Transcription

• Speaker #0

  Convergences, le podcast USF de la communauté SAP francophone.

• Speaker #1

  Bonjour à toutes et à tous. Bienvenue dans ce tout premier épisode de Convergence, le podcast de la communauté SAP francophone. Je suis Floriane, je suis ravie de vous accueillir pour inaugurer ce nouveau rendez-vous audio de l'USF. Pour ceux qui ne nous connaissent pas, USF, ça veut dire Utilisateur SAP Francophone. C'est une association professionnelle, indépendante de l'éditeur SAP, qui existe depuis plus de 35 ans et qui regroupe aujourd'hui près de 4000 membres un peu partout en France, en Suisse romande et à Monaco. Avec Convergence, l'USF vous donne un nouveau rendez-vous pour décrypter les transformations sans précédent que vivent aujourd'hui les entreprises utilisatrices de solutions SAP. Ce podcast se veut, à l'image de l'USF, un espace de convergence entre les métiers et l'IT, entre les utilisateurs et l'écosystème SAP, entre les enjeux technologiques et les réalités de terrain. Pour ce premier épisode, nous allons parler des deux lettres les plus célèbres du moment. Depuis fin 2022 et l'arrivée de l'IA générative dans le quotidien de millions d'utilisateurs, l'IA est devenue un sujet incontournable. Mais on la réduit souvent à chat GPT ou aux assistants conversationnels. Alors qu'en entreprise, c'est tout autre chose. L'IA, c'est avant tout une technologie qui exploite les données et les processus métiers pour assister les collaborateurs dans leurs décisions, automatiser certaines tâches et créer de la valeur. Quand on est utilisateur SAP, la mise en place de l'IA s'accompagne aujourd'hui de nombreuses questions. Pour répondre à ces questions, l'USF a créé en 2025 sa commission Intelligence Artificielle, puis a publié en 2026 cette année un livre blanc consacré à l'adoption de l'IA dans un contexte SAP. Pour en parler aujourd'hui, j'ai le plaisir d'accueillir sur ce premier épisode Eric Rémy, président de cette commission IA à l'USF. Bonjour Eric.

• Speaker #2

  Bonjour Floriane.

• Speaker #1

  Alors Eric, vous travaillez depuis plus de 30 ans dans l'informatique, l'IA pour vous c'est quoi ? Évolution ? Rupture ? Nouveau contexte professionnel ?

• Speaker #2

  C'est une vraie rupture puisque l'informatique traditionnelle, c'est à dire qu'on la connaît jusque là. était ce qu'on appelle dans un monde déterministe, où quand on lançait une requête, une demande, une action, on obtenait toujours le même résultat. Alors que maintenant, dans ce monde d'intelligence artificielle, on rentre dans un monde probabiliste. On peut faire plusieurs fois la même demande et obtenir des réponses différentes. Toujours justes, mais approximativement modifiées, elles ne seront pas aléantiques. Donc c'est ça qui nous change énormément. Il y a besoin de prendre en compte ce nouveau... nouveaux paradigmes dans tous nos projets, surtout dans un contexte SAP.

• Speaker #1

  C'est plus qu'une nouvelle technologie, c'est vraiment une nouvelle manière de penser l'informatique. C'est un peu vertigineux, un peu inquiétant, non ?

• Speaker #2

  Inquiétant peut-être pas, mais il y a forcément besoin de s'acculturer à cette nouvelle manière de penser les projets, à comment on les développe, comment on les recette. et comment on les utilise, ce n'est plus du tout le monde tel qu'on le connaissait jusque-là au niveau de l'usage des projets informatiques historiquement.

• Speaker #1

  Et alors quand on entend les éditeurs, quand on lit les annonces dans la presse notamment, on a l'impression que ça y est, l'IA est super installée dans toutes les entreprises, qu'elle est partout. Vous qui êtes sur le terrain et qui voyez les remontées des utilisateurs des solutions SAP, quelle est la situation aujourd'hui que vous observez ?

• Speaker #2

  Ce n'est pas encore aussi déployé que ça, on est plutôt au début de l'histoire. Quand on sonde un peu tous nos utilisateurs, tous les membres de l'association USF, tout le monde est plutôt en train d'expérimenter, de faire des pôles, d'apprendre, de trouver les bons cas d'usage. On n'est pas encore dans des vraies réalisations, enfin il y en a, mais on est au début où il y a peu de réalisations concrètes avec des vrais projets d'ampleur basés sur de l'IA encore à ce jour.

• Speaker #1

  Et c'est les éléments qui ressortent, je crois, du livre blanc que vous avez publié récemment. C'est quoi, 8 entreprises sur 10, c'est ça, qui disent ne pas encore y être ?

