Comment SAS développe l’IA sans perdre le contrôle

SAS enrichit sa plateforme Viya d’outils avancés alimentés par l’IA

SAS se démarque du bruit dans le domaine de l’IA. Elle a redoublé d’efforts pour rendre les applications d’IA du monde réel plus accessibles, plus évolutives et plus utiles. Au fond, les nouvelles mises à jour de la plateforme Viya visent une chose : réduire les frictions pour les entreprises qui ont besoin de prendre rapidement des décisions fondées sur des données. Au lieu de simplement ajouter des fonctions d’apprentissage automatique au problème, SAS se concentre sur la fourniture d’outils qui résolvent des problèmes réels, rapidement et sans ajouter de complexité là où vous n’en avez pas besoin.

Parlons des composants de base. Le premier est SAS Data Maker. Cet outil génère des données synthétiques, c’est-à-dire des ensembles de données artificielles qui ressemblent et se comportent comme des données réelles. Les entreprises n’ont souvent pas accès à de bonnes données ou, pire encore, ne peuvent pas utiliser de données sensibles en raison des réglementations en matière de protection de la vie privée. Data Maker utilise la technologie de Hazy, leader dans le domaine des données synthétiques, pour combler cette lacune. Il réduit le risque d’exposition des données personnelles tout en permettant aux entreprises d’entraîner leurs systèmes d’IA avec des données de haute qualité. Cela permet d’accélérer le développement sans enfreindre les règles de confiance ou de conformité. Le lancement général est prévu pour le troisième trimestre 2025. Une initiative intelligente.

Viya Intelligent Decisioning est une autre nouveauté importante. Il permet aux entreprises de déployer des agents d’IA qui automatisent les décisions en fonction des règles et de la logique que vous définissez. Il ne s’agit pas d’une « boîte noire » de l’IA. Vous contrôlez le degré d’autonomie de ces agents, en fonction du niveau de risque de la tâche. Si la tâche est basique et répétitive, automatisez-la. Si elle est sensible, gardez un humain dans la boucle. C’est le type de flexibilité dont les entreprises ont besoin. Et elle est disponible dès maintenant.

Pour les petites et moyennes entreprises, la grande demande a toujours été l’accessibilité financière et la simplicité. SAS Viya Essentials s’adresse directement à ce segment. Il s’agit d’un service hébergé et géré. Vous n’avez pas besoin de construire une infrastructure complexe ou d’engager une équipe complète de spécialistes. Vous obtenez un ensemble d’outils Viya prêt à l’emploi. C’est une valeur sûre.

Ensuite, il y a SAS Viya Copilot. Il s’agit d’un assistant IA intégré à la plateforme, qui comprend à la fois le code et les tâches commerciales. Si vous êtes développeur ou data scientist, il vous aide à accélérer la construction de modèles et à nettoyer le code. Si vous êtes un utilisateur professionnel, il peut répondre aux questions et fournir des informations sans avoir à écrire de scripts. Cette solution sera opérationnelle au troisième trimestre 2025 et vise à rendre l’interaction avec l’IA plus naturelle et plus utile pour tous les rôles.

Ces mises à jour n’ont rien à voir avec le battage médiatique, mais plutôt avec la rapidité, le contrôle et l’adoption pratique. SAS n’essaie pas de réinventer l’IA. Elle simplifie l’IA là où c’est important et la rend puissante là où elle compte. C’est important lorsque vous évoluez à grande échelle.

Intégrer une gouvernance solide et des cadres éthiques dans le déploiement de l’IA

L’IA est aujourd’hui omniprésente, utilisée dans la prise de décision, l’automatisation et les opérations commerciales quotidiennes. Mais la plupart des entreprises n’ont pas mis en place les contrôles nécessaires, et cela commence à se voir. SAS franchit une étape décisive en intégrant dès le départ la gouvernance dans sa stratégie d’IA.

Alors que l’IA se répand rapidement dans les unités opérationnelles, certaines équipes ont commencé à déployer l’IA générative sans surveillance, exposant des données sensibles et créant des risques de conformité. Reggie Townsend, vice-président de la Data Ethics Practice de SAS, le dit clairement : les grandes organisations sont déjà profondément engagées dans l’adoption de l’IA, mais trop d’entre elles le font sans politique, sans structure ou sans lignes de responsabilité claires. Cette lacune crée un risque réel, tant sur le plan opérationnel que juridique.

La réponse de SAS est la carte de gouvernance de l’IA, un outil qui aide les organisations à évaluer où elles se situent en termes de maturité de l’IA responsable. L’outil est structuré en quatre domaines clés, offrant aux dirigeants et aux responsables techniques une voie claire vers l’avenir. L’objectif est de passer de l’expérimentation à un déploiement responsable dès la conception, ce qui signifie que la politique, l’éthique et la conformité sont intégrées dès le début, et non pas rajoutées plus tard. Lorsque l’IA échoue, il s’agit rarement d’un problème technique, mais plutôt d’un oubli ou d’une erreur dans la définition des attentes ou des contrôles. La carte de gouvernance est conçue pour boucler cette boucle.

