{"id":1205,"date":"2026-09-30T09:43:16","date_gmt":"2026-09-30T07:43:16","guid":{"rendered":"https:\/\/erpnext-experts.com\/?p=1205"},"modified":"2026-09-30T09:43:17","modified_gmt":"2026-09-30T07:43:17","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":"Finalisation de l&rsquo;acquisition de Dremio par SAP (juillet 2026) : le pari d&rsquo;un Data Lakehouse open source pour d\u00e9cloisonner les donn\u00e9es ERP et propulser l&rsquo;IA agentique"},"content":{"rendered":"<figure style=\"margin:1.6em auto;text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/erpnext-experts.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/sap-finalisation-acquisition-dremio-data-lakehouse-hero.jpg\" alt=\"Finalisation de l'acquisition de Dremio par SAP (juillet 2026) : le pari d'un Data Lakehouse open source pour d\u00e9cloisonner les donn\u00e9es ERP et propulser l'IA agentique\" style=\"display:block;width:100%;max-width:760px;height:auto;margin:0 auto;border-radius:6px;\"\/><figcaption style=\"font-size:13px;line-height:1.5;color:#5b6472;margin:0.5em 0 0 0;\">SAP int\u00e8gre Dremio : le Lakehouse ouvert au c\u0153ur du Business Data Cloud<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"font-size:19px;line-height:1.6;font-weight:600;margin:0 0 1.6em 0;\">En int\u00e9grant la technologie Data Lakehouse de Dremio au c\u0153ur de SAP Business Data Cloud sans exiger de d\u00e9placement de donn\u00e9es (ETL), comment SAP compte-t-il lever le verrou de la donn\u00e9e h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne pour imposer sa vision de l&rsquo;ERP agentique face \u00e0 Snowflake, Databricks et Microsoft Fabric ?<\/p>\n<h2 style=\"font-size:22px;font-weight:700;line-height:1.3;margin:1.8em 0 0.6em 0;\">De l&rsquo;ingestion ETL au Data Lakehouse open source : pourquoi le rachat de Dremio bouleverse l&rsquo;architecture SAP<\/h2>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">Le 6 juillet 2026, SAP SE a annonc\u00e9 la finalisation d\u00e9finitive de l&rsquo;acquisition de la soci\u00e9t\u00e9 Dremio, sp\u00e9cialiste des plateformes Data Lakehouse open source de haute performance (source : SAP News Center, juillet 2026). Cette op\u00e9ration franchit une \u00e9tape cruciale dans la strat\u00e9gie de l&rsquo;\u00e9diteur de Walldorf : transformer son offre d\u00e9cisionnelle et d&rsquo;intelligence artificielle en un \u00e9cosyst\u00e8me Data Lakehouse ouvert, directement int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 <strong>SAP Business Data Cloud<\/strong>.<\/p>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">Pendant des d\u00e9cennies, la cohabitation entre les donn\u00e9es de gestion ERP et le reste du syst\u00e8me d&rsquo;information (CRM, IoT, bases d\u00e9cisionnelles tierces) reposait sur des tuyauteries complexes d&rsquo;extraction, de transformation et de chargement (ETL). Ces pipelines nocturnes ou par lots engendraient non seulement des surco\u00fbts d&rsquo;infrastructure consid\u00e9rables, mais d\u00e9truisaient le contexte m\u00e9tier des donn\u00e9es op\u00e9rationnelles et accumulaient de la latence.<\/p>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">Selon une \u00e9tude r\u00e9alis\u00e9e aupr\u00e8s de 830 d\u00e9cideurs informatiques au premier semestre 2026, l&rsquo;int\u00e9gration des donn\u00e9es et la gestion des applications constituent la priorit\u00e9 technologique num\u00e9ro un ou deux pour plus de 51 % des entreprises (source : The Futurum Group, juillet 2026). L&rsquo;\u00e9chec per\u00e7u de nombreux projets d&rsquo;intelligence artificielle d&rsquo;entreprise ne provient pas du manque de maturit\u00e9 des algorithmes, mais de la fragmentation des donn\u00e9es. Avec Dremio, SAP introduit une capacit\u00e9 de requ\u00eatage f\u00e9d\u00e9r\u00e9 \u00e0 tr\u00e8s haute performance, permettant aux agents IA d&rsquo;interroger en temps r\u00e9el des bases distantes sans aucune migration ni conversion de format.