Solutions SAP et innovation

L'IA au cœur des solutions SAP : avantages, applications et innovations pour les entreprises

À moins de vivre sur une île déserte, il est difficile aujourd’hui de passer à côté d’un article, d’un reportage ou d’une publication qui ne parle pas d’intelligence artificielle. Même nos amis de la publicité ne se privent pas pour nous servir de l’intelligence artificielle à toutes les sauces (dans les autos, dans l’électroménager et même récemment dans les produits cosmétiques). Ainsi, avant de commencer, nous allons essayer de définir la notion d'intelligence artificielle (IA).

L’Intelligence Artificielle ou IA (ou AI en anglais) est une branche de l'informatique qui se concentre sur la création de systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessitent normalement l’intervention de l'intelligence humaine. Ces tâches incluent, mais ne se limitent pas à, la compréhension du langage naturel, la reconnaissance d'images, la prise de décision et la résolution de problèmes complexes.

L'IA repose sur des algorithmes et des modèles mathématiques qui permettent aux machines d'apprendre à partir de données, de s'adapter à de nouvelles informations et de s'améliorer continuellement sans intervention humaine explicite. Il ne faut pas oublier que la notion d’Intelligence Artificielle est un terme générique qui englobe plusieurs sous-disciplines et qui, toutes mises ensemble, constituent cette même intelligence Artificielle. Ainsi, dans les composantes de l’Intelligence Artificielle on va trouver :

• Le Machine Learning
• Le Deep Learning
• Et l’IA générative

L'apprentissage automatique (Machine Learning, ou ML) est donc une sous-discipline de l'IA qui permet aux systèmes de reconnaître des motifs dans les données et de faire des prédictions ou des décisions basées sur ces données. Par exemple, dans les services de recommandation en ligne, les algorithmes de ML analysent les comportements d'achat des utilisateurs pour suggérer des produits susceptibles de les intéresser.

Une autre avancée majeure dans le domaine de l'IA est l'apprentissage profond (Deep Learning), qui utilise des réseaux de neurones artificiels inspirés de la structure du cerveau humain. Ces réseaux sont capables de traiter de vastes quantités de données et d'apprendre des représentations hiérarchiques, ce qui les rend particulièrement efficaces pour des tâches complexes comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur.

Enfin, l'IA générative est une forme d'Intelligence Artificielle capable de créer de nouveaux contenus, comme des images, des textes, et des vidéos, à partir de données existantes. Par exemple, les modèles de langage tels que ChatGPT, CoPilot ou GPT-3 sont capables de générer des textes cohérents et informatifs sur une variété de sujets en se basant sur des milliards de mots provenant de livres, d'articles et d'autres sources textuelles.

Les progrès rapides qui ont été faits ces dernières années dans le domaine de l'IA ont des implications profondes pour de nombreux secteurs : la santé, la finance, les transports, l’éducation, la production, l'industrie, etc.

L'IA ne se contente pas de remplacer les tâches routinières ; elle étend également les capacités humaines, permettant de nouvelles façons de résoudre des problèmes et d'innover. Toutefois, ces avancées technologiques posent également des défis, notamment en ce qui concerne la vie privée, l'éthique et l'emploi. Il est crucial de développer et de déployer l'IA de manière responsable, en tenant compte des impacts sociaux et économiques.

En résumé, l'IA représente une transformation majeure dans la façon dont les technologies peuvent améliorer notre quotidien et nos industries. Elle ouvre la voie à une nouvelle ère d'innovation, où les machines non seulement assistent, mais aussi augmentent les capacités humaines, rendant possible ce qui semblait autrefois irréalisable.

Les composantes de l'IA

Apprentissage automatique (Machine Learning - ML)

L'apprentissage automatique (Machine Learning, ou ML) est une sous-catégorie de l'Intelligence Artificielle (IA) qui vise à doter les systèmes informatiques de la capacité d'apprendre et de s'améliorer de manière autonome, sans être explicitement programmés pour chaque tâche spécifique. Cette discipline repose sur l'idée que les machines peuvent analyser des données, en extraire des motifs et des régularités, et utiliser ces connaissances pour prendre des décisions ou faire des prédictions.

Au cœur de l'apprentissage automatique se trouvent plusieurs techniques et approches qui permettent aux algorithmes d'exploiter les données de manière efficace. Par exemple, les algorithmes supervisés apprennent à partir de données étiquetées, où chaque entrée est associée à une sortie correspondante. Ces algorithmes construisent des modèles capables de généraliser à de nouvelles données non vues en se basant sur les relations observées dans l'ensemble d'apprentissage. Les algorithmes non supervisés, en revanche, travaillent avec des données non étiquetées et cherchent à identifier des structures ou des motifs sous-jacents, comme dans le cas du regroupement (clustering) et de la réduction de dimensionnalité.

L'apprentissage automatique intègre des éléments de plusieurs domaines scientifiques pour fonctionner efficacement :

Science informatique

Elle fournit les bases pour la conception des algorithmes et des structures de données nécessaires à l'apprentissage automatique. Les concepts de complexité algorithmique, de programmation, et de gestion des données sont essentiels pour développer des modèles performants et évolutifs.

Statistiques

Les statistiques jouent un rôle crucial en fournissant les outils et les méthodes nécessaires pour analyser les données, estimer les paramètres des modèles, et évaluer les performances des algorithmes. La compréhension des distributions de données, des tests d'hypothèses et de la théorie des probabilités, est fondamentale pour interpréter les résultats des modèles d'apprentissage automatique.

