De nombreuses entreprises migrent actuellement leur ancien syst\u00e8me ERP vers un environnement moderne bas\u00e9 sur le cloud et op\u00e8rent ainsi une transformation en profondeur \u00e0 plusieurs niveaux. Avec Rise, elles disposent d'une approche structur\u00e9e reposant sur un cadre standardis\u00e9, une cha\u00eene d'outils int\u00e9gr\u00e9e et les conseils d'experts, qui simplifie et acc\u00e9l\u00e8re les processus de projet conform\u00e9ment au principe du \u00ab Clean Core \u00bb.<\/p>\n\n\n\n
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Ensemble contre les points faibles<\/h2>\n\n\n\n
Concr\u00e8tement, la cha\u00eene d'outils a pour objectif de permettre une collaboration fluide entre les services m\u00e9tier et l'informatique. Elle d\u00e9finit des priorit\u00e9s claires et facilite la prise de d\u00e9cision. Elle vise \u00e9galement \u00e0 coordonner de mani\u00e8re globale les changements au sein de l'environnement ERP. Des outils sp\u00e9cifiques bas\u00e9s sur l\u2019IA ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s pour chaque domaine \u2013 les personnes, les processus, les applications et les donn\u00e9es \u2013 ainsi que pour chacune des six phases du projet Activate, de l\u2019\u00e9tat des lieux \u00e0 l\u2019exploitation courante.<\/p>\n\n\n\n
Parmi celles-ci figurent WalkMe pour la formation, Signavio pour l'analyse et la conception des processus, LeanIX pour la cartographie de l'environnement informatique et Cloud ALM pour la gestion et l'optimisation des applications. Elles sont compl\u00e9t\u00e9es par des outils partenaires. Tous peuvent \u00eatre utilis\u00e9s de mani\u00e8re flexible et interconnect\u00e9s selon les besoins, l\u00e0 o\u00f9 se situent les principaux points faibles des entreprises. SAP Cloud ALM constitue un \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 de cette cha\u00eene d\u2019outils int\u00e9gr\u00e9e, agissant comme un fil conducteur qui relie l\u2019ensemble. Il ne doit pas \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme un simple outil sp\u00e9cialis\u00e9 de plus, mais plut\u00f4t comme une entit\u00e9 de pilotage et de structuration pour la planification, la mise en \u0153uvre et l\u2019exploitation.<\/p>\n\n\n\n
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Orchestration avec Cloud ALM<\/h2>\n\n\n\n
Pour mettre en \u0153uvre le Cloud ALM, les entreprises doivent cr\u00e9er les conditions pr\u00e9alables ad\u00e9quates : d\u00e9finir clairement les responsabilit\u00e9s m\u00e9tier et techniques, d\u00e9signer un responsable par domaine (mise en \u0153uvre, exploitation, surveillance), attribuer clairement tous les r\u00f4les au sein du projet (gestion de projet, informatique, m\u00e9tier, partenaires) et pr\u00e9ciser leurs missions, configurer correctement les acc\u00e8s et les autorisations, former les titulaires de r\u00f4le et \u00e9laborer les guides et bonnes pratiques associ\u00e9s, ainsi que d\u00e9finir l\u2019ensemble des processus de bout en bout. De plus, le Cloud ALM doit \u00eatre int\u00e9gr\u00e9 d\u00e8s le d\u00e9but du projet, associ\u00e9 \u00e0 des jalons pr\u00e9cis pour sa mise en service et son utilisation, et align\u00e9 sur le calendrier global.<\/p>\n\n\n\n
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Moins d'efforts gr\u00e2ce \u00e0 l'IA<\/h2>\n\n\n\n
L\u2019intelligence artificielle joue un r\u00f4le majeur dans la cha\u00eene d\u2019outils. Cette technologie est int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 tous les outils et prend en charge les t\u00e2ches r\u00e9currentes telles que l\u2019analyse et le mappage des donn\u00e9es, les tests et la formation des collaborateurs, en les automatisant. Au cours de la phase de d\u00e9couverte, la fonctionnalit\u00e9 \u201e Text-to-Process \u201c de Signavio permet, par exemple, de convertir automatiquement la documentation existante relative aux processus, qu'elle soit sous forme de texte ou d'images, en mod\u00e8les de processus.<\/p>\n\n\n\n
