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L'avantage d\u00e9cisif de SAP RPT-1 par rapport aux LLM populaires d'OpenAI ou d'Anthropic r\u00e9side dans la mani\u00e8re fondamentale dont les donn\u00e9es sont trait\u00e9es. Les mod\u00e8les linguistiques traditionnels sont de brillants rh\u00e9toriciens, mais \u00e9chouent souvent lamentablement face \u00e0 la simple arithm\u00e9tique ou \u00e0 l'interpr\u00e9tation pr\u00e9cise de s\u00e9ries de nombres. Lorsqu'un LLM voit le nombre \u201e1000\u201c, il le d\u00e9compose souvent en jetons individuels, comme \u201e1\u201c, \u201e0\u201c, \u201e0\u201c et \u201e0\u201c, et le traite comme une suite de caract\u00e8res plut\u00f4t que comme une valeur math\u00e9matique, ce qui peut entra\u00eener les fameuses hallucinations lors des calculs.<\/p>\n\n\n\n
RPT-1, en revanche, reconna\u00eet \u201e1000\u201c comme une valeur relationnelle unique, ce qui augmente consid\u00e9rablement la pr\u00e9cision de l'analyse des donn\u00e9es commerciales, comme celles que l'on trouve dans les tables MARA de SAP ou dans les bases de donn\u00e9es de vente. L\u00e0 o\u00f9 un mod\u00e8le bas\u00e9 sur du texte hallucine ou se m\u00e9prend sur le contexte d'une structure de table complexe, RPT-1 agit comme un \u201eGPT pour tables\u201c sp\u00e9cialis\u00e9, qui comprend nativement la logique s\u00e9mantique des lignes et des colonnes sans devoir passer par le langage. Dans le d\u00e9bat houleux sur l'intelligence artificielle, domin\u00e9 la plupart du temps par les touche-\u00e0-tout de la Silicon Valley qui savent parler, comme ChatGPT ou Claude, SAP tente de gagner du terrain avec une solution technique de niche, d\u00e9sign\u00e9e par l'abr\u00e9viation \u00e9nigmatique RPT-1. Alors que le monde regarde avec \u00e9tonnement les Large Language Models (LLM) qui \u00e9crivent des po\u00e8mes et g\u00e9n\u00e8rent du code, SAP se recentre sur son v\u00e9ritable ADN : les tables de base de donn\u00e9es profanes mais critiques pour l'entreprise.<\/p>\n\n\n\n
RPT-1, qui signifie \u201eRelational Pre-trained Transformer\u201c, est une tentative de transf\u00e9rer la technologie des transformateurs, qui a fait le succ\u00e8s d'OpenAI et d'Anthropic, du monde non structur\u00e9 du langage au monde hautement structur\u00e9 des donn\u00e9es relationnelles d'entreprise. Il s'agit du premier v\u00e9ritable \u201eFoundation Model\u201c de SAP, d\u00e9velopp\u00e9 sp\u00e9cifiquement pour les tableaux et non pour le texte, et marque ainsi une opposition strat\u00e9giquement n\u00e9cessaire aux mod\u00e8les bas\u00e9s sur le langage de la concurrence am\u00e9ricaine. Un autre avantage s\u00e9rieux r\u00e9side dans l'efficacit\u00e9 et la suppression des phases d'entra\u00eenement co\u00fbteuses pour des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques. Dans le monde traditionnel de l'apprentissage automatique (ML), les entreprises devaient former et entretenir un mod\u00e8le d\u00e9di\u00e9 pour chaque probl\u00e8me - qu'il s'agisse de pr\u00e9dire l'attrition des clients (churn), de d\u00e9tecter les fraudes ou de planifier la demande -, ce qui mobilisait d'\u00e9normes ressources au sein des \u00e9quipes de science des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
RPT-1 rompt avec ce paradigme gr\u00e2ce \u00e0 ce que l'on appelle l'apprentissage dans le contexte. Le mod\u00e8le n'a pas besoin d'apprendre par c\u0153ur les donn\u00e9es sp\u00e9cifiques au client ou d'\u00eatre longuement entra\u00een\u00e9 ; au lieu de cela, il lit les donn\u00e9es pendant le temps d'inf\u00e9rence, fait la pr\u00e9diction et \u201eoublie\u201c imm\u00e9diatement les donn\u00e9es, un peu comme un examen o\u00f9 le manuel peut \u00eatre laiss\u00e9 ouvert sur la table. Cela r\u00e9duit non seulement de mani\u00e8re drastique l'obstacle \u00e0 l'utilisation, mais aussi de mani\u00e8re significative la consommation de ressources par rapport aux LLM des hypercalculateurs, gourmands en jetons, car il n'est pas n\u00e9cessaire de traiter d'\u00e9normes quantit\u00e9s de texte.
