La combinaison du cadre d’IA de SAP et des LLM de Mistral donne naissance à un tandem d’IA que l’on peut qualifier sans hésiter de totalement européen. C’est une excellente première étape, mais elle illustre également l’ampleur du travail qu’il reste à accomplir pour concrétiser une véritable ambition européenne en matière d’IA.
Les yeux de Christian Klein, PDG de SAP, brillent presque comme des saphirs sur la scène de la conférence Sapphire à Madrid. Aux côtés d’Arthur Mensch, PDG de Mistral AI, M. Klein constate que les deux entreprises ont mis sur le marché, ensemble, une pile d’IA entièrement européenne.
« Du développement des agents à leur exécution et leur gestion, nous avons entre les mains une véritable pile européenne », déclare-t-il. Celle-ci n’est pas apparue par hasard : l’allemand SAP et le français Mistral AI forment un tandem où la collaboration étroite est centrale. « Nous échangeons si souvent, et nos équipes travaillent si intensément ensemble », ajoute M. Klein. « Je suis très fier de notre partenariat. »
La souveraineté comme atout
Mensch est sans doute également satisfait des éloges reçus par Mistral. Si le spécialiste de l’IA est le plus grand acteur européen du segment, l’entreprise évolue encore dans une catégorie inférieure à celle d’OpenAI ou d’Anthropic en termes d’échelle et de valorisation financière. Mistral dispose néanmoins d’une suite de foundation models entièrement européens : des LLM tels que Mistral Large 3 qui rivalisent avec GPT 5.5 ou Claude Opus.
Ce n’est toutefois pas la qualité des modèles qui est au cœur du sujet, mais bien la souveraineté. Avec les LLM de Mistral AI, vous pouvez effectuer des inférences entièrement dans un contexte européen.
De nombreux clients, en particulier dans les secteurs réglementés, s’inquiètent de la situation géopolitique mondiale
Christian Klein, PDG de SAP
Il y a une demande pour cela. « De nombreux clients, en particulier dans les secteurs réglementés, s’inquiètent de la situation géopolitique mondiale », explique M. Klein après le discours d’ouverture. « On ne sait plus ce qui se passera demain, ni si des sanctions pourraient vous empêcher d’extraire des données d’un pays vers un autre. »
Contrôler ce qui peut l’être
M. Klein est conscient qu’une indépendance totale vis-à-vis des entités hors UE est impossible. Ce n’est pas pour rien que Jensen Huang, PDG de Nvidia, partage son enthousiasme pour l’intégration de SAP et OpenShell via un message vidéo lors de la conférence. Au niveau matériel, les puces de Nvidia, AMD et Intel sont indispensables pour exécuter les charges de travail d’IA (ou autres).
Heureusement, les organisations maîtrisent d’autres aspects de leur environnement informatique. « Vous pouvez en revanche choisir le code que vous exécutez », affirme M. Klein. SAP y répond sans pour autant renier le marché américain. À Madrid, l’entreprise présente à juste titre l’interopérabilité comme un atout pour la souveraineté.
Le cadre de SAP
Lors de la conférence, SAP vend sa vision de l’entreprise autonome : une société dotée d’une automatisation poussée par l’IA, avec l’aide d’agents d’IA gérés, délimités et surtout bien informés.
À cette fin, SAP fournit tout l’encadrement nécessaire, et celui-ci est vaste. Les données, internes et externes, sont disponibles via le SAP Business Data Cloud ; le SAP Knowledge Graph apporte du contexte sous forme de meilleures pratiques, de connaissance des processus, de relations entre les données, d’API disponibles et plus encore. L’AI Agent Hub assure l’orchestration et la gestion.
Joule n’est plus un simple copilote d’IA, mais le nom collectif d’une couche d’IA composée d’assistants organisés. Joule Work est une interface entièrement nouvelle à partir de laquelle les utilisateurs interagissent avec les processus via des agents d’IA ; Joule Studio permet aux organisations de créer de nouveaux agents sur la base d’une description d’intention (ou de code). Toutes ces innovations d’IA fonctionnent via la SAP Business AI Platform sur SAP BTP.
L’ensemble de la collection d’interfaces, de couches de connaissances et d’outils est agnostique vis-à-vis des LLM. Les clients peuvent choisir eux-mêmes le fournisseur de LLM qu’ils souhaitent utiliser pour alimenter l’intelligence basée sur l’IA.
Mais où se trouve le cadre ?
Cela est bien sûr possible avec des modèles d’Anthropic ou d’OpenAI. « Mais il n’existe actuellement aucune option souveraine pour exécuter des modèles d’OpenAI ou d’Anthropic », explique Philipp Herzig, CTO de SAP. « Cela n’existe tout simplement pas. Mais nous pouvons passer à Mistral. »
Armées des LLM de Mistral et de la pile d’IA de SAP, les entreprises peuvent en théorie imprégner l’ensemble de leurs activités d’une IA fiable, sans avoir recours à des logiciels provenant de parties hors UE. Le choix n’est toutefois pas vaste.
M. Herzig ne se réfère pas seulement à Mistral, mais aussi à Cohere, par exemple. Cette entreprise construit également des LLM et est basée au Canada. En effet, la demande de souveraineté ne provient pas uniquement de l’UE et est souvent davantage liée à la flexibilité et aux options.
