L’IA génère de la valeur pour l’entreprise en s’appuyant sur des données et des systèmes robustes.
L’IA apporte de la valeur dès maintenant. Si vous disposez des systèmes et de l’infrastructure de données appropriés, elle peut déjà remodeler la façon dont votre entreprise vend, accompagne ses clients, gère ses finances et tout ce qui se trouve entre les deux. L’IA agentique, c’est-à-dire les systèmes qui fonctionnent de manière semi-indépendante, n’est pas un gadget. C’est une réalité, et elle est discrètement intégrée dans la planification des ventes, la fixation des prix et les flux de la chaîne d’approvisionnement. Le plus grand obstacle ? Ce n’est pas le modèle, c’est la capacité de votre architecture à le gérer.
SAP et les autres plateformes d’entreprise évoluent. Elles ne se contentent plus de proposer des tableaux de bord, elles forment le système nerveux de la prise de décision. L’automatisation des tâches répétitives et obsolètes de la planification des ressources de l’entreprise (ERP), telles que la correction manuelle du code et les tests, accélère la transformation. C’est dans ce domaine que l’IA est vraiment payante : elle permet d’augmenter la vitesse tout en économisant des effectifs pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. Joule, le nouveau copilote d’IA générative de SAP, montre comment l’intégration dans les opérations quotidiennes commence à se faire.
Mais rien de tout cela ne tient si les fondations ne sont pas là. Les entreprises qui tentent de greffer l’IA sur des systèmes défaillants ne vont nulle part. Les dirigeants doivent se concentrer sur l’unification de l’architecture. Cela signifie que les intégrations SAP et non SAP doivent fonctionner ensemble dans les flux de travail. Si vous faites cela, vous pourrez construire quelque chose qui s’adaptera rapidement et évoluera. Si vous ne le faites pas, vous ne ferez qu’ajouter de la technologie au chaos.
Enfin, les dirigeants veulent des preuves, pas des discours. S’il y a une chose à retenir des conversations avec les clients, ce sont les cas d’utilisation avec des résultats mesurables qui l’emportent. Montrez la réduction des coûts. Montrez l’augmentation des revenus. Laissez de côté les vitrines sympathiques et tenez-vous en à ce qui fait avancer l’entreprise. Validez et faites évoluer, ou ne vous donnez pas la peine de le faire.
Des données propres et unifiées sont le point de départ d’une IA évolutive
Si les données ne sont pas propres, rien ne fonctionne. L’IA est gourmande, elle a besoin de données contextualisées et de haute intégrité pour fonctionner à grande échelle. Et pour beaucoup d’entreprises, cette fragmentation des données reste leur plus gros problème. Elles disposent d’un mélange de données structurées et non structurées, dispersées dans des systèmes qui ne communiquent pas entre eux. Résultat ? Des retards, des inefficacités et, en fin de compte, l’échec des projets pilotes d’IA.
Les dirigeants qui considèrent les données comme un atout, et non comme un élément secondaire, sont ceux qui avancent rapidement. Ils utilisent des plateformes telles que Business Data Cloud de SAP et des outils tels que LeanIX pour rationaliser leur patrimoine de données. Il s’agit d’éliminer les sources en double, d’appliquer la gouvernance et d’assurer la cohérence au sein de l’entreprise.
La bonne nouvelle, c’est que les outils sont en train de rattraper leur retard. L’évaluation de la découverte numérique de SAP aide les entreprises à identifier rapidement les lacunes, ce qui leur permet de corriger le tir avant d’investir des ressources dans un déploiement erroné de l’IA. Une fois cette base établie, vous pouvez commencer à parler d’automatisation, d’analyse prédictive et de prise de décision proactive alimentée par l’IA, à grande échelle.
Si votre organisation considère encore la gestion des données d’entreprise comme une fonction informatique de base, il faut changer d’avis. Il s’agit désormais d’une question qui se pose au niveau du conseil d’administration. L’absence d’une couche de données unifiée et régie signifie qu’il n’y a pas de résultats fiables en matière d’IA. C’est aussi simple que cela. Régler ce problème n’est pas très prestigieux, mais c’est fondamental. Si vous n’en tenez pas compte, il n’y aura pas d’avancée possible.