Psychologie cognitive

Ce domaine contribue à l'apprentissage automatique en offrant des perspectives sur la manière dont les humains apprennent et prennent des décisions. Les modèles cognitifs peuvent inspirer des architectures d'algorithmes qui imitent les processus de réflexion et d'apprentissage humain, tels que les réseaux de neurones artificiels.

L'apprentissage automatique peut être appliqué à une multitude de problèmes pratiques. Par exemple, dans :

• le domaine du commerce électronique, les algorithmes de ML sont utilisés pour personnaliser les recommandations de produits en fonction des comportements et des préférences des utilisateurs.
• la finance, ils permettent de détecter des fraudes en analysant des modèles inhabituels dans les transactions.
• le secteur de la santé, les modèles de ML aident à diagnostiquer des maladies en analysant des images médicales et des données cliniques.

L'un des défis majeurs de l'apprentissage automatique est de garantir que les modèles généralisent bien aux nouvelles données, sans être trop ajustés aux données d'entraînement (overfitting). Pour cela, des techniques comme la validation croisée, la régularisation, et l'utilisation de jeux de données de test indépendants sont couramment employées.

En outre, la qualité des données est primordiale. Les modèles d'apprentissage automatique dépendent fortement de la qualité et de la quantité des données sur lesquelles ils sont entraînés. Des données biaisées ou insuffisantes peuvent conduire à des modèles peu performants ou injustes. C'est pourquoi une grande attention est accordée à la collecte, au nettoyage, et au prétraitement des données dans tout projet de ML.

L'apprentissage automatique est donc une discipline centrale de l'IA qui combine des concepts de la science informatique, des statistiques et de la psychologie pour créer des systèmes capables d'apprendre de manière autonome. Grâce à ses techniques variées, il offre des solutions puissantes pour une multitude de problèmes dans divers secteurs, tout en posant des défis importants en termes de généralisation, de qualité des données et d'interprétabilité des modèles.

Apprentissage profond (Deep Learning)

L'apprentissage profond (ou Deep Learning) est une branche avancée de l'apprentissage automatique (Machine Learning) qui se distingue par l'utilisation de réseaux neuronaux artificiels multicouches. Ces réseaux, souvent appelés réseaux de neurones profonds, sont conçus pour imiter la structure et le fonctionnement du cerveau humain, ce qui leur permet de traiter et d'analyser des motifs de données complexes avec une grande efficacité.

Réseaux Neuronaux Multicouches

Les réseaux neuronaux profonds se composent de plusieurs couches de neurones artificiels. Chaque couche est constituée de nombreux neurones, chacun recevant des entrées, effectuant des calculs à l'aide de poids ajustables et d'une fonction d'activation, puis produisant une sortie. Les couches les plus courantes dans ces réseaux sont :

• Couche d'entrée (Input Layer) : reçoit les données brutes.
• Couches cachées (Hidden Layers) : effectuent des transformations intermédiaires et des calculs complexes.
• Et la Couche de sortie (Output Layer) : produit le résultat final, qui peut être une classification, une prédiction, ou toute autre forme de sortie souhaitée.

L'augmentation du nombre de couches cachées permet aux réseaux de neurones profonds de modéliser des relations de plus en plus abstraites et complexes entre les données d'entrée et les sorties.

Méthodes d'Apprentissage

L'apprentissage profond peut utiliser différentes méthodes d'apprentissage en fonction de la tâche spécifique et des données disponibles. Les trois principales méthodes sont :

L’apprentissage supervisé

Dans l'apprentissage supervisé, le réseau est formé sur un ensemble de données étiquetées, où chaque entrée est associée à une sortie correcte. Le réseau ajuste ses poids en minimisant l'erreur entre les sorties prévues et les sorties réelles. Par exemple, un réseau entraîné pour la reconnaissance d'images reçoit des milliers d'images étiquetées (ex. : "chien", "chat") et apprend à classer de nouvelles images en utilisant les motifs qu'il a identifiés durant l'entraînement.

L’apprentissage non supervisé

Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé travaille avec des données non étiquetées. L'objectif est d'identifier des structures ou des motifs sous-jacents dans les données. Par exemple, un réseau peut être utilisé pour le clustering, où il groupe des données similaires ensemble sans avoir d'étiquettes préalables. Les auto-encodeurs, un type de réseau neuronal utilisé pour la réduction de dimensionnalité, sont un exemple courant d'apprentissage non supervisé.

L’apprentissage par renforcement

Dans l'apprentissage par renforcement, un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction des actions entreprises. Le but est de maximiser les récompenses cumulatives au fil du temps. Par exemple, un réseau de neurones profond peut être utilisé pour former un robot à naviguer dans un espace en évitant les obstacles et en atteignant des objectifs spécifiques.

