L'architecture devient plus flexible et plus stratégique
Le rôle classique de l'architecture d'entreprise a longtemps été axé sur la stabilité. Les systèmes étaient conçus pour fonctionner sans changement pendant des années, avec des structures claires et des intégrations soigneusement définies.
« Auparavant, l’approche consistait à construire une architecture très rigide et solide », explique Buyssens. « Mais dans un environnement où les logiciels évoluent en permanence, les architectures doivent elles aussi changer. On s’oriente de plus en plus vers une architecture composable, modulaire et adaptative, et surtout native du cloud. »\n
Cela entraîne également un déplacement de l’attention des applications vers les données. « Alors qu’auparavant, l’accent était davantage mis sur l’application elle-même et les processus qui s’y déroulent, il devient désormais important de créer une bonne couche de données. À partir de là, on peut utiliser l’IA pour améliorer les processus. »
Au sein de l’informatique d’entreprise, et chez SAP également, une plateforme cloud intégrée occupe une place centrale. Les systèmes ERP restent la colonne vertébrale de la gestion d’entreprise, mais autour d’eux se développe une architecture numérique plus large où se rejoignent données, intégration, développement d’applications et IA. « L’architecture ne concerne plus seulement l’intégration technique, mais des choix qui ont un impact direct sur la stratégie numérique d’une organisation. »
La gouvernance de l’IA s’impose
L’intégration de l’IA dans les processus métier s’accompagne également de nouvelles responsabilités. Selon M. Buyssens, la gouvernance de l’IA s’imposera au sein de l’architecture d’entreprise. « Plus vous utilisez de modèles d’IA, plus le champ d’application s’élargit et plus le nombre de parties prenantes augmente », explique-t-il. « Chacun de ces modèles a son propre cycle de vie. Certains disparaissent, d’autres apparaissent. »
Les organisations doivent donc garder une vue d'ensemble des modèles utilisés, de leur évolution et de leur impact sur les processus métier. « Il faut des outils pour gérer et surveiller tout cela. »
Par ailleurs, les tests gagnent également en importance. En effet, les modèles d’IA se comportent différemment des logiciels traditionnels. « On sait ce qu’on met dans un modèle d’IA », explique Buyssens. « Mais on ne sait pas toujours ce qui en ressort. C’est pourquoi il faut bien réfléchir à la manière dont on va tester et valider cela. En tant qu’entreprise, on ne veut en effet pas prendre de mauvaises décisions ni courir de risques. »
La qualité des données comme fondement
Outre la gouvernance, la qualité des données occupe également une place plus importante dans l’agenda. En effet, les systèmes d’IA ne fonctionnent correctement que lorsque les données sous-jacentes sont fiables et cohérentes.
De nombreuses organisations ont déjà investi dans la gestion des données ces dernières années, mais selon M. Buyssens, il reste encore du travail à faire dans de nombreuses entreprises. « Certains clients ont déjà bien mené cet exercice », dit-il. « Mais d’autres ont encore un long chemin à parcourir pour mettre de l’ordre dans leurs données. Certaines entreprises reportent même leurs initiatives d’IA parce que la qualité de leurs données est insuffisante. »
Les projets de migration vers SAP S/4HANA – et donc vers le cloud – sont souvent mis à profit pour améliorer la base de données. « Lors d’une telle transition, de nombreuses organisations tentent de vraiment mettre de l’ordre dans leurs données. »
La bonne nouvelle, c’est que l’IA peut également contribuer à renforcer cette base de données. SAP a notamment développé à cet effet le modèle de base RPT-1, qui aide les organisations à structurer, enrichir et rendre les données plus exploitables. De tels modèles peuvent par exemple aider à reconnaître des schémas, à détecter des incohérences et à améliorer plus rapidement la qualité des données. Ainsi, l’IA ne dépend pas seulement de données de qualité, mais peut aussi contribuer elle-même à une meilleure base pour la poursuite de la numérisation et de l’automatisation.
Qui veille à la signification des données ?
Pour que l'IA fonctionne correctement dans les processus métier, le système doit en outre comprendre la signification des données et les replacer dans le bon contexte. Cela signifie qu'il doit non seulement connaître les ensembles de données individuels, mais aussi les relations entre les différentes données. Des concepts tels que les graphes de connaissances jouent un rôle à cet égard. Ils permettent de relier les données et de rendre visibles les relations sémantiques.
Selon Buyssens, la responsabilité en la matière varie d’une organisation à l’autre. « Dans certaines organisations, elle incombe aux architectes. D’autres disposent d’une équipe dédiée aux données qui s’occupe des données de référence et de la qualité des données. Dans les grandes organisations, plusieurs équipes collaborent souvent. Nous constatons d’ailleurs de plus en plus que l’automatisation fait son apparition dans ce domaine. »
Équipes informatiques : mieux comprendre l’activité et renforcer la collaboration
L’émergence de l’IA ne transforme pas seulement la technologie, mais aussi les compétences requises au sein des équipes informatiques : la compréhension des processus métier devient de plus en plus cruciale. « Si vous mettez en place des scénarios d’IA, la valeur ajoutée pour l’entreprise peut être considérable. Mais pour cela, vous devez aussi bien connaître le fonctionnement de l’entreprise. C’est la seule façon de créer une réelle valeur ajoutée. »
Cette évolution conduit également à une collaboration plus étroite entre les métiers et l’informatique. Dans certaines organisations, on voit apparaître ce qu’on appelle des « équipes fusion », au sein desquelles développeurs et profils métier construisent ensemble de nouvelles applications.
« Avec les outils disponibles aujourd’hui, un collaborateur métier peut déjà créer lui-même une première application ou une maquette », explique Buyssens. « Un développeur peut ensuite finaliser cette solution. Par ailleurs, le vibe-coding va se développer : les utilisateurs indiquent en langage naturel à des assistants IA ce que l’application doit faire, et l’IA écrit le code. Cela va entraîner une forte amélioration de la productivité dans la création de solutions intelligentes. »
Selon lui, ce type de collaboration ne fera que gagner en importance : la technologie et les affaires seront (encore) plus étroitement liées, tandis que l'architecture aura pour rôle de rendre cette collaboration possible.
À propos de SAP
\u200bEn tant que leader mondial des applications d'entreprise et de l'IA commerciale, SAP (NYSE : SAP) est le lien entre les entreprises et la technologie. Depuis plus de 50 ans, les organisations font confiance à SAP pour tirer le meilleur parti d'elles-mêmes. SAP relie les processus critiques de l'entreprise dans des domaines tels que les finances, les achats, les ressources humaines, la chaîne d'approvisionnement et l'expérience client.
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