• Speaker #2

  Oui, c'est ça. Aujourd'hui, c'est vraiment l'époque. Tout le monde cherche à monter en compétence sur ces nouveaux concepts. Donc on est bien dans de l'appropriation, de l'apprentissage, de la mise en œuvre sur des petits périmètres. Tout le monde a bien cette ambition, mais ça va prendre encore un peu de temps. Donc il n'y a pas encore tant de réalisations massives à ce jour dans ce contexte SAP.

• Speaker #1

  Alors justement, qu'on comprenne bien, quelles sont les particularités de l'IA dans SAP par rapport à l'IA grand public qu'on est tous amenés à utiliser dans différents contextes ?

• Speaker #2

  C'est assez simple, c'est-à-dire que quand on est dans l'usage à titre particulier, personnel, on peut obtenir une réponse et avoir une réponse approximative. Il n'y a pas plus de conséquences que cela. Quand on est dans un contexte d'entreprise, si on a une réponse qui est fiable à 80, même 90%, il peut y avoir des conséquences lourdes pour les entreprises. Donc on ne peut pas se tolérer une marge d'erreur dans les résultats produits par les entreprises. l'IA. Donc c'est là où SAP produit énormément de nouvelles fonctionnalités développées pour être optimales sur les données internes des systèmes SAP, de manière à obtenir des résultats qui sont fiables d'un point de vue finance, supply chain, ressources humaines, etc. Ce sont des domaines où la tolérance zéro s'applique. On ne peut pas dégrader les résultats parce qu'on utilise de l'IA. Donc c'est sensible. Ce n'est pas du tout la même ampleur que quand on est un titre perso en train d'utiliser un chat GPT.

• Speaker #1

  Oui, c'est ça. Ce qu'il faut bien comprendre, c'est que SAP, c'est les processus critiques de l'entreprise. Donc l'erreur n'est pas permise.

• Speaker #2

  Exactement. Donc la difficulté est là.

• Speaker #1

  Concrètement, pour donner un exemple peut-être à ceux qui nous écoutent, l'IA dans SAP, ça veut dire quoi ? Ça veut dire quoi quand je suis en fonction finance ? Ça veut dire quoi quand je suis sur tout type de métier de l'entreprise ?

• Speaker #2

  Les principes, c'est surtout de gagner du temps, gagner de l'argent, par rapport à tout un tas de traitements qui sont réalisés traditionnellement sur SAP. Donc si je prends quelques exemples, sur la finance, l'idée c'est de faire tout ce qui est rapprochement automatisé entre la comptabilité et la banque, par exemple, avec un gain de 70%. Et de faire tout ce qui est clôture comptable en 4-5 jours. Voilà, donc c'est des vrais gains concrets. Je peux donner un autre exemple, sur les achats, tout ce qui est traitement des factures. On peut avoir 80% de factures traitées en automatique, grâce à l'IA qui va aller plus loin que ce qu'on était en capacité de faire auparavant. Tout ce qui est maintenance productive dans les industries, on peut aller encore plus loin et faire de la réduction d'arrêts non planifiés de 35 à 50%. Les ressources humaines, tout ce qui est recrutement, on peut gagner 40% de charges. Il y a plein de promesses après à chaque entreprise à réussir à adopter. et à les tester dans son contexte propre, de manière à vérifier jusqu'où ils peuvent aller. Mais les promesses sont là. Donc il y a vraiment besoin de tester et de voir jusqu'où chacun est capable d'aller.

• Speaker #1

  Oui, donc là on voit bien que c'est une IA dans un contexte d'automatisation de processus métier finalement, le point commun entre tous les exemples que vous donnez.

• Speaker #2

  Oui, oui.

• Speaker #1

  Et alors, pour venir aux cas concrets et aux utilisations que vous pouvez observer, vous, dans la base adhérent USF, quelles seraient les erreurs, les pièges à éviter quand on se lance dans un projet IA en entreprise ?

