{"id":1205,"date":"2026-09-30T09:43:16","date_gmt":"2026-09-30T07:43:16","guid":{"rendered":"https:\/\/erpnext-experts.com\/?p=1205"},"modified":"2026-10-05T22:03:05","modified_gmt":"2026-10-05T20:03:05","slug":"sap-finalisation-acquisition-dremio-data-lakehouse-ia-agentique-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/erpnext-experts.com\/index.php\/2026\/09\/30\/sap-finalisation-acquisition-dremio-data-lakehouse-ia-agentique-2026\/","title":{"rendered":"SAP et Dremio : la r\u00e9volution du Data Lakehouse pour lib\u00e9rer l’IA agentique dans l’ERP"},"content":{"rendered":"

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Photo par Kampus Production sur Pexels – Deltarys Conseil Technologie<\/figcaption><\/figure>\n

Pendant des d\u00e9cennies, la gestion des donn\u00e9es de gestion op\u00e9rationnelle (ERP) a souffert d’un cloisonnement technique majeur. L’extraction, la transformation et le chargement (ETL) vers des entrep\u00f4ts de donn\u00e9es externes exigeaient des tuyauteries complexes et co\u00fbteuses. Non seulement ces m\u00e9canismes alourdissaient les infrastructures, mais ils alt\u00e9raient le contexte m\u00e9tier indispensable aux analyses d\u00e9cisionnelles. L’int\u00e9gration r\u00e9cente de technologies Data Lakehouse performantes, comme celles port\u00e9es par Dremio au sein de l’\u00e9cosyst\u00e8me SAP, marque une rupture fondamentale pour lib\u00e9rer ces donn\u00e9es sans d\u00e9placement inutile.<\/p>\n

Modernisation des architectures ERP : le d\u00e9passement des tuyauteries ETL<\/h2>\n

La dette technique li\u00e9e \u00e0 la fragmentation des donn\u00e9es d’entreprise<\/h3>\n

Dans la plupart des grandes organisations et des ETI, le syst\u00e8me d’information ressemble \u00e0 une mosa\u00efque complexe. D’un c\u00f4t\u00e9, le c\u0153ur ERP orchestre la comptabilit\u00e9, la finance et les flux logistiques. De l’autre, des CRM, des plateformes IoT et des bases d\u00e9cisionnelles tierces accumulent des t\u00e9raoctets d’informations strat\u00e9giques. Historiquement, l’interconnexion de ces univers n\u00e9cessitait des batchs nocturnes d’extraction. Cette approche entra\u00eenait deux probl\u00e8mes majeurs : une latence \u00e9lev\u00e9e des donn\u00e9es et la perte irr\u00e9m\u00e9diable de la s\u00e9mantique m\u00e9tier construite dans le progiciel.<\/p>\n

\u00c0 l’\u00e8re o\u00f9 l’automatisation s’impose comme un facteur de comp\u00e9titivit\u00e9, ces lenteurs deviennent un obstacle bloquant. Comme le rappelait fort justement Satya Nadella, PDG de Microsoft : \u00ab L’IA ne vaut que par la qualit\u00e9 et la disponibilit\u00e9 en temps r\u00e9el des donn\u00e9es sur lesquelles elle s’appuie. \u00bb<\/em> Lorsque les donn\u00e9es op\u00e9rationnelles sont fig\u00e9es ou dupliqu\u00e9es, les algorithmes pr\u00e9dictifs perdent toute efficacit\u00e9.<\/p>\n

Le passage du stockage centralis\u00e9 au requ\u00eatage f\u00e9d\u00e9r\u00e9<\/h3>\n

Pour contourner ce verrou, l’architecture d’entreprise \u00e9volue. Plut\u00f4t que de forcer la migration massive de toutes les informations vers un r\u00e9ceptacle unique, l’approche moderne privil\u00e9gie la f\u00e9d\u00e9ration de donn\u00e9es. Le moteur de requ\u00eatage f\u00e9d\u00e9r\u00e9 de Dremio permet d’interroger directement des sources distribu\u00e9es \u00e0 tr\u00e8s haute performance, sans exiger de conversion pr\u00e9alable ni de r\u00e9plication inutile. Cette capacit\u00e9 \u00e0 analyser les informations l\u00e0 o\u00f9 elles r\u00e9sident simplifie radicalement l’architecture d\u00e9cisionnelle en rempla\u00e7ant avantageusement les mod\u00e8les complexes d’extraction SAP BW<\/a> traditionnels.<\/p>\n

L’impact strat\u00e9gique de Dremio sur SAP Business Data Cloud<\/h2>\n

Le r\u00f4le pivot du format open source Apache Iceberg<\/h3>\n

La transformation de la solution SAP Business Data Cloud<\/a> repose sur le choix d’un standard ouvert. En capitalisant sur le format de table Apache Iceberg<\/a> et le catalogue d’entreprise Apache Polaris, SAP configure une plateforme d\u00e9cisionnelle moderne et hautement \u00e9volutive. Dremio y apporte une couche s\u00e9mantique puissante<\/a> combin\u00e9e \u00e0 un moteur d’ex\u00e9cution ultra-rapide.<\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 cette synergie, les entreprises ne sont plus enferm\u00e9es dans des formats propri\u00e9taires. L’acc\u00e8s aux tables d’analyse se fait avec des performances comparables \u00e0 celles d’un entrep\u00f4t de donn\u00e9es relationnel traditionnel, tout en conservant la flexibilit\u00e9 d’un data lake cloud \u00e9conomique. Cette vision, formalis\u00e9e dans la strat\u00e9gie North Star Architecture de SAP<\/a>, concr\u00e9tise l’av\u00e8nement du Data Lakehouse natif d’entreprise.<\/p>\n

Acc\u00e9l\u00e9rer l’IA agentique Joule au c\u0153ur des processus ERP<\/h3>\n

L’acc\u00e8s instantan\u00e9 aux donn\u00e9es sans ETL ouvre la voie \u00e0 l’IA agentique. Dans un syst\u00e8me comme SAP S\/4HANA Cloud<\/a>, l’assistant autonome Joule ne se contente plus de r\u00e9pondre \u00e0 des questions simples ou de g\u00e9n\u00e9rer des synth\u00e8ses. Il devient capable d’ex\u00e9cuter des requ\u00eates distribu\u00e9es complexes et de d\u00e9clencher des actions correctives en temps r\u00e9el.<\/p>\n

Par exemple, si un agent IA doit r\u00e9\u00e9valuer un plan de production, il peut interroger simultan\u00e9ment la base op\u00e9rationnelle HANA, les m\u00e9triques IoT des usines stock\u00e9es dans un data lake d’entreprise et les pr\u00e9visions de demande d’un syst\u00e8me externe. Sans la f\u00e9d\u00e9ration z\u00e9ro-ETL, ce type de d\u00e9cision prendrait des heures d’assemblage de fichiers ; avec un Data Lakehouse unifi\u00e9, l’op\u00e9ration s’effectue en quelques secondes.<\/p>\n

Analyse comparative : SAP face aux g\u00e9ants du Data Cloud<\/h2>\n

Pr\u00e9servation du contexte m\u00e9tier : un avantage concurrentiel d\u00e9cisif<\/h3>\n

La concurrence fait rage entre SAP et les leaders de la data que sont Snowflake, Databricks et Microsoft Fabric. Si ces plateformes tierces proposent des moteurs d\u00e9cisionnels tr\u00e8s v\u00e9loces, elles se heurtent souvent \u00e0 un obstacle majeur : la perte du mod\u00e8le de donn\u00e9es de l’ERP lors de la r\u00e9plication.<\/p>\n