L'apprentissage profond a révolutionné de nombreux domaines grâce à ses capacités d'analyse et de prédiction avancées. Voici quelques applications notables :

• Reconnaissance d'images : utilisé dans les systèmes de vision par ordinateur pour identifier des objets, des visages, et des scènes dans des images et des vidéos.
• Traitement du langage naturel (NLP) : employé pour comprendre, interpréter, et générer du langage humain. Cela inclut des applications comme la traduction automatique, les chatbots, et l'analyse de sentiments.
• Reconnaissance vocale : permet la conversion de la parole en texte, utilisée dans les assistants vocaux comme Siri, Alexa, et Google Assistant.
• Jeux et simulations : les algorithmes d'apprentissage par renforcement, comme ceux utilisés par DeepMind pour créer AlphaGo, surpassent les performances humaines dans des jeux complexes.
• Santé : les réseaux neuronaux profonds sont utilisés pour diagnostiquer des maladies à partir d'images médicales, prévoir des résultats cliniques, et personnaliser des traitements médicaux.

Mais, malgré ses succès, l'apprentissage profond présente des défis, notamment la nécessité de grandes quantités de données et de puissance de calcul, ainsi que la difficulté d'interpréter et d'expliquer les décisions des modèles (boîte noire). De plus, il est crucial de garantir que les modèles ne reproduisent pas les biais présents dans les données d'entraînement, ce qui peut mener à des résultats injustes ou discriminatoires.

Cependant, les perspectives de l'apprentissage profond sont prometteuses. Avec les avancées continues en matière de matériel informatique, comme les unités de traitement graphique (GPU) et les unités de traitement tensoriel (TPU), ainsi que le développement de nouvelles architectures de réseaux neuronaux, l'apprentissage profond est bien positionné pour continuer à transformer divers secteurs industriels et à améliorer la vie quotidienne.

L'apprentissage profond est ainsi une technologie clé de l'IA moderne, offrant des capacités sans précédent pour analyser des données complexes et résoudre des problèmes difficiles. Son potentiel pour innover et améliorer les systèmes actuels est immense, faisant de lui un domaine de recherche et d'application dynamique et en pleine croissance.

IA générative (Generative AI)

L'IA générative est une branche de l'Intelligence Artificielle qui se concentre sur la création de contenu nouveau et original en utilisant des modèles de fondation avancés, tels que les grands modèles de langage (Large Language Models - LLM). Ces modèles sont capables de produire du texte, des images, des sons, et des vidéos de haute qualité en se basant sur les vastes ensembles de données sur lesquels ils ont été entraînés.

Les modèles de fondation, comme GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4), sont des réseaux neuronaux de grande échelle qui ont été préalablement entraînés sur des corpus massifs de données. Ces données peuvent inclure des livres, des articles, des sites web, des images, des vidéos, et bien plus encore. Le processus d'entraînement consiste à exposer le modèle à ces données afin qu'il puisse apprendre les structures sous-jacentes du langage, les relations entre les mots, les concepts visuels, et les caractéristiques sonores.

Ces modèles de fondation possèdent plusieurs millions à plusieurs milliards de paramètres, ce qui leur permet de capturer des connaissances très fines et détaillées sur un large éventail de sujets. Grâce à cette immense capacité de mémorisation et de généralisation, les modèles de fondation peuvent générer du contenu qui semble humainement plausible et contextuellement pertinent.

Texte

Les grands modèles de langage peuvent générer du texte en continu qui est grammaticalement correct et contextuellement approprié. Ils sont utilisés pour rédiger des articles, des histoires, des poèmes, des scripts, et même pour générer des réponses dans des applications de chat. Par exemple, un modèle comme GPT-4 peut être utilisé pour écrire un essai sur un sujet spécifique en se basant sur des informations préalablement apprises.

Images

L'IA générative peut créer des images nouvelles et réalistes à partir de descriptions textuelles ou de schémas initiaux. Des modèles comme DALL-E et MidJourney sont capables de générer des images originales en combinant des éléments visuels d'une manière innovante. Par exemple, une description textuelle telle que "un chat jouant du piano dans un jardin sous la pluie" peut être convertie en une image correspondante.

Sons

Les modèles génératifs peuvent également produire des sons et des musiques en analysant des échantillons de données audio. Des outils comme Jukedeck et OpenAI's MuseNet utilisent des réseaux neuronaux pour composer des morceaux musicaux qui imitent divers styles et genres. Ces modèles peuvent générer de la musique originale pour des vidéos, des jeux, ou des événements.

Vidéos

La création de vidéos par IA générative implique la production de séquences d'images cohérentes ainsi que la synchronisation avec des bandes sonores appropriées. Les modèles comme ceux développés par NVIDIA et autres sont capables de créer des vidéos réalistes à partir de simples scripts ou de scènes de référence, permettant la génération de contenu audiovisuel pour le cinéma, les jeux vidéo, et les médias sociaux.

L'IA générative a de nombreuses applications pratiques et offre des avantages significatifs :

• Automatisation de la création de contenu : les entreprises peuvent automatiser la production de contenu marketing, de documentation technique, et de supports éducatifs, réduisant ainsi les coûts et le temps de production.
• Personnalisation : elle permet la création de contenu hautement personnalisé pour chaque utilisateur, améliorant l'expérience client dans les plateformes de commerce électronique, les services de streaming, et les applications mobiles.
• Innovation et créativité : les outils d'IA générative stimulent l'innovation en fournissant de nouvelles idées et perspectives aux artistes, écrivains, musiciens, et autres créateurs de contenu. Par exemple, les designers peuvent utiliser des modèles génératifs pour explorer rapidement différentes conceptions et styles.
• Accessibilité : l'IA générative peut aider à rendre l'information plus accessible en générant des résumés, des traductions, et des versions simplifiées de documents complexes.

