Selon McKinsey, bien que la hausse des investissements dans l'IA générative soit fulgurante, 80 % des entreprises font état d'un impact limité sur leurs résultats, malgré une augmentation de 94 %. L’une des raisons : les projets d’IA restent des projets pilotes isolés, déconnectés des processus, des données et de la gouvernance réels. Lepilier « Build »de la SAP Business AI Platform résout précisément ce problème : il permet un développement « AI-first » d’agents, d’applications et de workflows, ancrés dans le contexte métier et parfaitement intégrés à l’ensemble de l’environnement système.

• • Joule Studio– l'environnement de développement axé sur l'IA :

Au lieu de concevoir manuellement des applications, ce qui demande beaucoup de temps, les équipes décrivent simplement leur objectif métier en langage naturel, et Joule Studio le traduit en agents, applications ou workflows prêts à l'emploi. Joule Studio couvre ainsi l’ensemble du spectre de développement, du « no-code » destiné aux utilisateurs métier au « pro-code » destiné aux développeurs qui souhaitent utiliser leurs propres outils, tels que VS Code, Claude Code ou l’outil de workflow intégré n8n.

• • SAP Integration Suite– la connectivité pour les agents :

Pour que les agents IA ne se limitent pas à des tâches isolées, ils doivent être connectés de manière fiable à l'ensemble de l'environnement système. La suite d’intégration SAP offre précisément cette base : grâce à des API, des événements et le MCP, elle connecte les agents en temps réel aux systèmes SAP et non-SAP, leur permettant ainsi d’accéder à des données métier réelles, d’orchestrer des workflows sur plusieurs systèmes et d’interagir avec des applications tierces, le tout sous un contrôle centralisé afin que les agents agissent toujours dans le respect des limites définies. À cette fin, la suite regroupe plusieurs fonctionnalités clés :

• • Intégration cloud: intégration hybride et cloud pour les systèmes SAP et non-SAP, avec des modèles prêts à l'emploi pour les scénarios A2A et B2B/B2G.
  • Gestion des API: conception, développement, protection (plus de 40 règles de sécurité intégrées) et surveillance des API sur la base de normes ouvertes telles qu’OpenAPI et OData.
  • Open Connectors: plus de 160 connecteurs prêts à l'emploi vers les applications tierces les plus courantes, ainsi que la possibilité de créer vos propres connecteurs.
  • Integration Advisor: suggestions basées sur l'IA et s'appuyant sur les connaissances de la communauté, incluant la génération automatique de documentation et d'artefacts, ainsi qu'une aide à la migration depuis SAP Process Orchestration.

À cela s'ajoute :

• • Event Mesh (échange d'événements en temps réel),
  • Graph (accès API unifié aux objets métier),
  • Gestion des partenaires commerciaux (gestion des partenaires B2B) et
  • Intégration de Data Space (mise à disposition de produits de données dans Data Spaces).

Une autre raison expliquant l’absence d’effets sur la productivité et l’emploi réside dans une sorte de « taxe de complexité » : la prolifération des environnements multicloud, les silos de données isolés et le manque de contexte freinent toute initiative en matière d’IA. Pour que l’IA apporte une réelle valeur ajoutée aux activités opérationnelles, elle doit comprendre comment les données s’articulent avec les processus métier, et pas seulement constater leur existence. C’est précisément là qu’intervient le pilier « Context & Reason » de la SAP Business AI Platform, grâce à une IA qui fonctionne avec un contexte métier réel et universel, ancrée dans une « Data Fabric » qui sert de noyau de connaissances fiable pour les applications et les agents.

• SAP Business Data Cloud – la base de données

SAP Business Data Cloud (BDC) désigne l'évolution de l'architecture de données vers une « Data Fabric », dont la valeur ajoutée essentielle réside dans le contexte, car les agents et les applications intelligentes ont besoin d'une compréhension approfondie de l'activité. Au cœur de cette « Data Fabric » se trouve le « Knowledge Core » : celui-ci ne se contente pas de stocker et de traiter les données, mais veille également à ce qu’elles soient comprises dans le contexte des processus métier réels. Une « Business Data Fabric » rassemble les données SAP et celles de fournisseurs tiers dans le cadre d’une gouvernance cohérente à l’échelle de l’entreprise, ce qui permet à chaque initiative d’IA de s’appuyer sur la même base de données fiable.

• Modèles SAP et non-SAP – Un raisonnement fondé sur une véritable compréhension du métier

Ancrer les données dans leur contexte n'est qu'une première étape ; la plateforme doit également « raisonner » à partir de ces données, c'est-à-dire en tirer des conclusions fondées. Pour ce faire, SAP propose des modèles spécialement développés pour des scénarios métier et les complète par la flexibilité nécessaire pour intégrer les principaux modèles de fournisseurs tiers. En faisant fonctionner côte à côte les modèles SAP et non-SAP au sein d’un environnement unique et géré de manière centralisée, les entreprises tirent le meilleur parti de chaque modèle sans pour autant perdre le contrôle de leurs données ou de leurs processus.