• Speaker #2

  Pour moi, il y a trois grandes catégories de pièges à éviter. La première, c'est de croire que c'est l'IA qui va tout faire. C'est la solution à tout et il suffit de mettre de l'IA pour que nos problèmes soient résolus. C'est pas si simple que ça, c'est pas si magique que ça, il y a quand même besoin d'avoir une bonne compréhension des fonctionnalités, des besoins métiers, de manière ensuite à pouvoir trouver la bonne solution à appliquer, qui peut être une partie avec de l'IA, une partie sans l'IA, l'IA n'est pas forcément la solution unique, mais voilà, c'est un accélérateur qui permet d'aller plus loin. Donc pour moi c'est le premier point, c'est de bien comprendre les besoins métiers que l'on veut adresser. Le deuxième, ça va être la donnée. C'est-à-dire que toute l'IA ne fonctionne que par rapport à un entraînement sur des données de l'entreprise. Donc si nos données sont partiellement incohérentes, partiellement incomplètes, il peut y avoir des conséquences. Donc il y a un gros travail préalable à assainir les données, à faire un entraînement qui soit fiable. Alors dès l'entraînement initial, mais également ensuite sur la durée de vie de l'usage, de réapprendre régulièrement, de continuer à améliorer le modèle avec les nouvelles données futures finalement qui vont être générées. Donc ça c'est un travail également permanent.

• Speaker #1

  Oui, parce que l'IA est instable par nature, c'est ça ?

• Speaker #2

  C'est que les données passées ne présagent pas des données sur les 5 ans à venir. Donc ce qui était vrai de 2021 à 2026 ne sera peut-être pas toujours vrai de 2026 à 2031. Donc, on va savoir prédire et anticiper tout un tas d'actions sur les premiers mois, premières années. Mais si on reste figé dans le passé, si on ne prend pas en compte les nouvelles données, on va se retrouver forcément à créer des écarts. Donc, il faut en permanence réapprendre, réenrichir le modèle de manière à ce que les données prédites soient toujours les bonnes.

• Speaker #1

  Donc, vous nous disiez trois erreurs. Donc là, on a vu première erreur, ne pas croire que l'IA fait tout. La seconde, s'intéresser à ces données et à leur qualité. La troisième alors ?

• Speaker #2

  C'est suivre l'actualité de l'SAP, parce que l'SAP continue à investir massivement sur l'intelligence artificielle. Donc l'SAP progresse fort, donc il faut suivre toute cette actualité, voir ce qui est directement applicable sur l'étagère dans notre contexte, voir un petit peu tout ça, comment c'est organisé, comment ça peut se répliquer chez nous, de manière à pouvoir trouver les bons cas d'usage qui sont mûrs maintenant. et ne pas hésiter à attendre, reporter à plus tard des choses qui sont dans la roadmap, mais qui ne sont pas dès à présent disponibles. Voilà, donc il y a tout un suivi de SAP qui est non négligeable, qui est vraiment un bon moyen d'avoir un ROI, finalement, sur ces projets d'IA, sans prendre trop de risques, en trouvant les cas d'usage qui s'adaptent à nos entreprises.

• Speaker #1

  Oui, j'imagine que là, on est au cœur de ce qu'apporte l'USF et de votre travail dans la commission.

• Speaker #2

  C'est bien ce que l'on fait. En dehors de toutes nos réunions trimestrielles, on suit cette actualité avec SAP de manière à bien comprendre ce qui est déjà disponible et ce qui va arriver. C'est-à-dire qu'il faut avoir une vision sur le court terme, on va dire à un an. Donc ça, SAP nous accompagne bien de manière à nous fournir ces informations et de manière à gagner du temps. C'est plus facile que de chercher chacun dans son coin. Néanmoins, on a directement une légende, une traduction de... finalement la stratégie de SAP derrière chacune des actions qui sont communiquées régulièrement.

• Speaker #1

  Et alors au-delà des erreurs à éviter, il y a également la question du coût, crucial quand on parle d'IA. Aujourd'hui j'imagine que c'est aussi un point d'attention qui vous est remonté par les utilisateurs sur le terrain ?

• Speaker #2

  Oui, c'est une préoccupation parce que forcément si on fait des projets, c'est pour en obtenir un ROI, pour gagner de l'argent au final par rapport à des actions qui étaient faites de manière traditionnelle. Il y a une inquiétude que l'on sent bien qui est l'évolution des coûts. Tout ça c'est basé sur ce qu'on appelle des tokens, donc c'est des parties de mots qui sont l'élément de facturation de tous ces modèles de langage, principalement américains ou français, qui sont utilisés et les coûts ne sont pas forcément une donnée fiable, c'est plutôt évolutif et on ne sait pas trop comment ça peut évoluer encore dans le futur. Mais la tendance n'est pas forcément rassurante, au fil des mois on voit plutôt des hausses de coûts. Donc il y a une inquiétude, il y a un suivi à faire, il y a des nouveaux métiers quelque part qui arrivent avec tout ce pilotage financier à mettre autour de l'intelligence artificielle qui fait que c'est un risque, c'est un vrai sujet d'actualité dans nos entreprises de bien savoir piloter tous ces coûts autour de l'intelligence artificielle.

