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Lors de sa conférence globale SAPPHIRE NOW®, SAP SE (NYSE : SAP) a dévoilé SAP® Business Network, la première étape d’une stratégie ambitieuse visant à créer de nouvelles communautés professionnelles capables d’améliorer les résultats commerciaux, de mieux gérer l’évolution des conditions économiques et géopolitiques et de renforcer les contributions au développement durable.

Le groupe a également annoncé un certain nombre de nouvelles innovations destinées à aider les clients à transformer leurs processus d’entreprise, à améliorer leurs performances et à donner le meilleur d’eux-mêmes. Les points forts de ces innovations prévues sont les suivants :

Les solutions de Business Process Intelligence proposent désormais la solution SAP Process Insights

Dans le cadre du portefeuille de solutions de Business Process Intelligence (BPI), la solution SAP Process Insights permet aux entreprises d’analyser et d’améliorer leurs processus de gestion dans le monde réel. EY, Deloitte et Infosys Limited sont les premiers partenaires stratégiques à travailler avec le portefeuille BPI de SAP pour aider les entreprises à se transformer. Pour en savoir plus : « SAP annonce la nouvelle solution SAP Process Insights pour une compréhension rapide et facile de la performance des processus« .

Verify, une nouvelle fonctionnalité de SAP Concur®, utilise l’intelligence artificielle et le machine learning pour simplifier la vérification des notes de frais

Le service Verify, une nouvelle fonctionnalité des solutions SAP Concur®, utilise l’intelligence artificielle et le machine learning pour identifier automatiquement les problèmes et anomalies potentiels des notes de frais. Les modèles d’IA sont construits à partir de l’analyse de plus de 1 000 milliards de dollars de dépenses et de dizaines de millions de dépenses et de reçus. Verify peut approuver les notes de frais automatiquement, tout en signalant d’éventuelles anomalies pour que les auditeurs les examinent. Grâce à cette expérience alimentée par l’IA, les auditeurs ne perdent plus de temps à examiner des notes de frais conformes, mais restent en capacité de détecter des problèmes de conformité ou de fraude. Pour en savoir plus : « Verify applique l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour simplifier l’audit des dépenses« .

SAP Upscale Commerce, une solution no-code pour un engagement direct du consommateur

La solution SAP Upscale Commerce est une solution de commerce en ligne sans code qui permet aux détaillants de taille moyenne de créer une expérience d’achat omnicanale en quelques minutes. Grâce à l’IA intégrée, les détaillants peuvent proposer des offres personnalisées basées sur une vision à 360 degrés de leurs clients, à partir du ressenti client et des données d’achat. Grâce à une architecture API « headless », les détaillants peuvent fournir aux clients des informations en temps réel sur leurs achats et leur livraison, quel que soit le canal. SAP Upscale Commerce est intégré à SAP S/4HANA®, ce qui permet de s’assurer que les expériences en contact client fonctionnent avec les systèmes back-end de finance, de logistique et d’exécution pour offrir une expérience client fluide. Pour en savoir plus : « SAP Upscale Commerce offre aux marques du Midmarket une voie sans code et sans maintenance vers l’engagement direct du consommateur« .

Trois nouvelles fonctionnalités de la SAP Business Technology Platform, pour exploiter les données en toute transparence

La solution SAP Analytics Cloud offre désormais des fonctionnalités d’analyse et de planification de la main-d’œuvre opérationnelle et une intégration avec les solutions SAP SuccessFactors®. Ces fonctionnalités relient les données opérationnelles, financières et humaines pour donner aux entreprises une vision plus complète de leur personnel. Pour en savoir plus : « Enabling Human-Centric & Data-Driven Workforce Planning« .

La nouvelle marketplace de données pour la solution SAP Data Warehouse Cloud, quant à elle, permet aux clients et aux partenaires de se connecter à des fournisseurs de données de tous les secteurs et de toutes les branches d’activité afin d’obtenir des informations pour une meilleure prise de décision.

SAP étend également son offre low-code/no-code : Les services SAP Intelligent Robotic Process Automation peuvent désormais capturer et automatiser les interactions des utilisateurs et s’intégrer à SAP Process Insights pour identifier les opportunités d’automatisation à fort impact.

Vous pouvez en savoir plus sur les mises à jour de la plate-forme SAP Business Technology et obtenir d’autres informations dans le guide de l’innovation de SAPPHIRE NOW.

À propos de SAP

La stratégie de SAP vise à aider chaque organisation à fonctionner en “entreprise intelligente”. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 77 % des transactions commerciales mondiales entrent en contact avec un système SAP®. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analytique avancées aident nos clients à transformer leurs activités en “entreprises intelligentes”. SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration afin qu’elles puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent – sans interruption. Notre suite d’applications et de services de bout en bout permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Avec son réseau mondial de clients, partenaires, employés et leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com .

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Source de l’article sur sap.com

In Part 1 of this series, we discussed the need for automation of data science and the need for speed and scale in data transformation and building models. In this part, we will discuss other critical areas of ML-based solutions like:

  • Model Explainability
  • Model Governance (Traceability, Deployment, and Monitoring)

Model Explainability

Simpler Machine Learning models like linear and logistic regression have high interpretability, but may have limited accuracy. On the other hand, Deep Learning models have time and again produced high accuracy results, but are considered black boxes because of the machine’s inability to explain their decisions and actions to human users. With regulations like GDPR, model explainability is quickly becoming one of the biggest challenges for data scientists, legal teams, and enterprises. Explainable AI, commonly referred to as XAI, is becoming one of the most sought-after research areas in Machine Learning. Predictive accuracy and explainability are frequently subject to a trade-off; higher levels of accuracy may be achieved but at the cost of decreased levels of explainability. Unlike Kaggle, competitions where complex ensemble models are created to win competitions, for enterprises, model interpretability is very important. Loan Default Prediction model cannot be used to reject loan to a customer until the model is able to explain why a loan is being rejected. Also, it is often required at the model level as well as individual test instance level. At Model level, there is need to explain key features which are important and how variation in these features affect the model decision. Variable Importance and Partial Dependence plots are popularly used for this. For an individual test instance level, there are packages like “lime,” which help in explaining how black box models make a decision.


Source de l’article sur DZONE (AI)