Toutefois, malgré ses capacités impressionnantes, l'IA générative pose également des défis et des questions éthiques :

• Qualité et fiabilité : la génération de contenu de haute qualité nécessite des modèles bien entraînés et des données de qualité. Les résultats peuvent parfois être imprécis ou incohérents.
• Biais et fairness : les modèles de fondation peuvent reproduire et amplifier les biais présents dans leurs données d'entraînement, conduisant à des résultats injustes ou discriminatoires. Il est crucial de surveiller et de mitiger ces biais.
• Propriété Intellectuelle : la création de contenu basé sur des données existantes soulève des questions sur les droits d'auteur et la propriété intellectuelle. Qui possède le contenu généré par une IA ? Cette question reste sujette à débat.
• Usage malveillant : les technologies d'IA générative peuvent être utilisées pour créer des deepfakes, des faux documents, et d'autres contenus trompeurs, ce qui pose des défis en termes de sécurité et de confiance.

Ainsi, l'IA générative représente une avancée majeure dans le domaine de l'Intelligence Artificielle, offrant des capacités extraordinaires pour la création de contenu nouveau et innovant. En utilisant des modèles de fondation puissants, ces technologies peuvent produire des textes, des images, des sons et des vidéos de haute qualité, ouvrant la voie à des applications révolutionnaires dans divers secteurs. Cependant, il est essentiel de développer et d'utiliser ces technologies de manière responsable, en tenant compte des implications éthiques et en veillant à la qualité, l'équité et la sécurité des contenus générés.

L'intégration de l'IA dans SAP

SAP, une des principales entreprises mondiales de logiciels ERP, intègre l'Intelligence Artificielle (IA) dans ses applications pour transformer et améliorer les processus business. Cette intégration vise à exploiter les capacités de l'IA pour optimiser les opérations, améliorer la prise de décision et offrir une expérience utilisateur plus intuitive et efficace.

En 2023, SAP a franchi une nouvelle étape en annonçant ses premiers cas d'utilisation basés sur l'IA générative intégrée dans ses applications. Cette avancée technologique inclut le lancement de Joule, un copilote génératif conçu pour assister les utilisateurs dans leurs tâches quotidiennes au sein des environnements SAP. Joule utilise des techniques d'IA générative pour fournir des recommandations contextuelles, automatiser des processus et faciliter l'interaction avec les logiciels SAP.

Les cas d'utilisation de l'IA générative dans les applications SAP sont variés et touchent plusieurs aspects des opérations commerciales :

Automatisation des tâches

Joule peut automatiser des tâches répétitives telles que la saisie de données, la génération de rapports, et la gestion des calendriers. En réduisant le temps consacré à ces tâches manuelles, les employés peuvent se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

Analyse prédictive

Grâce à l'intégration de modèles d'IA prédictive, les utilisateurs de SAP peuvent obtenir des perspectives avancées sur les tendances du marché, les performances des produits, et les comportements des clients. Ces analyses permettent une prise de décision plus éclairée et proactive.

Service client

L'IA générative peut améliorer les services client en fournissant des réponses automatisées et personnalisées aux requêtes des clients. Joule, par exemple, peut analyser les questions des clients et générer des réponses pertinentes en temps réel, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients.

Gestion des Ressources Humaines

Dans le domaine des ressources humaines, l'IA peut aider à automatiser le recrutement, l'onboarding, et la gestion des performances. Les modèles génératifs peuvent analyser les profils des candidats, rédiger des descriptions de poste attractives et personnaliser les parcours de développement des employés.

L'une des innovations majeures apportées par l'intégration de l'IA générative est la possibilité pour les utilisateurs d'interagir de manière naturelle avec les logiciels SAP. Cette interaction est facilitée par les capacités de traitement du langage naturel (NLP : Natural Language Processing) de Joule, qui permettent aux utilisateurs de communiquer avec les systèmes SAP par le biais de commandes vocales ou textuelles. Par exemple :

Commandes vocales

Les utilisateurs peuvent donner des instructions vocales pour exécuter des tâches spécifiques, comme "montre-moi les ventes du dernier trimestre" ou "crée un nouveau rapport financier". Joule interprète ces commandes et exécute les actions correspondantes, simplifiant ainsi l'utilisation des systèmes complexes.

Assistants virtuels

Joule peut fonctionner comme un assistant virtuel intégré, offrant des suggestions et des conseils en fonction du contexte et des données disponibles. Par exemple, lors de la planification d'un projet, Joule peut proposer des ressources optimales, des délais réalistes et des analyses de risque.

L'intégration de l'IA dans les applications SAP a un impact significatif sur l'efficacité et la productivité des entreprises. En automatisant les tâches répétitives et en fournissant des recommandations basées sur les données, les solutions SAP alimentées par l'IA permettent aux entreprises de :

• Réduire les coûts opérationnels : en diminuant le temps et les ressources nécessaires pour accomplir des tâches manuelles, les entreprises peuvent réaliser des économies substantielles
• Augmenter la précision : l'IA peut aider à minimiser les erreurs humaines en automatisant des processus sensibles et en fournissant des analyses précises
• Accélérer la prise de décision : les insights en temps réel et les recommandations contextuelles permettent aux décideurs d'agir rapidement et de manière informée
• Améliorer la satisfaction des employés : en réduisant la charge de travail administrative et en offrant des outils intuitifs, l'IA contribue à un environnement de travail plus agréable et productif.