• Speaker #1

  et de projeter des grands projets informatiques qui prennent parfois plusieurs années et qui du coup ne peuvent pas être dépendants d'un modèle économique fluctuant.

• Speaker #2

  Les projets, on espère qu'ils ne durent pas plusieurs années, mais par contre, c'est une fois qu'ils sont en production, ils vont durer des années et basés sur un coût unitaire du token qui, lui, peut évoluer une fois que le projet est en production. Donc le risque, il est d'avoir une promesse au départ en disant j'ai un ROI sur un an, deux ans, et puis finalement, avec le coût qui a augmenté, mon ROI n'est plus celui que j'avais estimé au départ. Et donc la promesse est en partie fausse. Donc voilà, l'inquiétude est importante.

• Speaker #1

  Est-ce que vous auriez en tête un quick win, une étape facile à franchir pour les entreprises qui commenceraient dans l'IA aujourd'hui ?

• Speaker #2

  Oui, SAP nous fournit des outils orientés développeurs et consultants, qui sont des outils sur étagère, directement utilisables, et qui peuvent apporter un ROI. directement calculable puisque c'est un coût qui est prévu par SAP. Donc on sait combien ça coûte en fonction de l'usage que l'on en fait. Ça peut plus ou moins évoluer, mais c'est quand même assez basé sur des tarifs unitaires par utilisateur. Et les fonctionnalités... peuvent être très utiles au quotidien de toutes les équipes IT. C'est-à-dire que là, c'est vraiment orienté à IT et non pas métier. Et je pense que ça peut être justement un des premiers pans pour monter en compétence, c'est de faire monter les équipes IT sur l'IA, notamment, il y a ces outils fournis par SAP pour l'IT. Il vaut mieux être un précurseur et déjà monter en compétence au niveau de l'IT. Quand le besoin de métier arrive, on a déjà un peu de vocabulaire, un peu de pratique, un peu de connaissances et on peut en parler un peu mieux quand on a arrive avec le besoin métier à faire.

• Speaker #1

  Et sur les besoins métiers, est-ce qu'aujourd'hui vous observez dans les entreprises en France des métiers qui seraient plus avancés que d'autres dans l'adoption de l'IA dans leur processus ?

• Speaker #2

  Je ne sais pas s'il y a des métiers plus que d'autres. Je pense que c'est vraiment tous les métiers qui intéressent. Ça s'applique à tous les métiers autour de SAP. Je ne pense pas qu'il y ait un métier plus avancé que les autres. En tout cas, moi, je n'ai pas cette information-là au sein de la commission. Par contre, il y a vraiment un intérêt global sur l'ensemble des domaines couverts par SAP.

• Speaker #1

  Alors Eric, si on devait résumer la position de l'USF en quelques mots sur ce vaste sujet de l'IA dans SAP, vous nous diriez quoi ?

• Speaker #2

  Il ne faut pas hésiter à s'intéresser à tous ces nouveaux sujets, c'est inévitable. Il faut que toutes les entreprises qui utilisent SAP s'y intéressent, suivent de près, quitte à faire dans un premier temps des POC de manière touchée, en fonction de leur contexte. S'ils sont déjà dans le cloud ou pas, s'ils ont déjà un nouveau contrat qui leur permet d'avoir les licences autour de l'IA chez SAP. Il faut s'acculturer parce que le sujet va très vite. Donc attendre pour se dire qu'on ira quand on sera prêt, c'est perdre du temps. Donc il faut s'y intéresser au fur et à mesure. Chacun a son rythme, chacun a ses projets, mais il ne faut surtout pas passer à côté. C'est un nouveau domaine. inévitables dans le domaine de l'alphabétique.

• Speaker #1

  Eric, merci.

• Speaker #2

  Merci à vous.

• Speaker #1

  Vous avez été notre premier invité pour cette série de podcasts Convergence créée par l'USF. Et bien sûr, les travaux de votre commission Intelligence Artificielle ne s'arrêtent pas là, ce n'est même que le début. Vous nous préparez, je crois, un nouvel opus de votre livre blanc de décryptage des enjeux de l'IA dans un contexte SAP qui sera présenté lors de la convention USF. Donc la Convention USF, pour ceux qui nous écoutent, c'est le grand rendez-vous annuel de l'USF. Cette année, ça se tiendra à Strasbourg, les 14 et 15 octobre. Et où de mieux qu'à Strasbourg pour parler de notre fil rouge de l'année, qui sera la souveraineté numérique. Merci à toutes et à tous de nous avoir écoutés. A très bientôt pour un nouvel épisode de Convergence, le podcast de la communauté SAP francophone.

• Speaker #0

  Convergence, le podcast USF de la communauté SAP francophone.