mise à l'échelle et intégration

Dès que la phase pilote est terminée avec succès, la mise à l'échelle suit. Les cas d'utilisation éprouvés sont alors étendus à d'autres secteurs de l'entreprise, jusqu'au niveau central.
L'adaptation de l'architecture informatique est un facteur de réussite essentiel. Les entreprises qui utilisent déjà les technologies du cloud peuvent intégrer les outils d'IA plus rapidement et plus efficacement. Si elles n'en disposent pas encore, elles doivent créer une structure cloud correspondante. Tout au long de l'adaptation à l'architecture, un suivi constant est effectué afin de garantir que les applications d'IA apportent durablement les avantages souhaités. Pour que le processus se déroule de manière avantageuse, il existe une série de recommandations d'action éprouvées qui doivent être prises en compte dans le cadre de l'adoption.

L'IA n'est pas une mise en œuvre unique, mais un processus d'innovation continu. Les entreprises devraient donc opter pour des méthodes agiles afin d'adapter et de développer régulièrement leur stratégie d'IA.

Mesurabilité grâce à des KPI clairs

Le succès de l'IA doit être mesurable à tout moment. Il est donc essentiel de définir des indicateurs clés de performance (KPI) clairs qui évaluent l'utilité et l'efficacité des applications d'IA. Les entreprises peuvent ainsi optimiser en permanence et tirer le maximum de valeur de leurs investissements.

Un aspect souvent sous-estimé de l'adoption de l'IA est la gestion du changement, en fait la préparation de l'entreprise dans son ensemble au changement prévu. Les résistances au sein du personnel ne peuvent être surmontées que par des stratégies de communication et des formations ciblées. Une gestion du changement réussie garantit que les collaborateurs ne se contentent pas de travailler avec la nouvelle technologie, mais qu'ils l'utilisent consciemment et la développent activement.

Comment réussir la transformation

L'intégration de l'IA dans les systèmes SAP n'est plus un sujet d'avenir depuis longtemps. Il s'agit plutôt d'un défi actuel qu'il convient de relever. Les entreprises qui misent sur l'IA à un stade précoce bénéficient de processus plus efficaces, de décisions mieux fondées et d'une meilleure compétitivité.

L'un de nos collaborateurs résume ce à quoi il est confronté au quotidien : "L'avenir de SAP réside dans le cloud et dans l'interconnexion de processus standardisés avec l'IA. Les entreprises doivent s'y préparer dès maintenant si elles veulent rester compétitives à long terme".

Pour réussir leur transformation, les entreprises devraient agir rapidement et donner la priorité aux mesures suivantes :

Planification stratégiqueDévelopper une stratégie d'IA claire et précoce et évaluer les cas d'utilisation pertinents pour votre entreprise.

Développement des compétences: créez une expertise interne en mettant en place une équipe spécialisée en IA ou en collaborant avec des partenaires expérimentés.

Mettre en place des projets pilotes: Lancez les premières initiatives d'IA afin d'acquérir des connaissances et de développer des solutions pratiques pour une utilisation à grande échelle dans votre entreprise.

Celui qui suit ces étapes de manière conséquente pose la première pierre d'une intégration durable et réussie de l'IA dans ses propres systèmes SAP.