Mobilisation du machine Learning dans SAP

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Le Machine Learning est une technique de programmation informatique utilisant des probabilités statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre par eux-mêmes sans programmation explicite. 

Comme les machines sont habilitées à apprendre par elles-mêmes, elles peuvent également faire des prédictions et améliorer les algorithmes. Par exemple, cette technologie aide à reconnaître le spam, et la majorité des logiciels de sécurité Internet et antivirus utilisent ces techniques pour filtrer les nouvelles menaces. 

Grâce à cette expérience croissante, les algorithmes du Machine Learning améliorent leur efficacité. De nos jours, le Machine Learning en tant que technologie a atteint de hauts sommets et est largement utilisé auprès des grandes organisations. 

SAP a commencé l’utilisation des capacités du Machine Learning dans plusieurs de ses produits. Il a développé divers produits avec des fonctionnalités ML intégrées pour les industries travaillant avec de grandes quantités de données, telles que les soins dans la santé, la vente au détail, l’Oil & Gaz, les services financiers, le gouvernement, les transports et les sciences de la vie. 

SAP HANA Cloud (APL/PAL) : la base de données cloud de SAP 

SAP HANA Cloud est une base de données cloud en mémoire entièrement gérée en tant que service (DBaaS). En tant que base de données implantée sur le cloud pour SAP Business Technologie Platform, elle intègre les données de toute l’entreprise, permettant des décisions plus rapides basées sur des données en direct. 

SAP HANA Cloud est livré avec des analyses augmentées du Machine Learning, y compris la bibliothèque prédictive automatisée (APL) et la bibliothèque d’analyse prédictive (PAL). 

  • Bibliothèque prédictive automatisée 

La Bibliothèque prédictive automatisée (APL) est une bibliothèque de fonctions d’application HANA. Techniquement, APL intègre un moteur d’analyse prédictive pré-packagé dans SAP HANA. L’objectif d’APL est de rendre la technologie d’analyse automatisée disponible dans HANA et de la rendre disponible pour toute application capable d’utiliser et de consommer les services HANA, que ce soit sur site ou sur le cloud.  

Cinq algorithmes prédictifs sont disponibles dans APL : 

  1. Les algorithmes de classification attribuent les données d’entrée à des catégories ou étiquettes prédéfinies. Les algorithmes de classification peuvent vous aider à créer vos profils de clients, par exemple en séparant les clients par données démographiques. 
  1. Les algorithmes de régression prédisent les futures valeurs en fonction des données d’entrée. L’analyse de régression est utile pour les prévisions commerciales générales. 
  1. Les algorithmes de clustering, tels que les algorithmes de classification, séparent les données en groupes. Cependant, les modèles de clustering n’utilisent pas de groupes prédéfinis mais regroupent plutôt les données selon des caractéristiques similaires. Le clustering est un autre moyen d’analyser votre clientèle selon leurs tendances comportementales plutôt que selon des catégories prédéfinies. 
  1. Les algorithmes d’analyse de séries chronologiques analysent la relation entre les points de données collectés au fil du temps et prédisent les valeurs futures en conséquence. Une analyse de série chronologique classique est la prévision du cours des actions. 
  1. Les algorithmes de recommandation utilisent des données passées pour fournir des recommandations pour des actions futures. La publicité ciblée est un exemple bien connu de modèle de recommandation. 

APL est utile pour des fonctions telles que la prévision, la génération de recommandations, la détermination des influenceurs de données, ainsi que la notation et le profilage des données. 

  • Bibliothèque d’analyse prédictive 

Bien que PAL fournisse également les modèles intégrés à APL, il peut faire bien plus. PAL inclut des modèles d’algorithmes d’apprentissage automatiques supplémentaires : 

  1. 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. 
  1. Les algorithmes de prétraitement aident à affiner les ensembles de données en éliminant les données excédentaires et à utilité limitée, filtrant le bruit et normalisant les données avant que d’autres modèles analysent les données. 
  1. De nombreux algorithmes statistiques sont disponibles dans PAL pour traiter les données, y compris les tests d’ajustement, les fonctions de distribution cumulatives, l’analyse multivariée et les tests T. 
  1. Les algorithmes de réseaux sociaux sont un outil de plus en plus populaire. Les algorithmes de PAL incluent la prédiction des liens et l’analyse du classement des pages. 

