Guide pour libérer le potentiel de l’IA lors de votre migration vers S/4HANA

Auteur : Priyasha Purkayastha, Global Content Manager, TJC Group | Co-auteur : Équipe TJC Americas, TJC Group

Alors que les organisations accélèrent leur transition vers S/4HANA, l’intelligence artificielle émerge comme une force transformatrice capable d’améliorer considérablement les résultats commerciaux. Cependant, la valeur durable de l’IA dépend d’un actif souvent négligé : vos données historiques. Cet article explore comment les entreprises peuvent libérer tout le potentiel de l’IA au sein de leurs environnements SAP pendant et après leur transformation numérique.

Introduction

SAP a rendu plus facile que jamais le lancement de projets d’IA au sein de S/4HANA. Avec plus de 350 fonctionnalités d’IA et plus de 2 400 compétences Joule désormais disponibles, la plateforme offre des capacités sans précédent pour l’automatisation intelligente, l’analyse prédictive et l’interaction en langage naturel. Cependant, ces outils puissants ne sont efficaces qu’en fonction des données qui les alimentent.

Lors d’un récent webinaire de TJC Group, Andreas Welsch, PDG et stratège en chef de l’IA, auteur de l’AI Leadership Handbook, a souligné un point critique : bien que SAP ait démocratisé l’accès aux capacités d’IA, la valeur durable dépend entièrement de la qualité et de la profondeur de vos données historiques. Cette perspective incite les organisations à repenser leur approche de la migration S/4HANA, non seulement comme une mise à niveau technique, mais comme une opportunité stratégique de bâtir un socle de données prêt pour l’IA.

La convergence de la migration S/4HANA et de l’intelligence artificielle

S/4HANA représente bien plus qu’une simple mise à niveau de système ERP. Construit sur la base de données en mémoire SAP HANA, il offre des capacités de traitement en temps réel qui changent fondamentalement la manière dont les organisations peuvent exploiter leurs données. La version 2025 marque la neuvième édition de S/4HANA, évoluant de la simplification des processus de base vers la fourniture de flux de travail intelligents et augmentés par l’IA.

L’intégration de Joule, le copilote d’IA générative de SAP, directement dans les flux de travail S/4HANA représente un changement de paradigme dans les logiciels d’entreprise. Les utilisateurs peuvent désormais interagir avec leur système ERP en langage naturel, automatiser des tâches complexes et recevoir des recommandations intelligentes basées sur des modèles historiques et prédictifs.

Principales capacités d’IA intégrées dans S/4HANA

Analyses augmentées : l’intégration de SAP Analytics Cloud permet une exploration automatisée des données, une interaction en langage naturel et la détection de corrélations de données

Planification prédictive : des modèles d’apprentissage automatique qui prévoient la demande, identifient les risques et optimisent l’allocation des ressources

Automatisation intelligente : des agents d’IA capables d’automatiser les tâches courantes, des régularisations comptables à la planification de la production

Capacités de recherche approfondie : Joule peut désormais synthétiser des explications pour des demandes complexes en utilisant des données internes et externes

Pour les organisations planifiant leur migration vers S/4HANA, la compréhension de ces capacités d’IA est essentielle. Les décisions que vous prenez aujourd’hui concernant la migration des données auront un impact direct sur votre capacité à exploiter ces fonctionnalités intelligentes demain.

Pourquoi les données historiques sont-elles essentielles au succès de l’IA ?

L’intelligence artificielle, par essence, apprend des schémas contenus dans les données historiques pour effectuer des prédictions sur l’avenir. Plus vos données historiques sont complètes et de haute qualité, plus vos prédictions d’IA deviennent précises et précieuses. Ce principe fondamental a des implications profondes pour la stratégie de migration S/4HANA.

Prenons un exemple concret : un modèle d’IA conçu pour prédire le comportement de paiement des clients nécessite des années d’historique de transactions pour identifier des schémas fiables. Il doit comprendre les variations saisonnières, les cycles économiques et les comportements spécifiques aux clients. Sans un contexte historique suffisant, même l’algorithme le plus sophistiqué produira des prédictions peu fiables.

Le même principe s’applique à pratiquement tous les cas d’usage de l’IA en entreprise :

• La prévision de la demande nécessite des données de ventes historiques sur plusieurs cycles d’activité
• La maintenance prédictive a besoin de données de performance des équipements couvrant diverses conditions de fonctionnement
• L’évaluation du risque de crédit dépend de l’historique des paiements et des schémas financiers au fil du temps
• L’optimisation de la chaîne d’approvisionnement nécessite des données historiques sur la performance des fournisseurs, les délais de livraison et les perturbations

De nombreuses organisations abordant la migration S/4HANA considèrent les données historiques comme un fardeau — quelque chose à minimiser ou à archiver pour réduire la complexité et les coûts de migration. Bien que la gestion du volume de données reste importante, cette perspective ne reconnaît pas les données historiques comme l’actif stratégique qu’elles sont devenues à l’ère de l’IA.

