IA dans SAP^® EWM :
comment les agents IA redéfinissent la gestion d’entrepôt

Ces dernières années, de nombreuses entreprises ont investi avec succès dans des plateformes de données, des solutions de reporting et des systèmes de visualisation. Le problème ne vient donc que rarement d’un manque de données. Ce qui fait défaut bien plus fréquemment est la capacité à agréger et à exploiter les informations issues des différents systèmes dans leur contexte approprié pour en tirer rapidement des mesures à prendre. Afin de remédier à cette fragmentation, il convient d’appréhender l’IA comme une fonction globale pour toute l’entreprise.

SAP a la réponse à ce défi et lui a donné un nom : l’Autonomous Enterprise. L’intelligence artificielle n’y est pas vue comme un outil à part, mais comme un lien s’étendant sur toute l’activité de l’entreprise pour connecter les personnes, les processus et les systèmes dans un même flux de travail.

SAP Joule, le copilote IA de SAP, est au cœur de cette solution. Joule aide les collaborateurs et collaboratrices de plusieurs parties de l’entreprise et rassemble les informations de diverses applications. On retrouve là encore les agents IA. Ceux-ci ne réagissent pas seulement aux requêtes mais exécutent des tâches définies de manière autonome, telles que des tâches d’analyse, de coordination ou de routine, et assistent la prise de décision tout au long de la chaîne de valeur.

Ainsi, lorsque les conditions changent, c’est l’ensemble de l’entreprise qui réagit. Une perturbation de la chaîne d’approvisionnement, par exemple, ne déclenche pas qu’un simple signalement dans un tableau de bord quelconque, mais une réaction coordonnée dans les domaines de la planification, des achats et des opérations. L’accent n’est alors plus mis sur la simple représentation des données, mais sur la formulation active de recommandations. Cependant, même dans ce modèle, les personnes conservent finalement la maîtrise de la stratégie, des priorités et des décisions.

Afin de travailler au mieux, les agents IA requièrent l’accès aux données, processus et logiques métier. Cette base est fournie par SAP grâce aux derniers développements réalisés pour SAP Business Technology Platform, ou SAP BTP.

Cette plateforme d’intégration et de développement centralisée conserve la forme qu’on lui connaît, mais des fonctions basées sur l’IA y ont été ajoutées, pour former SAP Business AI Platform. Celle-ci comprend :

• Des modèles d’IA et fonctions d’agents
• Des outils de développement pour agents IA
• Des mécanismes de gouvernance et de sécurité
• L’intégration de logiques métier et de données d’entreprise

L’Autonomous Enterprise et les agents IA ouvrent également de nouvelles possibilités pour SAP^® EWM. Alors que les systèmes de gestion d’entrepôt classiques planifient, pilotent et documentent les processus, l’intelligence artificielle renforce la capacité de décision opérationnelle.

Plusieurs évolutions se dessinent aujourd’hui déjà :

SAP prend ces évolutions en charge au moyen d’un nouvel environnement de travail basé sur l’IA : SAP Joule Work. Dans la logique de l’Autonomous Enterprise, les utilisateurs ne doivent plus naviguer entre différents programmes, tableaux de bord et étapes de processus. Il leur suffit de formuler leur objectif dans une fenêtre de conversation, dans un langage naturel. La plateforme regroupe alors automatiquement les informations, processus et agents IA pertinents et les coordonne à travers les systèmes SAP^® et non-SAP^®.

Les « Espaces » constituent l’un des éléments centraux de SAP Joule Work. Il s’agit d’espaces de travail dynamiques générés par l’IA qui s’adaptent automatiquement à la tâche en cours. En fonction du contexte, les données pertinentes, les tâches en attente, les recommandations d’action et les agents IA disponibles sont réunis au sein d’un environnement de travail commun. Pour les responsables d’entrepôt, cela signifie que les décisions ne doivent plus être prises sur la base de rapports isolés ou de systèmes cloisonnés, mais au sein d’un espace de travail intelligent et contextualisé.

La question centrale dans l’entrepôt n’est ainsi plus « Que se passe-t-il actuellement ? », mais « Que faut-il faire ensuite ? ». L’entrepôt du futur n’en sera pas moins humain pour autant. En fait, c’est la collaboration entre l’humain et l’intelligence artificielle qui occupera une place encore plus centrale. Les agents IA ne se contentent pas de fournir des informations préparées, mais participent activement à l’analyse des situations, à la hiérarchisation des mesures à prendre et à la prise de décision opérationnelle. Ils libèrent ainsi le personnel pour des activités à plus forte valeur ajoutée. Mais à quoi ressemble concrètement ce genre d’assistance en pratique ? AI Delivery Pilot en est un exemple.

La complexité de nombreux processus d’entrepôt croît avec le degré d’automatisation. Dans le même temps, les entreprises sont soumises à une forte pression en termes de délais et de coûts. Ni les responsables d’entrepôt, ni le reste du personnel ne disposent toujours de l’expertise nécessaire pour analyser et résoudre seuls les blocages de livraison, les erreurs système et les interruptions de processus. Il en résulte des procédures lourdes qui reposent sur de longues listes de contrôle, des manuels détaillés et l’assistance tardive d’experts. Il faut donc des solutions capables non seulement d’afficher les données, mais aussi d’identifier les corrélations, de définir les priorités et de les traduire en options d’action claires.

AI Delivery Pilot a été développé afin de combler cette lacune. Cet agent IA analyse automatiquement les données de livraison, détecte les corrélations en quelques secondes et fournit des informations au moyen d’une interface de conversation intuitive. Les responsables et le personnel d’entrepôt disposent ainsi d’une vue d’ensemble rapide sur :

• Les informations actuelles sur le statut de livraison
• Les écarts de processus
• Les causes possibles des erreurs
• Les recommandations d’actions concrètes

Sa véritable valeur ajoutée ne réside néanmoins pas uniquement dans la détection des erreurs. AI Delivery Pilot assiste également les utilisateurs dans l’analyse des causes. Il contribue ainsi à prévenir durablement la réapparition des perturbations. Cette solution d’IA fournit ainsi la transparence, les connaissances et les recommandations nécessaires pour permettre aux collaborateurs de prendre les décisions appropriées.

Un autre avantage majeur d’AI Delivery Pilot est son accès direct à la base de données de l’environnement de production SAP^® EWM. L’agent IA tient ainsi compte non seulement des processus standards, mais également de l’ensemble des exigences spécifiques à l’entreprise qui ont été intégrées lors de l’implémentation de la solution. Il connaît par exemple les règles de détermination des stocks propres à l’entreprise et peut les prendre en considération dans ses recommandations d’action. Ainsi, si les expéditions outre-mer privilégient des articles disposant d’une durée de conservation plus longue afin de tenir compte des temps de transport, cette règle est automatiquement prise en compte dans les recommandations formulées par AI Delivery Pilot.

Les premiers retours d’expérience mettent en évidence un potentiel considérable. Les problèmes dont l’analyse nécessitait auparavant plusieurs heures peuvent désormais être traités en quelques minutes seulement. La charge de travail liée à la documentation et à la formation est également fortement réduite grâce à la mise à disposition de l’expertise via l’agent IA.

AI Delivery Pilot est donc un exemple parfait de la valeur ajoutée concrète que l’IA peut offrir dans SAP^® EWM.

Les équipes logistiques et informatiques travaillent sous une forte contrainte de temps, au sein d’environnements système SAP^® EWM toujours plus complexes. Le développement n’en est qu’à ses débuts. Mais la direction est claire. Les tableaux de bord apportent de la transparence, tandis que les agents IA offrent une meilleure capacité d’action.

Les agents IA tels qu’AI Delivery Pilot montrent déjà qu’il est possible de rassembler intelligemment les données, les processus et l’expertise technique. Ils réduisent le travail d’analyse, accélèrent la prise de décision et rendent l’expertise accessible à l’ensemble de l’organisation.

Dans l’Autonomous Enterprise, ces agents IA sont reliés aux données de l’entreprise, aux processus et à l’intelligence humaine pour former un système stratégique global. SAP BTP constitue la base technique, SAP Business AI Platform fournit le contexte et la gouvernance, Joule Studio permet le développement d’agents IA et SAP^® EWM reste le cœur opérationnel des processus d’entrepôt.