Cela est particuli\u00e8rement pertinent pour les entreprises qui, jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, documentaient leurs processus dans des documents Word ou des graphiques. En compl\u00e9ment, l\u2019IA propose de mani\u00e8re autonome des indicateurs cl\u00e9s de performance (KPI) \u2013 par exemple dans le domaine de la comptabilit\u00e9 fournisseurs \u2013 afin de mesurer de mani\u00e8re cibl\u00e9e les taux d\u2019automatisation et d\u2019optimiser les processus.<\/p>\n\n\n\n
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R\u00e9duire les co\u00fbts, am\u00e9liorer la qualit\u00e9<\/h2>\n\n\n\n
Au cours de la phase de conception et de d\u00e9veloppement, Cloud ALM permet de g\u00e9n\u00e9rer et d\u2019adapter des cas de test \u00e0 l\u2019aide de l\u2019IA, directement \u00e0 partir des innovations ou des modifications apport\u00e9es aux processus. Par exemple, lorsque des r\u00e9f\u00e9rences ont \u00e9t\u00e9 perdues, qu\u2019un objet a \u00e9t\u00e9 d\u00e9plac\u00e9 ou qu\u2019il a \u00e9t\u00e9 renomm\u00e9 au cours du d\u00e9veloppement. En combinaison avec Tricentis et son analyse d\u2019impact des changements, le p\u00e9rim\u00e8tre de test peut \u00eatre automatiquement r\u00e9duit en fonction des modifications de configuration. Ce processus fonctionne \u00e9galement selon une approche bas\u00e9e sur les risques, en mettant l\u2019accent sur les processus critiques tels que la cl\u00f4ture mensuelle.<\/p>\n\n\n\n
\u00c9tant donn\u00e9 que de petites modifications peuvent rapidement entra\u00eener des milliers de cas de test (manuels), surtout lorsqu'elles doivent \u00eatre effectu\u00e9es en parall\u00e8le dans l'ancien et le nouveau syst\u00e8me, l'automatisation s'av\u00e8re ici tr\u00e8s utile pour r\u00e9duire la charge de travail et les co\u00fbts tout en am\u00e9liorant la qualit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n
Au-del\u00e0 de la simple automatisation des tests, la cha\u00eene d'outils prend \u00e9galement en charge la gestion des tests tout au long du cycle de vie du projet. SAP Cloud ALM assure ainsi une tra\u00e7abilit\u00e9 de bout en bout des exigences, des cas de test et des d\u00e9fauts. En collaboration avec Tricentis, il est possible de mettre en place des tests de r\u00e9gression automatis\u00e9s qui, notamment en cas de mises \u00e0 jour fr\u00e9quentes du cloud, contribuent \u00e0 r\u00e9duire consid\u00e9rablement l\u2019effort de test tout en garantissant la qualit\u00e9. \u00c0 cela s\u2019ajoute une gestion structur\u00e9e des donn\u00e9es de test, qui simplifie la mise \u00e0 disposition de donn\u00e9es de test r\u00e9alistes et conformes \u00e0 la r\u00e9glementation en mati\u00e8re de protection des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
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R\u00e9duire le nombre de tickets d'assistance<\/h2>\n\n\n\n
Pour former et accompagner les collaborateurs de mani\u00e8re automatis\u00e9e, en temps r\u00e9el et en fonction de leurs r\u00f4les, il existe des applications bas\u00e9es sur l'IA qui, \u00e0 partir des donn\u00e9es de Signavio ou de Cloud ALM, identifient les besoins de formation, proposent des programmes de formation, cr\u00e9ent des contenus et r\u00e9pondent \u00e0 des questions en fonction du contexte. Gr\u00e2ce \u00e0 cette assistance intelligente int\u00e9gr\u00e9e directement dans le flux de travail, la qualit\u00e9 des donn\u00e9es s'am\u00e9liore, le nombre de tickets d'assistance diminue, la navigation gagne en rapidit\u00e9 et l'interaction est plus personnalis\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n