<\/p>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">Pour les organisations engag\u00e9es dans la modernisation de leur syst\u00e8me d&rsquo;information, cette \u00e9volution reconfigure les <a href=\"https:\/\/erpnext-experts.com\/index.php\/2026\/09\/26\/quel-erp-pour-une-eti-en-2026-les-criteres-vraiment-importants\/\">arbitrages strat\u00e9giques d&rsquo;un ERP pour ETI<\/a>, en d\u00e9pla\u00e7ant le centre de gravit\u00e9 de l&rsquo;entrep\u00f4t de donn\u00e9es centralis\u00e9 vers la f\u00e9d\u00e9ration gouvern\u00e9e.<\/p>\n<h2 style=\"font-size:22px;font-weight:700;line-height:1.3;margin:1.8em 0 0.6em 0;\">Les forces en pr\u00e9sence : l&rsquo;alliance SAP Business Data Cloud &#8211; Dremio face au trio Snowflake, Databricks et Microsoft Fabric<\/h2>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">L&rsquo;int\u00e9gration de Dremio s&rsquo;inscrit dans une bataille frontale entre l&rsquo;\u00e9cosyst\u00e8me ERP historique et les g\u00e9ants de la Data. Face \u00e0 la mont\u00e9e en puissance de solutions qui tentent de capter les flux de donn\u00e9es op\u00e9rationnelles, SAP r\u00e9organise sa pile logicielle autour de leviers compl\u00e9mentaires :<\/p>\n<ul style=\"padding-left:1.4em;margin:0 0 1.2em 0;\">\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><strong>SAP Business Data Cloud &amp; SAP HANA Cloud<\/strong> : la couche de donn\u00e9es unifi\u00e9e enrichie des capacit\u00e9s de requ\u00eatage direct de Dremio sur des formats de Lakehouse ouverts.<\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><strong>L&rsquo;Agentic Layer (Joule)<\/strong> : le copilote et moteur d&rsquo;agents autonomes capable d&rsquo;ex\u00e9cuter des requ\u00eates transversales et de piloter des processus m\u00e9tier automatis\u00e9s.<\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><strong>Capacit\u00e9s analytiques et IA avanc\u00e9es<\/strong> : l&rsquo;int\u00e9gration d&rsquo;outils d\u00e9cisionnels de pointe permettant d&rsquo;exploiter les donn\u00e9es d\u00e9cisionnelles et op\u00e9rationnelles distribu\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">Face \u00e0 cet ensemble, trois plateformes majeures d\u00e9fendent une vision diff\u00e9rente de l&rsquo;architecture de donn\u00e9es d&rsquo;entreprise :<\/p>\n<ul style=\"padding-left:1.4em;margin:0 0 1.2em 0;\">\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><strong>Snowflake<\/strong> : historiquement centr\u00e9 sur le Cloud Data Warehouse, Snowflake pousse activement ses capacit\u00e9s <em>Horizon<\/em> et le support d&rsquo;Apache Iceberg pour devenir le point focal d\u00e9cisionnel de l&rsquo;entreprise, en incitant au chargement des donn\u00e9es ERP.<\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><strong>Databricks<\/strong> : pionnier du Lakehouse avec Delta Lake et sa passerelle UniForm, Databricks mise sur son expertise en Data Engineering et en Machine Learning pour structurer les cas d&rsquo;usage analytiques et agentiques \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><strong>Microsoft Fabric<\/strong> : s&rsquo;appuyant sur l&rsquo;architecture OneLake et l&rsquo;int\u00e9gration native avec Azure et Power BI, Microsoft propose une simplification de l&rsquo;acc\u00e8s aux donn\u00e9es de Dynamics 365 et des environnements Azure, s\u00e9duisante pour les \u00e9cosyst\u00e8mes homog\u00e8nes Microsoft.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">Sur le plan commercial, SAP dispose d&rsquo;un levier de distribution sans \u00e9quivalent : l&rsquo;\u00e9diteur d\u00e9tient 33,9 % de part de march\u00e9 sur l&rsquo;ERP mondial (repr\u00e9sentant 16 milliards de dollars de revenus en 2025) et 28,4 % sur les logiciels de cha\u00eene logistique (5 milliards de dollars en 2025) (source : The Futurum Group, juillet 2026).