« SAP propose une plateforme ouverte dans laquelle les datascientists peuvent utiliser les frameworks (sous forme conteneurisée) de leur choix comme TensorFlow, Keras ou Scikit-learn. En soi, SAP ne se substitue pas aux utilisateurs dans le choix de ces modèles, nous les intégrons par défaut tout simplement, bien sûr, nous les utilisons aussi en interne ; toutefois, la vraie valeur ajoutée de SAP se trouve dans la gestion du cycle de vie de ces modèles. Comment les injecte-t-on dans les processus métiers ? Comment établir une relation de confiance entre les utilisateurs et les algorithmes de ML ? Notre mission est bien d’apporter des méthodologies associées à ces frameworks », explique Arta Alavi, expert IA dans les équipes R&D de SAP France. En effet, SAP gère avant tout l’élasticité et le monitoring de sa plateforme de data intelligence dédiée aux datascientists. Même si l’expert IA de SAP reconnaît l’importance des frameworks, il tient aussi à préciser que ce sont surtout les compétences humaines qui font la différence dans la réalisation des modèles.

Egalement, des frameworks propriétaires pour ses propres solutions

Evidemment, tous les utilisateurs ne sont pas des datascientists, l’éditeur a donc créé en parallèle des solutions via Analytics Cloud pour les non-datascientists dans lesquelles les solutions ML sont intégrées. « Dans cette plateforme, nous intégrons d’abord des algorithmes propriétaires issus de nos rachats comme Kxen (https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-sap-rachete-kxen-et-ses-technologies-d-analyse-predictive-54976.html) qui nous permet par exemple de réaliser des forecasts de planning à grande échelle. Toutefois, nous réfléchissons dans notre roadmap à intégrer les frameworks IA du marché les plus répandus », indique Arta Alavi. Autre exemple, suite au rachat en 2018 de Recast.ai, une startup française spécialisée dans l’intelligence artificielle conversationnelle, SAP souhaite intégrer des chatbots dans les applications, bien sûr, ce framework hérité du rachat n’a rien à voir avec des modèles d’utilisation. Signalons enfin que les équipes de SAP contribuent aussi à l’enrichissement des frameworks IA, notamment sur leur conteneurisation vers Kubernetes.