« L’accent passe de l’expérimentation à une application à grande échelle ! »

Pour Augusta Spinelli, Regional President EMEA, SAP, l’avenir réside dans des agents IA spécialisés qui ne se contentent pas de conseiller, mais aident également à mettre en œuvre des actions concrètes. SAP souhaite disposer de 400 de ces agents d’ici fin 2026. D’ici à la fin de l’année, SAP aura doublé le nombre de ses agents IA.

Le temps des expérimentations et des PoC est révolu : les CEO et les dirigeants veulent connaître les résultats commerciaux que cette technologie permet d’obtenir.

« L’accent passe de l’expérimentation à une application à grande échelle », explique Augusta Spinelli. Les entreprises examinent comment l’IA peut transformer leur collaboration avec leurs clients et leurs fournisseurs.

SAP dispose de plus de 200 agents IA spécialisés et souhaite porter ce nombre à 400. Ceux-ci soutiennent les processus métier, des finances et des achats aux ressources humaines, en passant par la production et la chaîne d’approvisionnement.

Prenons l’exemple d’une facture qui ne peut être réglée en raison d’une anomalie dans le processus d’achat. Alors que les logiciels d’entreprise traditionnels se contentent généralement de signaler le problème, un agent IA peut aller plus loin. « L’agent peut non seulement identifier le problème, mais aussi en déterminer la cause sous-jacente et proposer une action à entreprendre, explique Augusta Spinelli. Mais c’est toujours l’employé qui décide d’approuver ou non l’action proposée. »

Opérer de manière transversale entre services

C’est le fondement de « l’entreprise autonome » si cher à SAP : une organisation dans laquelle l’IA prend en charge de plus en plus de tâches opérationnelles, sans que les humains ne perdent le contrôle.

Selon Augusta Spinelli, la différence par rapport aux outils d’IA génériques réside principalement dans le contexte d’entreprise. Un problème lié à une facture peut, par exemple, découler d’une décision d’achat ou d’une erreur lors de la réception des marchandises. En comprenant ces liens, l’IA peut intervenir de manière transversale entre différents services.

Le secteur d’activité joue également un rôle. Ainsi, dans les entreprises industrielles, les agents IA peuvent aider à mieux planifier la maintenance, tandis que dans le secteur pharmaceutique, la traçabilité et les exigences de qualité sont au cœur des préoccupations.

« Nos agents IA comprennent la signification des données d’entreprise et les processus dans lesquels ces données sont utilisées. » SAP ne développe donc pas d’applications génériques adaptées a posteriori à un secteur, mais des solutions qui tiennent compte des processus et des exigences spécifiques.

Qui garde le contrôle ?

À mesure que l’IA prend en charge davantage de tâches, la question de la responsabilité devient plus importante. Quelles données un agent est-il autorisé à consulter ? Quelles actions est-il autorisé à effectuer ? Et quand un collaborateur doit-il intervenir ?

A entendre Augusta Spinelli, les entreprises doivent définir ces limites dès le départ. Pour ce faire, SAP s’appuie sur les mécanismes existants de gestion des accès et d’autorisations au sein des logiciels d’entreprise. Un agent d’IA doit respecter les mêmes règles que l’employé au nom duquel il agit.

Cela est particulièrement pertinent pour les entreprises européennes, qui doivent notamment tenir compte du GDPR et de la loi européenne sur l’IA. « La conformité n’est pas une raison d’attendre. C’est une raison de faire les bons choix dès le premier jour. »

Quatre conditions pour déployer l’IA à grande échelle

Quatre conditions sont essentielles pour passer de la phase d’expérimentation à une mise en œuvre à grande échelle.

La première est ​ le leadership. « L’IA n’est pas une décision technique, mais une décision d’entreprise. » Les CEO et les directions doivent donc contribuer à définir l’orientation de la stratégie en matière d’IA.

Par ailleurs, des données fiables sont ​ essentielles. Sans données correctes et à jour, l’IA ne peut pas formuler de recommandations fiables ni mener d’actions.

Une troisième condition est la gestion du changement. Les collaborateurs doivent apprendre à collaborer avec l’IA et comprendre comment leur rôle évolue. Cela nécessite au moins autant d’attention que la mise en œuvre technologique.

Enfin, la gouvernance est ​ indispensable. Les accords relatifs à l’accès, à la responsabilité et au contrôle doivent être définis dès le départ.

Du logiciel aux résultats d’entreprise

La relation entre les fournisseurs de technologies et leurs clients évolue également. Alors que les projets logiciels s’arrêtaient autrefois souvent à la mise en œuvre, Augusta Spinelli s’attend à ce que les fournisseurs et les partenaires restent impliqués plus longtemps afin de concrétiser la valeur pour l’entreprise.

« Nous ne nous contentons pas de mettre des fonctionnalités à disposition. En collaboration avec nos partenaires, nous restons impliqués jusqu’à ce que les clients utilisent réellement la technologie et obtiennent grâce à elle des résultats commerciaux mesurables. »