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Data, Analytics & IA
Enterprise AI dans l’écosystème SAP.
Pas d’IA générique : des cas d’usage qui lisent vos documents, comprennent vos référentiels SAP et agissent dans vos transactions, sous une supervision proportionnée au risque. Notre Centre d’excellence IA de Casablanca les conçoit, les mesure, les gouverne et les industrialise. Et nous ne nous contentons pas de slides : nous avons construit un démonstrateur que nous pouvons montrer et adapter à vos processus.
Le problème
Des POC partout.
De la production, presque nulle part.
Les démonstrations d’IA générative impressionnent, puis s’arrêtent. Sans connexion au système de gestion, sans données fiables ni cadre de gouvernance, le prototype reste un prototype. L’IA qui compte lit vos documents réels, comprend vos référentiels SAP et agit dans vos transactions, sous contrôle. Ce travail-là relève de l’ingénierie autant que des modèles, et c’est là que nous mettons nos équipes.
Par processus
Les cas d’usage qui valent l’effort, domaine par domaine.
L’IA d’entreprise se juge dans un processus, jamais dans un catalogue d’outils. Pour chaque domaine, les deux ou trois cas d’usage que nous savons instruire, mesurer et intégrer au cœur SAP.
- Finance
Extraction et rapprochement des factures fournisseurs (Document AI) · aide à la clôture : détection d’écritures atypiques et commentaires de variance · lettrage assisté des encaissements.
- Achats
Contrôle de conformité des demandes d’achat au contrat · classification des dépenses et détection des achats hors contrat · assistant de rédaction des cahiers des charges depuis les référentiels Ariba.
- Supply chain
Alertes de rupture et de retard fournisseur avec recommandation d’action · prévision de la demande enrichie de signaux externes · optimisation des stocks de sécurité par famille.
- Service client
Qualification et routage des demandes entrantes · réponse assistée fondée sur l’historique client et les données S/4HANA · détection des litiges à risque.
- IT & run SAP
Analyse des incidents et proposition de résolution depuis la base de connaissances · assistance au développement et à la revue de code ABAP et BTP · surveillance des flux d’intégration.
Joule & agents
Où l’agent est pertinent. Où une automatisation classique suffit. Où il ne faut rien automatiser.
SAP positionne aujourd’hui Joule et ses agents sur des workflows métier contextualisés. La question utile n’est pas « peut-on mettre un agent ? », mais « faut-il un agent ici ? ». Nous l’instruisons avant de construire.
Pertinent
Quand la situation varie à chaque cas, que la décision demande de croiser plusieurs sources et que l’action reste réversible ou supervisable : traitement des exceptions, résolution d’incidents, recommandations d’achat ou de réapprovisionnement.
Classique, et suffisante
Quand la règle est stable et connue : un workflow, une règle de validation ou une intégration standard fait mieux, moins cher et plus sûr qu’un agent. Le rapprochement à règles fixes ou les relances programmées en font partie.
Ne rien automatiser
Quand l’enjeu est irréversible, réglementaire ou humain : validation d’un paiement hors seuil, décision de crédit, arbitrage social. L’IA prépare le dossier ; la décision reste entière.
Nos accélérateurs
De l’assistant à l’agent.
Trois familles d’accélérateurs, conçues pour s’ancrer dans votre cœur SAP, de la réponse conversationnelle à l’action autonome, en passant par le traitement documentaire.
Assistants conversationnels
SAP Joule et des Business AI Advisors adossés à vos données : les métiers interrogent le système en langage naturel (un chiffre, un statut, une explication) et obtiennent une réponse fondée sur vos référentiels.
Agents
Des agents qui détectent une anomalie, recommandent l’action et déclenchent la transaction dans S/4HANA, selon des règles de gouvernance explicites et un niveau de supervision adapté au cas d’usage.
Traitement documentaire
Extraction, contrôle et rapprochement automatiques des documents de gestion : factures fournisseurs, commandes, pièces comptables, jusqu’à la comptabilisation dans vos flux SAP.
Ce que nous avons construit
Un démonstrateur, pas un slide.
Notre Centre d’excellence IA de Casablanca réunit dans une même équipe des compétences LLM, machine learning, RPA et développement SAP. C’est lui qui a construit notre démonstrateur : l’extraction et le rapprochement des factures fournisseurs par Document AI, intégré à SAP S/4HANA. C’est cette maîtrise du dernier kilomètre (intégration S/4HANA, qualité de données, MLOps, conduite du changement) qui sépare une maquette d’un usage qui tiendrait en production.
Sous le capot
Comment c’est construit.
Le pattern de notre démonstrateur, décrit au niveau de l’architecture. La mécanique se partage, prête à s’adapter à vos processus.
- Le socle
SAP S/4HANA (Cloud ERP Private ou Public), avec des extensions side-by-side sur SAP BTP : le cœur de gestion reste standard, l’intelligence vit à côté et s’y branche proprement.
- La donnée
Pas d’IA fiable sans gouvernance des données. SAP positionne Business Data Cloud comme socle unifié pour les données SAP et tierces et pour l’IA agentique ; avec Datasphere, c’est la fondation sur laquelle nous ancrons les cas d’usage.
- Les briques standard
SAP Joule et Document AI partout où le standard suffit. Réinventer une brique que l’éditeur maintient, c’est ajouter une dette au lieu d’une capacité.
- L’ingénierie spécifique
Là où le standard s’arrête (orchestration des agents, logique métier de détection), nos équipes développent, versionnent et documentent, comme sur n’importe quel actif du SI.
- La supervision humaine
Le niveau de supervision humaine est proportionné au risque, à la matérialité et au niveau de confiance du cas d’usage : validation systématique sur les actions qui engagent, contrôle par échantillon là où la confiance est établie, autonomie encadrée sur les tâches réversibles.
- La traçabilité
Chaque décision d’agent est journalisée : ce qui a été vu, ce qui a été proposé, ce qui a été fait, et par qui.
Le terrain
Ce qui a été difficile.
Trois chantiers ont demandé plus que prévu. Fiabiliser les données fournisseurs, d’abord : un modèle ne rattrape jamais un référentiel négligé. Définir les seuils de confiance, ensuite, ce point d’équilibre entre l’agent qui dérange pour rien et celui qui laisse passer. Contenir la dérive des modèles dans le temps, enfin, parce qu’un pipeline IA se maintient comme un système de gestion : en continu. Vous le dire fait partie du conseil.
Notre approche
Du prototype à l’industrialisation.
Identifier
Les cas d’usage à valeur mesurable, priorisés avec les métiers à partir de vos processus réels — et la réponse à la question préalable : agent, automatisation classique, ou rien.
Prototyper
Un prototype cadré, sur vos données, avec un critère de succès chiffré et une échéance courte : la faisabilité se démontre en quelques semaines.
Mesurer
Précision, taux de traitement automatique, temps gagné, erreurs évitées : la valeur produite face au critère initial, avant toute extension.
Gouverner
Niveau de supervision, traçabilité, conformité, maîtrise des risques et des dérives : le cadre qui rend l’adoption possible.
Industrialiser
MLOps, intégration au cœur SAP, sécurité des données, extension aux volumes, entités et langues, formation des équipes : le service qui tient la charge dans la durée.
La technologie
Les briques que nous mettons au travail.
Le démonstrateur
Venez voir le système au travail.
Une démonstration sur rendez-vous, sur le pattern décrit plus haut, puis un atelier court avec notre Centre d’excellence IA de Casablanca pour identifier vos deux ou trois cas d’usage à plus forte valeur — et ceux qu’il vaut mieux ne pas automatiser.
Réserver une démonstration →