Revue de podcast : les réflexions de Mayank Sharma, vice-président de l'ingénierie des produits d'IA chez SAP

Dans un paysage technologique en évolution rapide, SAP est devenu un acteur clé, repoussant les limites avec ses stratégies et produits axés sur l'IA.

Dans un épisode récent de Entreprise d'IA en AsieL'animateur Leo Jang a eu une discussion intéressante avec Mayank Sharma, vice-président de l'ingénierie des produits d'IA de SAP.

Sharma, qui dirige également les services et l'accélérateur d'IA de SAP, a proposé une plongée fascinante dans le parcours de l'IA de SAP, sa transformation au fil des ans et la manière dont elle façonne l'avenir des solutions d'entreprise.

Voici un récapitulatif détaillé de l'épisode, rempli d'informations exploitables et de développements passionnants du monde de l'IA.

L'évolution de SAP : du géant de l'ERP au pionnier de l'IA

Depuis près de 50 ans, SAP est synonyme de solutions logicielles d’entreprise, notamment dans les systèmes ERP et CRM.

Connu pour ses solutions modulaires, personnalisables et souvent complexes, l'héritage de SAP est profondément ancré dans la facilitation des opérations d'entreprise.

Cependant, le voyage de l'entreprise dans l'IA a véritablement commencé en 2015, bien avant l'explosion de l'IA générative et des modèles basés sur Transformer comme ChatGPT.

Sharma a décrit cette première phase comme une période d’exploration, se concentrant principalement sur les modèles d’apprentissage automatique classique et d’apprentissage en profondeur.

Ces projets ont nécessité des efforts considérables en termes d'intégration, de préparation et de formation des données. Bien que révolutionnaire, le processus s'est heurté à des obstacles, notamment des délais prolongés entre l'idéation et la production et des barrières à l'entrée élevées pour les clients disposant d'une infrastructure de données limitée.

La révolution de l'IA générative

L’avènement des modèles d’IA génératifs, en particulier des grands modèles linguistiques (LLM), a été transformateur pour SAP et ses clients.

Sharma a expliqué que l'IA générative a considérablement réduit le délai de mise sur le marché des solutions d'IA, grâce à sa capacité à fournir des résultats avec un minimum de données de formation via un apprentissage à zéro et à quelques coups.

Ce changement a également abaissé les barrières à l’entrée pour les entreprises souhaitant adopter l’IA, ce qui leur permet d’intégrer plus facilement ces capacités dans leurs flux de travail.

L'IA générative ne se résume pas à l'efficacité : elle ouvre de nouvelles perspectives en matière d'innovation. Selon Sharma, SAP a commencé à exploiter l'IA pour la génération de contenu, les flux de travail basés sur des agents et les expériences utilisateur révolutionnaires grâce à des copilotes d'IA tels que Joule.

Ces avancées remodèlent la manière dont les entreprises interagissent avec les systèmes SAP, offrant des solutions plus intuitives, automatisées et intelligentes.

Joule : copilote de l'IA de SAP

L’une des innovations phares de SAP en matière d’IA est Joule, un copilote IA conçu pour améliorer l'expérience utilisateur dans les systèmes d'entreprise. Joule s'intègre parfaitement à l'écosystème SAP, offrant des fonctionnalités telles que :

• Extraction d'informations:Simplifier la navigation complexe en fournissant des données précises sur demande.
• Assistance transactionnelle:Automatiser les processus en plusieurs étapes comme la gestion des commandes client en identifiant et en résolvant les bloqueurs.
• Informations analytiques:Fournir des recommandations exploitables et des données contextuelles pour aider à la prise de décision.

Sharma a cité un exemple concret : un processus de commande client bloqué. Traditionnellement, la résolution de tels problèmes nécessitait de naviguer dans plusieurs menus et sous-étapes.

Avec Joule, les utilisateurs peuvent simplement demander à l'IA d'identifier et de résoudre les problèmes, ce qui ne prend que quelques minutes. L'intégration de Joule s'étend aux commandes vocales, aux plateformes mobiles et aux applications de bureau, garantissant ainsi accessibilité et commodité.

Aborder la confidentialité et la sécurité des données

Alors que les entreprises transfèrent de plus en plus leurs données vers le cloud pour tirer parti de l'IA générative, les préoccupations liées à la confidentialité et à la sécurité des données sont primordiales. SAP a intégré des mécanismes robustes dans ses offres d'IA pour garantir la protection des données.

Joule, par exemple, intègre une autorisation spécifique à l'utilisateur, garantissant que les informations sensibles ne sont accessibles qu'au personnel autorisé. Cette approche préserve la confiance et la conformité tout en maximisant le potentiel de l'IA.

Une approche flexible des LLM

La stratégie d'IA de SAP englobe à la fois les LLM open source et propriétaires. Centre d'IA générativeSAP collabore avec des fournisseurs de premier plan tels que Meta, Microsoft, Google et IBM, offrant aux clients l'accès aux modèles les mieux adaptés à leurs besoins spécifiques. Cette approche hybride permet à SAP d'évaluer et de comparer les modèles en continu, garantissant ainsi que ses solutions restent à la pointe de la technologie.