De plus, cela permet d'impliquer davantage les collaboratrices et collaborateurs dans la transformation et de les familiariser avec les changements.<\/p>\n\n\n\n
L'avenir r\u00e9side dans les agents IA, c'est-\u00e0-dire des agents bas\u00e9s sur l'intelligence artificielle qui fonctionnent de mani\u00e8re largement autonome. Pour assurer leur coordination en toute s\u00e9curit\u00e9, il convient toutefois de tenir compte de certains aspects li\u00e9s \u00e0 la loi europ\u00e9enne sur l\u2019IA (EU AI Act). En effet, ce r\u00e8glement \u00e9tablit des dispositions harmonis\u00e9es pour les syst\u00e8mes d\u2019IA au sein de l\u2019Union europ\u00e9enne \u2013 et donc des r\u00e8gles claires pour les fournisseurs, les d\u00e9veloppeurs et les utilisateurs de l\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n
Bien qu'elle soit en vigueur depuis 2025, rares sont les entreprises qui se sentent pr\u00eates \u00e0 faire face \u00e0 cette r\u00e9glementation. Certes, la plupart d'entre elles travaillent \u00e0 la mise en place d'une gouvernance de l'IA, mais les cadres mis en \u0153uvre et une gouvernance sp\u00e9cifique pour les agents restent encore l'exception.<\/p>\n\n\n\n
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Il est temps d'agir<\/h2>\n\n\n\n
Depuis le mois d'ao\u00fbt, les syst\u00e8mes \u00e0 haut risque sont enti\u00e8rement r\u00e9glement\u00e9s, ce qui s'accompagne d'exigences strictes en mati\u00e8re de gestion de la qualit\u00e9 et des risques ; \u00e0 partir de l'ann\u00e9e prochaine, il en ira de m\u00eame pour les syst\u00e8mes d'IA int\u00e9gr\u00e9s \u00e0 des produits r\u00e9glement\u00e9s. D'ici l\u00e0 au plus tard, les entreprises auront besoin de m\u00e9canismes de gouvernance sp\u00e9cifiques allant au-del\u00e0 des op\u00e9rations classiques d'apprentissage automatique (ML-Ops) et, par-del\u00e0, d'une conformit\u00e9 totale incluant des outils de GRC, de ML-Ops et de protection des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Sur ce sujet, il est important de comprendre ce dont les agents IA sont capables \u2013 ce qui d\u00e9pend \u00e0 son tour de leur niveau d'autonomie. Les agents peuvent prendre en charge des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques ou formuler des recommandations, ex\u00e9cuter des actions sous surveillance, et, sauf exceptions, agir de mani\u00e8re autonome ou en toute autonomie.<\/p>\n\n\n\n
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Diff\u00e9rences par rapport \u00e0 l'IA classique<\/h2>\n\n\n\n
On observe ici \u00e9galement des diff\u00e9rences fondamentales par rapport \u00e0 l'intelligence artificielle classique : les agents sont capables d'agir de mani\u00e8re autonome et \u00e9mergente, peuvent interagir avec des syst\u00e8mes externes via des API, adopter un comportement dynamique et prendre des d\u00e9cisions tr\u00e8s rapidement. Un exemple concret issu du domaine \u00ab Order-to-Cash \u00bb illustre bien cela : lors d\u2019une commande, l\u2019agent de commande v\u00e9rifie tout d\u2019abord si les donn\u00e9es sont compl\u00e8tes et si le client est solvable.<\/p>\n\n\n\n
L'agent de facturation \u00e9tablit ensuite la facture. L'agent de paiement assure le suivi du paiement ; si celui-ci a bien \u00e9t\u00e9 re\u00e7u, il transmet le dossier au service financier ; dans le cas contraire, il envoie un rappel au client. Tous les agents travaillent de mani\u00e8re autonome, au sein d'un syst\u00e8me multi-agents.<\/p>\n\n\n\n
