Qu'est-ce que l'IA intégrée ?

Des outils déconnectés à une expérience unifiée

Pour de nombreuses entreprises, l'adoption de l'IA s'est traduite par l'ancrage de multiples outils dans les systèmes existants. Résultat : des données fragmentées, des efforts en doublon et des défis en matière d'intégration qui freinent la progression. Avec l'IA intégrée, l'automatisation et l'analytique intelligentes résident dans les systèmes que vous utilisez déjà, connectant les données, les décisions et les personnes, quelles que soient les fonctions, et révolutionnant le travail dans tous les aspects de l'entreprise.

L'IA intégrée s'appuie sur un socle de technologies d'IA avancées, telles que le Machine Learning, le traitement du langage naturel et l'analytique prédictive, lesquelles sont intégrées directement dans les systèmes d'entreprise afin d'améliorer chaque workflow. Même si le terme « IA intégrée » fait parfois référence à des contextes qui portent sur le matériel ou le calcul de périphérie, nous nous intéressons ici aux solutions d'IA d'entreprise. Dans ce contexte, l'IA intégrée fait référence aux fonctionnalités intelligentes qui s'exécutent de manière native dans les applications cœur de métier telles que l'ERP, les achats, les RH et la gestion de la Supply Chain. Ce virage pris vers l'IA intégrée au niveau de l'entreprise illustre parfaitement une tendance croissante du secteur, une tendance qui aide à définir la nouvelle ère des performances d'après les analystes et les leaders.

IA intégrée et IA autonome : les principales différences

Les systèmes d'IA autonome résident en dehors de votre environnement d'entreprise. Ils s'appuient sur des données exportées, des interfaces utilisateur distinctes et une mise à jour constante. L'intégration peut être lente, et la gouvernance, incohérente. À l'inverse, l'IA intégrée fait directement partie de la plateforme. Elle exploite les données en direct, hérite des règles de sécurité et de conformité du système hôte, et répond en temps réel. À la différence des outils ancrés, l'IA intégrée atténue les défis liés à l'intégration et veille à la sécurité des opérations dans le cadre de vos systèmes cœur de métier. Elle fournit des insights contextuels directement dans les applications d'entreprise, ce qui permet aux personnes de prendre des décisions plus intelligentes là où le travail est exécuté.

Cette différence n'est pas uniquement technique : elle vient changer la donne. Au lieu d'envoyer des données à des systèmes externes aux fins d'analyse, l'IA intégrée apporte l'intelligence (insights, automatisation et modèles prédictifs) directement dans les données.

Principaux avantages de l'IA intégrée pour les entreprises

L'IA intégrée aide les entreprises à rationaliser les opérations, à améliorer la prise de décision et à déployer l'innovation de manière responsable. En voici quelques avantages :

• Une IA sécurisée, gouvernée et gérée de manière centralisée : étant donné que l'IA intégrée fait partie de la plateforme d'entreprise, elle hérite des structures de sécurité, de conformité et de gouvernance existantes, ce qui réduit les risques et simplifie la supervision.
• Des insights contextuels en temps réel : l'IA intégrée génère des recommandations, des prévisions et des alertes directement au sein de workflows. Ainsi, les équipes peuvent prendre des décisions plus intelligentes sans avoir à passer d'un outil à l'autre.
• Une maintenance réduite et des mises à jour plus rapides : les modèles et les fonctionnalités de l'IA peuvent être mis à jour de manière centralisée. L'entretien manuel est donc limité. Quant aux performances des systèmes, elles restent cohérentes.
• Une intelligence transversale : l'IA intégrée tire parti des données connectées des différentes fonctions (Finance, RH, Supply Chain, etc.), mettant au jour des schémas souvent négligés par les outils cloisonnés.
• Une automatisation évolutive : en s'exécutant de manière native au sein des applications d'entreprise, l'IA intégrée permet une automatisation qui évolue avec l'entreprise, prenant aussi bien en charge les tâches de routine que les processus complexes.
• Des agents d'IA collaboratifs : grâce à des cadres multi-agents, les systèmes d'IA intégrée fonctionnent conjointement sur les plateformes, ce qui renforce la transparence et favorise une prise de décision holistique.