<\/p>\n<figure style=\"margin:1.6em auto;text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/erpnext-experts.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/sap-finalisation-acquisition-dremio-data-lakehouse-illustration.svg\" alt=\"Architecture en couches : f\u00e9d\u00e9ration Dremio, formats Lakehouse ouverts et agents IA Joule sans migration ETL (type de visuel : Mockup)\" style=\"display:block;width:100%;max-width:600px;height:auto;margin:0 auto;border-radius:6px;\"\/><figcaption style=\"font-size:13px;line-height:1.5;color:#5b6472;margin:0.5em 0 0 0;\">Architecture en couches : f\u00e9d\u00e9ration Dremio, formats Lakehouse ouverts et agents IA Joule sans migration ETL (type de visuel : Mockup)<\/figcaption><\/figure>\n<h2 style=\"font-size:22px;font-weight:700;line-height:1.3;margin:1.8em 0 0.6em 0;\">Matrice comparative des architectures de donn\u00e9es pour l&rsquo;ERP agentique<\/h2>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">Pour arbitrer entre ces architectures, les directions informatiques doivent \u00e9valuer la capacit\u00e9 de chaque solution \u00e0 pr\u00e9server le contexte m\u00e9tier des tables de gestion tout en \u00e9vitant les surco\u00fbts li\u00e9s au stockage en double et au transfert de donn\u00e9es.<\/p>\n<div style=\"overflow-x:auto;margin:1.2em 0 0 0;\">\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;font-weight:700;margin-bottom:0.5em;\">Tableau comparatif des architectures de donn\u00e9es d&rsquo;entreprise pour l&rsquo;ERP et l&rsquo;IA agentique (2026)<\/p>\n<table style=\"width:100%;border-collapse:collapse;font-size:15px;line-height:1.45;margin:0 0 0.6em 0;\">\n<thead>\n<tr>\n<th style=\"text-align:left;padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;background:#f3f5f8;font-weight:700;vertical-align:top;\">Crit\u00e8re d&rsquo;\u00e9valuation<\/th>\n<th style=\"text-align:left;padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;background:#f3f5f8;font-weight:700;vertical-align:top;\">SAP Business Data Cloud (avec Dremio)<\/th>\n<th style=\"text-align:left;padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;background:#f3f5f8;font-weight:700;vertical-align:top;\">Snowflake (Cortex \/ Iceberg)<\/th>\n<th style=\"text-align:left;padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;background:#f3f5f8;font-weight:700;vertical-align:top;\">Databricks (Lakehouse \/ Unity Catalog)<\/th>\n<th style=\"text-align:left;padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;background:#f3f5f8;font-weight:700;vertical-align:top;\">Microsoft Fabric (OneLake)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">N\u00e9cessit\u00e9 de d\u00e9placement de donn\u00e9es (ETL)<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Nulle pour les sources f\u00e9d\u00e9r\u00e9es via Dremio<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">\u00c9lev\u00e9e \u00e0 moyenne (chargement requis pour performance maximale)<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Faible \u00e0 moyenne (f\u00e9d\u00e9ration possible via Lakehouse Federation)<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Faible dans l&rsquo;\u00e9cosyst\u00e8me Azure, moyenne pour SAP<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Maintien de la s\u00e9mantique ERP SAP<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Natif (Knowledge Graph SAP et structures S\/4HANA)<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Reconstitution manuelle n\u00e9cessaire dans le Data Warehouse<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Reconstitution manuelle via pipelines ou mod\u00e8les d&rsquo;ingestion<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Int\u00e9gration partielle via connecteurs