Applications SAP utilisant la technologie d’apprentissage automatique 

Avec le Machine Learning, les organisations peuvent travailler efficacement et durablement sur leur marché, en dépassant leurs concurrents d’une manière significative. Certains des produits SAP utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique sont répertoriés ci-dessous : 

  • Copilote SAP 

SAP CoPilot, l’assistant numérique et hub d’intégration de robots pour l’organisation, a un double objectif : fournir aux utilisateurs professionnels une expérience agréable et personnalisée, ainsi que des données de travail intelligemment structurées pour optimiser les résultats. 

  • SAP Leonardo 

SAP Leonardo est une application basée sur le cloud qui offre un vaste référentiel de données pour stocker et récupérer des données structurées dans des bases de données en mémoire telles que SAP HANA. Les services d’application de mise en œuvre tels que l’IoT, l’apprentissage automatique, l’analyse, le Big Data, le Design Thinking, la Blockchain et l’intelligence numérique facilitent l’intégration de SAP Leonardo à n’importe quelle application sur site ou basée sur le cloud. 

  • Services spatiaux SAP HANA 

 SAP HANA Spatial Services est un autre service de SAP qui propose des solutions basées sur la localisation. Il aide à créer des applications commerciales spatiales avec un traitement spatial optimisé s’intégrant facilement à l’apprentissage automatique. 

  • Automatisation intelligente des processus robotiques SAP 

SAP Intelligent Robotic Process Automation (RPA) accélère la transformation numérique en automatisant les tâches répétitives et chronophages dans les processus métiers. Les services SAP Intelligent RPA vous permettent de créer des bots qui augmentent et automatisent les tâches humaines dans l’ensemble des Lob pour gagner du temps, réduire les coûts et les erreurs humaines dans les opérations commerciales. 

  • Analyse prédictive SAP 

 La solution d’analyse prédictive et de service SAP permet de mieux prévoir, planifier les travaux de maintenance et de réparation afin de réduire considérablement les temps d’arrêt planifiés et imprévus. 

Avec SAP Prédictive Analytics, les chefs d’entreprise peuvent extraire des tendances, prédire les résultats et se préparer à ce qui s’en vient. Expert Analytics aide à créer des modèles prédictifs pour trouver des informations et des relations cachées dans les résultats. 

Scénarios d’apprentissage automatique préconfigurés dans SAP S/4HANA (exemples) 

Les modèles ML sont entièrement intégrés dans les processus générant des prévisions basées sur des données de processus historiques. Les résultats des prévisions sont superposés sur les applications opérationnelles et analytiques, permettant aux employés de réagir à des situations spécifiques beaucoup plus tôt ou de manière proactive. 

Secteur d’activité Scénario 
Achat Prévision de la date de livraison pour les articles de la commande d’achat 
Achat Prévision des pertes d’escompte pour les factures avec blocage de paiement 
Achat Prévision du taux de réalisation des contrats d’achat 
Chaîne d’approvisionnement Prévision de délai de livraison pour ordre de transfert de stock 
Chaîne d’approvisionnement Détection précoce des stocks lents / immobiles 
Chaîne d’approvisionnement Prévision du délai de livraison des produits de transfert de stock 
Ventes Prévision des retards de calendrier pour les expéditions sortantes 
Ventes Prédiction du taux de probabilité de conversion des cotations 
Ventes Prédiction des performances de vente 

Conclusion  

Le Machine Learning continuera d’alléger les tâches répétitives en réduisant le besoin d’intervention humaine dans ces domaines. De plus, cette technologie a déjà été la base de nombreuses innovations en matière d’IA, à l’avenir, nous pouvons penser qu’il élargira encore plus sa portée au sein des applications que nous utilisons au quotidien. 

Découvrez comment l’IA et le machine learning sont impliqués dans la dernière solution ERP SAP S/4HANA. Pour toute question, nos experts sont à votre écoute

Article rédigé par Amine Bouzayeni – Consultant SAP Fonctionnel 

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