En intégrant l'IA générative dans ses applications, SAP transforme radicalement la manière dont les entreprises gèrent leurs opérations quotidiennes. L'introduction de Joule et d'autres outils basés sur l'IA permet aux utilisateurs d'interagir de manière plus naturelle avec les systèmes SAP, tout en améliorant l'efficacité, la précision et la productivité des processus commerciaux. Cette évolution souligne l'engagement de SAP à innover et à fournir des solutions technologiques de pointe qui répondent aux besoins changeants des entreprises modernes.

Organisation SAP Business AI

Début 2024, SAP a établi une organisation centrale SAP Business AI, reportant directement au PDG. Cette équipe se consacre à l'amélioration de la valeur des applications SAP, rassemblant tous les domaines contribuant à ces efforts de bout en bout, y compris l'ingénierie, la gestion des produits et des partenaires, l'expérience utilisateur, le conseil, le marketing et plus encore.

Comme vu précédemment, l’intégration de l'IA dans les applications SAP permet d'améliorer significativement les processus commerciaux clés tels que la gestion financière, la chaîne d'approvisionnement, l'expérience client, les ressources humaines et plus encore. Voici quelques exemples de scénarios d'IA et leurs avantages pour les clients :

Finance

• Conformité fiscale : automatisation de la conformité fiscale.
• Traitement des factures : correspondance des reçus de biens et des factures.
• Audit des dépenses de voyage : vérification des dépenses de voyage.

Chaîne d'approvisionnement

• Prévision de la demande : analyse et prévision de la demande.
• Optimisation des stocks : prédiction des matériaux à mouvement lent.
• Planification des services sur le terrain : optimisation des horaires de service sur le terrain.

Expérience client

• Recommandations de produits : génération de recommandations de produits personnalisées.
• Optimisation des itinéraires de vente : optimisation des itinéraires pour les équipes de vente.
• Automatisation des commandes de vente : automatisation du processus de commande de vente.

Ressources humaines

• Recommandations de compétences et de carrière : recommandations basées sur les compétences et les chemins de carrière.
• Génération de descriptions de poste : création automatisée de descriptions de poste.

Avantages de l'IA pour les entreprises

L'IA dans SAP offre plusieurs avantages généraux :

• L’amélioration de l'efficacité et de la productivité : les fonctionnalités basées sur l'IA améliorent les capacités des applications SAP, permettant d'optimiser les processus et de prendre des décisions plus rapides et plus informées.
• La transparence et les explications : priorisation de la transparence du processus de développement et des décisions des systèmes d'IA.
• L’éthique et la responsabilité : SAP applique une politique éthique stricte pour le développement et l'exploitation de l'IA, garantissant le respect de la dignité humaine et la minimisation des biais et discriminations.

Joule : Le copilote génératif de SAP

Joule est intégré dans tout le portefeuille d'applications cloud de SAP, permettant aux employés de poser des questions ou de formuler des problèmes en langage naturel et de recevoir des réponses intelligentes basées sur les données du système SAP. Cela facilite la prise de décision rapide et améliore les résultats grâce à une meilleure compréhension contextuelle des données. Bien entendu, avec l’usage la machine va apprendre sur la base des données contenues dans le système et les réponses fournies s’amélioreront en performance et en pertinence.

En résumé la solution Joule intégrée dans SAP apporte :

• Un travail plus rapide : simplification des tâches avec un assistant IA.
• Des informations intelligentes : accès rapide à des réponses et des informations intelligentes à la demande.
• Et de meilleurs résultats : production de contenu excellent pour les descriptions de poste, l'assistance au codage et plus encore.

Les fondations de l'IA et SAP Business Technology Platform (BTP)

L'AI Foundation, introduite à SAP TechEd en 2023, offre un guichet unique pour les développeurs souhaitant créer des solutions d'IA d'entreprise, y compris des extensions et des applications d'IA générative sur SAP BTP. SAP collabore avec des fournisseurs d'IA et de grands modèles de langage pour s'assurer que les clients SAP bénéficient des dernières innovations en matière d'IA.

Elle fournit des services d'IA prêts à l'emploi, des environnements d'exécution pour l'IA, la gestion du cycle de vie ainsi que des outils pour les capacités d'IA générative et la connectivité aux données d'entreprise.

Défis et perspectives de l'IA dans SAP

L'IA dans SAP, bien que puissante, doit être déployée de manière responsable. Les entreprises doivent veiller à ce que leurs partenaires technologiques respectent les normes éthiques les plus élevées en matière d'IA. SAP s'engage ainsi à promouvoir un cadre éthique robuste, soutenu par une structure de gouvernance et une participation active aux initiatives publiques et privées sur l'IA éthique.

L'intégration de l'IA dans SAP transforme et/ou va transformer vos processus métiers en offrant des solutions intelligentes et automatisées qui améliorent l'efficacité, la productivité et la prise de décision. Avec des initiatives comme Joule et AI Foundation, SAP continue de pousser les limites de l'innovation en IA tout en maintenant des standards élevés d'éthique et de responsabilité. Les entreprises peuvent ainsi bénéficier d'une technologie avancée qui respecte les données et la dignité des utilisateurs, tout en optimisant leurs opérations pour un avenir plus intelligent et plus productif. Toutefois, il est important de garder à l’esprit que l’intelligence reste et doit rester un simple outil. Cet outil, à l’instar d’un simple marteau ou d’un petit tournevis, doit être manipulé, contrôlé et guidé par l’Homme. A ce stade de nos avancées l’idée est donc de proposer une solution d’Intelligence Artificielle qui, loin de se substituer à l’homme, va nous proposer d’analyser un problème uniquement sous le prisme de la donnée pour permettre d’obtenir un point de vue différent. La décision humaine doit rester au cœur de nos entreprises !

