99 des 100 plus grandes entreprises mondiales utilisent SAP. C'est le pilier central de l'activité, le système auquel tout le monde fait confiance pour garantir la continuité des opérations. Cette confiance est bien méritée. SAP s'appuie sur une ingénierie de pointe, à la hauteur de tout ce qui repose dessus.
Mais cette puissance même pose un vrai problème à quiconque cherche à intégrer l'IA. Les systèmes SAP sont, par conception, protégés. Les équipes qui les gèrent les protègent, et SAP lui-même protège ses données. C'est compréhensible. Personne ne veut compromettre le système qui fait tourner l'entreprise. Mais cela signifie aussi qu'extraire des données exploitables hors de SAP peut s'avérer complexe.
Pourquoi données SAP brutes et IA ne font pas bon ménage
La puissance de l'IA dépend des données sur lesquelles elle s'appuie. Ce principe n'a rien de nouveau, et c'est une conviction que nous partageons depuis des années. Mais cela compte plus que jamais aujourd'hui alors que les modèles et les applications d'IA se généralisent dans les entreprises.
Pour les clients SAP, il ne s'agit pas seulement d'extraire des tables SAP, de les déposer dans un lac de données, puis d'y appliquer un modèle d'IA. À ce stade, l'IA ne dispose d'aucun contexte. Elle ignore pourquoi un chiffre existe, comment il a été calculé ou quelle logique métier se cache derrière.
Donnez une telle liberté à l'IA et elle vous fournira une réponse. Simplement, ce ne sera pas une réponse fiable, ni une réponse que vous oseriez défendre devant votre équipe de direction.
Telle est la véritable définition des données prêtes pour l'IA. Il ne s'agit pas seulement d'extraire des données de SAP. Cela nécessite une méthode gouvernée pour extraire ces données, préserver leur signification métier et les intégrer dans des workflows analytiques et IA sous une forme qui inspire confiance aux utilisateurs.
Là où la préparation se fait vraiment
DVW Analytics adopte une approche différente de la simple connexion au niveau de la base de données. Le connecteur Alteryx pour SAP de DVW se connecte via la couche applicative SAP, de la même manière que les outils front-end SAP pour les métiers interagissent avec SAP.
Cela signifie que chaque utilisateur continue de s'authentifier via SAP, que SAP effectue ses propres vérifications et autorisations, et que les dispositifs de sécurité intégrés sont pleinement respectés. Nous avons délibérément choisi dès le départ de ne pas contourner les garde-fous de SAP, mais de nous appuyer dessus. C'est pourquoi plus de 500 entreprises utilisent nos connecteurs dans leurs propres autorisations SAP.
L'avantage concret est que les utilisateurs métier peuvent extraire des données de rapports SAP qui contiennent déjà le contexte et la logique métier réels, et non seulement des lignes brutes dans une table. C'est un point de départ qui va bien au-delà des données brutes.
Au moment où elles arrivent dans Alteryx, le plus gros du travail est déjà fait. Il ne reste plus qu'à les combiner avec d'autres jeux de données, les nettoyer et les transformer pour les rendre exploitables par une solution d'IA. Nous considérons que notre rôle est de réduire la distance entre les données stockées dans SAP et les données prêtes pour l'IA, afin que votre équipe n'ait pas à créer la couche de préparation en partant de zéro.
À quoi cela ressemble en pratique
L'un des exemples les plus courants que nous mettons en place pour les clients est un workflow d'audit, et c'est une bonne illustration de l'importance capitale du contexte.
Prenons l'exemple d'un audit de factures fournisseur. Nos connecteurs extraient deux éléments directement de SAP : les écritures comptables réelles et les documents PDF transmis comme pièces justificatives, comme la facture originale envoyée par un fournisseur.
Pris isolément, chacun de ces éléments est incomplet. L'écriture vous indique ce qui a été enregistré. Le PDF vous montre ce qui a été réellement soumis. En les combinant, Alteryx peut automatiquement signaler les divergences entre ce qui a été enregistré et ce que prouvent les pièces justificatives, à une échelle qu'aucune équipe ne pourrait gérer manuellement.
Même si la version originale n'était pas conçue comme un cas d'usage d'IA, la transition se fait naturellement. Une fois que vous avez des données propres, rapprochées et bien contrôlées, ajouter l'IA en bout de chaîne, plutôt qu'un tableau de bord statique, est une petite étape. L'IA devient simplement une autre façon de présenter des données en lesquelles vous avez déjà confiance.
Le véritable enjeu, c'est la confiance
Alteryx s'est forgé une réputation d'accessibilité pour les métiers, pas seulement pour les ingénieurs data. Intégrer les données SAP dans cet environnement nécessite généralement des compétences techniques. Nous voulions que nos outils répondent précisément à cette attente : les faire glisser sur l'espace de travail, utiliser les données que vous savez déjà comment trouver dans les T-codes, requêtes, vues HANA, applications Fiori, etc., et éviter les complexités techniques.
Mais voici l'essentiel : la promesse de l'IA n'a jamais été de simplement accélérer les analyses, mais de permettre de meilleures décisions, à grande échelle. Et cette promesse ne tient que si les utilisateurs font confiance aux données qui alimentent les résultats.
Pour les clients SAP, cette confiance commence bien avant que l'IA n'entre en jeu. Elle commence par la manière dont on accède aux données et dont on les prépare, en préservant le contexte métier déjà intégré au système. Il s'agit d'offrir une voie claire entre un système critique et des workflows analytiques et IA modernes, plutôt qu'un raccourci.
C'est pourquoi nous ne considérons pas les données SAP prêtes pour l'IA comme de simples données bien nettoyées. Ce sont des données gouvernées. Ce sont des données pertinentes. Ce sont des données extraites et préparées de manière à ce que l'équipe puisse les comprendre et les justifier, et non seulement des données qui arrivent dans un modèle sans erreurs.
Gérée convenablement, cette couche de préparation permet à l'IA de cesser d'être une simple expérimentation isolée. Elle devient une extension des processus métier en lesquels vous avez déjà confiance, reposant sur des données SAP, préparée via DVW et concrétisée dans Alteryx.