La refonte des processus permet d’exploiter la valeur commerciale de l’IA
L’IA ne crée pas de valeur commerciale en pilotage automatique. Elle est plus performante lorsqu’elle est directement liée à des processus d’entreprise repensés. L’introduction d’une nouvelle technologie dans une ancienne méthode de travail ne suffit pas. Les entreprises tournées vers l’avenir l’ont bien compris. Elles ne se contentent pas de mettre en œuvre l’IA, elles repensent la manière dont le travail est effectué, de bout en bout.
Aujourd’hui, les entreprises qui modernisent leur système en adoptant une approche « clean core », en rationalisant les environnements SAP, en normalisant les flux de travail et en améliorant la gouvernance des processus, obtiennent déjà des résultats plus probants. Elles libèrent des ressources, améliorent leur agilité et gagnent en visibilité sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. C’est là que l’automatisation intelligente commence à avoir un impact.
Pour bien faire, vous avez besoin des bons outils qui vont au-delà de la cartographie. SAP Signavio est en train de devenir un utilitaire de gestion de la transformation, pas seulement un moyen de visualiser les processus, mais aussi un moyen de les surveiller et de les gouverner au fur et à mesure de leur évolution. Cela signifie qu’il faut créer une boucle entre la vision et l’action.
Il n’en reste pas moins que le jugement est important. Les outils d’exploration des processus peuvent mettre en évidence les goulets d’étranglement, mais c’est à la direction qu’il incombe de décider des priorités. Cette discrétion, qui consiste à se concentrer non pas sur ce qui est techniquement possible, mais sur ce qui est stratégiquement important, est ce qui détermine si les investissements dans l’IA se traduisent par un retour sur investissement. Trop d’entreprises considèrent l’IA comme une initiative secondaire. Celles qui en profitent le plus sont celles qui remanient d’abord les processus critiques, et non celles qui expérimentent à la marge.
La préparation des organisations et de la main-d’œuvre est essentielle au succès de l’IA
La technologie évolue rapidement. Ce n’est pas le cas de la plupart des organisations. Elles disposent des outils d’IA, mais leurs structures, leurs modèles et leur personnel ne sont pas conçus pour en tirer le meilleur parti. C’est là le problème. Tant que vous n’y aurez pas remédié, l’IA restera bloquée dans des projets isolés aux résultats limités.
Les entreprises qui tirent leur épingle du jeu adoptent des modèles d’exploitation agiles, déploient rapidement des capacités, procèdent à des itérations dans des cycles courts et prennent des décisions à proximité des lignes de front. Cela exige plus que de la technologie. Il faut une main-d’œuvre différente, formée à comprendre, construire et utiliser les outils d’IA de manière responsable dans toutes les disciplines. Cela signifie que chacun, du chef de produit au directeur des ventes, doit pouvoir interagir avec les systèmes d’IA avec un haut degré d’aisance.
La transformation de la main-d’œuvre n’est pas facultative. Les entreprises ont besoin de stratégies et de méthodes de reconversion claires pour intégrer la réflexion sur la conception de l’IA au sein de leurs équipes. Cela signifie qu’il faut renforcer les compétences des équipes pour comprendre les systèmes, les flux de travail et les structures de décision alimentés par l’IA. Si cet aspect est négligé, la plupart des déploiements s’arrêteront au stade du projet pilote ou provoqueront plus de confusion que de clarté.
Alors que de plus en plus de fournisseurs proposent des solutions d’IA « prêtes à l’emploi », un autre défi fait surface : la fragmentation. Les responsables des opérations sont contraints de choisir entre l’achat de modèles préconstruits et la construction de modèles personnalisés. Cette décision, acheter ou construire, est stratégique et il est facile de se tromper. L’ajout d’un trop grand nombre d’outils d’IA déconnectés aboutit à des architectures gonflées et à des processus redondants.
Les dirigeants qui comprennent cette dynamique donneront la priorité à la cohérence. Chaque effort en matière d’IA doit être synchronisé avec l’architecture de l’entreprise, l’état de préparation de la main-d’œuvre et le coût à long terme. Dans le cas contraire, il ne s’agit que d’une nouvelle couche de complexité dans un système déjà très sollicité.
