SAP Joule devient une couche agentique entre les applis

SAP SE change sa façon de parler des agents IA. Lors de SAP Connect 2026, l'éditeur allemand a annoncé que son architecture Autonomous Enterprise sera disponible pour tous ce mois-ci. SAP avait dévoilé cette architecture en mai, à l'occasion de Sapphire, sa conférence clients. Elle arrive avec deux nouveaux produits, Joule Work et Joule Desktop, ainsi qu'une gamme élargie d'assistants et d'agents autonomes.

Le principal changement concerne l'endroit où s'exécutent les agents. SAP ne veut plus que l'IA soit logée dans chaque application. Il veut que les agents se placent au-dessus des applications et travaillent de l'une à l'autre.

De l'assistant conversationnel à la couche de travail

Lancé en 2023 comme assistant d'IA générative de SAP, Joule est depuis devenu le cœur de la stratégie d'automatisation de l'entreprise. Avec cette version, SAP le présente comme une interface conversationnelle qui fonctionne à côté des logiciels du client plutôt qu'à l'intérieur d'une seule application.

Manoj Swaminathan, président et directeur produit d'Autonomous Suite chez SAP, l'a résumé simplement dans un entretien avec SiliconANGLE : "Le premier principe, c'est une IA sur les applications et non une IA dans les applications."

Il a aussi indiqué que l'interface dépasse désormais la simple fenêtre de discussion. "Joule n'est plus pour nous un client de chat en langage naturel, c'est une expérience en plein écran", a-t-il déclaré.

Cette version comporte trois volets :

1. Joule Work est le cadre qui intègre les assistants dans les processus métier des clients. Il fonctionne avec les applications SAP comme avec celles d'autres éditeurs.

2. Joule Desktop est la couche d'interface. Elle se trouve là où les utilisateurs travaillent déjà, puise dans les mêmes informations de l'entreprise et prend en charge la tâche elle-même au lieu de la rattacher aux ressources d'une seule application.

3. Les agents mis à jour couvrent la finance, la chaîne d'approvisionnement, les achats, la gestion des effectifs et l'expérience client, ainsi que des domaines propres à certains secteurs dans l'ensemble de la suite autonome.

Comment cela fonctionne concrètement

Manoj Swaminathan a pris l'exemple des dépenses totales de l'entreprise. Aujourd'hui, cette question ne relève pas proprement d'une seule application. Joule pourrait déterminer que la réponse exige des données issues de l'ERP (progiciel de gestion intégré, le système central qu'utilisent les entreprises pour la finance et les opérations), des outils de gestion des déplacements et des notes de frais, ainsi que des plateformes d'achat. Il rassemblerait ensuite ces données pour fournir une seule réponse exploitable par les métiers.

La plupart des employés de bureau ont déjà vu des versions plus simples de ce principe, comme un agent qui rédige une note dans un traitement de texte ou qui fouille d'anciens échanges dans une messagerie. Selon SAP, c'est en reliant les données de l'ERP, les documents financiers et les e-mails dans un même flux qu'il dispose d'un avantage.

L'autonomie, sous contrôle humain

Pour Manoj Swaminathan, "autonome" ne veut pas dire tout confier aux agents et s'en désintéresser. Selon lui, les clients ont d'abord besoin d'outils pour observer les agents, décrire ce qu'ils doivent faire et apprendre à leur faire confiance avant de leur déléguer le moindre processus. Le contrôle, la gouvernance et une traçabilité de l'activité des agents passent en premier.

"Quand nous parlons d'entreprise autonome, nous savons que ce sera un cheminement pour le client", a-t-il affirmé, ajoutant que cela ne s'active pas du jour au lendemain simplement parce que des agents sont disponibles.

Dans le modèle de SAP, les utilisateurs expriment leur intention et l'agent choisit les systèmes à solliciter. Les agents sont traités un peu comme des salariés, avec des règles de sécurité, des systèmes de référence et des droits d'exécution définis. Les humains restent impliqués pour assurer la gouvernance et la transparence.

L'argument des données

Manoj Swaminathan s'est montré direct à propos de la concurrence. Les clients apportent leurs propres données et leurs lakehouses dans le cloud, et SAP organise ces données en un graphe de connaissances structuré. Selon lui, les modèles et agents généralistes d'OpenAI et d'Anthropic ne peuvent pas fournir ce contexte lorsqu'ils sont simplement posés sur les données de l'entreprise. Les données de l'ERP, les processus, la sémantique, les règles et les liens qui les unissent constituent ce qu'il appelle la "recette secrète" de SAP.

SAP n'est pas le seul éditeur à suivre cette voie. Salesforce et ServiceNow évoluent eux aussi vers des applications headless, des couches de contexte et des plans de contrôle agentiques.

Tarifs et disponibilité

SAP continuera de facturer au moyen d'unités IA. Le modèle repose surtout sur la consommation plutôt que sur un abonnement forfaitaire : l'inférence des agents consomme des unités, et les clients peuvent suivre leur consommation. Les mises à jour de Joule seront déployées tout au long du mois d'octobre, et les clients peuvent déjà parcourir les agents dans le Discovery Center de SAP.

Notre analyse

Pour les équipes informatiques des entreprises, c'est la formule "IA sur les applications" qu'il faut suivre de près. Elle laisse penser que l'interface principale des logiciels de gestion pourrait délaisser les écrans de chaque application au profit d'une couche d'agents capable d'interroger plusieurs systèmes à la fois. SAP, Salesforce et ServiceNow semblent tous se disputer cette couche, et celui qui la contrôlera disposera d'un levier considérable sur les clients.

L'accent mis par SAP sur l'observation des agents, leur audit et leur traitement comme des salariés s'inscrit dans une tendance plus large. Les éditeurs vendent de plus en plus la gouvernance en plus des capacités, comme le montrent des initiatives telles que les contrôles des charges de travail des agents conçus par IBM et CoreWeave. La pique adressée à OpenAI et Anthropic tombe aussi à un moment où les grandes entreprises revoient leur usage des modèles généralistes, comme l'illustre le récent recul de Claude chez Meta et Microsoft.

La tarification à la consommation mérite une attention particulière. Des agents qui sollicitent plusieurs systèmes pour une seule réponse pourraient consommer beaucoup d'inférence, et la simple visibilité sur l'usage ne plafonne pas une facture. Reste à voir si SAP ajoutera des limites strictes, comme les plafonds de dépenses en tokens récemment introduits par Cohere. L'autre question en suspens est de savoir si l'avantage du graphe de connaissances résistera aux déploiements réels, en particulier dans les entreprises qui utilisent de nombreux systèmes non SAP.