Regardez notre webinaire dès maintenant pour bénéficier d’avis d’experts précieux :

La valeur cachée de vos systèmes legacy

Pour les organisations disposant de décennies d’historique SAP, les systèmes legacy contiennent un trésor de données qui pourraient alimenter un avantage concurrentiel piloté par l’IA. Ces données représentent des années de transactions commerciales, d’interactions clients, de relations fournisseurs et de schémas opérationnels — des informations qui ne peuvent être recréées ou achetées.

Cependant, ces données précieuses dorment souvent dans des systèmes dont le démantèlement est prévu. L’approche traditionnelle du démantèlement des systèmes legacy se concentre principalement sur la conformité et la réduction des coûts : extraire ce qui est légalement requis, l’archiver à des fins d’audit et fermer le système.

Bien que ces objectifs restent valables, les organisations visionnaires se posent désormais une question différente : comment extraire le maximum de valeur de nos données historiques avant, pendant et après le démantèlement ?

La réponse réside dans le fait de traiter les données legacy non pas comme une contrainte à gérer, mais comme un actif à exploiter. Ce changement de perspective a plusieurs implications pratiques :

• Périmètre d’extraction des données : au lieu d’extraire uniquement ce qui est légalement requis, déterminez quelles données pourraient avoir une valeur pour l’entraînement de l’IA
• Format et accessibilité des données : assurez-vous que les données extraites sont stockées dans des formats que les outils d’IA peuvent facilement consommer
• Lignage et contexte des données : préservez les métadonnées et le contexte métier qui aident les modèles d’IA à interpréter correctement les schémas historiques
• Planification de l’intégration : concevez des architectures de données permettant de combiner les données historiques avec les données actuelles de S/4HANA pour l’analyse par l’IA

Qualité des données : le fondement de prédictions d’IA fiables

Si les données historiques sont le carburant de l’IA, alors la qualité des données est la raffinerie qui détermine si ce carburant booste la performance ou provoque une panne moteur. Une mauvaise qualité des données ne réduit pas seulement la précision de l’IA ; elle peut conduire à des prédictions activement nuisibles qui érodent la confiance et créent un risque commercial.

Les problèmes courants de qualité des données qui compromettent l’efficacité de l’IA incluent :

• Formats de données incohérents : dates, devises et unités de mesure qui varient selon les systèmes et les périodes
• Enregistrements en double : entrées multiples pour le même client, fournisseur ou produit qui faussent l’analyse des schémas
• Valeurs manquantes : lacunes dans les enregistrements historiques qui créent des zones d’ombre dans l’entraînement de l’IA
• Informations obsolètes : données de base qui ne reflètent plus les relations commerciales actuelles
• Silos de données : informations piégées dans des systèmes déconnectés empêchant une analyse holistique

La migration vers S/4HANA offre une occasion unique de résoudre ces problèmes de qualité. Le modèle de données simplifié de S/4HANA consolide de nombreuses tables — par exemple, les tables comptables clients et fournisseurs sont désormais unifiées dans un journal universel. Cette consolidation, bien que nécessitant une transformation minutieuse des données lors de la migration, crée un socle plus sain pour l’analyse par l’IA.

Les organisations devraient considérer l’amélioration de la qualité des données non pas seulement comme un prérequis à la migration, mais comme une capacité continue qui continuera à apporter de la valeur à mesure que l’adoption de l’IA mûrit. La mise en œuvre de cadres de gouvernance des données, d’outils de surveillance de la qualité et de processus de remédiation pendant la migration instaure des pratiques qui soutiendront les initiatives d’IA pour les années à venir.

Préparer votre stratégie de données pour une transformation pilotée par l’IA

Une adoption réussie de l’IA nécessite plus que la simple préservation des données historiques — elle exige une stratégie délibérée qui aligne la gestion des données avec les objectifs d’IA. Pour les organisations planifiant une migration S/4HANA, cela signifie intégrer les considérations relatives à l’IA dans chaque phase du parcours de transformation.

Phase d’évaluation

Avant le début de la migration, effectuez une évaluation complète qui va au-delà des vérifications de préparation traditionnelles :

• Identification des cas d’usage de l’IA : travaillez avec les parties prenantes métier pour identifier les applications d’IA à haute valeur ajoutée qui pourraient bénéficier des données historiques
• Inventaire des données : cataloguez les données historiques sur tous les systèmes, y compris les environnements legacy dont le démantèlement est prévu
• Base de référence de la qualité : évaluez les niveaux actuels de qualité des données et identifiez les priorités de remédiation
• Analyse des écarts : déterminez quelles données supplémentaires pourraient devoir être capturées ou préservées pour soutenir les objectifs d’IA

Phase de planification

Incorporez les exigences d’IA dans les décisions de planification de la migration :

• Sélection de l’approche de migration : considérez comment les approches greenfield, brownfield ou hybrides impactent la disponibilité des données historiques
• Stratégie d’archivage : développez des approches d’archivage des données qui équilibrent les coûts de stockage avec les exigences d’accessibilité pour l’IA
• Architecture d’intégration : concevez des flux de données permettant aux outils d’IA d’accéder aux informations actuelles et historiques
• Considérations de calendrier : prévoyez suffisamment de temps pour la remédiation de la qualité des données avant la migration

