Les entreprises décrivent souvent leur épine dorsale ERP comme stable, éprouvée et irremplaçable. Pour beaucoup, ce système est encore SAP ECC, fortement personnalisé et exécutant d’innombrables processus de gestion chaque jour. Pourtant, lorsqu’il s’agit d’IA, cette même épine dorsale travaille discrètement contre elles.
” SAP ECC n’a jamais été conçu pour le traitement de données en temps réel et en grand volume, ni pour l’intégration native de l’IA “, explique Karyna Mihalevich, chef de produit et ambassadrice de l’IA chez CLARITY. “Son architecture rend difficile la prise en charge du type d’applications intelligentes et auto-apprenantes dont les entreprises ont besoin aujourd’hui. ”
Pourquoi SAP ECC a du mal avec l’IA
Aujourd’hui, cependant, les entreprises attendent beaucoup plus : des systèmes capables d’anticiper les résultats, de détecter les anomalies et de recommander des actions plutôt que de se contenter de stocker des données historiques.
Le problème est structurel. Le modèle de données complexe de SAP ECC, sa dépendance à l’égard des tables agrégées et les couches de code personnalisé rendent l’adoption de l’IA lente et fragile. C’est un peu comme essayer de faire rouler une voiture électrique à grande vitesse sur une route sale – c’est techniquement possible, mais vous n’obtiendrez pas les performances dont vous avez besoin. L’approche la plus intelligente consiste à nettoyer la route et à passer à une voiture avec des composants de base qui peuvent évoluer facilement une fois la route transformée – dans ce cas, passer à SAP S/4HANA.
Le problème est moins lié à l’IA elle-même qu’aux données et au système sur lequel elle s’appuie. Des décennies d’archives historiques, des normes incohérentes et des entrées en double signifient que la base même sur laquelle repose l’IA est instable. Comme le dit Karyna : ” Négliger le profilage et la qualité des données dans SAP ECC revient à construire un gratte-ciel sur un terrain marécageux. Quelle que soit la qualité de votre modèle d’IA, si les fondations sont désordonnées, le projet échouera”.
La complexité des données dans SAP ECC est souvent sous-estimée. Les entreprises gèrent généralement plusieurs sociétés, langues et devises au sein d’un même environnement, ce qui génère de grandes quantités d’informations redondantes. Ajoutez à cela des années de modifications et d’outils complémentaires avec des intégrations tierces, et vous obtenez un ERP qui se comporte davantage comme un patchwork que comme une plateforme efficace. C’est exactement le contraire de ce dont l’IA a besoin, à savoir des ensembles de données propres et unifiés qui permettent l’entraînement et l’inférence en temps réel.
Et la dette technique ne fait que multiplier le problème. L’ECC est souvent décrit comme “fortement personnalisé”, mais ces modifications mêmes créent souvent des obstacles à l’adoption de l’IA. Ce qui fonctionnait comme une solution intelligente il y a 15 ans agit aujourd’hui comme un mur qui empêche les nouvelles technologies de se brancher.
Le pont vers l’IA : construire aujourd’hui, préparer demain
Pour de nombreuses entreprises, SAP S/4HANA est la terre promise de l’IA embarquée. Mais les migrations à grande échelle prennent des années, ce qui ne doit pas être une raison pour passer à côté de l’IA aujourd’hui.
C’est là que CLARITY positionne son AI Workshop for SAP ECC : une manière structurée de capturer la valeur immédiate de l’IA à l’intérieur des environnements SAP ECC tout en préparant une migration vers SAP S/4HANA ultérieurement.
L’approche se fait en deux temps :
Évaluation de l’IA. Cette phase initiale se concentre sur l’évaluation des processus actuels et du paysage des données d’une organisation afin d’identifier les opportunités d’intégration de l’IA. Elle comprend une évaluation détaillée de l’intelligence documentaire, qui analyse les flux de travail impliquant des factures, des bons de commande, des contrats, etc. afin d’identifier le potentiel d’automatisation. L’atelier comprend également une évaluation de l’état de préparation à l’automatisation des processus afin d’identifier les processus métier adaptés à une automatisation intelligente de l’IA. Cette phase comprend une évaluation de la qualité et de l’intégration des données, garantissant que les données de base requises pour la mise en œuvre de l’IA répondent aux normes nécessaires pour les opérations ECC actuelles et la future migration S/4HANA.
