SAP est l’un des meilleurs systèmes de planification des ressources d’entreprise (ERP) au monde aujourd’hui. Les applications SAP offrent de l’intelligence d’affaires (BI) de haut niveau sur plusieurs plateformes afin de rationaliser les opérations en permettant à tous les employés d’utiliser le même système. Ces dernières années, les offres de BI de SAP sont devenues encore plus puissantes, grâce à l’introduction de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML).
Découvrons comment l’apprentissage automatique améliore les produits SAP et comment vous pouvez utiliser ces outils puissants dans votre entreprise.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique?
Bien que beaucoup de gens utilisent fréquemment les termes IA et ML de façon interchangeable, ce ne sont pas les mêmes choses.
L’intelligence artificielle est un terme global désignant le processus de réplication de l’intelligence humaine et des processus décisionnels dans les machines.
L’apprentissage automatique est un ensemble d’algorithmes traitant de l’entraînement adaptatif des modèles d’analyse de données et des processus décisionnels qui en découlent.
Fondamentalement, les modèles d’apprentissage automatique utilisent leurs données d’entrée, leurs actions et leur expérience pour améliorer la performance et la précision sans intervention humaine de façon itérative. De nombreux algorithmes spécifiques d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour tout, de l’analyse des tendances aux recommandations.
L’apprentissage automatique aide à améliorer la performance de nombreux services bien connus et largement utilisés. Que l’apprentissage automatique soit utilisé dans l’analyse boursière, la publicité ciblée, les recommandations personnalisées de films ou de livres, ou le traitement du langage naturel (PNL) dans les assistants personnels numériques, il imprègne silencieusement de nombreux aspects de notre vie quotidienne.
Les entreprises appliquent l’apprentissage automatique en interne pour améliorer la sécurité, automatiser les tâches et effectuer des analyses de tendances. Avec plus de 50% des appareils d’affaires désormais mobiles, la sécurité est une préoccupation cruciale pour les entreprises. Les prédictions prospectives, pour lesquelles les algorithmes d’apprentissage automatique sont conçus, sont un excellent moyen de compléter la planification stratégique traditionnelle.
L’intégration de l’apprentissage automatique dans l’analyse des données SAP était un choix naturel, compte tenu de la taille croissante des ensembles de données de l’entreprise dans les systèmes SAP. Plusieurs modules SAP reposent maintenant fortement sur l’apprentissage automatique pour améliorer l’analyse de données, l’analytique prédictive et la prise de décision.
SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud est une base de données native cloud en tant que service (DBaaS). Il permet aux utilisateurs SAP de créer des applications à partir de données agrégées provenant de multiples sources. HANA Cloud peut accéder aux données à partir d’autres modules SAP et de sources distantes telles qu’Amazon Athena, Google BigQuery et Spark SQL.
SAP HANA Cloud est doté d’analyses augmentées par apprentissage automatique, incluant la Automated Predictive Library (APL) et la Predictive Analytics Library (PAL). Bien que l’APL et le PAL aient des fonctionnalités similaires, il est essentiel de garder à l’esprit que le PAL nécessite une connaissance du langage de script SQL.
Bibliothèque prédictive automatisée
L’APL comprend un ensemble de fonctions permettant aux utilisateurs de construire des modèles prédictifs d’exploration de données pour répondre à des questions d’affaires basées sur les données de l’entreprise. Cinq algorithmes prédictifs sont disponibles dans APL :
- Les algorithmes de classification assignent des données d’entrée à des catégories ou des étiquettes prédéfinies. Les algorithmes de classification peuvent aider à bâtir vos profils clients, par exemple, en séparant les clients par démographie.
- Les algorithmes de régression prédisent les valeurs futures à partir des données d’entrée. L’analyse de régression est utile pour la prévision générale des affaires.
- Les algorithmes de regroupement, comme les algorithmes de classification, séparent les données en groupes. Cependant, les modèles de regroupement n’utilisent pas de groupes prédéfinis , mais plutôt des données groupées selon des caractéristiques similaires. Le regroupement est une autre façon d’analyser votre base de clients selon leurs tendances comportementales plutôt que selon des catégories prédéfinies.
- Les algorithmes d’analyse des séries temporelles analysent la relation entre les points de données recueillis au fil du temps et prédisent les valeurs futures en conséquence. Une analyse classique des séries chronologiques est la prédiction du prix de l’action.
- Les algorithmes de recommandation utilisent des données passées pour fournir des recommandations pour les actions futures. La publicité ciblée est un exemple largement connu de modèle de recommandation.
L’APL est utile pour des fonctions comme la prévision, la génération de recommandations, la détermination des influenceurs de données, ainsi que l’évaluation et le profilage des données.
Laboratoire d’analytique prédictive
Bien que PAL fournisse aussi les modèles intégrés à l’APL, il peut faire bien plus. PAL inclut des modèles d’algorithmes d’apprentissage automatique supplémentaires :
- Les algorithmes d’association tentent de définir les dépendances entre les points d’un ensemble de données. Pour cette raison, les modèles d’association peuvent aider à prédire le comportement des clients.
- Les algorithmes de prétraitement aident à affiner les ensembles de données en éliminant les données excédentaires et à utilité limitée, en filtrant le bruit et en normalisant les données avant que d’autres modèles ne les analysent.
- De nombreux algorithmes statistiques sont disponibles en PAL pour traiter les données, y compris les tests de bonheur d’ajustement, les fonctions de distribution cumulative, l’analyse multivariée et les tests T.