Nous pouvons en parler pendant des heures. Prenez rendez-vous et voyons comment l'IA dans SAP peut vous aider.

by François Lumeau

Les bonnes pratiques sur SAP BTP S/4 HANA

Dans cet article, nous allons parler des bonnes pratiques sur SAP BTP S/4 HANA. Nous allons d'abord définir ce qu'est SAP BTP S/4 HANA, puis nous verrons les principes de base du clean code et de la programmation orientée objet (POO).

Enfin, nous verrons comment appliquer les bonnes pratiques du clean code et de la POO en pratique sur SAP BTP S/4 HANA. Nous verrons également quelques exemples de code qui respectent les principes du clean code et de la POO.

En suivant les bonnes pratiques que nous allons voir, vous pourrez produire du code de qualité sur SAP BTP S/4 HANA qui sera lisible, maintenable et évolutif.

Qu'est-ce que SAP BTP S/4 HANA ?

SAP Business Technology Platform (BTP) est une plateforme de services cloud conçue pour développer, étendre et intégrer des applications. Basée sur SAP Cloud Platform, elle propose des services de gestion des données, d'analyse, d'intelligence artificielle et d'intégration.

De son côté, SAP S/4 HANA est un système ERP qui optimise la gestion des processus métier. SAP BTP S/4 HANA combine les fonctionnalités de ces deux solutions, offrant ainsi une plateforme intégrée.

Orientée vers le développement front-end, SAP BTP permet de créer des applications au sein de l'écosystème SAP.

On peut l'utiliser de 2 manières différentes :

1. En Fiori SAPUI5
2. En natif SAPUI5

Fiori SAPUI5

Fiori est un Framework front-end basé sur de l'assemblage de composant UI5.

• Un Framework est un ensemble de composants logiciels qui fournit une architecture pour le développement d'applications.
• UI5 est un Framework de développement d'interface utilisateur basé sur HTML5, CSS et JavaScript.

Natif SAPUI5

Sur SAPUI5, on peut créer des applications web en utilisant des composants UI5. Ces composants sont des éléments d'interface utilisateur qui permettent de créer des vues et des contrôles pour les applications web. Les composants UI5 sont :

• Basés sur des modèles de données et des contrôleurs qui permettent de gérer les données et les interactions utilisateur.
• Conçus pour être réutilisables et extensibles, ce qui permet de créer des applications web modulaires et évolutives.

SAPUI5 permet également d'intégrer d'autres Framework front-end comme Angular, React, VueJS, etc.
Ce qui permet de créer des applications web plus complexes et plus riches en fonctionnalités. Cela ouvre de nouvelles perspectives pour le développement d'applications web sur SAP BTP S/4 HANA.

Importance des bonnes pratiques sur SAP BTP S/4 HANA

Pour aborder les bonnes pratiques sur SAP BTP S/4 HANA, il est essentiel de comprendre les principes fondamentaux du clean code.

Ce concept, introduit par Robert C. Martin dans son livre "Clean Code : A Handbook of Agile Software Craftsmanship", englobe un ensemble de bonnes pratiques de programmation visant à produire un code lisible, maintenable et évolutif.

Définition et principes du clean code

Qu'est-ce que le clean code ?

Avant d'être une méthode, le clean code est une philosophie, du bon sens et de la rigueur.

Il est important de comprendre que le code est destiné à être lu par des humains et non par des machines. Il est donc essentiel de produire du code lisible, compréhensible et maintenable. Le clean code est un ensemble de bonnes pratiques de programmation qui permet de produire du code de qualité.

Principes de base du clean code

• Lisibilité
• Modularité
• Évolutivité
• Testabilité
• Performance
• Sécurité

Écrire du code lisible

Le code doit être facile à lire et à comprendre pour les développeurs qui le maintiendront.

Écrire du code modulaire

Le code doit être découpé en modules indépendants qui peuvent être réutilisés et testés séparément.

Écrire du code évolutif

Le code doit être conçu de manière à pouvoir évoluer facilement en fonction des besoins métier.

Écrire du code testable

Le code doit être testé automatiquement pour garantir son bon fonctionnement.

Écrire du code performant

Le code doit être optimisé pour garantir des performances optimales.

Écrire du code sécurisé

Le code doit être conçu de manière à garantir la sécurité des données et des utilisateurs.

Introduction à la Programmation Orientée Objet (POO)

Pour comprendre les bonnes pratiques du clean code, il est important de connaître les principes de base de la programmation orientée objet (POO). La POO est un paradigme de programmation qui permet de structurer le code en objets qui représentent des entités du monde réel.

Principes de la POO

• Héritage : les classes peuvent hériter des propriétés et des méthodes d'autres classes pour réutiliser du code.
• Encapsulation : les données et les méthodes d'un objet sont encapsulées dans une classe qui définit son comportement.
• Polymorphisme : les objets peuvent avoir des comportements différents en fonction de leur type.
• Abstraction : les classes abstraites permettent de définir des comportements génériques qui peuvent être implémentés par des classes concrètes.
• Interface : les interfaces permettent de définir des contrats entre les classes pour garantir une bonne communication entre elles.