Beaucoup de talent, peu d’alternatives
Cela démontre bien que les alternatives européennes sont limitées. Mensch et Mistral AI font figure d’exception et la pile d’IA de l’UE dont il est question est un cas unique. M. Herzig ne veut pas non plus le nier.
Une grande partie de l’innovation concernant les LLM dans la Silicon Valley provient de chercheurs européens
Philipp Herzig, CTO de SAP
« Il y a énormément de talent en Europe », constate M. Herzig. « Et une grande partie de l’innovation concernant les LLM dans la Silicon Valley provient de chercheurs européens, mais il est vrai qu’il n’existe pas d’organisations aussi grandes qu’OpenAI et Anthropic. »
Il voit cependant des signes pointant vers un avenir de l’IA plus teinté d’Europe : « Je pense qu’en Europe, nous commençons aussi, lentement mais sûrement, à mettre de l’ordre dans nos affaires. »
Le rôle de SAP
En tant que plus grande entreprise technologique de l’Union, SAP peut jouer un rôle à cet égard, et cette ambition est bien présente. SAP met à profit ses cinquante années d’expérience. « Tout le code que nous possédons, de S/4HANA, Ariba, SuccessFactors et plus encore, nous l’intégrons dans des modèles », précise Michael Ameling, président de SAP BTP. « Toutes nos meilleures pratiques, toutes les notes, notre connaissance des problèmes, la documentation interne, nous traitons toutes ces connaissances dans un knowledge graph. »
Ce graphe est une représentation de ces connaissances, reliées entre elles dans une sorte de réseau, qu’un LLM peut exploiter. Le graphe comprend un contexte navigable sur lequel les agents d’IA peuvent baser leur comportement. En y associant l’IA, les réponses deviennent instantanément beaucoup plus pertinentes dans le contexte d’une entreprise.
C’est une valeur ajoutée considérable et un argument de SAP en faveur des entreprises qui cherchent une raison d’exécuter l’IA via la plateforme d’IA et BTP au sein de l’environnement SAP. Le graphe augmente les capacités des LLM, qu’ils soient européens ou non.
UE et expertise sectorielle
D’autres possibilités existent, mais SAP reste prudent. En Europe, plusieurs voix s’élèvent, notamment au sein du Parlement et de Gaia-X, pour miser sur une IA entraînée spécifiquement par secteur. Les entreprises de secteurs tels que la chimie ou l’industrie manufacturière disposent d’une masse de données sur lesquelles des modèles d’IA très pertinents pourraient être entraînés, si elles trouvaient un moyen de mettre leurs données en commun.
Grâce à sa large base de clients, SAP pourrait en théorie prendre la tête d’un tel projet, mais ne le fait pas. C’est en quelque sorte logique : l’entreprise ne veut en aucun cas donner l’impression de vouloir profiter de la propriété intellectuelle qui appartient à ses clients.
« Les clients nous autorisent à utiliser certaines données », explique M. Herzig. « Mais nous ne les utilisons pas pour entraîner des modèles. Nous utilisons ces données pour valider des modèles existants. Nous disposons de pétaoctets de données pour ce faire. » C’est ainsi que SAP assure un meilleur encadrement des LLM.
Pas de LLM SAP spécifique à un secteur
L’entreprise se tient à l’écart des modèles eux-mêmes. Les exceptions sont SAP-RPT-1 et désormais RPT-1.5 : ce sont également des modèles d’IA, mais ils sont construits sur des données structurées, qui jouent toujours un rôle très important au sein des entreprises. SAP les décrit comme des tabular foundation models.
SAP ne fabrique pas lui-même de modèles de base pour l’IA générative. M. Ameling laisse toutefois la porte ouverte à des projets futurs : il reconnaît la pertinence potentielle de LLM entraînés sur des données sectorielles, dans un contexte où la propriété intellectuelle de chacun reste protégée, et fait allusion à des projets évoluant dans cette direction, mais nous devrons nous en contenter.
Une seule pile européenne
Cela signifie que, sur scène, M. Klein ne peut que se réjouir de la pile d’IA européenne grâce à Mistral. Bien que les LLM se banalisent et que l’encadrement soit peut-être plus important que le modèle précis utilisé par une organisation, il n’y a pas d’IA (générative) sans LLM, et Mistral est actuellement le seul fournisseur européen sérieux en la matière.
Inversement, Mistral a également besoin de SAP. Pour être plus qu’un simple chatbot, un LLM doit vivre au sein d’un environnement contrôlé comme celui proposé par SAP. D’autres acteurs font la même chose : pensez à ServiceNow, Salesforce ou même Snowflake, qui sont tous agnostiques vis-à-vis de l’IA. Tous trois ne sont pas non plus européens.
Grâce à SAP et Mistral AI, nous disposons donc d’une pile d’IA européenne, et c’est en effet une chose à célébrer. D’un autre côté, son existence souligne cruellement à quel point les options sont limitées pour les grandes entreprises qui souhaitent déployer l’IA au niveau Enterprise tout en accordant une grande importance à la souveraineté.