- Les algorithmes de réseaux sociaux sont un outil de plus en plus populaire. Les algorithmes en PAL incluent la prédiction des liens et l’analyse du classement des pages.
PAL inclut aussi ce qu’il appelle des algorithmes « divers », qui aident à la classification, à la visualisation des données, à la réduction de la dimensionnalité et à la notation des données.
SAP Analytics Cloud
Le SAP Analytics Cloud est une plateforme d’analytique tout-en-un englobant l’intelligence d’affaires, l’analyse prédictive, la planification et la prévision. SAP Analytics Cloud s’appuie sur l’apprentissage automatique pour aider les utilisateurs à analyser les données à travers l’entreprise à la recherche de tendances et de schémas pouvant prendre des décisions d’affaires solides et tournées vers l’avenir.
Les analyses à haute performance ont une valeur limitée si leurs données ne peuvent pas être traduites en informations d’affaires facilement compréhensibles. SAP Analytics Cloud Comprend des tableaux de bord puissants et configurables pour les rapports analytiques. SAP Analytics Cloud La salle de conseil numérique pour la haute direction, présente des données historiques et des prévisions futures pour soutenir la planification stratégique à l’échelle de l’entreprise.
Pour rendre les choses plus faciles à utiliser, SAP Analytics Cloud Les utilisateurs créent des requêtes avec le traitement du langage naturel. SAP Analytics Cloud Les résultats en temps réel sont des formats facilement compréhensibles, améliorant la précision et la rapidité de l’analyse de l’intelligence de marché et de l’intelligence d’affaires.
Le PLN permet aux décideurs de tous niveaux d’extraire rapidement les données dont ils ont besoin sans attendre les réponses des scientifiques des données ou du personnel TI. Bien sûr, les décideurs peuvent aussi collaborer avec des data scientists pour construire des algorithmes analytiques très sophistiqués. SAP Analytics Cloud rend les choses plus faciles que jamais pour les utilisateurs moins expérimentés.
SAP Automatisation Intelligente des Processus Robotiques
L’automatisation est un élément essentiel des processus d’affaires efficaces. Avec SAP Intelligent Robotic Process Automation (RPA), les entreprises peuvent créer des bots qui effectuent des tâches manuelles répétitives, remplaçant ainsi le besoin pour les employés de consacrer du temps à ces projets.
SAP Intelligent RPA est utilisé dans tous les domaines de l’entreprise, de la cybersécurité et les opérations à la R&D, en passant par les RH et la comptabilité. SAP RPA inclut des capacités d’apprentissage automatique qui permettent aux bots d’apprendre de leurs actions précédentes et de leurs données afin d’améliorer leur prise de décision et leurs performances de manière itérative.
D’ici 2023, le marché des services RPA devrait atteindre plus de 12 milliards de dollars. Une vague d’investissements dans la RPA intelligente semble annoncer la croissance continue de ces solutions en affaires et au-delà.
IA conversationnelle SAP
SAP applique l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour améliorer l’expérience client et l’engagement des employés grâce à des chatbots intelligents. Les chatbots d’IA conversationnelle deviennent très populaires parce qu’ils sont faciles à développer et à utiliser.
Le moteur de développement de chatbots est low code, s’appuyant sur le NLP et les modules logiques pour déployer rapidement des bots. L’apprentissage automatique intégré améliore la capacité du chatbot à analyser les entrées de TALN provenant des utilisateurs, qu’ils soient clients ou employés.
L’un des objectifs de vos efforts d’intelligence d’affaires est probablement de fidéliser les clients. Les clients existants peuvent avoir besoin d’aide à toute heure de la journée, et ils veulent souvent trouver leurs réponses en ligne plutôt qu’en utilisant une ligne d’assistance. Le ML forme le NLP de l’IA conversationnelle, lui permettant d’offrir un accès 24/7 à vos clients sans avoir à avoir du personnel disponible toute la journée, tous les jours. Et même si l’IA conversationnelle ne peut pas répondre pleinement à la question d’un client, celui-ci se sent tout de même valorisé.
Les entreprises peuvent aussi utiliser l’IA conversationnelle pour automatiser les activités quotidiennes des employés, y compris les fonctions de ressources humaines comme le remboursement des dépenses ou les demandes de congés.
De plus, l’IA conversationnelle peut faciliter la communication entre les employés et la direction, en fournissant des mises à jour à l’entreprise et en répondant aux commentaires des employés.
Cette automatisation des communications basée sur l’IA pourrait également améliorer considérablement la détection des menaces pour les logiciels malveillants et autres menaces de sécurité en simplifiant les processus de sécurité. Avec l’importance de la cybersécurité dans le marketing, ces usages innovants de l’IA deviendront de plus en plus essentiels.
Faites travailler fort l’apprentissage automatique SAP pour vous
Si vous êtes client SAP, vous utilisez probablement déjà l’apprentissage automatique sans vous en rendre compte. Quel que soit votre niveau de compétence, les outils d’intelligence d’affaires augmentés par apprentissage automatique de SAP peuvent vous aider à digérer rapidement d’énormes quantités de données SAP et à les transformer en informations exploitables. À l’ère du big data, votre entreprise peut dépasser l’ERP traditionnel et surpasser ses concurrents. Pour en savoir plus sur SAP, visitez notre page SAP, où vous pouvez accéder à des livres blancs, webinaires, fiches techniques et bien plus encore.