Phase d’exécution

Pendant la migration, maintenez l’accent sur l’intégrité des données :

• Protocoles de validation : mettez en œuvre des tests rigoureux pour garantir que les données historiques sont transférées avec précision
• Documentation de la transformation : enregistrez toutes les transformations de données pour maintenir le lignage nécessaire à l’entraînement des modèles d’IA
• Points de contrôle qualité : établissez des étapes de vérification pour confirmer que la qualité des données répond aux exigences de l’IA avant de poursuivre

Phase post-migration

Après le passage en production, continuez à développer les capacités d’IA :

• Entraînement des modèles : commencez à entraîner les modèles d’IA sur la combinaison des données historiques et actuelles
• Suivi des performances : suivez la précision des prédictions de l’IA et identifiez les problèmes de qualité des données qui pourraient nécessiter une attention particulière
• Amélioration continue : établissez des boucles de rétroaction qui améliorent la qualité des données en fonction des performances de l’IA

Approches de migration préservant les données prêtes pour l’IA

Le choix de l’approche de migration S/4HANA impacte considérablement votre capacité à exploiter les données historiques pour l’IA. Chaque approche présente des compromis différents que les organisations doivent évaluer avec soin.

Migration Brownfield (conversion de système)

Une approche brownfield convertit votre système SAP existant vers S/4HANA, en préservant les données historiques et les configurations personnalisées. Cette approche offre le chemin le plus direct pour maintenir des données historiques prêtes pour l’IA, car l’historique des transactions reste intact au sein du système converti.

Cependant, les migrations brownfield conservent également les problèmes de qualité des données de l’environnement legacy. Les organisations choisissant cette voie devraient investir dans le nettoyage des données avant la conversion pour s’assurer que les données historiques sont prêtes pour l’IA.

Migration Greenfield (nouvelle implémentation)

Une approche greenfield implémente S/4HANA comme un système entièrement nouveau, offrant un nouveau départ avec des processus optimisés et des données propres. Bien que cette approche simplifie la migration elle-même, elle crée des défis pour l’adoption de l’IA car les données historiques doivent être explicitement migrées ou rendues accessibles via une intégration.

Regardez notre webinaire sur la manière de choisir la bonne approche de migration S/4HANA :

Les organisations optant pour des implémentations greenfield devraient élaborer des stratégies complètes pour préserver l’accès aux données historiques, que ce soit par la migration des données, la conservation du système legacy ou des solutions d’archivage spécialisées.

Approche hybride (transition sélective des données)

Une approche hybride combine des éléments des approches greenfield et brownfield, en migrant sélectivement les données et les configurations en fonction de leur valeur métier. Cette approche offre la flexibilité nécessaire pour optimiser les exigences d’IA, en migrant les données historiques à haute valeur et en laissant de côté les informations de faible qualité ou non pertinentes.

L’approche hybride nécessite une planification sophistiquée pour garantir que les données critiques pour l’IA sont identifiées et correctement transférées. Il est essentiel de travailler avec des partenaires expérimentés qui comprennent à la fois la complexité de la migration et les exigences de données pour l’IA.

Points clés à retenir pour les dirigeants d’entreprise

Alors que vous planifiez votre migration vers S/4HANA, considérez ces recommandations essentielles pour libérer le potentiel de l’IA :

• Repensez les données historiques comme un actif stratégique : cessez de considérer les données legacy uniquement comme un fardeau de conformité. Reconnaissez que vos décennies d’historique commercial représentent des données d’entraînement irremplaçables pour des modèles d’IA capables de générer un avantage concurrentiel.
• Intégrez la planification de l’IA dans la stratégie de migration : ne traitez pas l’IA comme une considération future. Incorporez les cas d’usage de l’IA et les exigences de données dans votre planification de migration dès le premier jour pour éviter des remaniements coûteux par la suite.
• Investissez dans la qualité des données avant la migration : les modèles d’IA amplifient les problèmes de qualité des données. Utilisez la migration comme une opportunité pour établir des bases de qualité de données qui soutiendront l’adoption de l’IA pour les années à venir.
• Préservez l’accès aux données legacy : même lors du démantèlement des systèmes legacy, assurez-vous que les données historiques restent accessibles dans des formats exploitables par les outils d’IA. Le coût de la préservation est minime comparé à la valeur potentielle des insights générés par l’IA.

Une migration réussie et prête pour l’IA nécessite une expertise en transformation SAP, en gestion des données et en implémentation de l’IA. Les organisations qui prospéreront dans l’avenir propulsé par l’IA sont celles qui reconnaissent la migration S/4HANA d’aujourd’hui comme plus qu’une simple mise à niveau technique. C’est une opportunité de bâtir le socle de données qui alimentera l’automatisation intelligente, les insights prédictifs et la différenciation concurrentielle pour les décennies à venir.

TJC Group, avec plus de 25 ans d’expérience dans la gestion du volume de données SAP et le démantèlement de systèmes legacy, aide les organisations à naviguer dans cette intersection complexe. Contactez-nous dès maintenant pour en savoir plus !

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