Le « clean core » est une approche qui combat les limites imposées à l'innovation par l’évolution constante du patrimoine SAP d'une organisation. Un tel changement est bien sûr inévitable, car de nouveaux codes et workflows sont ajoutés au produit à la solution proposée par SAP mais il génère des restrictions imposées par la façon dont un système SAP évolue. 

Étendre les capacités commerciales

Tout d'abord, parlons de SAP et de la manière dont sa stratégie « clean core » s'inscrit dans ce contexte. 

Le « clean core » est une approche qui combat les limites imposées à l'innovation par la personnalisation annuelle du parc SAP d'une organisation. Un tel changement est bien sûr inévitable, car de nouveaux codes et workflows sont ajoutés au produit SAP de base, mais le résultat final a été de restreindre l'évolution du système SAP. 

Grâce à l'approche « clean core », SAP BTP (Business Technology Platform) prend en charge le développement d'applications grâce à une suite d'outils et de services conçus pour étendre les applications SAP sans modifier le cœur : 

  • Extensibilité : SAP BTP permet aux développeurs de créer des extensions qui s'ajoutent au logiciel SAP standard
  • SAP Build Apps : une plateforme sans code qui permet le développement rapide d'applications sans modifier les fonctionnalités de base de SAP S/4HANA
  • Services d'intégration : ils assurent une communication fluide entre les extensions et le système central (ainsi qu'entre les différentes solutions SAP et non SAP). 

L'application de l'IA générative

Dans ce contexte de développement de noyaux et d'applications propres, les modèles d'IA générative sont entraînés à suivre des processus et des règles prédéfinies afin d'aider les développeurs à :  

  • Créer une conception technique architecturée suivant les principes de « Clean Core ».
  • Résumer toutes les conversations qui définissent les paramètres d'un projet.
  • Comprendre où certains éléments de code devront être placés.
  • Créer une conception technique architecturée suivant les principes de noyau propre.
  • Générer des données de test pour rationaliser le débogage et l'analyse.

De plus, ces actions sont de plus en plus automatisées et s'accompagnent de recommandations sur les meilleures pratiques. Par conséquent, l'IA générative peut être utilisée pour identifier fonctionnalités requises, les règles SAP en vigueur et de fournir des conseils avisés sur l’opportunité de développer au sein du noyau ou parallèlement à BTP. Elle peut également suggérer si la fonctionnalité doit être développée à l'aide d'ABAP ou de Java, rédiger les spécifications fonctionnelles et même générer du code.  

Soutenir la transition vers un cœur propre

L'IA générative contribue donc à transformer le processus de développement d'applications. Cependant, pour de nombreuses organisations, la complexité liée au maintien d'un « CleanCore » s'avère être un obstacle trop difficile à surmonter. Sans surprise, l'IA générique peut également aider dans ce domaine : 

  • La solution peut être utilisée pour évaluer les personnalisations au sein du cœur existant, analyser le code, détailler les dépendances et montrer l'impact de leur suppression, tout en indiquant la voie idéale pour transférer le code critique vers le cœur.
  • Elle peut également examiner les processus établis et créer des cas de test pour le passage au cloud, ce qui renforce la confiance dans le fait que tout changement ne compromettra pas les processus métier fondamentaux (puis convertir ces cas de test en une conception technique).
  • Du point de vue de la qualité des données, la Gen AI peut également être utilisée pour générer des rapports évaluant l'état d'un environnement de données (y compris les cartographies, etc.), avant de générer des scripts pour surveiller régulièrement la qualité. 

Inspirer une plus grande créativité

Il est donc évident que l'IA générative peut soutenir la transition vers un « Clean Core ». C'est pourquoi l'adoption de cette technologie est principalement motivée par la nécessité de stimuler ce type d'innovation. En effet, un rapport récent du Capgemini Research Institute – Generative AI in software engineering – suggère que le fait de permettre une plus grande créativité et innovation était de loin le principal moteur de l'adoption, suivi par la qualité des logiciels et la productivité des développeurs. 

Ce dernier point, la productivité des développeurs, est tout aussi important. Tout au long du cycle de vie du développement logiciel, de nombreux avantages en termes de performances peuvent être obtenus lorsque les tâches les plus banales (écriture de code à partir de zéro, etc.) peuvent être automatisées efficacement. Les développeurs peuvent ainsi se concentrer sur des tâches plus créatives, comme la conception de solutions et la validation de code, plutôt que sur le développement de code, qui prend beaucoup de temps. 

La formation sera bien sûr un processus continu pour tirer pleinement parti de l'IA générative, en particulier dans des domaines tels que l'ingénierie rapide. Cependant, une fois que l'acceptation des utilisateurs aura augmenté, on peut certainement s'attendre à une amélioration significative de la productivité.

Conclusion

La Gen AI a le potentiel de devenir le meilleur assistant des développeurs lors de la création de nouvelles applications et de la transition vers un Clean Core. À chaque étape, de l'analyse et la documentation à l'écriture du code et aux tests finaux, cette technologie agit comme un assistant hautement efficace, capable de traiter des détails complexes et de respecter des règles précises et appliquées de manière cohérente. Pour les développeurs d'aujourd'hui, cela présente de nouvelles perspectives de productivité. Pour les entreprises qui reconnaissent la valeur d'un Clean Core mais qui sont freinées par le travail nécessaire pour y parvenir, la Gen AI représente la possibilité d'éliminer une grande partie de la complexité impliquée, tout en maîtrisant les risques.

Gianluca Simeone & Chiranth Ramaswamy 

Gianluca Simeone

Chief Technology Officer (CTO) for our Europe SAP Center of Excellence

Gianluca travaille dans tous les pays européens pour développer et partager la vision technologique de Capgemini avec nos principaux clients et au sein de Capgemini afin de stimuler l'innovation liée à SAP et SAP BTP. 

Chiranth Ramaswamy

Vice President, Global SAP CoE

Chiranth est un ninja mondial en IA générique et fait partie du centre d'excellence SAP de Capgemini. Il dirige la mise en œuvre de projets d'IA générique, la formation des collaborateurs et l'exploration des avancées dans ce domaine. Il a également supervisé la création et le déploiement d'outils et de processus basés sur l'IA générique dans les projets SAP de Capgemini. Son rôle en tant que responsable SAP India Industry implique le développement et l'utilisation des solutions industrielles de Capgemini, notamment les modèles de référence industriels basés sur Signavio, les solutions industrielles S4/HANA préconfigurées et les solutions métier adaptées à l'approche Clean Core de SAP.