Transformez les données structurées avec SAP-RPT

Exploitez le modèle de transformateur relationnel de SAP pour obtenir des insights prédictifs et explicables issus de données d’entreprise, sans avoir à développer de modèles de A à Z.
Homme en train de travailler devant un ordinateur portable, avec des images de l'interface utilisateur des environnements SAP RPT-1 et test, pour des insights prédictifs avec une IA tabulaire sur des données structurées.

Qu’est-ce que SAP-RPT ?

SAP-RPT est un modèle de transformateur relationnel préentraîné entièrement géré qui utilise l’apprentissage en contexte pour fournir des insights prédictifs précis et explicables à partir de données d’entreprise structurées.

placeholder

Le modèle tabulaire SAP-RPT comprend :

  • Un préentraînement pour les données structurées, qui évite l'entraînement de modèles coûteux et fastidieux.

  • Un apprentissage en contexte qui fournit des prédictions fiables en temps réel à partir de données changeantes et incomplètes.

  • Une gouvernance, une fiabilité et une explicabilité intégrées qui permettent une gestion du pipeline de bout en bout avec.

  • Deux versions commerciales dans le hub d’IA générative, chacune paramétrée pour un équilibre vitesse/précision différent.

Principaux avantages

Découvrez des insights plus rapidement

Déployez des prédictions instantanément, réduisant des semaines de préparation de données à quelques heures, sans entraînement de modèle ni expertise ML spécialisée.

Générez des insights précis à partir de données peu fiables

Assurez une qualité de prédiction 2 fois supérieure par rapport aux modèles d'IA étroite et 3,5 fois supérieure comparé aux modèles de langage, même avec des données d'entreprise incomplètes ou fluctuantes. L'architecture résiliente, l'apprentissage contextuel et les insights explicables de SAP-RPT aident à identifier les signaux à l'origine des résultats tout en relevant les défis liés à la qualité des données.*

Développez des capacités de prédiction à l'échelle de l'entreprise

Utilisez un modèle unique de classification et de régression pour toutes les divisions et tous les cas de figure. Vous simplifiez ainsi le déploiement et limitez la nécessité de recourir à plusieurs modèles prédictifs propres à chaque cas d’utilisation.

Principales fonctionnalités

placeholder

API d'apprentissage contextuel

SAP-RPT traite les tâches de classification et de régression à l’aide de sources de données métier existantes ou d’exemples d’enregistrements fournis directement dans les appels API. Le modèle identifie des schémas de données dans chaque contexte de demande afin de générer des prédictions précises.

Architecture relationnelle pré-entraînée

Conçu pour comprendre les structures tabulaires, les relations entre les données et la logique métier, SAP-RPT gère des ensembles de données structurés, des valeurs fluctuantes et des formats de données d’entreprise, sans traitement personnalisé préalable ni ingénierie technique.

Workflows d'orchestration sous forme de tableaux

Opérationnalisez SAP-RPT avec les capacités d’orchestration d’AI Core pour intégrer une intelligence prédictive dans les pipelines et les gérer avec une gouvernance, une fiabilité et une explicabilité intégrées.

ACHETER

Options de tarification

Nous proposons trois options de tarification SAP BTP différentes. Ces types de comptes vous permettent de tester vos scénarios et offrent généralement la possibilité de passer à des plans de service payants.

Deux versions pour des cas d'utilisation infinis

SAP-RPT

  • Faible latence

  • Débit de prédiction élevé

  • Pleinement capable de gérer la plupart des scénarios prédictifs

SAP-RPT Large

  • Haute précision

  • Taux d'erreur les plus bas

  • Cas d'utilisation prédictifs complexes

Ressources

placeholder

SAP‑RPT : prédictions d’entreprise directement à partir de vos données structurées

Accédez à la fiche du modèle correspondant à la dernière version de SAP-RPT pour obtenir des conseils sur son utilisation prévue, ses performances, ses limites et son déploiement responsable avec des données métier structurées.

placeholder

SAP-RPT-1.6 est désormais généralement disponible

La dernière version SAP-RPT-1.6, désormais disponible via la bibliothèque de modèles dans AI Core, intègre des améliorations qui aident les entreprises à prendre des décisions plus fiables grâce à l’IA tabulaire.

placeholder

ConTextTab : apprentissage sémantique pour données tabulaires

ConTextTab réunit la sémantique d’un modèle de langage et l’efficacité native d’un tableau pour atteindre une performance optimale des tâches métier prédictives tabulaires réelles.

placeholder

Apprentissage contextuel pour les données relationnelles

Découvrez le modèle de base natif de table révolutionnaire de SAP, qui utilise l'apprentissage contextuel pour gérer les tâches de prédiction d'entreprise sans formation personnalisée.