Exemples de fonctionnalités d'IA intégrée dans les solutions d'entreprise

Dans tous les secteurs, l'IA intégrée aide les entreprises à rationaliser les opérations, à renforcer la précision et à prendre des décisions plus rapidement. Voici quelques exemples¹ :

• Fonction Finance : dans les environnements de gestion financière, l'IA intégrée peut automatiser les tâches de rapprochement et de mise en correspondance, ce qui permet de réduire le temps de traitement jusqu'à 70 %. Elle peut aussi générer des insights prédictifs qui boostent l'analyse des concurrents jusqu'à 90 %.
• Achats : dans les systèmes de sourcing et de gestion des fournisseurs, les outils pilotés par l'IA génèrent automatiquement des requêtes de proposition, repèrent les schémas de risque et recommandent des stratégies de négociation, permettant ainsi de réduire les efforts manuels d'environ 70 %.
• Supply Chain : lorsque des modèles prédictifs sont appliqués aux opérations de planification et de logistique, ils détectent les anomalies des équipements et optimisent les stocks, contribuant ainsi à améliorer la productivité des planificateurs et des superviseurs de 25 % et de 50 % respectivement.
• Ressources humaines : l'intelligence intégrée dans les workflows RH permet de générer automatiquement des descriptions de poste, de passer les CV au crible et de prendre en charge les évaluations de performances, ce qui réduit le temps consacré aux tâches de routine jusqu'à 70 %.
• Expérience client : dans les plateformes d'engagement client, les équipes peuvent répondre plus rapidement et personnaliser les interactions plus efficacement grâce aux recommandations en fonction du contexte et aux modèles de choix d'action.
• IT et développement : du côté des équipes techniques, les assistants d'IA ou les copilotes qui suggèrent du code, expliquent la logique ou documentent les API peuvent raccourcir les cycles de développement jusqu'à 75 % tout en réduisant les coûts de maintenance d'environ 30 %.

Ces exemples montrent bien comment les solutions d'IA intégrée au niveau de l'entreprise aident les organisations à passer d'une automatisation isolée à une intelligence intégrée. Pour plus d'exemples, consultez ces cas d'utilisation supplémentaires.

Impact métier mesurable avec les KPI et le retour sur investissement

Les entreprises leaders évaluent les initiatives d'IA intégrée de la même façon qu'elles mesurent tout investissement stratégique : elles se basent sur les résultats concrets, comme la réduction des coûts, les gains d'efficacité et l'augmentation du chiffre d'affaires.

Parmi les KPI courants, citons :

• L'accélération des cycles pour la finance et les achats
• Une meilleure précision des prévisions et le respect des délais de livraison
• Une réduction des efforts manuels et des taux d'erreur
• Un gain de productivité des différents services

SAP fournit une calculatrice de la valeur de l'IA pour aider les entreprises à estimer les bénéfices de l'automatisation, de l'analytique et de l'intégration de l'IA. Pour en savoir plus, lisez notre guide pratique pour optimiser le retour sur investissement de l'IA et consultez nos bonnes pratiques sur la mise en œuvre de l'IA.

Intégration de l'IA là où le travail est effectué

Grâce à l'IA intégrée, les entreprises peuvent passer de la théorie à la pratique. Lorsque les insights sont fournis directement dans les workflows, les décisions sont prises plus rapidement, le travail se simplifie et l'innovation évolue naturellement.

Les entreprises qui traitent l'IA comme une fonctionnalité intégrée, et non comme un add-on, gagnent en résilience et en clarté sur chacune de leurs fonctions, depuis la finance et la Supply Chain jusqu'aux RH et à l'engagement client. La prochaine étape consiste à traduire cette compréhension en résultats mesurables en optant pour une conception responsable, une gouvernance claire et un apprentissage continu permettant d'aligner les personnes et les technologies sur les objectifs communs d'efficacité, de confiance et de croissance durable.

Prochaines étapes : de la compréhension à la mise en œuvre

La compréhension de l'IA intégrée n'est qu'un début. Pour convertir les insights en résultats mesurables, les entreprises ont besoin d'une feuille de route claire pour la mise en œuvre. SAP fournit des outils, des guides et des bonnes pratiques pour vous aider à passer de la stratégie à l'exécution. Ces ressources vous seront utiles :

• Vers la mise en œuvre de l'IA : déployez l'IA dans votre entreprise grâce à ce guide détaillé.
• IA pour les entreprises : découvrez des solutions, des cas d'utilisation et des témoignages client.

FAQ