Synapse \/ Fabric<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Format de table ouvert privil\u00e9gi\u00e9<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Formats Lakehouse ouverts (via Dremio)<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Apache Iceberg &amp; format propri\u00e9taire Snowflake<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Delta Lake (avec compatibilit\u00e9 UniForm Iceberg)<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Delta Lake (format OneLake)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Int\u00e9gration avec l&rsquo;IA agentique m\u00e9tier<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">N\u00e9gociation directe avec Joule &amp; capacit\u00e9s d&rsquo;IA agentique SAP<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Agents g\u00e9n\u00e9riques via Snowflake Cortex &amp; LLM partner ecosystem<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Mosaic AI pour mod\u00e8les personnalis\u00e9s &amp; agents sur mesure<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Copilot &amp; Azure AI Agent Service sur environnement Microsoft<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Mod\u00e8le \u00e9conomique principal<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Abonnement SAP BTP \/ Business Data Cloud &amp; capacit\u00e9<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Facturation \u00e0 la consommation de cr\u00e9dit compute \/ stockage<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Facturation aux unit\u00e9s DBU (compute) \/ stockage Cloud<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border:1px solid #d9dde3;vertical-align:top;\">Capacity Units (CU) unifi\u00e9es Azure Fabric<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p style=\"font-size:13px;line-height:1.5;color:#5b6472;margin:0 0 1.6em 0;\">Sources : Donn\u00e9es compil\u00e9es d&rsquo;apr\u00e8s les annonces de SAP SE (juillet 2026), The Futurum Group (juillet 2026) et documentations \u00e9diteurs.<\/p>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">Cette comparaison fait ressortir l&rsquo;enjeu central de la souverainet\u00e9 du mod\u00e8le s\u00e9mantique : l\u00e0 o\u00f9 Snowflake ou Databricks n\u00e9cessitent souvent de r\u00e9cr\u00e9er les r\u00e8gles de gestion ERP au sein de couches analytiques externes, SAP cherche \u00e0 \u00e9tendre directement son <strong>Knowledge Graph<\/strong> aux donn\u00e9es externes gr\u00e2ce au moteur de requ\u00eates f\u00e9d\u00e9r\u00e9es de Dremio.<\/p>\n<h2 style=\"font-size:22px;font-weight:700;line-height:1.3;margin:1.8em 0 0.6em 0;\">Trajectoires et arbitrages strat\u00e9giques : de la lutte contre le verrouillage propri\u00e9taire \u00e0 la course aux mod\u00e8les tabulaires<\/h2>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">L&rsquo;acquisition de Dremio illustre une rupture dans la posture historique des grands \u00e9diteurs d&rsquo;ERP. En adoptant une architecture Data Lakehouse ouverte au sein de SAP Business Data Cloud, SAP renonce au stockage propri\u00e9taire verrouill\u00e9 pour embrasser des standards ouverts, r\u00e9pondant aux attentes de composabilit\u00e9 des DSI.<\/p>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">Cette ouverture technique sert un objectif strat\u00e9gique offensif : nourrir les agents autonomes d&rsquo;IA (<em>Agentic AI<\/em>). Les mod\u00e8les de langage traditionnels (LLM) sont con\u00e7us pour traiter du texte non structur\u00e9, mais \u00e9chouent fr\u00e9quemment lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit d&rsquo;analyser des tables financi\u00e8res ou logistiques complexes. L&rsquo;association de Dremio (pour la f\u00e9d\u00e9ration des tables) et des mod\u00e8les d&rsquo;IA de SAP permet d&rsquo;automatiser le raisonnement statistique directement sur des donn\u00e9es distribu\u00e9es.<\/p>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\"><strong>Sc\u00e9nario de fonctionnement d&rsquo;un agent autonome :<\/strong> Dans un sc\u00e9nario illustratif, lorsqu&rsquo;un agent IA int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 Joule d\u00e9tecte un risque de rupture sur un composant critique dans SAP S\/4HANA, il interroge en temps r\u00e9el via Dremio les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie des transporteurs logistiques stock\u00e9es sur un Data Lake S3 non-SAP. L&rsquo;agent combine ces informations avec ses mod\u00e8les d&rsquo;analyse pour r\u00e9\u00e9valuer le d\u00e9lai de livraison probable, g\u00e9n\u00e9rer une commande de r\u00e9approvisionnement alternative et soumettre la validation au responsable des achats, le tout sans quaucune donn\u00e9e n&rsquo;ait \u00e9t\u00e9 migr\u00e9e ou dupliqu\u00e9e au pr\u00e9alable.<\/p>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\"><strong>Exemple illustratif hypoth\u00e9tique :<\/strong> \u00c0 titre d&rsquo;illustration, un groupe industriel de taille interm\u00e9diaire exploitant SAP S\/4HANA Cloud et diverses applications de gestion logistique tierces g\u00e9n\u00e9rait chaque nuit 450 Go de flux ETL vers un Data Warehouse tiers. Le co\u00fbt annuel direct li\u00e9 aux pipelines de donn\u00e9es (outils d&rsquo;ingestion, puissance de calcul d\u00e9cisionnelle, maintenance des scripts de transformation) s&rsquo;\u00e9levait \u00e0 320 000 \u20ac. En basculant sur une architecture de requ\u00eates f\u00e9d\u00e9r\u00e9es SAP BDC \/ Dremio interrogeant directement le Lakehouse natif, l&rsquo;entreprise supprime l&rsquo;ingestion interm\u00e9diaire et r\u00e9duit de 65 % ses d\u00e9penses op\u00e9rationnelles d&rsquo;ing\u00e9nierie de donn\u00e9es.<\/p>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">Cette optimisation budg\u00e9taire s&rsquo;inscrit directement dans la logique de <a href=\"https:\/\/erpnext-experts.com\/index.php\/2026\/09\/19\/erp-saas-quels-couts-faut-il-reellement-anticiper\/\">ma\u00eetrise du TCO r\u00e9currente dans les architectures Cloud<\/a>, o\u00f9 la multiplication des connecteurs tiers repr\u00e9sente un facteur cach\u00e9 d&rsquo;explosion des co\u00fbts.<\/p>\n<h2 style=\"font-size:22px;font-weight:700;line-height:1.3;margin:1.8em 0 0.6em 0;\">Mutations du march\u00e9 des ERP : composabilit\u00e9, d\u00e9commissionnement des ETL et \u00e9mergence des agents autonomes<\/h2>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">L&rsquo;op\u00e9ration SAP-Dremio s&rsquo;inscrit dans plusieurs tendances de fond qui reconfigurent l&rsquo;industrie du logiciel de gestion :<\/p>\n<ul style=\"padding-left:1.4em;margin:0 0 1.2em 0;\">\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><strong>La fin progressive des ETL lourds<\/strong> : l&rsquo;acc\u00e8s direct aux donn\u00e9es stock\u00e9es dans des formats ouverts (Apache Iceberg, Delta Lake) devient la norme. Le march\u00e9 de l&rsquo;analytique \u00e9volue vers la virtualisation et la f\u00e9d\u00e9ration de donn\u00e9es \u00e0 la source.<\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><strong>L&rsquo;\u00e9mergence de l&rsquo;IA agentique op\u00e9rationnelle<\/strong> : alors que 33,8 % des entreprises pr\u00e9voient de d\u00e9ployer des agents IA dans la supply chain d&rsquo;ici 18 mois (source : The Futurum Group, juillet 2026), les syst\u00e8mes d&rsquo;information doivent fournir une infrastructure de donn\u00e9es \u00e0 latence nulle. On assiste \u00e0 une v\u00e9ritable <a href=\"https:\/\/erpnext-experts.com\/index.php\/2025\/09\/03\/comment-lintelligence-artificielle-redefinit-le-role-des-erp-dans-lentreprise\/\">red\u00e9finition du r\u00f4le de l&rsquo;ERP par l&rsquo;intelligence artificielle<\/a>.