FAQ

Un modèle de fondation tabulaire est un modèle d’IA pré-entraîné conçu pour comprendre les lignes, les colonnes et les relations au sein des données structurées, permettant ainsi de réaliser des prévisions pour différentes tâches sans avoir à entraîner de modèle distinct. Contrairement aux grands modèles de langage (LLM), qui traitent le texte en convertissant les données en une séquence unique, un modèle de fondation tabulaire comme SAP-RPT est conçu pour préserver les relations au sein des données structurées provenant de sources telles que les registres de ventes ou les transactions relatives aux performances des fournisseurs. Cela permet d’obtenir des résultats d’IA et des prévisions plus précis dans le contexte d’un domaine d’entreprise, d’une activité et d’un processus spécifiques.

L’apprentissage contextuel permet au modèle de comprendre des schémas en temps réel et d’adapter instantanément de nouveaux scénarios issus d’exemples d’enregistrements dans votre appel API pour donner des prédictions contextuelles immédiates et précises.

Oui. La dernière version de SAP-RPT peut être testée gratuitement sur le SAP-RPT playground à l’adresse https://rpt.cloud.sap. Configurez des scénarios de prédiction, évaluez la performance des modèles, générez des prédictions, et modifiez et interagissez avec les données en langage naturel. SAP-RPT fournit des insights sur les modifications des données et met en évidence les relations au sein de vos données. Explorez les tendances statistiques détectées par le modèle via une interface intuitive pour tester la classification de plusieurs catégories et la régression numérique à l’aide de vos fichiers CSV ou d’exemples fournis par SAP.

Oui. Une version open source de SAP-RPT est disponible sur Hugging Face et GitHub à des fins de recherche et non commerciales. Les versions commerciales sont disponibles pour les clients via la bibliothèque de modèles dans SP AI Core.

La fonctionnalité de workflow d’orchestration tabulaire (dont la disponibilité générale est prévue fin 2026) permettra de rendre opérationnel le modèle de base tabulaire SAP-RPT. La fonctionnalité d’orchestration sera disponible sur SAP AI Core, accessible via des API et commercialisée avec des modules de sélection de contexte et de sélection de modèle. Le workflow évitera d’avoir à recourir à des méthodes manuelles d’ingénierie contextuelle et de gestion de modèle en sélectionnant automatiquement le contexte approprié, en créant l’appel d’API et en renvoyant des prédictions à partir des lignes de requête fournies au moment de l’exécution.

Oui. L’observabilité du modèle (dont la disponibilité générale est prévue en juillet 2026) renforcera la confiance et la transparence grâce à des prédictions, un impact factoriel détaillé et une attribution de données, complétant les améliorations déjà introduites dans SAP-RPT pour les prédictions top-k et les intervalles de confiance.

Oui. Le modèle auparavant désigné sous le nom de petite version est désormais simplement le modèle SAP-RPT standard, qui est parfaitement capable de prendre en charge la plupart des scénarios prédictifs, tout en offrant une faible latence, une vitesse élevée, et une grande précision.

Une fiche de modèle est une documentation technique standardisée qui décrit l’objectif, les capacités, les utilisations prévues, les résultats d’évaluation, les limites, et les considérations relatives à une utilisation responsable d’un modèle fondamental tabulaire. Elle aide les utilisateurs techniques et d’entreprise à évaluer si un modèle est approprié pour un cas d’utilisation spécifique, et à le déployer avec des garde-fous appropriés.

Découvrez les fiches descriptives des modèles pour la version de SAP-RPT que vous prévoyez d’évaluer ou d’utiliser :

* Résultats supposés pour une entreprise de biens de consommation avec 1 milliard d'euros de chiffre d'affaires et 2 000 collaborateurs. Les bénéfices annuels dépendent d'un ou de plusieurs vecteurs de valeur. Source : SAP Value Management.
**Mentions légales : des frais d'optimisation post-promotion et liés à la consommation de tokens s'appliquent

twitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixel