Cloud et IA : SAP France veut démontrer la valeur créée pour ses clients

Au moment où l’intelligence artificielle générative s’invite dans toutes les stratégies numériques, le défi ne consiste plus seulement à tester des assistants conversationnels. Pour les éditeurs de logiciels comme pour leurs clients, il s’agit désormais de prouver ce que ces outils changent réellement dans le fonctionnement d’une entreprise. C’est le message porté par Olivier Nollent, PDG de SAP France, dans un contexte de forte croissance du cloud de SAP et d’acculturation progressive des organisations françaises à l’IA.

Le groupe allemand veut faire de ses applications de gestion, de ses infrastructures cloud et de son assistant IA un ensemble cohérent. L’ambition est claire : moderniser les systèmes d’information souvent construits autour d’ERP historiques, rendre les données plus exploitables et automatiser certains processus métier. Mais cette promesse ne pourra s’imposer que si elle s’accompagne de gains concrets, mesurables et compréhensibles par les directions financières, les équipes opérationnelles et les salariés.

Les contrats cloud tirent les résultats de SAP

Les résultats du troisième trimestre 2024 confirment l’accélération de SAP dans le cloud. L’activité cloud du groupe a progressé de 25 %, tandis que l’ERP cloud a enregistré une croissance de 36 %. Cette dynamique a conduit SAP à relever ses prévisions pour l’année.

Ces chiffres traduisent une évolution majeure pour l’éditeur. Historiquement, SAP est connu pour ses logiciels installés dans les infrastructures des entreprises, notamment ses ERP, ces systèmes qui centralisent la comptabilité, les achats, les stocks, les ressources humaines ou encore la relation fournisseurs. Avec le cloud, ces logiciels sont fournis et exploités sous forme de services, avec des mises à jour régulières et un modèle d’abonnement.

En France, SAP observe un effet de rattrapage. Les entreprises ont longtemps composé avec des systèmes informatiques hétérogènes, parfois anciens, et avec des déploiements complexes. La modernisation devient plus pressante lorsqu’il faut intégrer de nouveaux canaux de vente, répondre à des exigences réglementaires, adapter rapidement une chaîne logistique ou exploiter des données dispersées dans plusieurs outils.

La signature et l’extension de collaborations avec de grands groupes, à l’image de Schneider Electric, illustrent cette dynamique. L’enjeu ne se limite toutefois pas à déplacer des logiciels vers des serveurs distants. Une migration cloud implique de revoir des processus, de nettoyer les données et de clarifier la manière dont les équipes utilisent les applications de gestion.

RISE et GROW : deux voies vers l’ERP cloud

Les 135 clients français de RISE S/4HANA Private Cloud et les 61 clients de GROW S/4HANA Public Cloud ne choisissent pas exactement le même degré de standardisation. SAP propose ces deux cadres pour accompagner des organisations aux contraintes différentes, notamment en matière de personnalisation, de déploiement et d’exploitation.

RISE s’adresse à des entreprises qui souhaitent transformer leurs environnements SAP existants tout en conservant un cadre de cloud privé. GROW vise davantage une approche cloud public, conçue pour adopter plus vite des processus standardisés. Dans les deux cas, le cœur du projet reste S/4HANA, la génération d’ERP de SAP fondée sur sa base de données HANA.

Ce choix technique est également un choix organisationnel. Le cloud public encourage en principe l’usage de processus communs et limite les adaptations spécifiques. Le cloud privé peut répondre à des besoins de configuration plus poussés, mais la transformation reste un projet important. Pour les entreprises françaises, la question est donc moins de choisir le cloud par principe que de déterminer quel modèle correspond à leur patrimoine applicatif et à leur capacité de changement.

Pourquoi la qualité des données devient centrale pour l’IA

Pour Olivier Nollent, l’IA est appelée à jouer un rôle moteur dans la transformation des entreprises. Cette perspective repose sur une condition simple, souvent sous-estimée : disposer de données fiables, accessibles et pertinentes. Une intelligence artificielle générative peut produire une réponse fluide ou résumer un document, mais elle n’améliore pas une décision si les données de référence sont incomplètes, obsolètes ou contradictoires.

C’est l’un des atouts que SAP met en avant. Les ERP regroupent des données directement liées à l’activité économique : commandes, factures, niveaux de stocks, livraisons, budgets, contrats ou informations RH. L’objectif de la « business AI » défendue par SAP est d’utiliser l’IA au plus près de ces flux de travail, plutôt que de se limiter à un assistant généraliste séparé des applications métier.

Les entreprises françaises se trouvent encore, à l’automne 2024, dans une phase d’acculturation et d’expérimentation. Elles cherchent à comprendre les offres, à identifier les processus qui peuvent bénéficier de l’IA et à évaluer les contraintes de sécurité et de gouvernance. Certaines souhaitent aller vite, mais les six mois à venir devraient surtout être consacrés à des pilotes et à des phases de test.

SAP affirme investir fortement pour alimenter cette stratégie. L’éditeur consacre 20 % de ses revenus à la recherche et développement. Cette enveloppe a atteint 6,3 milliards d’euros sur une année, signe de l’effort engagé pour intégrer l’IA dans ses produits et accélérer l’innovation autour du cloud.

SAP veut devenir un leader de la business AI en 2025

L’ambition du groupe est de devenir le leader mondial de la business AI dès 2025. Cette expression renvoie à une IA intégrée aux opérations quotidiennes de l’entreprise : préparer une analyse financière, rechercher une information dans les outils de gestion, rédiger un contenu RH, suggérer une action ou automatiser une partie d’un parcours de service client.