Sharma a souligné l’importance de la flexibilité dans l’adoption du LLM. « Nous ne pouvons pas nous enfermer dans un seul modèle ou fournisseur », a-t-il déclaré, soulignant que l’architecture du paysage IA de SAP est conçue pour évoluer parallèlement aux avancées des capacités du LLM. Cette adaptabilité permet à SAP d’offrir une valeur constante aux clients tout en gardant une longueur d’avance dans un secteur en évolution rapide.

Workflows basés sur des agents : un aperçu du futur

L’un des principaux domaines d’intérêt de SAP est celui des flux de travail basés sur des agents, qui exploitent des agents d’IA spécialisés pour effectuer des tâches de manière autonome. Ces agents excellent dans des domaines spécifiques, tels que la finance ou les ressources humaines, et collaborent de manière transparente pour exécuter des processus complexes et interfonctionnels. Sharma a décrit comment cette innovation transforme les opérations commerciales en réduisant les interventions manuelles et en améliorant l’efficacité.

Par exemple, une transaction nécessitant des données provenant à la fois des systèmes RH et financiers peut désormais être gérée par des agents d’IA qui interagissent de manière autonome, fournissant des résultats sans intervention de l’utilisateur. Bien que SAP soit encore en train d’affiner ces flux de travail, le potentiel d’automatisation de bout en bout est immense.

Renforcer les partenaires et les startups grâce à l'écosystème SAP

L'engagement de SAP en matière d'innovation s'étend au-delà de ses propres offres. Grâce à des initiatives telles que SAP Ventures et SAP App Store, l'entreprise collabore avec des startups et des partenaires pour co-créer des applications complémentaires. Ces solutions, construites sur la Business Technology Platform de SAP, bénéficient d'une intégration transparente, d'autorisations robustes et de capacités de gestion des données.

Sharma a souligné le rôle croissant de l'IA générative dans cet écosystème, avec plus de 100 partenaires développant des applications d'IA via le Generative AI Hub de SAP. Ces applications sont publiées sur le SAP App Store, ce qui les rend facilement accessibles aux clients et favorise un scénario gagnant-gagnant pour les startups, les partenaires et les utilisateurs finaux.

Défis et opportunités dans le paysage de l'IA en Asie

En évoquant l’innovation en matière d’IA en Asie, Sharma a souligné les défis et les opportunités uniques de la région. Si la diversité culturelle et la dynamique des entreprises créent un environnement propice aux solutions sur mesure, la maturité de l’adoption de l’IA reste inégale. Les acteurs mondiaux dominent l’espace, mais l’émergence d’innovateurs régionaux est une tendance prometteuse.

SAP collabore activement avec les startups locales et étudie les possibilités de favoriser l'innovation en matière d'IA adaptée aux besoins spécifiques de l'Asie. Les initiatives d'IA génératrices de l'entreprise visent à donner plus de pouvoir aux entreprises de la région, en les aidant à développer de nouveaux modèles économiques et à gagner en efficacité.

Élaborer une stratégie d’IA durable

Sharma a offert de précieux conseils aux organisations élaborant leurs stratégies d’IA :

1. Donnez la priorité à une base de données solide:Des données harmonisées et anonymisées sont essentielles pour une adoption efficace de l’IA.
2. Investissez dans la flexibilité:Les architectures d’IA doivent évoluer pour s’adapter aux paysages LLM en évolution rapide.
3. Assurer la confidentialité et la sécurité:Des mécanismes robustes pour protéger les données et gérer l’accès ne sont pas négociables.
4. Adoptez l'automatisation:Les flux de travail pilotés par l’IA devraient améliorer l’expérience utilisateur et rationaliser les processus métier.

Il a souligné qu’une stratégie d’IA solide repose sur les fondements de la transformation numérique et de la stratégie de données, garantissant que les entreprises peuvent s’adapter et prospérer dans un monde où l’IA est au premier plan.

La voie à suivre : des solutions axées sur l’IA

En ce qui concerne l’avenir, Sharma est optimiste quant aux progrès rapides de l’IA. Il envisage un monde où les stratégies axées sur l’IA dominent le développement de logiciels, permettant aux entreprises d’atteindre des niveaux d’efficacité et d’innovation sans précédent. Des flux de travail agentiques aux expériences utilisateur améliorées, SAP est prêt à mener cette transformation.

« Je me sens privilégiée de faire partie de ce voyage passionnant », a déclaré Sharma. « Chaque jour apporte de nouvelles opportunités d’innover et de redéfinir ce qui est possible. »

L'expérience de SAP dans le domaine de l'IA témoigne du pouvoir transformateur de la technologie. En adoptant l'IA générative, en favorisant les partenariats et en privilégiant l'innovation centrée sur le client, l'entreprise redéfinit non seulement son héritage, mais façonne également l'avenir des solutions d'entreprise.

Pour les entreprises qui envisagent l’adoption de l’IA, la stratégie de SAP offre un modèle de réussite : se concentrer sur la flexibilité, donner la priorité à la conception centrée sur l’utilisateur et ne jamais cesser d’évoluer.