Explication des fonctionnalités SAC AI : Joule, Just Ask et Smart Predict
- IA, SAP Analytics Cloud
- SAP Business AI
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Philipp Simon
Ce wiki explique comment créer des modèles de prévision automatisés pour la planification et les prévisions dans SAP Analytics Cloud (SAC) à l'aide de Smart Predict. Notre expert Philipp montre comment Smart Insights analyse et rend compréhensibles les anomalies statistiques dans les stories SAC en un seul clic. Le wiki met également l'accent sur la requête de données vocale via Just Ask et sur l'intégration du nouvel assistant IA Joule dans l'écosystème SAP. Philipp aborde également les fonctionnalités assistées par IA. Grâce à l'IA générative, des tâches telles que le scripting et l'annotation sont rendues plus efficaces.
Table des matières
- 1. Guide de navigation dans le domaine de l'IA : aperçu des fonctionnalités actuelles d'IA et d'apprentissage automatique de SAP Analytics Cloud
- 2. Smart Predict (scénario prévisionnel)
- 3. Smart Insights : de quoi s'agit-il et quelles sont ses fonctionnalités ?
- 4. Il suffit de demander : qu'est-ce que c'est et quelles sont ses capacités ?
- 5. Joule : qu'est-ce que c'est et à quoi sert-il ?
- 6. Fonctions assistées par l'IA
- 7. Conclusion : l'évolution plutôt que la révolution grâce à la qualité des données
Dans le cadre du travail quotidien, les clôtures mensuelles, les cycles de planification et les tâches opérationnelles occupent une place prépondérante. Les applications utilisées se limitent souvent à un ensemble familier de rapports, de données et de fonctions. Parallèlement, des informations sur les nouvelles fonctionnalités affluent par divers canaux, en particulier depuis l'intérêt accru pour les technologies basées sur l'intelligence artificielle.
SAP Analytics Cloud ne fait pas exception à cette règle. Les fonctionnalités sont constamment améliorées, révisées, fusionnées ou, si elles sont technologiquement obsolètes, supprimées. Avec des solutions telles que Just Ask, Smart Insights ou des fonctionnalités assistées par l'IA, un portefeuille polyvalent a été créé, mais il n'est pas toujours facile de l'intégrer dans le quotidien.
Le principal défi consiste à garder une vue d'ensemble :
Quelles sont les fonctionnalités actuellement disponibles ? Quelle valeur ajoutée offrent-elles ? Quelles sont les restrictions à prendre en compte ? Et quels sont les développements à venir ?
Cet article fournit un guide concis et résume de manière claire les principales fonctionnalités IA et ML du SAC.
Le terme « intelligence artificielle » (IA) désigne des systèmes capables d'interpréter des informations dans leur contexte et d'en déduire des décisions ou des actions. L'apprentissage automatique (ML) est un sous-domaine de l'IA. Il utilise des données historiques pour identifier des modèles et, sur cette base, établir des prévisions ou des recommandations.
Tout d'abord, il existe deux fonctionnalités qui reviennent régulièrement dans les discussions ou les forums, mais qui ont été supprimées depuis un certain temps et retirées des tenants : Smart Discovery et Search to Insight. Nous ne nous attarderons donc pas sur ces deux technologies.
Nous nous concentrerons sur les fonctionnalités actuellement disponibles.
2. Smart Predict (scénario prévisionnel)
Intelligent Predict est une fonctionnalité de SAP Analytics Cloud qui repose sur l'apprentissage automatique et crée automatiquement des modèles adaptés aux prévisions. La solution sélectionne de manière autonome la méthode et la configuration appropriées pour répondre efficacement aux questions commerciales. Elle s'appuie sur des scénarios de prévision qui servent d'espaces de travail. Ceux-ci permettent de créer plusieurs modèles de prévision pour une question donnée, de les comparer et de déterminer le modèle le plus adapté. ensuite Enregistrer en tant que jeu de données. Chaque modèle crée ses propres visualisations et indicateurs afin de comprendre le résultat et la précision. Ainsi, différents modèles peuvent être créés dans un scénario et ceux qui donnent les meilleurs résultats peuvent être enregistrés en tant que jeu de données.
Selon le type de scénario, les ensembles de données importés, les ensembles de données en temps réel (par exemple sur SAP HANA) et, dans le cas des prévisions de séries chronologiques, les modèles de planification peuvent être utilisés comme source de données, à condition que les conditions techniques requises soient remplies. Il existe des restrictions d'utilisation, en particulier pour les ensembles de données en temps réel et les modèles de planification.
