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Ajouter la téléphonie dans le Cloud à Microsoft Teams

Le travail à distance est en augmentation depuis un certain temps, mais la pandémie COVID-19 a accéléré cette tendance. Une enquête récente menée par 451 Research a révélé que 67 % des organisations s’attendent à ce que les politiques de télétravail restent en place de manière permanente ou à long terme. De nombreuses grandes entreprises internationales envisagent de fermer certains de leurs bureaux et de passer à un modèle de travail à distance permanent. La communication a toujours été au cœur de la réussite des organisations, et dans cette nouvelle normalité, il n’a jamais été aussi important de disposer de la bonne technologie pour soutenir une collaboration efficace.

SAP Hybris expérimente l’Internet des Objets

Un des axes de la transformation numérique des entreprises est l’intégration des objets connectés dans l’expérience client et l’analyse des données produites par des outils d’intelligence artificielle. Ce sont les deux pistes suivies par SAP Hybris dans ses laboratoires de recherche pour proposer de nouvelles solutions à ses clients.

A l’origine, Hybris s’est fait un nom dans le e-commerce mais depuis son intégration dans SAP, l’entreprise a étendu son champ d’action à la relation client et aux nouvelles technologies dans ce secteur. L’internet des objets et l’intelligence artificielle sont au cœur de celles-ci. 

De nombreuses APIcations !

Dans son laboratoire de recherche, un ensemble de 8 « électrons libres » dont Nick Wood, en charge de différentes recherches, indique « avoir une monstrueusement ridicule énorme liberté pour juste jouer avec de nouvelles technologies ». Ils travaillent sur différents sujets en relation directe ou pas avec l’activité d’Hybris. L’éditeur allemand a développé yAlexa, un prototype qui intègre l’API de SAP Hybris dans le Cloud avec le système Alexa d’Amazon. Par la voix, un client peut ajouter ou retirer des produits de son caddy en ligne jusqu’au paiement de la transaction. Chaque action est réalisée en miroir sur une interface visuelle pour vérifier les opérations vocales.

Charly est un chatbot, un assistant pour faire vos courses via l’API Hybris et l’interface de Facebook Messenger vers votre compte client chez un fournisseur. Charly peut trouver des produits, vous rappeler à temps un achat, ou simplement acheter toute une liste que vous avez préparée. Le bot peut reconnaître des codes (EAN) et intègre des éléments auto-apprenants lui permettant d’améliorer ses services à chaque achat le tout en langage naturel. Les équipes de recherche développent aussi un prototype de robot assistant de magasin.

Le cas BASF

Le chimiste allemand est depuis longtemps un client de SAP et travaille avec l’éditeur à sa transformation numérique avec des projets de co-innovation. L’un de ses projets concerne un rayon numérique pour aider le client à choisir du vin, le « Wineshelf » (photo ci-dessous). Présent dans de nombreuses activités, BASF est ainsi le premier distributeur de vins en Allemagne et certifie certains vins dans le monde sous sa marque. Ceux-ci, comme d’autres vins sont vendus dans différents points de vente dont la boutique que nous avons visité à Mannheim sur le site du chimiste. Au début les vins étaient réservés aux employés de BASF. Depuis l’entreprise a élargi la vente à tout le monde. Une part non négligeable des ventes se réalise en ligne. 

L’étagère à vins s’appuie sur une architecture de microservices qui sont intégrés avec le Cloud de SAP. Les résultats sont restitués sur un écran à côté de l’étagère ou sur une tablette du magasin. Les bouteilles sont posées sur des capsules connectées en MQTT à l’API. Dès que la bouteille est soulevée de son emplacement, la tablette ou l’écran affiche les caractéristiques du vin choisi. L’étagère peut aussi proposer des vins à partir de quelques questions sur les goûts du consommateur ou le plat que le vin accompagnera. Un autre prototype autour du monde de la bière est en test. En tout ce sont 18 projets qui sont en cours actuellement.

Le TSG Hoffenheim optimise l’entrainement des joueurs avec SAP

Depuis plusieurs années, SAP a aussi investi le monde du sport et l’industrie du marketing autour de ces activités. Partenariats avec un club de football américain, une équipe de hockey sur glace (San Jose Sharks), un club anglais de Premiere League et la National Mannschaft, l’équipe nationale allemande de football. Plus récemment SAP s’est investi dans un projet de co-innovation avec le club d’Hoffenheim, classé 4ème de Bundesliga l’année dernière. Comme l’explique Jan Mayer (photo ci-dessous), psychologue du sport qui travaille avec l’équipe d’Hoffenheim, si les joueurs ont des capacités de réaction très rapides sur des phases de jeu où ils ne pensent pas car instinctives ou inconscientes, la capacité de réaction n’est pas la même lorsque le joueur doit effectuer des actions conscientes. Certains entraînements spécifiques peuvent cependant améliorer les capacités du joueur dans ces moments précis et la technologie peut y aider. Ce point est particulièrement important lorsque l’on sait que le temps de réaction a été divisé par 3 entre la coupe du monde de 2006 et celle de 2014 avec un temps moyen de 0,9 secondes aujourd’hui.

Jan Mayer a présenté 2 types d’entraînement l’un avec des lanceurs automatiques de ballons sur un mini terrain. L'objectif de exercice est de percevoir d’où vient le ballon et de le renvoyer dans un endroit précis du mini terrain. Ayant fait l’exercice je peux vous dire que vu la vitesse où sortent les ballons la gageure n’est pas aussi simple qu’on le croit. Jan Mayer a fini de casser le moral des journalistes présents en indiquant que la vitesse était deux ou trois fois supérieure pour les joueurs professionnels du club.

L’autre exercice consiste à suivre sur un écran à 180 degrés différents joueurs se déplaçant en même temps sur le terrain après avoir vu ses joueurs alignés et clignotant sur l’écran avant le début de l’exercice. Il s’agissait là de suivre 4 joueurs et ensuite d’indiquer quels avaient été les 4 joueurs qui s’étaient déplacés. Les résultats constatés sur les joueurs du club ont été une amélioration de 35 % dans le jeu de passe et de meilleures prises de décisions. La prochaine étape est d’ajouter de nouvelles données pour connaître l’orientation du joueur lors des phases de jeu avec de nouveaux capteurs pour améliorer non seulement la prise de décision mais aussi le placement des joueurs sur certaines phases de jeu.


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