L’assistant de SAP porte le nom de Joule. Il repose sur une interface en langage naturel : au lieu de naviguer dans de nombreux menus ou de maîtriser des requêtes techniques, l’utilisateur peut formuler une demande avec ses propres mots. L’intérêt, selon SAP, est de simplifier l’accès aux fonctions de l’ERP et aux données qui comptent pour l’activité.

Cette interface ne doit pas être confondue avec un simple outil bureautique de rédaction. Sa valeur dépend de sa connexion à des données métier contextualisées et des droits d’accès de chaque utilisateur. Poser une question sur des créances en attente, sur un budget ou sur un recrutement exige par exemple que l’outil identifie les bonnes sources et ne révèle pas des informations auxquelles la personne n’est pas autorisée à accéder.

SAP a également présenté, lors de son événement TechEd, des agents spécialisés. Ces systèmes sont conçus pour accomplir des séquences de tâches davantage structurées qu’une réponse conversationnelle ponctuelle. Le principe est de combiner compréhension d’une demande, accès aux données pertinentes et exécution d’actions dans des processus encadrés.

La souveraineté constitue un autre sujet important pour les clients européens. La collaboration entre SAP et Mistral AI doit permettre de proposer des modèles de langage européens dans la Business Technology Platform, la plateforme technologique de SAP. Pour les entreprises, l’intérêt potentiel tient à la possibilité d’évaluer les modèles utilisés, les conditions de traitement de leurs données et leur compatibilité avec leurs exigences de conformité.

La valeur économique, test décisif pour l’IA en entreprise

L’adoption de l’IA ne suffit pas à démontrer son utilité économique. Des entreprises ayant adopté très tôt des outils d’IA générative peuvent être déçues si les usages restent périphériques, si les coûts de licence sont élevés ou si les salariés ne les intègrent pas réellement à leur travail. Dans ce contexte, SAP doit montrer que ses logiciels et ses fonctionnalités d’IA produisent des résultats observables chez ses clients.

Une étude réalisée par le cabinet Asterès auprès de 1 600 clients français de SAP avance un indicateur marquant : l’utilisation des solutions SAP représenterait 5 % de valeur ajoutée pour les entreprises concernées, soit près de 2 milliards d’euros en France. L’étude s’appuie aussi sur un indice de satisfaction, noté de 1 à 10. Selon les résultats communiqués, chaque point supplémentaire sur cette échelle peut correspondre à 2 % de productivité en plus.

Ces données donnent un ordre de grandeur, mais elles ne dispensent pas chaque entreprise d’évaluer ses propres projets. La productivité peut prendre des formes très différentes selon un secteur : réduction du temps de traitement d’une facture, diminution des erreurs de saisie, meilleure prévision des approvisionnements, raccourcissement des délais de réponse ou amélioration du recouvrement client.

SAP entend donc créer des benchmarks, c’est-à-dire des points de comparaison, afin de relier ses outils à des résultats opérationnels précis. Le recouvrement des créances constitue un exemple parlant. Une IA peut aider à identifier les factures qui risquent d’être payées en retard, à prioriser les relances ou à préparer des communications adaptées. Si ce processus est mieux exécuté, l’entreprise peut améliorer son flux de trésorerie tout en réduisant une partie des coûts opérationnels.

Finance, ressources humaines et service client : les premiers terrains d’usage

Les rythmes d’adoption diffèrent selon les fonctions. La finance utilise déjà depuis longtemps des formes d’automatisation et d’analyse de données. Pourtant, de nombreuses tâches restent manuelles : contrôles, rapprochements, recherches d’informations, préparation de commentaires ou suivi d’impayés. L’IA générative peut assister ces opérations, à condition que les résultats restent vérifiables et que les règles de contrôle interne soient respectées.

Les ressources humaines constituent un autre terrain d’application. Avec Joule, SAP met notamment en avant l’accélération de tâches comme la rédaction de fiches de poste. L’outil peut aider à préparer une première version ou à reformuler un contenu, mais la validation humaine reste déterminante. Une annonce d’emploi engage l’entreprise, sa politique de recrutement et son image auprès des candidats.

Le service client, enfin, peut s’appuyer sur des agents pour automatiser certaines étapes d’un traitement : qualifier une demande, rechercher des informations, proposer une réponse ou orienter un dossier. Cette évolution modifie les attentes envers les équipes. Elle peut réduire les tâches répétitives, mais elle renforce aussi le besoin de supervision, de traitement des cas complexes et de contrôle de la qualité des réponses.

Ce qu’il faut surveiller dans les prochains mois

Le principal enjeu pour SAP France sera de convertir l’intérêt pour l’IA en déploiements utiles. Les expérimentations prévues dans les mois qui suivent novembre 2024 devront répondre à plusieurs questions : les données sont-elles suffisamment fiables ? Les utilisateurs adoptent-ils réellement les nouvelles interfaces ? Les gains promis compensent-ils les coûts de mise en œuvre et d’exploitation ?

La progression du cloud donne à SAP une base pour diffuser plus rapidement ses innovations. Mais elle augmente aussi l’exigence des clients, qui attendent des résultats concrets plutôt qu’une succession d’annonces. La stratégie de l’éditeur reposera donc autant sur ses technologies, Joule, agents spécialisés et modèles de langage européens, que sur sa capacité à démontrer, processus après processus, le soutien apporté aux entreprises et la valeur créée dans leurs activités quotidiennes.