Smart Predict prend en charge trois scénarios :
- Classification: convient pour prédire des événements catégoriels, par exemple si un client ou une cliente va quitter l'entreprise.
- Régression: sert à estimer des valeurs numériques, par exemple pour prévoir un chiffre d'affaires attendu dans certaines conditions.
- Prévision chronologique: analyse les données historiques et les tendances afin de prédire les évolutions futures dans le temps, par exemple la demande quotidienne d'un produit au cours des prochains mois.
Les ensembles de données générés peuvent être directement utilisés dans des récits, intégrés dans des modèles SAC ou exécutés comme étapes dans des multi-actions. Cette étape offre la possibilité de former des modèles prédictifs ou de les appliquer. Leur implémentation dans une multi-action ouvre la voie à une multitude d'applications différentes.
Dans les modèles de planification, les prévisions de séries chronologiques peuvent également être réintégrées dans la planification. Smart Predict est inclus dans l'offre standard SAC, mais n'est pas disponible dans toutes les régions ou pour tous les locataires. L'accès se fait via les rôles Predictive Content Creator et Predictive Admin ou via des rôles individuels disposant des autorisations appropriées.
2.1. Quand utilise-t-on SmartPredict ?
L'utilisation de Smart Predict est particulièrement recommandée dans les cas où des prévisions récurrentes ou une reconnaissance fiable des modèles à partir de données historiques sont nécessaires. Cette fonctionnalité est adaptée aux questions préparées et structurées dans les domaines de la planification, des prévisions ou de l'évaluation des risques.
3. Smart Insights : de quoi s'agit-il et quelles sont ses fonctionnalités ?
Smart Insights est une fonctionnalité d'analyse de SAP Analytics Cloud. Elle utilise des méthodes statistiques pour expliquer automatiquement les points de données. L'objectif est de mettre en évidence les anomalies, les facteurs d'influence et les corrélations qui ne sont pas immédiatement visibles dans une visualisation. Les résultats s'affichent directement dans le panneau Smart Insights au sein de l'histoire et combinent des explications écrites avec des visualisations à l'appui.
3.1. Fonctionnement et domaine d'application
Smart Insights est disponible dans Stories pour la plupart des types de graphiques, cellules de tableau et variances. Les modèles importés, les sources de données en direct (SAP HANA) ainsi que les modèles Datasphere et Seamless Planning sont pris en charge dans Optimized Story Experience.
Comme indiqué précédemment, le panneau situé à droite de l'article constitue le cœur de Smart Insights. Il présente jusqu'à trois types d'informations différents accompagnés d'une explication en langage naturel et, le cas échéant, d'un graphique pertinent.
Contenu du Smart Insights Panel :
En fonction du point de données sélectionné, différents types d'informations peuvent être affichés.
- Modification du point de données : en cas de présence d'une dimension temporelle, Smart Insights identifie les écarts temporels significatifs. L'analyse met en évidence les périodes pertinentes telles que le mois, le trimestre ou l'année et indique leur variance par rapport à la période de comparaison.
- Principaux facteurs/contributeurs principaux : le système « Contributeurs principaux » identifie les principaux facteurs d'influence d'un point de données. Les dimensions pertinentes ainsi que les membres les plus remarquables (5 dimensions principales avec jusqu'à 10 membres) sont représentés. Le tri est effectué en fonction de leur écart par rapport à la moyenne.
- Calcul du point de données : pour les valeurs calculées, Smart Insights affiche les formules utilisées, les types d'agrégation et les distributions (par exemple, histogrammes, min/max/moyenne). Cela permet de comprendre comment une valeur est obtenue.
3.2. Quand utilise-t-on Smart Insights ?
Lorsque des valeurs individuelles, des graphiques ou des écarts doivent être expliqués rapidement et de manière compréhensible, Smart Insights peut être utile. À l'aide de graphiques et d'un langage naturel, les contenus sont présentés sans que l'utilisateur ait besoin de se plonger dans la base de données.
Dans sa forme la plus simple, cette fonctionnalité peut être considérée comme le pendant de la fonctionnalité Just Ask, qui génère un diagramme ou un tableau à partir d'une requête formulée en langage naturel.