Conception de solutions d’IA. Cette phase se concentre sur la conception d’une architecture d’IA holistique. Le traitement intelligent des documents (TID) est souvent considéré comme le point d’entrée fondamental pour l’adoption de l’IA, en optimisant les flux de travail à forte densité de documents. Pour les processus métier complexes, nous examinons les options d’automatisation de l’IA. Tout au long de cette phase, il est important de prendre en compte l’alignement de la migration pour s’assurer que tous les investissements en matière d’IA et les conceptions architecturales sont transférables et optimisés pour le futur environnement S/4HANA.
Chaque étape est conçue en tenant compte de l’alignement des migrations. Comme l’explique Karyna : ” Chaque investissement en IA que nous concevons est construit en tenant compte de votre stratégie informatique et du potentiel de migration en douceur vers SAP S/4HANA. Dans le cas contraire, les entreprises risquent de mettre en place des projets pilotes sans lendemain plutôt que des solutions évolutives.”
C’est aussi là que la Business Technology Platform (BTP) de SAP entre en jeu. BTP fournit des services d’intégration et des capacités d’IA documentaire, permettant aux organisations de commencer à automatiser les processus dès aujourd’hui tout en gardant les flux de travail prêts pour une transition en douceur vers SAP S/4HANA.
Pourquoi commencer maintenant ?
Démarrer l’adoption de l’IA avant de migrer vers SAP S/4HANA est l’occasion de documenter les processus et les exigences, de nettoyer et de normaliser les données, et de préparer les bases d’une transformation plus harmonieuse. En relevant ces défis dès le départ, l’IA devient l’accélérateur de la migration plutôt qu’un obstacle.
Et les avantages sont immédiats. Les solutions de traitement intelligent des documents, qu’il s’agisse de SAP Document AI ou d’une offre de partenaire tiers comme GRAIP.AI (disponible sur SAP Store), extraient et structurent les données des documents liés à l’ECC, tels que les factures, les commandes clients ou les contrats. Cela permet d’éliminer des milliers d’heures de travail manuel et de réduire considérablement les taux d’erreur. Ces cas d’utilisation sont déjà éprouvés dans des environnements d’entreprise réels, offrant un retour sur investissement tangible tout en préparant simultanément les organisations à une future migration vers SAP S/4HANA.
Il y a également une dimension de risque. L’adoption de l’IA dans SAP ECC peut faire remonter à la surface des processus cassés ou inefficaces avant qu’ils ne soient migrés, empêchant ainsi les entreprises de simplement ” soulever et déplacer ” les mauvaises pratiques dans SAP S/4HANA. Karyna insiste sur ce point : “Une migration sans compréhension ni mise à jour de vos processus ne fait que déplacer d’anciens problèmes dans un nouveau système. L’introduction de l’IA peut servir de catalyseur pour nettoyer les flux de travail, préparer la migration et commencer à générer de la valeur immédiatement.”
La voie pragmatique vers l’IA dans SAP ECC La mise en œuvre de l’IA dans SAP ECC est réalisable : bien que les embeddings natifs ne soient pas disponibles, une approche stratégique la rend possible. La véritable voie passe par la Business Technology Platform de SAP, avec des outils comme SAP Integration Suite et des solutions d’IA documentaire spécialisées (notamment des options tierces disponibles sur SAP Store).
C’est pourquoi la méthodologie de CLARITY est délibérément pragmatique : prouver la valeur dès maintenant, construire sur une base qui permettra d’aller de l’avant, et s’assurer que l’IA n’est pas sabotée par les systèmes mêmes qu’elle est censée transformer.
Comme le résume Karyna : “Les projets d’IA n’échouent pas parce que les modèles sont mauvais. Ils échouent parce que les systèmes qui les entourent ne sont pas prêts. Si vous ne vous attaquez pas à la dette héritée, vous ne verrez jamais de véritable innovation.”
Pour les organisations prêtes à commencer à capturer la valeur de l’IA dès aujourd’hui tout en se préparant à une future migration vers SAP S/4HANA, l’atelier CLARITY AI offre une voie structurée. Vous pouvez explorer tous les détails de l’atelier et voir comment il peut aider votre entreprise ici.