• SAP Knowledge Graph – le point d'ancrage contextuel

Un « Knowledge Graph » est une carte des informations : il indique où celles-ci sont stockées et comment elles sont liées entre elles. C’est précisément ce qui permet à Joule et aux agents IA de naviguer dans l’univers des données jusqu’à ce qu’ils aient trouvé les informations pertinentes et d’ancrer solidement leurs réponses dans les données réelles de l’entreprise. Le processus sous-jacent est le suivant : l’utilisateur pose une question en langage naturel

→ Le Knowledge Graph recherche les informations contextuelles pertinentes

→ cela donne lieu à une requête ciblée adressée à la source SAP concernée

→ La réponse vous est renvoyée en langage naturel.

Ainsi, le SAP Knowledge Graph associe de grands modèles linguistiques à un véritable contexte métier : pour des réponses précises et exploitables, plutôt que de vagues suppositions.

Le résultat :une « Business Data Fabric » qui sert de base de connaissances fiable pour l'IA. Grâce à l'unification des données SAP et des données provenant de fournisseurs tiers, à l'informatique intelligente et à un contexte métier universel pour chaque agent.

Les entreprises qui déploient l'IA à grande échelle sont confrontées à deux défis : les risques évoluent plus rapidement que ne peuvent le suivre les cadres de gouvernance classiques, et la valeur créée est plus difficile à mesurer que prévu. Lepilier « Govern »de la SAP Business AI Platform s’appuie sur les capacités des piliers « Build » et « Context & Reason » et garantit que chaque agent, chaque application, chaque LLM et chaque serveur MCP opère, dès sa mise en service, dans des limites clairement définies et soit évalué en permanence par rapport aux résultats pour lesquels il a été développé.

La gouvernance s'appuie sur une architecture à plusieurs niveaux composée de quatre éléments interdépendants :

1. SAP AI Agent Hub

Les entreprises ont rarement recours à un seul agent ; elles gèrent des flottes entières qui opèrent à travers différents systèmes, processus et données. Le SAP AI Agent Hub offre à cet effet un point de contrôle centralisé couvrant l'ensemble du cycle de vie, de la planification et du développement jusqu'à la mise hors service :

• • Registre des agents et des serveurs MCP : une source unique de référence pour tous les agents et serveurs MCP de l'entreprise.
  • Évaluation et analyse des agents : contrôles de qualité systématiques permettant de prendre des décisions fiables en matière de déploiement et de mise à l'échelle.
  • Identité et contrôle d'accès : identités vérifiables, autorisations strictement limitées et accès auditable via le SAP Cloud Identity Service.
  • Observabilité des agents : une visibilité en temps réel sur le comportement, les performances et les sources d'erreurs.
  • Agent Mining : identifie la manière dont les agents exécutent réellement leurs tâches et met en évidence les écarts ou les cas de non-conformité.
  • Cartographie des agents, des organisations et des SAIlls : montre comment les agents transforment le travail et quelles nouvelles SAIlls en découlent.
  • Intégration ouverte à l'écosystème : connexion à Microsoft, Google, AWS, Databricks et ServiceNow.

À cela s'ajoute l'intégration avec SAP LeanIX, SAP Signavio, SAP Integration Suite, SAP Cloud ALM et SAP SuccessFactors, afin que la gouvernance s'inscrive toujours dans le contexte de l'architecture d'entreprise et des processus métier réels.

2. Réalisation de la valeur

Pour que l’IA déploie pleinement son potentiel, les entreprises doivent comprendre en permanence où la valeur est créée et comment elle évolue. La plateforme SAP Business AI met en évidence la manière dont les agents fonctionnent au sein de processus métier réels et contribuent à des résultats mesurables, et ne se contente pasde vérifier s’ils sontsimplementopérationnels. Cela inclut des indicateurs concrets tels que l’impact financier, les délais d’exécution et la rentabilité, mesurés directement dans des processus de bout en bout. Les entreprises peuvent ainsi hiérarchiser les nouveaux potentiels, mettre en évidence la contribution en valeur des agents existants et s’assurer que chaque initiative d’IA s’inscrit dès le départ dans la stratégie de l’entreprise.

3. Joule Studio Runtime

Pour que les agents puissent fonctionner de manière productive, ils ont besoin d'un environnement d'exécution géré qui n'applique pas la gouvernance a posteriori, mais qui la fasse respecter dès le début, pendant l'exécution. C’est précisément ce qu’offre le Joule Studio Runtime. Il contrôle la manière dont les agents tirent des conclusions, accèdent aux outils, interrogent les serveurs MCP et exécutent des actions, toujours dans le respect des politiques définies, du contexte concerné et des autorisations attribuées. Le Runtime prend en charge aussi bien les modèles d’exécution simples que complexes et opère en permanence dans le respect des limites fixées par l’entreprise.

4. Identité, accès, sécurité

La solution « Identity, Access & Security » constitue le socle fiable de la gouvernance des agents. Chaque agent IA se voit attribuer une identité vérifiable, des droits d’accès strictement délimités (scoped) sont systématiquement appliqués, et la sécurité ainsi que la conformité sont garanties de manière uniforme sur l’ensemble des environnements SAP et non-SAP. Les agents sont soumis aux mêmes normes que les utilisateurs humains, notamment en matière de politiques d’accès cohérentes et de séparation des tâches (Segregation of Duties).