<\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><strong>L&rsquo;acc\u00e9l\u00e9ration de la consolidation \u00e9diteur<\/strong> : la ma\u00eetrise combin\u00e9e de l&rsquo;ERP, du Data Lakehouse et des mod\u00e8les d&rsquo;IA pousse les \u00e9diteurs \u00e0 multiplier les acquisitions cibl\u00e9es (\u00e0 l&rsquo;instar du rachat de Dremio annonc\u00e9 en mai 2026 et finalis\u00e9 en juillet 2026).<\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><strong>L&rsquo;urgence de la migration Cloud<\/strong> : les fonctionnalit\u00e9s de Data Lakehouse unifi\u00e9 et d&rsquo;IA agentique ne sont accessibles que sur les d\u00e9clinaisons SaaS et Cloud. Cela renforce la pression sur les entreprises encore sous syst\u00e8mes historiques \u00e0 mesure que s&rsquo;acc\u00e9l\u00e8re le <a href=\"https:\/\/erpnext-experts.com\/index.php\/2025\/02\/16\/changements-majeurs-dans-le-support-et-la-maintenance-des-erp-sap-oracle-et-microsoft-favorisent-le-cloud\/\">virage forc\u00e9 vers le Cloud impos\u00e9 par les grands \u00e9diteurs<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">Selon les projections sectorielles, le march\u00e9 mondial des logiciels d&rsquo;entreprise devrait enregistrer une croissance de 11,6 % sur l&rsquo;ann\u00e9e 2026 pour atteindre 424 milliards de dollars (source : The Futurum Group, juillet 2026), tir\u00e9 en priorit\u00e9 par les investissements dans les plateformes unifi\u00e9es d&rsquo;analytique et d&rsquo;IA.<\/p>\n<h2 style=\"font-size:22px;font-weight:700;line-height:1.3;margin:1.8em 0 0.6em 0;\">Framework d&rsquo;arbitrage pour les d\u00e9cideurs : quelle strat\u00e9gie de plateforme pour quel profil SI ?<\/h2>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">Pour d\u00e9terminer l&rsquo;opportunit\u00e9 de s&rsquo;appuyer sur SAP Business Data Cloud enrichi par Dremio ou de privil\u00e9gier un Data Lakehouse tiers neutre, les directions informatiques et financi\u00e8res peuvent s&rsquo;appuyer sur le framework \u00e0 trois profils ci-dessous.<\/p>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\"><strong>Exemple illustratif hypoth\u00e9tique :<\/strong> Consid\u00e9rons, \u00e0 titre d&rsquo;illustration, le cas fictif d&rsquo;un groupe d&rsquo;\u00e9quipementiers de 1,2 milliard d&rsquo;euros de chiffre d&rsquo;affaires, articul\u00e9 autour d&rsquo;un noyau SAP S\/4HANA (80 % du CA) et de deux filiales r\u00e9cemment acquises sous des ERP de taille interm\u00e9diaire (Odoo et Infor). Le groupe h\u00e9site entre un projet de centralisation d\u00e9cisionnelle sur Snowflake (devis\u00e9 \u00e0 850 000 \u20ac de mise en \u0153uvre et 180 000 \u20ac\/an de licences\/consommation) et le d\u00e9ploiement du module SAP Business Data Cloud avec Dremio (estim\u00e9 \u00e0 420 000 \u20ac d&rsquo;int\u00e9gration, en tirant parti du cr\u00e9dit souscrit sur la BTP\/S\/4HANA).<\/p>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">En appliquant la grille de qualification ci-dessous, le DSI constate que 85 % de ses requ\u00eates agentiques n\u00e9cessitent la pr\u00e9servation du contexte financier SAP (hi\u00e9rarchies de centres de profits, devises de consolidation) :<\/p>\n<ul style=\"padding-left:1.4em;margin:0 0 1.2em 0;\">\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><strong>Profil A : Entreprises &lsquo;SAP-Centrique&rsquo; (S\/4HANA Cloud pr\u00e9dominant)<\/strong><\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><em>Recommandation<\/em> : Adopter SAP Business Data Cloud avec l&rsquo;extension Dremio.<\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><em>Justification<\/em> : Conservation native de la s\u00e9mantique m\u00e9tier ERP, absence de co\u00fbts d&rsquo;exportation de donn\u00e9es et d\u00e9ploiement imm\u00e9diat des agents Joule.