SAP et intelligence artificielle



Introduction

SAP et l'IA une évidence maintenant !
SAP est le leader des ERP, couvrant de nombreux domaines, depuis la comptabilité, jusqu’à la gestion de la production, la logistique, etc…. Tant de domaines ou l’intelligence artificielle a plus que sa place et peut apporter d'énormes améliorations.
Si SAP travaille déjà sur le sujet avec sa plateforme Léonardo, tout est déjà possible AUJOURD'HUI quelque soit la version de SAP. Le but de cet article est donc de vous expliquer pourquoi l’intelligence artificielle sur SAP c’est maintenant
Comme toujours si vous appréciez le contenu, merci de partager et de liker...Cela augmente la visibilité de l'article et mes chances de réaliser des projets IA dans SAP ;-)
Pour cela je vais aborder plusieurs points :
  • Pourquoi SAP est la meilleure plateforme pour faire de l’IA
  • Quelques exemples de business cases
  • L’architecture technique et les composants NoAI (Not Only Artificial intelligence)
  • Les modalités de réalisation de projets IA sur SAP

Pourquoi SAP et l’IA ?

On peut se mettre d’accord sur plusieurs aspects
  • SAP est le leader des ERP, essentiellement pour les moyennes et grandes entreprises.
  • SAP dispose de données en quantité énorme, largement suffisantes pour entrainer de de l’IA
  • SAP couvre de nombreuses fonctionnalités certaines pouvant être fortement augmentées par l’IA
  • Je dis souvent que ce que nous construisons avec l’IA, c’est une entité intelligente : l'âme l’entreprise. SAP étant souvent l’application cœur de l’entreprise, SAP est la meilleure plateforme pour faire de l’IA

Quelques exemples :

Voici une liste de quelques exemples d’application de l’IA sur SAP :
  • FI/CO : détection d’inconsistance sur les mouvements financiers, et les imputations, et auto-audit temps réel (Machine Learning, Pattern reco, scoring, data science, ...)
  • NetWeaver/DMS : Création automatique de bases de connaissances depuis l’ensemble des documentations contenues dans l’ensemble des contents serveurs de SAP autant pour des textes, que pour des images (NLP, Machine learning, big data, vision artificielle)
  • PM : Maintenance prédictive
  • MM : Prédiction des évolutions des stocks et besoins de stocks et processus de négociation dans le domaine des achats et ventes (machine learning)
  • WM : Optimisation de l’organisation et la distribution des matériels (machine learning, et Grouped Genetic Algorithm)
  • HR : Analyse et prédiction des phénomènes saisonnier comme les maladies pour faire de la prévention, analyse de stress, suivi de la carrière et anticipation des démission. (Machine Learning)
  • BC : Optimisation de Business Workflow en automatisant certaines parties avec du machine learning (Machine learning, NLP, scoring mathématiques pour renforcer les décisions, théorie des jeux)
  • Mais aussi, optimisation de la fabrication et des flux de transport, surveillance des fournisseurs et des concurrents (web crawler), ....etc....
SAP est fait pour l'IA, SAP est l'application coeur de nombreuses entreprises ! L'IA associée à l'intelligence humaine, c'est "la potion magique" des entreprises, l'entreprise augmentée

Ce qu’on doit comprendre c’est que l’IA s’applique surtout pour :
  • Faire de meilleures prédictions
  • Faire de meilleures classifications et détecter des anomalies
  • Chercher automatiquement de nouvelles stratégies
  • Transformer des textes en langage naturel en données exploitables et intelligibles
  • Optimiser le fonctionnement de son infrastructure SAP
  • Etc.
L'IA s'est permettre à SAP d'apprendre par lui même

L’architecture technique

Faire de l'IA en ABAP sans se poser de question IA et penser métier ! C'est la clés
vidéo présenter de l'ABAP consommant du IBM Watson

SAP peut se connecter à tout en tant que client (consommateur de services) ou serveur (fournisseur de service), mais j’ai une préférence pour une architecture ABAP friendly
Mon approche consiste à créer un proxy serveur càd une boite noire qui sera consommée par SAP en ABAP essentiellement.
Des fonctions IA et NoAI (not only artificial intelligence) sont écrites dans la boite noire. Dans SAP, via SM59 ou connecte le proxy serveur. Et en ABAP, autant dans des fonctions, des méthodes ou encore dans via ALE, on consomme en ABAP les méthodes no AI fournis par la boite noire
Dans ce cas nous proposons les fonctionnalités suivantes :
  • Classifier Tensorflow (ZTENSORFLOW) et autres comportements fournis par Tensorflow
  • Une intégration avec ElasticSearch (ZELASTIC)
  • Une intégration avec des composants HADOOP (ZHADOOP)
  • Une intégration avec la plateforme Sopra Steria (ZSSG) incluant du scoring (DEA, Prométhée 2), de la logique floue, des régressions linéaires, des monté-carlo, de la data science.
  • Etc.
Notre approche est basée sur un pari : Faire que les développeurs et fonctionnels SAP ne changent en rien leurs méthodes de travail. Ils consomment des fonctionnalités améliorées par l’IA sans même se poser la question de l’IA. Nous apportons des fonctionnalités métiers NoAI (Not Only Artificial Intelligence)

Modalités de réalisation d’un projet IA pour SAP

Petis projets, fonctionnalités métiers, et retour sur investissement mesurable !
On peut distinguer deux tracks :
  1. Une approche standard SAP (analyse fonctionnelle, développement, etc…)
  2. Le développement du proxy serveur NoAI (Not Only artificial intelligence)
Pour initier un premier projet il y’a quelques étapes que nous proposons :
  • Démonstrations réelles (pas sur powerpoint) de différentes fonctionnalités IA utilisables dans SAP et initiation à l'IA pour le business et les exécutifs.
  • Démonstrations de la consommation d’IA en ABAP
  • Assessment pour capter l’intelligence individuelle et collective des équipes souhaitant intégrer de l’IA
  • Réalisation des composants nécessaires dans le proxyserveur (boite noire)
  • Développement SAP ABAP classique….
La bonne nouvelle est que la plupart des composants sont réutilisables pour de nombreux besoins et que le plus gros retour sur investissement à avoir dans le domaine de l’IA se gagne avec des composants génériques dans le cadre de projet de 100 jours en moyenne. 
Quelque soit la version, SAP est la plateforme idéale pour faire de l’IA. Techniquement c’est facile, et S/4 favorise cela encore plus cela. Les composants que nous proposons sont les suivants :
  • IBM Watson (NLP)
  • Tensorflow (classification, vision, scoring, etc…)
  • Stanford (NLP)
  • NVidia CUDA (Calcul hyper parallélisé pour faire du forecasting sur des modèles déterministes)
  • ElasticSearch (moteur de recherche et NLP)
  • Et du tailor-made pour le prédictif, les clusters pour du non supervisé, etc…

Conclusion

SAP est une plateforme complète, disposant de quantité de donnée énorme, et est le coeur opérationnel de nombreuses entreprises.
L'IA est mature, l'essentiel ayant été créé depuis plus de 20 ans, ce qui est nouveau c'est son industrialisation grâce à la puissance de calcul énorme actuelle, et le Big Data.
Si le projet essentiel de l'IA dans l'entreprise c'est d'améliorer l'ensemble des flux métiers (optimisation) et de créer au final une entité intelligente qui serait l'entreprise, SAP devrait être la plateforme prioritaire pour les projets IA
Pour plus d'information vous pouvez me joindre à jerome.fortias@soprasteria.com
Bien à vous

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