SAP Cloud Platform, une plateforme pour faciliter l’adoption des technologies innovantes

Les technologies récentes, comme la Blockchain ou le Machine Learning, sont prometteuses. Cependant, leur utilisation reste complexe pour la plupart des entreprises. Pour leur permettre d’en bénéficier, SAP a rendu ces technologies accessibles via sa plateforme SAP Cloud Platform, à travers un ensemble de micro-services prêts à déployer.

Les entreprises sont de plus en plus nombreuses à réfléchir à des cas d’usages autour de technologies émergentes, comme l’Intelligence Artificielle, l’Internet des objets (IoT) ou la Blockchain. Néanmoins, le plein potentiel de ces innovations ne peut être atteint qu’à la condition de les intégrer de manière fluide avec les systèmes d’information existants, Cloud ou Legacy. C’est pourquoi SAP a choisi de faciliter cette intégration, en proposant ces technologies dans le cadre de sa solution SAP Cloud Platform (SCP). A travers SAP Cloud Platform Leonardo, les entreprises peuvent accéder à différentes technologies avancées sous la forme de services : prête à déployer, l’innovation devient ainsi aisée à intégrer dans les applications et processus métiers.

Dans cet article, nous vous proposons un aperçu de deux technologies majeures supportées dans SAP Cloud Platform : le Machine Learning, une forme d’Intelligence Artificielle permettant de mettre en place des systèmes informatiques auto-apprenants, et la Blockchain, une nouvelle façon de stocker des données, qui garantit leur immuabilité.

Comment fonctionne le Machine Learning dans SAP Cloud Platform ?

Les fonctionnalités de Machine Learning de Leonardo s’appuient sur des réseaux de neurones récurrents. Ce type de technologie permet d’analyser un corpus d’informations et d’en extraire de la connaissance. « Il s’agit de calculer la meilleure solution en se basant sur les éléments disponibles », explique Peter Snowdon, spécialiste Leonardo chez SAP. La machine apprend en comparant plusieurs valeurs et en cherchant à minimiser les écarts, affinant progressivement son analyse. Sur des données non-structurées, comme des images, les réseaux de neurones analysent les pixels par groupes au lieu de les analyser un par un. C’est ce qui leur permet d’afficher d’excellents résultats en matière de reconnaissance d’images : 97% de pertinence, là où l’œil humain affiche un score de 95%. Ils excellent également dans la reconnaissance du langage parlé, avec 95,1% de réussite. « Les erreurs qui subsistent s’expliquent souvent par un mauvais jeu de données d’apprentissage », souligne Peter Snowdon. Pour obtenir des résultats probants, il faut donc bien préparer avec soin le modèle de données sur lequel le système va se baser pour apprendre. « Il peut être nécessaire d’alimenter le système application par application pour avoir un fonctionnement vraiment pertinent. Le plus difficile avec le Machine Learning, c’est d’avoir des données de bonne qualité ».

Quels sont les cas d’usage ?

Selon les dernières prévisions des analystes, le marché du Machine Learning pourrait atteindre 57 milliards de dollars en 2021 (IDC). Jusqu’à 42% des activités aujourd’hui réalisées par des humains pourraient être automatisées en 2022 (World Economic Forum).

Et la quantité de données non structurées augmente sans cesse. De plus en plus d’applications ont besoin d’intégrer des modèles prédictifs afin de pouvoir traiter de telles données. C’est le cas par exemple des applications conversationnelles de type chatbots.

SAP met d’ores et déjà le Machine Learning en œuvre dans plusieurs de ses solutions : l’analyse d’opportunités dans la solution de marketing omnicanal SAP Marketing Cloud ou les fonctionnalités prédictives de la Digital Board Room.

Les cas d’usages potentiels sont très nombreux :

  • correspondance entre offres d’emploi et CV ;
  • analyse de vidéos pour détecter des logos ;
  • automatisation de tâches répétitives ;
  • analyse de messages en temps réel, pour faire par exemple des recommandations personnalisées ;
  • réactions automatisées à certaines actions (réponses aux demandes de clients sur les réseaux sociaux…).