<\/li>\n<\/ul>\n<ul style=\"padding-left:1.4em;margin:0 0 1.2em 0;\">\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><strong>Profil B : Syst\u00e8mes d&rsquo;information hautement h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes (Multi-ERP \u00e9quilibr\u00e9s, pas de dominante)<\/strong><\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><em>Recommandation<\/em> : \u00c9valuer un Data Lakehouse agnostique (Databricks ou Snowflake) ou une architecture hybride.<\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><em>Justification<\/em> : Si la donn\u00e9e ERP SAP repr\u00e9sente moins de 40 % du patrimoine applicatif, la valeur ajout\u00e9e du Knowledge Graph SAP diminue face au besoin d&rsquo;un entrep\u00f4t neutre d&rsquo;entreprise.<\/li>\n<\/ul>\n<ul style=\"padding-left:1.4em;margin:0 0 1.2em 0;\">\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><strong>Profil C : Environnements ax\u00e9s sur l&rsquo;ing\u00e9nierie lourde et les donn\u00e9es scientifiques \/ IoT massives<\/strong><\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><em>Recommandation<\/em> : Approche bi-moteur (Databricks pour la Data Science \/ Advanced ML et SAP BDC pour le pilotage financier et la supply chain).<\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\"><em>Justification<\/em> : Dremio assure la f\u00e9d\u00e9ration entre la couche comptable SAP et le Lakehouse de donn\u00e9es brutes sans n\u00e9cessiter la duplication des petabytes de donn\u00e9es t\u00e9l\u00e9m\u00e9triques.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 1.2em 0;\">En conclusion, l&rsquo;acquisition d\u00e9finitive de Dremio permet \u00e0 SAP de lever l&rsquo;un de ses plus anciens verrous historiques : l&rsquo;isolation de la donn\u00e9e ERP. En offrant une passerelle open source sans ETL vers l&rsquo;ensemble du patrimoine informatique de l&rsquo;entreprise, SAP se positionne avantageusement pour faire de son environnement l&rsquo;\u00e9cosyst\u00e8me d&rsquo;ex\u00e9cution privil\u00e9gi\u00e9 de l&rsquo;IA agentique.<\/p>\n<figure style=\"margin:1.6em auto;text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/erpnext-experts.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/sap-finalisation-acquisition-dremio-data-lakehouse-social.jpg\" alt=\"Le co\u00fbt annuel direct li\u00e9 aux pipelines de donn\u00e9es (outils d'ingestion, puissance de calcul d\u00e9cisionnelle, maintenance des scripts de transformation) s'\u00e9levait \u00e0 320 000 \u20ac.\" style=\"display:block;width:100%;max-width:280px;height:auto;margin:0 auto;border-radius:6px;\"\/><figcaption style=\"font-size:13px;line-height:1.5;color:#5b6472;margin:0.5em 0 0 0;\">Le co\u00fbt annuel direct li\u00e9 aux pipelines de donn\u00e9es (outils d&rsquo;ingestion, puissance de calcul d\u00e9cisionnelle, maintenance des scripts de transformation) s&rsquo;\u00e9levait \u00e0 320 000 \u20ac.<\/figcaption><\/figure>\n<h2 style=\"font-size:22px;font-weight:700;line-height:1.3;margin:1.8em 0 0.6em 0;\">Sources<\/h2>\n<ul style=\"padding-left:1.4em;margin:0 0 1.2em 0;\">\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\">SAP News Center (2026-07-06) : <a href=\"https:\/\/news.sap.com\/2026\/07\/sap-completes-dremio-acquisition\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SAP Completes Acquisition of Dremio<\/a><\/li>\n<li style=\"font-size:17px;line-height:1.65;margin:0 0 0.4em 0;\">The Futurum Group (2026-07-06) : <a href=\"https:\/\/futurumgroup.com\/insights\/saps-dremio-acquisition-provides-agentic-ai-data-foundation\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SAP&rsquo;s Dremio Acquisition Provides Agentic AI Data Foundation<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En finalisant le rachat de Dremio en juillet 2026, SAP int\u00e8gre un moteur Data Lakehouse open source \u00e0 SAP Business Data Cloud. 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