Kathy Lange, directrice de recherche pour les logiciels d’IA chez IDC, souligne que SAS est en train de modifier toute sa stratégie pour englober un plus grand nombre d’utilisateurs dans l’entreprise. Les développeurs, les analystes, les responsables commerciaux interagissent tous avec l’IA de différentes manières. SAS ne construit pas une solution unique. Elle optimise l’ensemble du cycle de vie de l’IA – développement, test, déploiement – dans le cadre d’une structure unique et gouvernée qui fournit des résultats commerciaux avec rapidité et clarté.

Pour les chefs d’entreprise, la valeur est directe. Vous bénéficiez d’un meilleur contrôle, de moins de surprises et d’un processus défini pour savoir quand les systèmes d’IA doivent être interrompus, corrigés ou redimensionnés. Dans les secteurs fortement réglementés, c’est ce qui peut faire la différence entre les progrès et les revers coûteux. Et comme l’IA est de plus en plus surveillée par les régulateurs, la mise en place d’une gouvernance n’est plus facultative, c’est un avantage concurrentiel.

Élargir les applications industrielles grâce à la modélisation ciblée et aux simulations immersives

SAS se concentre davantage sur les applications sectorielles de l’IA, et ce, de manière ciblée. Au lieu d’offrir des outils généraux qui laissent la majeure partie du travail à vos équipes, elle propose des modèles d’IA et des capacités de simulation qui sont préconstruits pour des cas d’utilisation à fort impact. Un déploiement plus rapide, un risque de mise en œuvre réduit et des résultats clairs sont les avantages directs pour les dirigeants qui ont besoin d’un rendement réel de l’IA, et pas seulement d’une expérimentation.

L’entreprise renforce son utilisation de la simulation pilotée par l’IA par le biais de jumeaux numériquesdes modèles virtuels de systèmes réels améliorés par l’IA générative. SAS a intégré ces modèles à Unreal Engine d’Epic Games pour permettre des simulations 3D avancées. Grâce à l’outil RealityScan d’Epic, les utilisateurs peuvent créer des environnements détaillés et photoréalistes en capturant simplement des images à l’aide d’un appareil mobile. Ces images sont ensuite intégrées aux simulations pour créer des vues précises et immersives des opérations. C’est important lorsque vous exploitez des systèmes à grande échelle et que la précision de la modélisation permet directement d’améliorer la planification et la production.

Mais il ne s’agit pas seulement d’une amélioration visuelle. Elle est associée à des modèles d’IA ciblés sur des problèmes commerciaux à forte valeur ajoutée et à forte intensité de temps. Ces modèles sont prêts à être déployés ou affinés. Ils couvrent les soins de santé (comme la surveillance des risques liés à l’observance thérapeutique), le secteur public (comme la garantie de l’intégrité des paiements dans les programmes d’aide alimentaire), l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement pour l’industrie manufacturière et la conformité fiscale. Il existe même un outil interprofessionnel pour la résolution des entités, ce qui est essentiel lorsque l’on unifie des données provenant de sources multiples. Ces outils sont conçus pour les frictions du monde réel et sont censés fonctionner dans des environnements de production.

Pour les dirigeants, le message est simple : si l’IA veut faire bouger les choses, elle doit faire plus qu’analyser des feuilles de calcul. Elle doit cibler les processus manuels coûteux et les remplacer par des modèles réellement évolutifs. Grâce à ces solutions sectorielles, la barrière d’entrée diminue considérablement. Vous n’avez pas besoin de construire une architecture personnalisée à partir de zéro. Vous pouvez tester rapidement, itérer rapidement et obtenir de la valeur en moins de temps.

Rien de tout cela n’aurait d’importance si la confiance et la facilité d’utilisation n’étaient pas au rendez-vous. SAS semble l’avoir compris. Elle a conçu ces outils pour qu’ils fonctionnent de manière transparente sur sa plateforme Viya, régie par les mêmes règles et le même contrôle éthique que le reste de son cycle de vie de l’IA.

En bref, SAS prouve que l’IA industrielle n’a pas besoin d’être conçue pour être efficace. Elle doit être ciblée, éprouvée et prête à se brancher sur ce qui importe le plus aux décideurs : la performance, la confiance et l’impact immédiat.

