L’IA promet beaucoup, mais elle repose encore sur un socle fragile : la qualité des données. Derrière les discours sur les modèles et les performances, un enjeu plus discret s’impose, celui de leur fiabilité et de leur circulation dans l’entreprise. Pour Sandrine Leon, Senior Sales Director SEMEA chez Precisely, l’automatisation joue un rôle décisif en structurant et en sécurisant les données qui alimentent réellement les analyses intelligentes.
D’après une étude réalisée par KPMG, l’intelligence artificielle (IA), sujet essentiel dans les entreprises, perturbe les processus de travail. Mais la véritable intelligence débute avec les données. Ainsi, cette même étude met en évidence que 66% des entreprises ont comme principale préoccupation la qualité, l’accès et la sécurité des données. En effet, aucun algorithme ne peut fournir des informations fiables s’il apprend à partir de données incohérentes, incomplètes ou inexactes.
L’automatisation représente l’élément clé manquant. Elle transforme les données brutes de l’entreprise en informations fiables et exploitables en les collectant, en les validant et en les connectant entre les systèmes. Dans des environnements de données vastes et complexes comme SAP, l’automatisation garantit que les informations circulent avec précision et efficacité, portant ainsi les bases pour des résultats d’IA pertinents.
L’automatisation et la qualité des données comme piliers de la préparation à l’IA
L’automatisation n’est pas juste une question de rapidité, mais surtout de cohérence, de contrôle et de gouvernance. En éliminant les erreurs manuelles, en standardisant les processus et en appliquant des règles, elle crée la structure dont les systèmes d’analyse et d’IA ont besoin.
D’après nos recherches, près de 60% des entreprises utilisant un SAP sont déjà sur SAP Business Suite 4 SAP HANA (S/4HANA) ou en cours de migration. Pourtant, l’adoption de l’automatisation reste stable à 57%, sans progression par rapport à l’année précédente. Cet écart révèle un décalage important. Alors que les organisations avancent dans leur modernisation, beaucoup n’ont pas encore intégré pleinement les pratiques d’automatisation nécessaires pour rendre ces projets évolutifs et durables.
Le principal obstacle relève de la complexité. En effet, 62% des répondants ont cité la complexité des processus comme leur plus grand défi, devant les problèmes d’intégration et de définition des processus. Le réseau complexe de règles métier et de contrôles de conformité SAP rend difficile l’atteinte de la précision à grande échelle.
Dans ce contexte, l’automatisation et la qualité des données sont étroitement liées. Une mauvaise qualité des données est un obstacle majeur pour près d’un tiers des entreprises lors de la migration, suivi de près par la complexité de la transformation des données. Alors, intégrer directement la validation, le nettoyage et la transformation automatisés dans la conception des processus réduit les risques et améliore toutes les décisions en aval. Lorsque la qualité des données est garantie dès le départ par l’automatisation, l’IA apprend à partir de données fiables et bien structurées.
Créer des données fiables et connectées
Disposer de données exactes ne suffit pas. L’IA a aussi besoin qu’elles soient complètes, contextualisées et connectés entre les systèmes. Les processus automatisés de qualité de données rendent cela possible en appliquant une logique métier cohérente, en corrigeant les incohérences et en garantissant l’alignement des jeux de données entre les environnements SAP et non-SAP.
Les entreprises qui ont intégré l’automatisation de la qualité des données dans leurs programmes de modernisation ont accéléré leurs délais et réduit les reprises par rapport à celles qui s’appuyaient sur des corrections manuelles.
Des données propres et bien gouvernées n’améliorent pas seulement l’IA : elles renforcent également l’agilité de l’ensemble de l’entreprise.
Au-delà de l’automatisation des processus, l’enrichissement des données renforce la fiabilité des analyses. La location intelligence et les API de données aident les entreprises à valider leurs adresses, confirmer les localisations et ajouter un contexte réel à leurs données. Cet enrichissement permet aux modèles d’analyse et d’IA d’interpréter les données avec précision, qu’il s’agisse d’évaluer des itinéraires de chaîne logistique, des zones clients ou des risques de conformité. Lorsque les données sont à la fois vérifiées et contextualisées, les organisations peuvent prendre des décisions fiables et fondées sur les données, à grande échelle.
L’évolution de l’automatisation au service de processus de travail pérennes et maîtrisés
La modernisation doit améliorer la productivité, et non pas la perturber. Les environnements SAP évoluant, de nombreuses entreprises doivent gérer plusieurs interfaces utilisateur : SAP GUI, GUI pour HTLM, et Fiori. 54% des entreprises fonctionnent encore dans ces environnements mixtes, même si l’adoption complète de Fiori a doublé pour atteindre 18% au cours de l’année passée.
L’automatisation des workflows entre interfaces réduit cette complexité, permettant aux équipes de travailler sur des écrans familiers tout en conservant la cohérence entre les systèmes. En automatisant la logique sous-jacente qui relie les données et le processus, les entreprises peuvent passer à S/4HANA et aux interfaces nouvelle génération sans interrompre les opérations quotidiennes. Cette expérience unifiée soutient à la fois la productivité à court terme et la préparation à long terme pour l’innovation pilotée par l’IA.
Lorsque l’automatisation est intégrée au cœur des processus des métiers, elle améliore en continu la qualité des données. C’est à ce moment-là que l’IA peut réellement produire une valeur mesurable. Chaque transaction ou validation automatisée génère un signal fiable qui améliore les prévisions, la détection d’anomalies et d’autres analyses avancées.
Les entreprises démontrent un net changement dans leur manière d’étendre l’automatisation. 75% considèrent désormais les capacités « no-code » et « low-code » comme essentielles à leurs stratégies. Cette approche permet aux utilisateurs de traiter les opportunités d’automatisation routinières, tandis que l’IT se concentre sur des projets plus complexes et nécessitant un traitement intensif en données. La clé du succès réside en l’équilibre entre autonomie et gouvernance, afin que chaque automatisation contribue à des données plus propres et plus cohérentes.
Dès lors, dans l’écosystème SAP, la modernisation et l’intelligence ne réussissent que si la base de données est solide. L’automatisation, la qualité des données et la transformation ne sont pas des étapes séparées mais se renforcent mutuellement pour fournir des informations fiables et des opérations résilientes. Ces dernières années témoignent d’un élan dans cette direction. Même si les niveaux d’adaptation globaux se sont stabilisés, la maturité de l’automatisation progresse, et les organisations déplacent leur attention de la question « par où commencer » à « comment passer à l’échelle ». Celles qui intègrent l’automatisation et la gouvernance des données dans leurs stratégies S/4HANA seront les mieux placées pour exploiter l’IA de manière responsable et efficace.
