Un cas d'utilisation typique de ces outils est le développement d'un chatbot interne qui répond, par exemple, aux demandes RH. Ces demandes peuvent concerner le nombre de jours de congé restants ou la demande d'un certificat de travail.

L'objectif est de soulager les collaborateurs, de raccourcir les délais de réponse et de simplifier l'accès aux informations. Les réponses à ces questions se trouvent souvent dans les documents internes de l'entreprise, tels que les directives RH, les FAQ et les contrats.

La solution : l'interaction entre SAP AI Core et SAP AI Launchpad

Pour la mise en œuvre d'un tel projet d'IA, les deux composants sont nécessaires, chacun remplissant des tâches différentes :

• SAP AI Core sert d'environnement d'exécution technique pour le modèle d'IA.
• SAP AI Launchpad est l'interface centrale de gestion et de contrôle pour l'ensemble du cycle de vie de l'IA.

1. SAP AI Core : la mise en œuvre technique

Le développement du chatbot avec SAP AI Core comprend les étapes suivantes :

1. Développement du modèle:
   Les data scientists développent une application de génération augmentée par la récupération (RAG) basée sur les LLM. Les textes et les documents RH sont vectorisés afin de permettre des réponses contextuelles.
2. Conteneurisation:
   Le modèle, y compris la logique de données et de vectorisation, est regroupé dans un conteneur Docker. Ainsi, toutes les dépendances (par exemple, les bibliothèques Python, les modèles d'intégration) sont clairement définies et reproductibles.
3. Déploiement et mise à l'échelle :
   Le conteneur est déployé sur l'infrastructure BTP via SAP AI Core.
   La plateforme garantit la mise à l'échelle automatique du modèle, par exemple lorsque de nombreux collaborateurs utilisent simultanément le chatbot.
4. Automatisation et surveillance :
   Argo Workflows permet d'automatiser les tâches récurrentes (par exemple, le réentraînement, les mises à jour d'index pour les nouveaux documents). Les fonctions de surveillance d'AI Core enregistrent les temps de réponse, les taux d'erreur et la qualité des modèles en temps réel.
5. Intégration dans les processus métier :
   Le modèle est fourni sous forme de service web (point de terminaison API) et peut être intégré directement dans des systèmes basés sur SAP tels que SuccessFactors ou Workzone, pour un accès transparent par les collaborateurs.

2. SAP AI Launchpad : le niveau de contrôle central

Alors qu'AI Core assure l'exécution technique, SAP AI Launchpad fournit l'interface nécessaire à la gestion et au contrôle.

Concrètement, le Launchpad offre les avantages suivants :

• Transparence et contrôle :
  Le Launchpad permet de gérer l'ensemble du cycle de vie du chatbot, des modèles et déploiements aux durées d'exécution, métriques et versions. Les décideurs et chefs de projet gardent ainsi une vue d'ensemble sur les performances, les coûts et l'utilisation.
• Surveillance simplifiée :
  Les indicateurs de performance tels que les temps de réponse, la consommation de jetons ou les taux d'erreur peuvent être consultés directement dans l'interface utilisateur, sans avoir à se plonger dans les journaux techniques.
• Prototypage Low-Code / No-Code :
  Les services spécialisés (par exemple, les ressources humaines ou les partenaires informatiques) peuvent utiliser le Launchpad pour créer des prototypes, personnaliser des invites ou télécharger des documents pour des scénarios RAG sans avoir besoin de connaissances en programmation.
• Intégration avec Generative AI Hub :
  La bibliothèque de modèles permet de tester différents modèles de base (par exemple GPT-5, Claude, Gemini). Il est ainsi possible d'évaluer quel modèle fournit les meilleures réponses pour les contextes spécifiques aux ressources humaines.
• Orchestration et conception de flux de travail :
  Dans la section « Orchestration », des processus complexes tels que l'anonymisation des données personnelles sensibles ou la traduction peuvent être configurés, testés et intégrés directement dans le flux de travail du chatbot en un seul clic.

Exemple de calcul des coûts

Afin d'illustrer la structure des coûts, le scénario suivant est envisagé pour le chatbot RH : 1 000 demandes par mois.

Les coûts d'un tel projet se composent de deux éléments principaux : les coûts liés à l'utilisation de SAP AI Core et le prix fixe pour SAP AI Launchpad.

1. Coûts variables : SAP AI Core (facturation en unités de capacité)

Les coûts d'exploitation sur SAP AI Core dépendent de la consommation et sont mesurés en unités de capacité (CU). Ils se composent des trois facteurs suivants :

(Remarque : les valeurs de conversion sont basées sur la note SAP 3437766 et les tarifs actuels du Discovery Center.)dans le Discovery Center.)

2. Coûts fixes : SAP AI Launchpad

Indépendamment de l'utilisation effective du chatbot, un forfait mensuel est facturé pour le SAP AI Launchpad. Celui-ci sert à la mise à disposition de l'interface centrale de gestion et de surveillance.

• Prix mensuel fixe : environ 580 €

Résumé des coûts

Le coût mensuel total de ce projet d'IA comprend donc les coûts variables liés à l'utilisation de SAP AI Core (facturés en CU) et le prix mensuel fixe de SAP AI Launchpad.