SAP ajoute du machine learning aux processus de S/4HANA Cloud

Une douzaine de scénarios basés sur les fonctions d’apprentissage machine de Leonardo sont arrivés avec la version 1805 de l’ERP S/4HANA Cloud de SAP. Certains s’adressent au département finance, d’autres aux équipes ventes et production.

La mise à jour 1805 de l’ERP S/4HANA Cloud propose aux utilisateurs du département finance de réconcilier automatiquement commandes et livraisons avec une gestion des exceptions. (Crédit : SAP)

SAP a étendu les capacités d’automatisation par machine learning de ses processus dans son ERP S/4HANA Cloud auquel il a par ailleurs intégré l’assistant numérique CoPilot. Ce dernier permet aux utilisateurs de lancer des actions à travers une interface en langage naturel, comme avec Cortana de Microsoft. Avec la mise à jour 1805 de S/4HANA Cloud qui vient d’être livrée, une douzaine de scénarios ont été ajoutés pour optimiser les processus les plus courants. Neuf d’entre eux s’appuient sur l’apprentissage machine et trois font appel à l’interface conversationnelle CoPilot. En recourant à ces capacités avancées, les entreprises peuvent mettre en place des interactions qui anticipent les besoins de leurs utilisateurs, souligne Sven Denecken, senior vice-président, responsable de la gestion des produits, dans un billet. Cela inclut des mécanismes d’auto-apprentissage et libère les utilisateurs de tâches de moindre intérêt, explique-t-il. 

Les fonctionnalités ajoutées s’adressent à différents utilisateurs métiers. Avec la version 1805, le service de machine learning fourni par Leonardo apporte aux départements finance un processus de gestion des exceptions lors de la vérification automatisée des livraisons par rapport aux bons de commande. En s’appuyant sur les décisions prises précédemment, le système fait des recommandations plutôt que d’attendre les interventions manuelles, ce qui permet « d’accélérer la clôture financière », pointe Sven Denecken. Le département des ventes peut créer des bons de commandes en passant par l’interface de conversation. Par ailleurs, pour les gestionnaires de projets, une fonctionnalité de prévision des coûts va aider à réduire les dépassements de budgets.

En matière de gestion de projets, le machine learning peut maintenant intervenir sur la gestion prévisionnelle des coûts. (Crédit : SAP)

Passer du devis au bon de commande à travers CoPilot

« Les cas d’usage du machine learning permettent aux utilisateurs de se concentrer sur des activités plus stratégiques ou différenciées », indique Sven Denecken. « Si nous y ajoutons un aspect conversationnel, l’impact sur la productivité des utilisateurs s’en trouve encore amélioré ». Il donne l’exemple des suggestions faites par CoPilot pour lancer certaines actions. « En passant par une interaction en langage naturel, les utilisateurs peuvent sélectionner des devis ouverts au sein du système et demander à CoPilot de créer le bon de commande correspondant », indique-t-il en expliquant qu’il est ainsi possible de générer des bons de commandes avec un minimum de saisie au clavier. Avec la version 1805, le département production dispose également d’avancées basées sur l’IA et l’IoT, dans le domaine de la gestion de la qualité.

L’ajout de fonctionnalités recourant à l’apprentissage machine, tant sur les applications que les logiciels d’infrastructure, s’est généralisé parmi les éditeurs ces derniers mois (cf Salesforce avec Einstein ou Oracle avec les fonctions d’automatisation introduites dans sa base de données et son datawarehouse cloud). Avec Satya Nadella, Microsoft a de son côté adopté la devise « Intelligence au coeur, intelligence en bout de réseau ». De fait, il apparaît intéressant d’utiliser le machine learning pour simplifier des tâches administratives répétitives. Toutefois, le niveau d’investissement requis pour développer un assistant numérique peut s’avérer moins judicieux lorsque l’on constate les difficultés rencontrées par Apple ou Microsoft pour imposer largement Siri ou Cortana dans les entreprises.

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