SAP voit un grand potentiel pour l’IA agentique, notamment dans le cadre des migrations

SAP entend ainsi lever l’un des principaux obstacles à la modernisation du cloud et des systèmes ERP : le temps, les ressources et la complexité que requièrent de tels projets. Ce sera via 7 agents IA. « Les clients ne veulent pas attendre des années avant de voir les résultats de leurs investissements informatiques », explique Augusta Spinelli.

La demande des clients a clairement évolué au cours des deux dernières années, affirme Augusta Spinelli, President Europe, Middle East ans Africa, SAP. Pour de nombreuses organisations, l’IA n’est plus seulement une expérience. Les entreprises veulent savoir ce que cette technologie apporte à leurs processus, à leurs collaborateurs et à leurs clients.

« Les clients sont très clairs. Ils veulent savoir comment la technologie soutient leur activité. C’est particulièrement vrai pour l’IA. Il y a deux ans, on parlait encore souvent de projets pilotes et de preuves de concept. Aujourd’hui, les organisations exigent un impact concret. »

Les agents IA doivent accélérer les migrations

Ces projets sont souvent de grande envergure, complexes et exigeants en main-d’œuvre. Les organisations doivent recenser leurs processus, leurs données, leurs applications et leurs solutions sur mesure avant de pouvoir passer à un environnement SAP moderne. Augusta Spinelli affirme que les agents IA permettent d’accélérer une partie de ce travail et de le rendre plus facile à gérer.

« C’est considérable, souligne-t-elle à propos de la réduction attendue d’environ 50 %. L’IA agentique change véritablement la donne. Nous avions déjà constaté cette réduction lors de nos propres tests et projets internes. Désormais, les clients le constatent eux-mêmes : grâce à ces agents IA, ils peuvent réduire de près de moitié tant la capacité nécessaire que la planification ! »

Pour SAP, il ne s’agit pas seulement d’accélérer la migration technique. L’entreprise souhaite avant tout permettre à ses clients de tirer plus rapidement parti des investissements qu’ils ont déjà réalisés dans les solutions ERP, CRM, de chaîne d’approvisionnement, dans le cloud et dans les données.

La personnalisation fait souvent obstacle à la modernisation

Augusta Spinelli souligne que cette accélération nécessite des processus clairs et des données fiables. L’IA ne peut fonctionner correctement que si les bases sont solides. Cela signifie que les entreprises doivent porter un regard plus critique sur leurs anciens systèmes, les exceptions locales et les solutions sur mesure mises en place au fil des ans.

« Pour que l’IA fonctionne correctement, deux éléments sont essentiels : une couche de données harmonisée et des processus métier harmonisés. »

C’est justement dans ce domaine que de nombreuses organisations ont encore du travail à accomplir. Ce qui avait été conçu à l’origine comme une solution sur mesure pour l’entreprise est souvent devenu, dans la pratique, un frein à l’innovation. Cela rend les migrations plus coûteuses, plus lentes et plus difficiles à contrôler.

« Chez SAP, nous plaidons depuis longtemps en faveur de la standardisation, mais aujourd’hui, ce besoin s’exprime avec plus de force sur le marché. Standardiser ne signifie pas perdre son avantage concurrentiel. Cela signifie plutôt se défaire d’un héritage qui, en réalité, n’apportait que peu d’avantage concurrentiel, mais constituait surtout un frein à la transformation. »

Les clients partagent leurs améliorations entre eux

Les clients collaborent de plus en plus souvent pour améliorer leurs processus métier. Des communautés se sont formées autour de nombreux processus SAP, au sein desquelles les organisations partagent leurs expériences, leurs améliorations et leurs bonnes pratiques. Augusta Spinelli y voit l’émergence d’une autre forme de normalisation : non seulement issue de SAP, mais aussi issue de la pratique des clients eux-mêmes.

« De nombreux clients utilisent des processus développés par SAP sur la base de ses connaissances, de son expérience et des retours du marché, fait-elle remarquer. Il peut toutefois s’avérer par la suite qu’une optimisation supplémentaire est possible. Il est intéressant de constater que certains clients améliorent désormais eux-mêmes un processus, puis partagent cette amélioration avec la communauté. C’est ainsi que nous nous aidons mutuellement, étape par étape, à améliorer la qualité des processus métier. » 

La normalisation est donc bien plus qu’un simple moyen de simplifier la gestion. Elle aide également les organisations à innover plus rapidement. Plus les entreprises sont nombreuses à utiliser des modèles de processus reconnaissables, plus il devient facile de déployer à grande échelle les fonctionnalités de l’IA.

Un agent IA ne doit pas avoir accès à tout sans distinction

Dans le même temps, Augusta Spinelli souligne que l’IA agentique intégrée aux logiciels d’entreprise doit obéir à des limites claires. Un agent IA ne doit pas pouvoir évoluer librement au sein des systèmes d’entreprise. En particulier dans le cadre des processus financiers, des chaînes d’approvisionnement et des environnements soumis à des exigences de conformité, les organisations doivent pouvoir identifier les données utilisées, les règles appliquées et les étapes qui ont conduit à un résultat.

« Pour toutes les IA agentiques mises à disposition par SAP, les agents IA sont intégrés à SAP, explique Augusta Spinelli. Ils n’existent donc pas indépendamment du système. Nous utilisons le même ensemble de règles, d’autorisations et de conformité qui fait déjà partie de la solution SAP. C’est essentiel. On ne veut pas que l’IA agentique se retrouve là où elle n’a pas sa place. »

SAP positionne ainsi clairement l’IA d’entreprise comme distincte des outils d’IA généraux. Dans un environnement professionnel, une réponse plausible ne suffit pas. L’IA doit être explicable, contrôlable et conforme.

« Je compare parfois l’IA d’entreprise à un iceberg, précise Augusta Spinelli. La fonctionnalité visible de l’IA n’est que la partie émergée. L’essentiel se trouve en dessous : autorisations, processus de validation, contrôles et pistes d’audit. Avec l’IA d’entreprise, ce sont toujours les humains qui gardent le contrôle. »