4. Il suffit de demander : qu'est-ce que c'est et quelles sont ses capacités ?
L'idée de permettre des requêtes en langage naturel (Natural Language Query – NLQ) provient du produit du même nom « Askdata », acquis par SAP en 2022. Cette technologie, initialement considérée comme une fonction de recherche intelligente plutôt que comme une application d'IA, a très tôt suscité de grandes attentes en matière d'interaction plus naturelle avec les données d'entreprise. Avec l'avènement de modèles linguistiques performants, le potentiel de telles approches est devenu de plus en plus évident. SAP a continué à développer la fonction NLQ, l'a dotée de mises à jour régulières et l'a intégrée sous le nom de Just Ask comme partie intégrante de l'environnement analytique.
4.1. Mais qu'est-ce que Just Ask exactement ?
Just Ask est une interface ou une fonction de SAP Analytics Cloud qui permet de consulter et d'afficher les données d'un modèle à l'aide du langage naturel. Les requêtes sont formulées dans un langage commercial courant, par exemple « Afficher le chiffre d'affaires en 2024 par région ». Les résultats s'affichent immédiatement sous forme de tableaux ou de graphiques et peuvent être repris dans des récits, exportés ou analysés plus en détail dans Data Analyzer.
Just Ask prend en charge les modèles de données importés et les modèles SAP Datasphere, ce qui le rend particulièrement flexible. Voici quelques exemples de requêtes typiques :
« Chiffre d'affaires du dernier trimestre », « Chiffres de vente pour l'Allemagne et la France par produit », « Comparaison des versions réelles et prévisionnelles d'un indicateur pour 2024 ».
L'accès à Just Ask s'effectue soit via la page d'accueil, soit via l'icône en forme d'ampoule située dans la barre d'en-tête en haut à droite.
4.2. Qualité des données et optimisation du modèle
Une modélisation optimisée est essentielle pour obtenir des résultats fiables. Cela implique des désignations d'objets claires et univoques, des dimensions de données cohérentes et la réduction des éléments redondants ou techniques. Dans les scénarios NLQ en particulier, des modèles bien structurés facilitent l'attribution univoque de termes (par exemple par l'attribution de synonymes) à des indicateurs, des dimensions et des hiérarchies.
4.3. Particularités dans SAP Datasphere
Lors de l'utilisation de modèles Datasphere, le type d'intégration (en direct ou via tunnel) influence le comportement de Just Ask, notamment en ce qui concerne le stockage des données, le traitement performant des requêtes et la prise en charge des synonymes et des règles métier. Pour les scénarios plus complexes, il est recommandé d'utiliser des connexions via tunnel, tandis que les accès en direct sont plutôt adaptés aux analyses temporaires et légères.
4.4. Quand utilise-t-on Just Ask ?
Just Ask convient aux requêtes ad hoc rapides, lorsque les utilisateurs souhaitent accéder à des données sans connaissance des modèles ni utilisation d'un scénario. Il peut notamment être utilisé pour répondre efficacement à des questions analytiques simples en langage naturel, à condition que les modèles sous-jacents soient clairement structurés et aient été préparés pour l'utilisation de Just Ask.
Just Ask simplifie l'accès aux données en posant des questions en langage naturel et en fournissant immédiatement des réponses sous forme de graphiques ou de tableaux. La qualité des résultats dépend largement de données clairement modélisées et bien structurées. Just Ask est inclus dans les fonctionnalités de SAP Analytics Cloud et ne nécessite aucune licence supplémentaire, mais il nécessite un tenant cloud pris en charge et une activation par l'administration. Avec Joule, SAP étend ces possibilités avec un assistant IA basé sur la conversation. La section suivante montre comment Joule complète et prolonge ces fonctions.
5. Joule : qu'est-ce que c'est et à quoi sert-il ?
Joule est l'assistant IA génératif de SAP. Il enrichit SAP Analytics Cloud d'une fonctionnalité contextuelle orientée dialogue. Il combine le langage naturel avec des fonctions analytiques, transactionnelles et explicatives et ne se limite pas à SAC, mais fait partie de SAP Business AI.
Joule peut prendre en compte les données issues des modèles SAC, SAP Datasphere, BW/4HANA et S/4HANA, offrant ainsi un point d'accès unique pour répondre à diverses questions.
(Source : SAP Business AI – https://www.sap.com/products/artificial-intelligence.html)
5.1. Distinction entre Just Ask et Joule
Just Ask est la fonction de requête en langage naturel intégrée à SAP Analytics Cloud. Elle permet d'interroger des modèles de données et de les représenter sous forme de tableau, de diagramme ou d'indicateur. Chaque question est interprétée individuellement.
