Bruxelles, le 30 mars 2026 - De nombreuses organisations expérimentent l’intelligence artificielle, mais en tirent encore peu de valeur métier structurelle. Selon SAP, cela s’explique par le fait que les applications d’IA sont souvent déconnectées des systèmes dans lesquels les processus métier se déroulent. « La création de valeur n’apparaît que lorsque les insights sont réinjectés dans les processus métier. Cette boucle de rétroaction fait souvent défaut », explique Stef De Mulder, Chief Revenue Officer pour SAP Business Technology Platform (BTP), Business Data Cloud (BDC) et l’IA en EMEA.
Lors du SAP Connect Day à Bruxelles, De Mulder a présenté plusieurs enseignements clés sur le rôle de l’IA dans l’IT d’entreprise.
De nombreux projets d’IA démarrent aujourd’hui comme des expérimentations ou des pilotes visant à résoudre un problème spécifique, par exemple dans l’analyse, l’automatisation ou les chatbots. Selon De Mulder, l’impact de ces initiatives reste limité tant qu’elles ne sont pas reliées aux systèmes opérationnels.
« Tout le monde travaille actuellement sur l’IA », affirme-t-il. « Mais cela se fait souvent dans un environnement sandbox ou sous forme de pilote pour résoudre un problème précis. » Selon lui, la véritable valeur n’apparaît que lorsque l’IA est connectée aux systèmes qui pilotent les processus métier, comme l’ERP.
Même si l’IA gagne en importance, l’ERP reste, selon SAP, la colonne vertébrale de l’IT d’entreprise. « Un ERP demeure la base d’une grande entreprise », souligne De Mulder. « En fin de compte, il faut garantir la continuité des opérations. »
Le rôle de l’ERP évolue toutefois. Là où ces systèmes servaient principalement à enregistrer des transactions, on attend aujourd’hui qu’ils fournissent aussi des insights et permettent l’automatisation. « Autrefois, un ERP était surtout un system of record », explique-t-il. « Il documentait les transactions pour faire fonctionner l’activité. »
Ce modèle évolue désormais. « À l’avenir, un ERP doit passer d’un system of record à un ERP automatisé, orienté vers les résultats (outcome-driven). »
Les entreprises souhaitent éviter que des fonctionnalités d’IA expérimentales ne compromettent la stabilité des systèmes critiques. C’est pourquoi beaucoup choisissent de placer la couche d’intelligence au-dessus des systèmes transactionnels. « Si toute une supply chain fonctionne sur SAP, vous ne voulez évidemment pas qu’un agent mette tout en péril », illustre De Mulder.
Selon lui, cette approche permet d’introduire de nouvelles technologies sans risquer la stabilité des processus métier. « La couche d’IA vient se superposer à la couche transactionnelle, ce qui permet d’accélérer l’innovation sans alourdir l’ERP. »
L’essor de l’IA met également en lumière les faiblesses des paysages de données des organisations. Beaucoup d’entreprises constatent que leurs données ne sont pas suffisamment structurées ou documentées pour exploiter efficacement l’IA. « On voit aujourd’hui que les entreprises reviennent aux fondamentaux de leurs données », observe De Mulder. « Quelles données utilisons-nous ? Comment les structurer avec la bonne couche sémantique et le bon contexte ? »
Selon SAP, une base de données solide est essentielle pour déployer l’IA à grande échelle. « Dès que vous expérimentez avec l’IA, vous mettez rapidement en évidence les lacunes de vos données », explique-t-il. « Et vous ne voulez pas prendre de décisions sur la base de données incorrectes. »
SAP s’attend donc à ce que les organisations continuent d’investir dans les plateformes de données et l’intégration dans les années à venir, afin d’intégrer l’IA de manière structurelle dans leurs processus métier. « Nous évoluons vers un ERP intelligent », conclut De Mulder. « Le rôle du système passe ainsi de l’enregistrement à la création de valeur. »
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