Construire une IA agentique digne de confiance qui concilie autonomie et contrôle éthique

SAS mise sur l’IA agentique, c’est-à-dire une IA capable d’agir avec un certain degré d’autonomie, mais dans le cadre de paramètres éthiques et opérationnels stricts et configurables. Cette démarche n’est pas conceptuelle. Elle est désormais intégrée à la plateforme Viya, avec des contrôles clairs, une gouvernance et des voies d’intégration qui permettent aux entreprises d’évoluer tout en maintenant un contrôle. C’est une réponse à ce que les grandes entreprises voient déjà se produire : L’IA devient un acteur de l’entreprise et non plus un simple outil.

Viya Intelligent Decisioning est au cœur de cette stratégie. Il combine l’analyse déterministe, la logique basée sur des règles prévisibles et explicables, avec de grands modèles de langage (LLM), offrant aux entreprises un moyen structuré de déployer des agents d’IA qui se comportent de manière cohérente, travaillent dans des flux de travail complexes, et prennent des décisions basées sur une logique commerciale et éthique établie. Vous pouvez définir le niveau exact d’autonomie en fonction du profil de risque : humain dans la boucle lorsque c’est nécessaire, totalement autonome lorsque c’est sûr. Il s’agit là d’une fonctionnalité de grande valeur pour les entreprises qui sont soumises à un contrôle réglementaire ou qui opèrent sur des marchés volatils.

Cette conception maintient le contrôle dans les mains de l’entreprise, là où il doit être. Que ces agents traitent des transactions, vérifient des documents ou analysent des scénarios opérationnels, ils le font au sein d’un système gouverné. Cela inclut la conformité intégrée, le contrôle de l’accès des utilisateurs et la protection de la confidentialité des données, qui sont des caractéristiques essentielles de l’IA d’entreprise. Les décisions prises par ces agents ne sont pas seulement rapides ou rentables, elles sont traçables et défendables. C’est un avantage à long terme auquel les PDG et les membres du conseil d’administration accorderont de l’importance.

Tiffany McCormick, directrice de recherche chez IDC, spécialisée dans les modèles commerciaux numériques et la monétisation, a insisté sur cette approche. Elle a souligné qu’à mesure que les entreprises s’orientent vers des écosystèmes d’IA ouverts et multi-cloud, la confiance et l’explicabilité ne sont pas optionnelles, elles se différencient. SAS se penche sur cette question, non seulement en parlant, mais aussi en proposant des produits pratiques qui renforcent la rigueur éthique dans la logique commerciale quotidienne.

Pour les dirigeants, il s’agit d’un changement plus large. Il ne s’agit plus de savoir si votre entreprise utilise l’IA, mais si vos systèmes d’IA sont défendables, évolutifs et alignés sur votre marque et vos obligations de conformité. L’IA agentique, lorsqu’elle est bien menée, élargit la prise de décision sans compromettre la responsabilité. SAS comprend ce compromis et fournit des outils qui éliminent les conjectures opérationnelles.

En définitive, il s’agit d’une IA qui agit, mais selon des règles que vous pouvez gérer et expliquer. Il s’agit d’une voie pratique et déployable vers une intelligence à grande échelle, sans perte de contrôle. C’est ainsi qu’une intégration sérieuse de l’IA progresse.

Principaux faits marquants

• Développez l’IA avec des outils pratiques, pas avec de la complexité : Les mises à niveau Viya de SAS offrent des données synthétiques, des copilotes d’IA et des agents décisionnels conçus pour réduire les obstacles et accélérer le déploiement, en particulier pour les équipes qui ont besoin de solutions sécurisées et évolutives sans partir de zéro. Les dirigeants devraient donner la priorité aux plateformes qui permettent une adoption rapide sans sacrifier le contrôle.
• Instaurez une gouvernance de l’IA dès le départ pour réduire les risques : L’adoption de l’IA étant plus rapide que la surveillance, les outils de gouvernance de SAS, tels que la carte de gouvernance de l’IA, donnent aux entreprises la structure nécessaire pour mettre en œuvre une IA éthique et conforme dès le départ. Les dirigeants devraient mettre en place des cadres de gouvernance dès maintenant afin d’éviter toute exposition future et toute friction réglementaire.
• Utilisez des modèles d’IA sur mesure pour résoudre des problèmes industriels réels : SAS propose des modèles prêts à être déployés et des simulations immersives pour des secteurs tels que la santé, l’industrie et l’administration. Les dirigeants devraient se concentrer sur l’IA spécifique à un cas d’utilisation afin de rationaliser les flux de travail coûteux et de réaliser des gains opérationnels mesurables.
• Déployer l’IA agentique avec une autonomie traçable et contrôlée : SAS permet un niveau d’autonomie adaptatif pour les agents d’IA, en combinant la logique déterministe avec les LLM dans un cadre gouverné. Les entreprises devraient adopter l’IA basée sur des agents lorsque les tâches sont répétitives ou basées sur des données, tout en conservant une supervision humaine pour les décisions stratégiques.