Les possibilit\u00e9s d'utilisation de ce mod\u00e8le visent pr\u00e9cis\u00e9ment le c\u0153ur des processus ERP. SAP positionne RPT-1 pour les sc\u00e9narios dans lesquels la vitesse et la pr\u00e9cision sont plus importantes que l'\u00e9loquence. Une petite version du mod\u00e8le, appel\u00e9e Speedster, est optimis\u00e9e pour des temps de latence de l'ordre de la milliseconde et doit par exemple pouvoir bloquer des transactions frauduleuses en temps r\u00e9el. Des variantes plus grandes du mod\u00e8le s'adressent \u00e0 des t\u00e2ches complexes telles que la pr\u00e9diction de goulots d'\u00e9tranglement dans la cha\u00eene d'approvisionnement ou de risques de paiement. Des t\u00e2ches sur lesquelles les pipelines ML traditionnels passent souvent des heures \u00e0 calculer, alors que RPT-1 fournit des r\u00e9sultats presque instantan\u00e9ment. Le mod\u00e8le offre \u00e9galement de nouvelles approches pour la gestion des op\u00e9rations informatiques en ce qui concerne la surveillance technique de l'environnement SAP lui-m\u00eame - par exemple pour pr\u00e9dire si des t\u00e2ches par lots ou des interfaces vont \u00e9chouer \u00e0 la fin du mois.<\/p>\n\n\n\n
Sur la base des sources disponibles (https:\/\/community.sap.com\/), la diff\u00e9rence technique entre SAP RPT-1 (Relational Pre-trained Transformer) et les approches LLM d'OpenAI (comme GPT) peut \u00eatre fondamentalement d\u00e9termin\u00e9e par le type de traitement des donn\u00e9es et l'architecture, voir encadr\u00e9. Alors que les mod\u00e8les OpenAI sont des mod\u00e8les de langage pour les donn\u00e9es textuelles non structur\u00e9es, RPT-1 est un mod\u00e8le de fondation sp\u00e9cialis\u00e9 pour les donn\u00e9es commerciales structur\u00e9es et tabulaires.<\/p>\n\n\n\n
Mais malgr\u00e9 toute la finesse technique, une classification critique ne doit pas manquer. Dans la communaut\u00e9 SAP, RPT-1 est parfois consid\u00e9r\u00e9 avec scepticisme comme faisant partie d'une \u201eth\u00e9orie de la cha\u00eene d'IA\u201c. Les critiques font remarquer que RPT-1 est en fait un LLM \u201e\u00e9troit\u201c qui ne fait peut-\u00eatre que vendre du vieux vin dans de nouvelles outres. On soup\u00e7onne que sous le capot, des m\u00e9canismes tels que la \u201ePredictive Analysis Library\u201c (PAL) de la base de donn\u00e9es Hana
Les entreprises doivent travailler avec des concepts de marketing modernes, afin de ne pas perdre le contact avec l'engouement pour l'IA.<\/p>\n\n\n\n
De plus, aussi innovante que soit l'approche des tableaux, RPT-1 est limit\u00e9e dans son champ d'application : Il travaille exclusivement sur des tableaux, et non sur du texte ou des images, et ne constitue donc pas un remplacement, mais tout au plus un compl\u00e9ment aux puissants mod\u00e8les d'OpenAI. Alors que SAP tente de reprendre la main sur la \u201es\u00e9mantique m\u00e9tier\u201c avec RPT-1, il reste \u00e0 voir si cette approche sp\u00e9cialis\u00e9e suffira \u00e0 r\u00e9sister \u00e0 la toute-puissance et \u00e0 la vitesse d'innovation des g\u00e9ants de l'IA g\u00e9n\u00e9rative, qui apprennent de plus en plus \u00e0 mieux traiter les donn\u00e9es structur\u00e9es. RPT-1 est donc le pari de SAP que dans l'environnement ERP, les chiffres bruts comptent finalement plus que les belles paroles. (pmf)<\/p>\n\n\n\n
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