L’IA dans SAP : Exploitez tout le potentiel du Machine Learning pour optimiser vos processus métier by VISEO

Tribune d'expert

L’IA dans SAP : Exploitez tout le potentiel du Machine Learning pour optimiser vos processus métier

L'automatisation des processus métier est devenue essentielle à la stratégie et au succès des entreprises, quel que soit leur secteur d’activité. Ces dernières en bénéficient de diverses manières, telles que l'augmentation de l'efficacité des employés et des processus, la productivité des employés, la réduction globale des temps de traitement ainsi que l’amélioration de l'expérience utilisateur. L'Intelligence Artificielle (IA) semble destinée à avoir un impact profond sur tous les aspects de l'entreprise. Sa promesse : plus de temps pour les tâches à valeur ajoutée et moins de risques opérationnels liés aux tâches humaines répétitives. Un article de Badre et Alexios, experts SAP VISEO.

L'IA basée sur le Machine Learning dans SAP

SAP est un acteur actif dans le domaine des technologies d'IA basées sur le Machine Learning (ML), offrant un ensemble complet de solutions conçues pour aider les entreprises à créer des processus agiles et adaptatifs et permettre une meilleure prise de décision basée sur l'IA, l'automatisation et l’analyse avancée des données.

 

En effet, l'offre d'IA de SAP est une combinaison de technologies intelligentes, de services et d'expertise sectorielle qui peuvent aider les entreprises à optimiser leurs processus et leurs ressources et à stimuler l'innovation dans tous les domaines de l'entreprise. Ils fournissent des systèmes qui peuvent apprendre à automatiser les processus d’entreprise à des niveaux sans précédent, à réagir aux changements en temps réel et à fournir les meilleurs résultats possibles pour les entreprises numériques d’aujourd’hui.

 

SAP propose de répondre aux défis de l’entreprise de demain en offrant plusieurs produits et services IA : l'IA conversationnelle, l'Automatisation Robotisée des Processus, Data intelligence & Machine Learning ainsi que AI Business Services

 

Nous nous focaliserons sur l’intelligence des données et le machine learning avec un cas pratique d’application que nous avons réalisé et qui sera partagé dans la deuxième partie de la publication.

 

L’IA et le Machine Learning constituent sans aucun doute le niveau supérieur de l’analyse de données. Ces analyses prédictives sont le but ultime du Machine Learning, afin de les réaliser, il faudra exploiter les données issues du Big Data, les traiter par des algorithmes statistiques et des techniques de Machine Learning, afin de prédire des probabilités en se basant sur le passé.

 

Les projets d'IA sont un effort combiné entre les développeurs d'algorithmes et les équipes techniques. Avec SAP Data Intelligence, les développeurs d'algorithmes peuvent faire évoluer leurs modèles de données de l’étape du développement, de la conception jusqu’à la mise en œuvre. Il s'agit d'un paradigme organisationnel connu sous le nom d'opérations d'apprentissage automatique (MLops).

Quelles sont les différentes étapes de construction ?

Ci-dessous une représentation répétitive du processus de création d’un modèle ML, une itération continue qui permet l’amélioration de sa performance globale :

 

SAP AI et VISEO

 

Identify : Identification des cas d’usage et les besoins de l’entreprise auxquels le modèle ML devra répondre.

 

Data Preprocessing : La préparation des données comprend le prétraitement, le profilage, le nettoyage, la validation et la transformation ; elle implique souvent aussi de rassembler des données provenant de différents systèmes internes et de sources externes.

 

Model Creation : Une création qui commence par le choix d’un algorithme adapté en fonction de l’objectif de l’apprentissage, par la configuration des règles d’activation et l’identification des attributs qui fourniront les meilleurs résultats. Cette construction passe par un entrainement et une évaluation continue des performances du modèle avant une validation finale.

 

Deployement & Operations : Après estimation que le modèle soit « opérationnel » viennent les sujets de son dépoilement, son intégration dans le paysage applicatif de production, le contrôle en permanence de ses performances ainsi que sa maintenance.