Exemples de code illustrant le clean code et la POO

Héritage en JavaScript

class Animal {    
  constructor(name) {        
    this.name = name;    
  }    
  speak() {        
    console.log(`${this.name} makes a noise.`);    
  }
}

class Dog extends Animal {    
  speak() {        
    console.log(`${this.name} barks.`);    
  }
}

class Cat extends Animal {    
  speak() {        
    console.log(`${this.name} meows.`);    
  }
}

const dog = new Dog("Rex");
const cat = new Cat("Whiskers");

dog.speak();
cat.speak();

Comme on peut le voir dans cet exemple, les classes Animal, Dog et Cat respectent les principes de la POO en utilisant l'encapsulation, l'héritage, le polymorphisme et l'abstraction. De plus, le code est lisible, modulaire, évolutif, testable, performant et sécurisé, ce qui en fait un exemple de code propre et de qualité.

On obtient :

Rex barks.
Whiskers meows.

Encapsulation en JavaScript

class Counter {    
  #count = 0;    
  increment() {        
    this.#count++;    
  }    
  decrement() {        
    this.#count--;    
  }    
  getCount() {        
    return this.#count;    
  }
}

const counter = new Counter();
counter.increment();
counter.increment();
counter.decrement();

console.log(counter.getCount());

Dans cet exemple, la propriété #count est encapsulée dans la classe Counter en utilisant le mécanisme de private fields de JavaScript. Cela permet :

• de protéger la propriété #count et de garantir son intégrité en empêchant son accès direct depuis l'extérieur de la classe.
• également de garantir la cohérence et la cohésion du code en regroupant les données et les méthodes qui les manipulent dans une même classe.

On obtient :

1

Polymorphisme en JavaScript

class Shape {    
  getArea() {        
    return 0;    
  }
}

class Circle extends Shape {    
  constructor(radius) {        
    super();        
    this.radius = radius;    
  }    

  getArea() {        
    return Math.PI * this.radius ** 2;    
  }
}

class Rectangle extends Shape {    
  constructor(width, height) {        
    super();        
    this.width = width;        
    this.height = height;    
  }    

  getArea() {        
    return this.width * this.height;    
  }
}

const circle = new Circle(5);
const rectangle = new Rectangle(5, 10);

console.log(circle.getArea());
console.log(rectangle.getArea());

Dans cet exemple, les classes Shape, Circle et Rectangle respectent le principe du polymorphisme en redéfinissant la méthode getArea pour calculer l'aire d'un cercle et d'un rectangle. Cela permet :

• d'avoir des comportements différents en fonction du type de forme, tout en respectant le contrat défini par la classe Shape.
• également de garantir la réutilisabilité du code en permettant d'ajouter de nouveaux types de formes sans modifier le code existant.

On obtient :

78.53981633974483
50

Abstraction en Javascript

class Animal {    
  constructor(name) {        
    this.name = name;    
  } 
   
  speak() {        
    throw new Error("Method not implemented");    
  }
}

class Dog extends Animal {    
  speak() {        
    console.log(`${this.name} barks.`);    
  }
}

class Cat extends Animal {    
  speak() {        
    console.log(`${this.name} meows.`);    
  }
}

const dog = new Dog("Rex");
const cat = new Cat("Whiskers");

dog.speak();
cat.speak();

Dans cet exemple, la classe Animal est une classe abstraite qui définit une méthode speak qui doit être implémentée par les classes concrètes Dog et Cat. Cela permet :

• de définir un comportement générique pour tous les animaux et de garantir que les classes concrètes respectent le contrat défini par la classe abstraite.
• également de garantir la cohérence et la cohésion du code en regroupant les comportements communs dans une classe abstraite.

On obtient :

Rex barks.
Whiskers meows.

Interface en Javascript

interface Shape {    
  getArea(): number;
}

class Circle implements Shape {    
  constructor(private radius: number) {}   
 
  getArea(): number {        
    return Math.PI * this.radius ** 2;    
  }
}

class Rectangle implements Shape {    
  constructor(private width: number, private height: number) {}    

  getArea(): number {        
    return this.width * this.height;    
  }
}

const circle = new Circle(5);
const rectangle = new Rectangle(5, 10);

console.log(circle.getArea());
console.log(rectangle.getArea());

Dans cet exemple, l'interface Shape définit un contrat entre les classes Circle et Rectangle en spécifiant une méthode getArea qui doit être implémentée par ces classes. Cela permet :

• de garantir une bonne communication entre les classes en définissant un comportement commun qui peut être implémenté de manière différente par chaque classe.
• également de garantir la cohérence et la cohésion du code en regroupant les comportements communs dans une interface.