L’intégration de l’IA dans les flux de travail de base et la sélection des canaux de déploiement optimaux améliorent l’efficacité.
La manière dont l’IA est déployée est tout aussi importante que ce qu’elle fait. À l’heure actuelle, l’accent est trop mis sur la personne qui fournit le modèle et pas assez sur l’intégration de l’IA dans le flux de travail réel. Lorsque l’IA opère à proximité des données et des processus métier, elle est plus performante et a un impact plus rapide. C’est là que la conversation doit évoluer.
Les entreprises qui évoluent rapidement intègrent l’IA directement dans les environnements ERP et de planification, et ne l’ajoutent pas a posteriori. Les frictions diminuent. Le temps de réponse s’améliore. Les utilisateurs n’ont pas à basculer d’un système à l’autre pour obtenir des informations, celles-ci leur parviennent là où ils travaillent. SAP va de l’avant avec des cadres d’orchestration intégrés et des capacités d’IA natives. Mais ils reconnaissent également que les entreprises ne veulent pas être enfermées dans un seul fournisseur. La flexibilité devient non négociable.
C’est pourquoi les modèles de déploiement hybrides gagnent du terrain. Ces modèles combinent des outils natifs de SAP avec des solutions d’IA provenant d’hyperscalers et de plateformes tierces. Cette combinaison permet aux équipes de rester souples, de tirer parti de l’infrastructure existante tout en explorant des capacités spécialisées sans reconstruire le cœur de l’entreprise.
Pour y parvenir efficacement, les organisations ont besoin d’un cadre clair. Le coût total de possession, l’interopérabilité, la proximité des données, la vitesse de déploiement et l’évolutivité sont autant d’éléments qui entrent en ligne de compte. Sans cette rigueur, les entreprises ont tendance à faire des hypothèses à court terme, en choisissant des outils qui fonctionnent aujourd’hui, mais qui ne seront pas évolutifs demain.
Pour les dirigeants, l’accent doit être mis sur l’intégration de l’IA dans les flux de travail où des décisions fréquentes sont prises. C’est là que l’on extrait le plus de valeur commerciale. Lorsque cela s’accompagne d’un modèle de déploiement aligné sur votre architecture et vos besoins opérationnels, l’adoption de l’IA passe de l’intéressant à l’essentiel.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Construisez sur une architecture solide : L’IA n’apporte de la valeur que si elle s’appuie sur une base de données et de systèmes unifiée. Les dirigeants doivent donner la priorité à l’intégration de l’IA dans les flux de travail critiques et s’assurer que l’architecture du système s’étend sur les plateformes SAP et non-SAP pour prendre en charge l’échelle et la vitesse.
- Donnez la priorité à des données propres et contrôlées : Sans données d’entreprise propres et connectées, l’IA stagne. Traitez les données comme un actif stratégique, normalisez et gouvernez les données à l’aide d’outils tels que SAP Business Data Cloud pour garantir des entrées cohérentes et fiables dans l’ensemble de l’entreprise.
- Repenser les processus pour libérer la valeur de l’IA : La technologie ne suffit pas à elle seule à produire des résultats, la transformation des processus est essentielle. Associez les initiatives d’IA à la refonte des processus et tirez parti de plateformes telles que SAP Signavio pour identifier les domaines d’amélioration et gérer efficacement le changement.
- Préparez votre main-d’œuvre et votre modèle d’organisation : La plupart des obstacles au succès de l’IA sont d’ordre organisationnel et non technique. Adoptez des modèles de livraison agiles et investissez dans la transformation du personnel pour intégrer la maîtrise de l’IA et éviter que la technologie ne dépasse les capacités de l’équipe.
- Intégrez l’IA sur le lieu de travail : Plus l’IA est proche des données et des points de décision, plus elle est efficace. Utilisez des modèles de déploiement hybrides qui équilibrent les outils natifs de SAP et l’IA de tiers, et créez des cadres clairs pour évaluer l’interopérabilité et la valeur à long terme.