Joule va bien au-delà et est conçu comme un assistant IA complet qui utilise le contexte sur plusieurs interactions, explique les relations et prend également en charge des tâches dans d'autres systèmes SAP. Le point essentiel est le suivant :
Pour les questions analytiques, Joule utilise en arrière-plan la fonctionnalité Just Ask de SAP Analytics Cloud.
Cela signifie que Just Ask est intégré à Joule en tant que moteur NLQ analytique, tandis que Joule étend ces capacités à la conduite de dialogues, à l'interprétation et à des actions système supplémentaires.
5.2. Joule en association avec BW/4HANA et SAP S/4HANA
Joule peut fournir à la fois du contenu analytique et opérationnel.
Le contenu analytique est basé sur les « Analytical Insights » fournis par SAC (et donc Just Ask).
Les contenus opérationnels proviennent de SAP S/4HANA et sont mis à la disposition de Joule via des API et des connexions au système en direct, par exemple pour afficher des informations d'état ou des données transactionnelles. Joule permet également d'accéder directement aux applications Fiori correspondantes.
Joule combine ainsi analyse et transparence opérationnelle en un seul point d'accès.
5.3. Modèles d'interaction de Joule
SAP décrit quatre formes d'interaction centrales que Joule prend en charge et combine entre elles :
Informatif – Fourniture de contenus explicatifs (« Veuillez m'expliquer comment... »)
Transactionnel – Assistance pour les petites tâches ou la navigation (« Effectuez cette tâche simple… »)
Analytique – Fournir des informations analytiques via les modèles SAC et Datasphere (« Veuillez me fournir des informations... ») à Just Ask
IA avancée – fonctions génératives telles que les résumés ou l'aide à la rédaction de scripts (« Effectuer des tâches avancées... »)
Ces quatre types d'interaction constituent la base de l'utilisation polyvalente de Joule dans l'analyse, la planification et les processus opérationnels.
5.4. Architecture et intégration
Dans SAP Analytics Cloud, Joule n'apparaît pas (pour l'instant) pour les utilisateurs finaux sous la forme d'une fenêtre de chat, d'une icône ou d'un « copilote » distinct au sein de l'interface SAC. À la place, Joule peut être entièrement intégré sous la forme de la fonction « Analytical Insights » sur la page Analytics via « Just Ask » et servir d'interface de requête naturelle.
Lorsque les utilisateurs travaillent avec « Just Ask » dans SAC, ils interagissent techniquement avec la couche d'IA générative qui sous-tend également Joule. Cependant, seule la fonction « Just Ask » du SAC leur est visible. Joule lui-même est principalement utilisé comme assistant dialogique dans d'autres applications cloud SAP (par exemple Success Factors). Il y utilise pour les questions analytiques exactement les mêmes modèles qui sont indexés et validés dans le SAC pour « Just Ask ».
En résumé, il convient de noter que Joule n'est pas disponible en tant que fenêtre de chat distincte dans le SAC dans les cycles de publication actuels et futurs (état : décembre 2025). Au sein du SAC, les utilisateurs peuvent accéder au modèle d'interaction « Analytical » via la fonctionnalité Just Ask, mais pas aux autres possibilités offertes par le chat IA contextuel de Joule. À l'inverse, les utilisateurs d'autres applications cloud SAP (par exemple BDC) ont la possibilité d'accéder à la fonction Analytical de Just Ask via Joule.
6. Fonctions assistées par l'IA
Une autre possibilité d'utiliser l'IA dans SAC réside dans les fonctionnalités dites « assistées par IA » (AI-Assisted Features). Il s'agit d'une sélection de fonctionnalités destinées principalement à faciliter les tâches basées sur du texte et des scripts grâce à l'IA générative. Il est probable que peu d'utilisateurs en aient connaissance, car elles n'ont jamais fait l'objet d'une promotion active et nécessitent également certaines conditions préalables :
Les fonctionnalités ne sont actuellement disponibles que pour un nombre limité de centres de données (https://help.sap.com/docs/SAP_ANALYTICS_CLOUD/00f68c2e08b941f081002fd3691d86a7/8dcc1f1915b241b3a10c8e5b8a76b062.html?locale=en-US)
D'autre part, l'utilisation de SAP AI Units est nécessaire, ce qui suppose bien sûr que des AI Units soient disponibles.
Toutefois, si ces conditions sont remplies (locataire sur un centre de données pris en charge et unités d'IA disponibles), un administrateur peut demander l'activation des fonctions via un ticket auprès de SAP. Une fois l'activation des fonctions sélectionnées approuvée, les autorisations « Generative AI » correspondantes peuvent être attribuées dans le SAC.