On obtient :

78.53981633974483
50

Code lisible vs code illisible

Exemple de code lisible en Javascript

/* * Calculate the area of a rectangle 
* @param {number} width - The width of the rectangle 
* @param {number} height - The height of the rectangle 
* @returns {number} The area of the rectangle 
*/
function calculateArea(width, height) {    
  return width * height;
}

/* * Calculate the volume of a box 
* @param {number} width - The width of the box 
* @param {number} height - The height of the box 
* @param {number} depth - The depth of the box 
* @returns {number} The volume of the box 
*/
function calculateVolume(width, height, depth) {    
  return width * height * depth;
}

const width = 5;
const height = 10;
const depth = 15;

// Calculate the area of a rectangle
const area = calculateArea(width, height);
const volume = calculateVolume(width, height, depth);

console.log(`Area: ${area}`);
console.log(`Volume: ${volume}`);

Exemple de code illisible en Javascript

function ca(width, height) {    
  return width * height;
}

function cv(w, h, d) {    
  return w * h * d;
}

const w = 5;
const h = 10;
const d = 15;

const a = ca(w, h);
const v = cv(w, h, d);

console.log(`Area: ${a}`);
console.log(`Volume: ${v}`);

Dans cet exemple, le code lisible utilise des noms de variables et de fonctions explicites qui permettent de comprendre facilement ce que fait le code. Le code est également bien structuré et bien commenté pour faciliter sa lecture et sa compréhension.

En revanche, le mauvais code utilise des noms de variables et de fonctions abrégés qui rendent le code difficile à comprendre. Le code est également mal structuré et mal commenté, ce qui rend sa lecture et sa compréhension difficiles.

Classe lisible en Javascript

class Rectangle {    
  constructor(width, height) {        
    this.width = width;        
    this.height = height;    
  }  
  
  getArea() {        
    return this.width * this.height;    
  }    

  getPerimeter() {        
    return 2 * (this.width + this.height);    
  }
}

const rectangle = new Rectangle(5, 10);

Classe illisible en Javascript

function createRectangle(width, height) {    
  return {        
    width: width,        
    height: height,        
    getArea: function () {            
      return this.width * this.height;        
    },        
    getPerimeter: function () {            
      return 2 * (this.width + this.height);        
    },    
  };
}

Dans cet exemple, le code lisible utilise une classe Rectangle pour représenter un rectangle avec des propriétés width et height et des méthodes getArea et getPerimeter pour calculer l'aire et le périmètre du rectangle. Le code est bien structuré et bien organisé, ce qui le rend facile à lire et à comprendre.

En revanche, le code illisible utilise une fonction createRectangle qui retourne un objet avec des propriétés et des méthodes. Le code est mal structuré et mal organisé, ce qui le rend difficile à lire et à comprendre.

Je pense que vous voyez maintenant l'importance du clean code et de la POO pour produire du code de qualité sur SAP BTP S/4 HANA comme ailleurs. Il est donc essentiel de respecter les principes du clean code et de la POO pour garantir la qualité, la maintenabilité et l'évolutivité du code.

Le clean code en pratique sur SAP BTP S/4 HANA

Maintenant que nous avons vu les principes du clean code et de la POO, voyons comment les appliquer en pratique sur SAP BTP S/4 HANA. Voici quelques bonnes pratiques à suivre pour produire du code de qualité sur SAP BTP S/4 HANA :

• Utiliser des noms de variables et de fonctions explicites : les noms de variables et de fonctions doivent être descriptifs et explicites pour faciliter la compréhension du code.
• Écrire des commentaires clairs et concis : les commentaires doivent expliquer le code de manière claire et concise pour faciliter sa lecture et sa compréhension.
• Structurer le code en modules indépendants : le code doit être découpé en modules indépendants qui peuvent être réutilisés et testés séparément.
• Écrire des tests unitaires et d'intégration : le code doit être testé automatiquement pour garantir son bon fonctionnement et sa qualité.
• Utiliser des outils de qualité de code : les outils d'analyse statique de code comme ESLint et Prettier permettent de détecter et de corriger les erreurs de code.
• Respecter les conventions de codage : les conventions de codage comme les règles de nommage et de formatage du code doivent être respectées pour garantir la cohérence du code.
• Éviter les duplications de code : le code dupliqué doit être extrait dans des fonctions ou des classes réutilisables pour éviter la redondance.
• Optimiser les performances du code : le code doit être optimisé pour garantir des performances optimales en évitant les opérations coûteuses.
• Sécuriser le code : le code doit être conçu de manière à garantir la sécurité des données et des utilisateurs en évitant les failles de sécurité.
• Documenter le code : le code doit être documenté pour expliquer son fonctionnement et son utilisation aux autres développeurs.

Si vous voulez allez plus loin, consultez le SAP Code Style Guides sur Github.

En suivant ces bonnes pratiques, vous pourrez produire du code de qualité sur SAP BTP S/4 HANA qui sera lisible, maintenable et évolutif. Cela vous permettra de développer des applications web performantes et sécurisées qui répondront aux besoins métier de l'entreprise.

Importance de la qualité du code pour SAP BTP S/4 HANA

Adopter les bonnes pratiques sur SAP BTP S/4 HANA est crucial pour produire un code de qualité, lisible, maintenable et évolutif. En appliquant les principes du clean code et de la programmation orientée objet, vous assurerez la robustesse et la pérennité de vos développements.

Ces pratiques vous permettront de créer des applications web performantes et sécurisées, répondant aux exigences métier de votre entreprise.

Rappelez-vous, le code est avant tout destiné à être lu et compris par des humains. Produire un code clair et bien structuré est donc essentiel pour sa maintenance et son évolution future. En intégrant ces bonnes pratiques, vous ferez de votre code un véritable atout pour votre organisation.

Ces bonnes pratiques vous parlent ? 👇

by William FLORENTIN