Avec Leonardo Machine Learning Foundation, les entreprises peuvent bâtir leurs propres modèles auto-apprenants grâce à un ensemble d’APIs (interfaces de programmation) prédéfinies. « Cela permet d’utiliser la technologie sans avoir besoin de comprendre son fonctionnement dans le détail », explique Peter Snowdon. « Dans certains cas, les techniques statistiques classiques marchent très bien pour faire du prédictif. Le but est de choisir le bon algorithme pour chaque cas d’usage », conclut Peter Snowdon.

Comment fonctionne la Blockchain dans SAP Cloud Platform ?

Entre le premier livre blanc qui a conceptualisé la Blockchain, en 2008, et les premières applications autres que les cryptomonnaies, plusieurs années se sont écoulées. En 2017, le marché autour de cette technologie émergente connaît un tournant, avec plusieurs grands acteurs qui déploient leurs propres solutions. SAP choisit à ce moment-là d’adopter Hyperledger, une implémentation de la Blockchain lancée par la Fondation Linux.

Fondamentalement, la Blockchain est une nouvelle façon de stocker des données, adossée à quelques concepts spécifiques :

  • la décentralisation, avec des données distribuées et répliquées sur le réseau ;
  • l’immuabilité : la Blockchain ne permet que la lecture et l’écriture, contrairement aux bases de données classiques. Une fois qu’une donnée est écrite dans la Blockchain, elle ne peut être modifiée ni supprimée ;
  • un chiffrement natif des données ;
  • des « Smart contracts », autrement dit des contrats intelligents qui permettent d’exécuter du code métier de manière décentralisée.

 

Le marché autour de la Blockchain est aujourd’hui très diversifié, avec des implémentations dans tous les domaines : monnaies, transactions, jeux, frameworks destinés aux entreprises… Pour ces dernières, il est donc difficile de savoir quelle solution choisir, d’autant qu’aucun framework n’est pour l’instant certifié.

Pour faciliter la tâche des DSI, SAP a sélectionné trois frameworks, chacun avec ses atouts propres :

  • Hyperledger, un framework Open Source adopté par plusieurs grandes entreprises, dont IBM, qui vise notamment des applications autour de la supply chain et de la traçabilité,
  • MultiChain, un framework ciblant les échanges de biens, également Open Source
  • Quorum, conçu par JP Morgan, qui s’adresse au secteur financier et s’inspire d’Ethereum, l’autre implémentation populaire à l’heure actuelle.

Dans SAP Cloud Platform, la technologie est proposée sous la forme de micro-services. A travers SAP Cloud Platform Blockchain Service, les entreprises peuvent créer elles-mêmes leur Blockchain (le premier nœud), la gérer ou encore transférer un contrat intelligent (le chaincode). La solution permet de déployer plusieurs nœuds et de les relier entre eux en donnant une clef d’API. Les données sont ensuite répliquées et synchronisées entre les différents nœuds.

Quels sont les cas d’usage ?

Après avoir suscité la curiosité chez les clients, désireux d’en savoir plus, la Blockchain commence à trouver des applications concrètes. Parmi les projets en cours chez les clients de SAP figure par exemple un scénario autour du rechapage des pneus de camions : au-delà de cinq rechapages, le fabricant ne garantit plus ces derniers. La Blockchain, couplée à des capteurs IoT sur les pneus, permet de comptabiliser les remises en état, pour supprimer la garantie une fois le seuil atteint.

SAP a également plusieurs projets autour de la traçabilité dans le secteur agro-alimentaire, où la Blockchain est combinée avec des tags RFID et des QR Codes. Les aliments peuvent ainsi être tracés du champ à l’assiette, pour garantir l’origine, l’absence d’OGM… Autre cas d’usage à l’étude, le paiement des amendes aux infractions routières. La technologie permet de partager une seule et même version entre les différents points de la chaîne, depuis les radars jusqu’aux centres de traitement et au Trésor Public. La Blockchain permet aussi de s’assurer qu’un document (photo ou autre) n’a pas été modifié. Elle peut donc trouver des applications partout où existe un risque de falsification.