6.1. Ces fonctions sont incluses dans ce document.
- Actions sur les données assistées par l'IA: cette fonctionnalité permet de créer et de commenter des scripts dans les étapes de formule avancée. Sur la base d'une commande, un script approprié peut être généré automatiquement ou des commentaires peuvent être ajoutés au code existant. Cela accélère les tâches de script récurrentes et améliore la traçabilité de la logique.
Une extension a été annoncée pour la mise à jour du premier trimestre 2026. Elle permettra de créer automatiquement une description textuelle de l'objectif et de la logique de l'action sur les données à l'aide de l'IA générative dans la zone de paramètres des actions sur les données (https://roadmaps.sap.com/board?PRODUCT=67838200100800006884&FT=AI&range=FIRST-LAST#;INNO=000D3ABE796A1FE0A5948BE616BDFEB2). - Commentaires assistés par IA: les commentaires assistés par IA constituent une fonctionnalité utile qui facilite le travail avec les commentaires dans les stories. Elle prend en charge à la fois les commentaires sur les points de données, qui sont enregistrés directement dans les cellules des tableaux, et les commentaires dans des widgets de commentaires distincts. Cette fonctionnalité permet de regrouper des commentaires individuels, des fils de commentaires complets ou, dans le cas des tableaux, des commentaires provenant de niveaux hiérarchiques inférieurs.
- Calculs assistés par IA : la fonction « Calculs assistés par IA » permet de générer automatiquement des formules de calcul dans Data Analyzer à partir de saisies en langage naturel ou d'expliquer de manière compréhensible des formules existantes. L'assistant de formules IA génère des formules sur la base d'une exigence décrite et fournit, sur demande, des explications en texte clair sur des calculs complexes.
- AI-Assisted Chart Summary : l'add-in PowerPoint pour SAP Analytics Cloud permet de générer automatiquement un résumé clair pour chaque diagramme SAC intégré. La description textuelle générée est insérée sous forme de commentaire modifiable et peut être recréée en cas de modification des données afin de maintenir les présentations à jour.
6.2. Quand les fonctionnalités assistées par l'IA sont-elles utilisées ?
Ils constituent une solution efficace pour les utilisateurs qui souhaitent optimiser leurs flux de travail d'analyse, de planification et de script sans avoir à se plonger dans les syntaxes techniques ou la logique des scripts. Les utilisateurs spécialisés, les contrôleurs, les concepteurs d'histoires et les responsables de l'analyse bénéficient particulièrement de cette fonctionnalité, car elle leur permet de générer des explications, des formules, des commentaires ou des résumés directement dans leur flux de travail. L'IA est particulièrement utile dans les situations où il est nécessaire d'accélérer les tâches routinières, de rendre compréhensibles des contenus complexes ou de créer rapidement et en toute sécurité de nouveaux artefacts (formules, scripts, commentaires, résumés de texte) sans avoir à quitter l'application ou le contexte de travail.
7. Conclusion : l'évolution plutôt que la révolution grâce à la qualité des données
Un examen des fonctionnalités actuelles d'IA et d'apprentissage automatique de SAP Analytics Cloud révèle un tableau varié : les outils sont passés du statut de simples aides à l'analyse à celui de véritables accélérateurs de productivité. Alors que Smart Predict rend les prévisions statistiques complexes accessibles aux utilisateurs professionnels, Just Ask et les Analytical Insights de Joule réduisent considérablement les obstacles à l'accès spontané aux données. Ce portefeuille est complété par des fonctionnalités assistées par l'IA qui permettent de gagner un temps précieux, notamment dans la création de contenu, qu'il s'agisse de scripts ou de commentaires.
Cependant, malgré tout l'enthousiasme suscité par l'IA générative et l'automatisation, un principe bien connu du traitement des données demeure : l'IA n'est efficace que dans la mesure où la base de données à laquelle elle a accès est de qualité. Des fonctionnalités telles que Just Ask démontrent clairement qu'une modélisation précise et une sémantique claire sont des conditions préalables essentielles pour obtenir des réponses fiables.
Pour les entreprises, cela signifie que la technologie est prête. La clé du succès réside désormais dans la mise en place des conditions organisationnelles et techniques (telles que les unités d'IA et la qualité des données) afin d'établir ces outils non seulement comme un terrain d'expérimentation technique, mais aussi comme une partie intégrante de la planification et de l'analyse modernes.
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