Il reste toutefois quelques obstacles \u00e0 surmonter avant que les agents puissent apporter une valeur ajout\u00e9e. Jusqu'\u00e0 pr\u00e9sent, bon nombre d'entre eux travaillent de mani\u00e8re non structur\u00e9e, isol\u00e9s dans des applications, des \u00e9quipes et des projets distincts, sans responsabilit\u00e9s clairement d\u00e9finies, ou se heurtent aux limites des syst\u00e8mes.<\/p>\n\n\n\n
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\u00c9valuation de l'\u00e9tat de pr\u00e9paration \u00e0 l'IA<\/h2>\n\n\n\n
Cela a pour cons\u00e9quence une forte augmentation des investissements, l'abandon de certains projets et le fait que seuls quelques collaborateurs les utilisent r\u00e9ellement.<\/p>\n\n\n\n
Pour \u00e9viter cela, il est recommand\u00e9, dans un premier temps, de r\u00e9aliser une \u00e9valuation de l\u2019\u00e9tat de pr\u00e9paration \u00e0 l\u2019IA (AI Readiness Assessment) afin d\u2019analyser la situation de l\u2019entreprise, le niveau de maturit\u00e9 de son environnement d\u2019IA existant, les risques encourus et les lacunes en mati\u00e8re de gouvernance. Dans un deuxi\u00e8me temps, le cadre est mis en \u0153uvre dans la cha\u00eene d\u2019outils \u00e0 l\u2019aide de LeanIX, Signavio et Cloud ALM ; une fois op\u00e9rationnel, il doit \u00eatre r\u00e9guli\u00e8rement contr\u00f4l\u00e9, optimis\u00e9 et mis \u00e0 jour en fonction des exigences r\u00e9glementaires. L\u2019AI Agent Hub peut servir de centre de contr\u00f4le pour les agents d\u2019IA au sein de la cha\u00eene d\u2019outils.<\/p>\n\n\n\n
Gr\u00e2ce \u00e0 son interface unifi\u00e9e, il offre une vue d\u2019ensemble et donc une transparence sur la mani\u00e8re dont les agents interviennent au sein des processus, sur leurs performances, sur leur niveau de risque et sur le co\u00fbt de leur intervention. M\u00eame avec un petit nombre d\u2019agents, il est d\u00e9j\u00e0 int\u00e9ressant de mettre en place cette plateforme afin qu\u2019ils ne soient pas rel\u00e9gu\u00e9s au second plan lorsque leur nombre augmentera et ne deviennent pas un risque (r\u00e9glementaire).<\/p>\n\n\n\n
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Que peut faire la cha\u00eene d'outils \u2013 et que ne peut-elle pas faire ?<\/h2>\n\n\n\n
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Ce que permet la cha\u00eene d'outils<\/strong><\/p>\n\n\n\n
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Inventaire centralis\u00e9 des agents IA et d\u00e9couverte<\/li>\n\n\n\n
Classification des risques et cartes thermiques<\/li>\n\n\n\n
Mod\u00e9lisation BPMN avec intervention humaine<\/li>\n\n\n\n
L'exploitation des donn\u00e9es par les agents IA au service de la transparence<\/li>\n\n\n\n
Cycle de vie : de l'\u00e9valuation \u00e0 la mise hors service<\/li>\n\n\n\n
Guidage de l'utilisateur et mise en \u00e9vidence des \u00e9l\u00e9ments li\u00e9s \u00e0 l'IA dans l'interface utilisateur<\/li>\n\n\n\n
Documentation relative \u00e0 l'audit et \u00e0 la preuve de conformit\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n
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Ce que la cha\u00eene d'outils ne peut pas faire<\/strong><\/p>\n\n\n\n
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Audits algorithmiques et analyse des biais<\/li>\n\n\n\n
Contr\u00f4les approfondis de l'explicabilit\u00e9 (XAI)<\/li>\n\n\n\n
Argumentation formelle en faveur de l'\u00e9quit\u00e9<\/li>\n\n\n\n
D\u00e9cisions relevant de zones grises sur le plan \u00e9thique<\/li>\n\n\n\n
Analyse des donn\u00e9es \u00e0 caract\u00e8re personnel et anonymisation des donn\u00e9es<\/li>\n\n\n\n
ML-Ops (entra\u00eenement, correction de la d\u00e9rive)<\/li>\n\n\n\n
Conformit\u00e9 totale \u00e0 la loi europ\u00e9enne sur l'IA (EU AI Act) en tant que solution autonome<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
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