Depuis la révolution industrielle, les entreprises cherchent à résoudre les mêmes problèmes de fond dans leur chaîne d'approvisionnement : gérer l'incertitude des prévisions, gagner en visibilité temps réel, orchestrer l'information entre les services, délivrer plus de valeur aux clients, et s'adapter en permanence à un contexte technologique et géopolitique changeant. Lors du Tech For Industry Show, Sylvain Chatonnier, Solution Advisor Supply Chain (SAP France) a présenté la réponse actuelle de l'éditeur à ces enjeux : la supply chain autonome.

SAP structure sa stratégie autour de cinq piliers, qui couvrent ce que l'éditeur appelle le "design to operate" — le cycle complet depuis la conception jusqu'à la fin de vie, pertinent aussi bien pour la fabrication discrète que pour l'industrie de process :

Au centre de cet écosystème se trouve l'ERP S/4HANA, entouré de solutions complémentaires (planification long terme, MES pour l'exécution de fabrication, maintenance prédictive collaborative) et d'éléments transverses comme le SAP Business Network, une plateforme collaborative permettant d'échanger avec les fournisseurs et sous-traitants sur une base de données partagée et cohérente.

Joule constitue la nouvelle interface de SAP — une évolution par rapport aux transactions et applications web historiques, vers une interaction en langage naturel similaire aux assistants IA du marché. Dans la supply chain autonome, Joule met à disposition des assistants par grand domaine (conception, logistique, fabrication), chacun agissant comme un "chef d'équipe" supervisant une multitude d'agents opérationnels chargés de tâches précises.

Pour fiabiliser le raisonnement de ces agents, SAP s'appuie sur deux briques essentielles. D'une part, le SAP Knowledge Graph, une structure reliant l'ensemble des objets métier de l'écosystème SAP — clients, commandes, fournisseurs, transporteurs — et capitalisant sur des décennies d'historique de processus. D'autre part, un outil de gouvernance des agents, comparé par l'intervenant à un "SIRH pour les agents" (par analogie avec un outil comme SuccessFactors pour les collaborateurs humains) : il permet de définir quel agent a le droit de faire quoi, avec quels systèmes il peut interagir, et d'orchestrer aussi bien des agents SAP que des agents tiers.

SAP complète cette architecture par une couche dite de "Business Data Cloud", permettant d'intégrer des données tierces (météo, données géopolitiques ou climatiques, par exemple) et de les structurer selon la sémantique SAP.

SAP met à disposition un catalogue d'agents prêts à l'emploi, organisés à la fois par pilier fonctionnel (conception, fabrication, planification, gestion des actifs) et par scénarios verticalisés propres à certaines industries — énergies renouvelables, agribusiness, sciences de la vie — co-développés avec des clients spécifiques et dont la disponibilité pour l'ensemble des clients SAP est annoncée entre fin août et fin d'année.

La conférence illustre la montée en sophistication de ces agents à travers plusieurs démonstrations.

Dans un premier scénario, un planificateur de la demande sur le marché pharmaceutique nordique retrouve, chaque matin, une liste d'alertes déjà pré-analysées par les agents ayant tourné pendant la nuit : identification d'un déficit de couverture, proposition de sourcer une partie du volume manquant depuis un centre de distribution voisin, complément via des produits semi-finis disponibles sur un autre site européen — avec une traçabilité complète du raisonnement (dates de péremption, délais de transit, délais de fabrication) et une alerte sur l'impact potentiel de cette décision trois semaines plus tard sur un autre marché.

Le second scénario illustre Joule Work, une interface de type invite de commande permettant de lancer un ordre de fabrication en langage naturel, sans naviguer dans les transactions traditionnelles. L'agent interroge l'utilisateur sur les choix nécessaires (par exemple, la version de fabrication à utiliser), effectue les contrôles de disponibilité et de capacité, puis exécute l'action directement — en héritant des autorisations propres à l'utilisateur.

Le troisième scénario illustre une orchestration multi-agents : sur simple demande, le système identifie les demandes de changement d'ingénierie en attente, vérifie la qualité des données associées (types de planification, délais), puis simule l'impact de la nouvelle configuration sur les temps de production, les délais et les stocks de sécurité par rapport à l'historique — en enchaînant plusieurs agents spécialisés.

Le dernier scénario porte sur la gestion des actifs de maintenance : une pompe industrielle connectée à des capteurs IoT de vibration remonte une alerte critique. Le système consolide automatiquement le contexte (historique de l'équipement, notifications associées), crée un avis puis un ordre de maintenance après vérification qu'il n'existe pas de doublon, l'affecte à un technicien qualifié et disponible, qui peut ensuite consulter l'historique de l'équipement et les pièces nécessaires directement depuis son application mobile.

Au-delà du catalogue, Joule permet aussi le développement d'agents, d'applications ou de workflows personnalisés. Un exemple est présenté : un client utilisant historiquement un système IBM AS/400 pour la gestion d'entrepôt, souhaitant migrer vers SAP Extended Warehouse Management sans bouleverser les habitudes de ses équipes logistiques. À partir d'un simple prompt décrivant le besoin, le système génère une spécification fonctionnelle complète (personas, écrans mobiles, éléments techniques), permet un test rapide d'ergonomie, puis livre une application mobile reprenant les repères visuels familiers aux opérateurs tout en s'appuyant nativement sur SAP EWM.

Sur le plan de la sécurité, SAP propose l'accès à plusieurs modèles d'IA du marché (au choix du client, ou sélectionnés automatiquement par SAP selon le contexte), mais ces modèles restent encapsulés au sein de la Business AI Platform de SAP plutôt que d'être requêtés en accès public. L'éditeur dispose également d'un modèle propriétaire dédié à la génération de données synthétiques, utile lorsque des données historiques manquent dans l'organisation.

L'outil de gouvernance des agents permet de suivre les privilèges accordés à chaque agent, les modèles utilisés, la consommation associée, ainsi que les étapes du processus nécessitant une validation humaine — matérialisées visuellement dans l'outil. Il intègre également une détection automatique des doublons d'agents, pour éviter la redondance. Enfin, SAP Cloud ALM permet de superviser les usages à l'échelle de toute l'architecture applicative, avec une piste d'audit détaillée des actions exécutées par les agents.

La vision présentée par SAP repose sur l'idée que l'autonomie de la supply chain ne peut se construire sans une infrastructure de confiance : un socle de connaissance structurée (le Knowledge Graph), une gouvernance rigoureuse des agents, et un principe constant de garder l'humain au centre des décisions stratégiques, même lorsque de nombreuses étapes opérationnelles deviennent progressivement automatisées.

Retrouvez l'intégralité de cette conférence, ainsi que les autres replays du Tech For Industry Show, sur notre page dédiée.