KTern.AI développe une IA à base d'agents pour SAP sur Amazon Bedrock AgentCore
Comment KTern.AI, plateforme de transformation digitale dédiée à SAP, a bâti son IA agentique sur Amazon Bedrock AgentCore en s'appuyant sur le kit Strands Agents SDK. KTern.AI est partenaire SAP Spotlight et opère une plateforme certifiée SAP de Digital Transformation as a Service, structurée autour de cinq automatisations : Digital Maps, Digital Projects, Digital Process, Digital Labs et Digital Mines. Son moteur propriétaire de connaissance institutionnelle encode des années de patterns de transformation SAP et de bonnes pratiques, permettant, combiné à une hyperautomatisation pilotée par la donnée, des transformations sept fois plus rapides avec une réduction de 24 % de l'effort global. Les nouveaux agents déployés orchestrent de façon autonome des workflows allant de la rétro-ingénierie à l'analyse de code, en passant par le fit-to-standard et le repérage d'exceptions dans les processus Finance et Ventes, sans que l'entreprise ait eu à construire une infrastructure d'agents sur mesure.
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de AWS ML Blog. Lire l'article original →
Cette bascule change concrètement la donne pour les grands comptes engagés dans des migrations S/4HANA ou des conversions système, des projets qui s'étalent sur des mois voire des années et mobilisent une expertise SAP difficile à faire monter en échelle avec des consultants humains seuls. Avant AgentCore, KTern.AI faisait tourner son application sur une pile de conteneurs auto-gérée, développée et maintenue en interne, ce qui détournait du temps d'ingénierie vers de l'infrastructure sans lien avec son cœur de métier : concevoir des agents capables de comprendre la transformation SAP. En migrant vers AgentCore, l'entreprise a pu se recentrer sur cette différenciation tout en gagnant en fiabilité de production.
Le passage à l'agentique posait plusieurs défis techniques qu'aucune infrastructure maison ne pouvait résoudre proprement. Il fallait un contexte persistant à grande échelle, les agents devant retenir un état sur des centaines d'interactions et bâtir un contexte cumulatif sur toute la durée d'un projet sans le perdre à chaque session, tout en évitant de les saturer d'informations superflues, ce qui ralentit les réponses, augmente les coûts et le risque d'hallucination. S'y ajoutaient l'accès sécurisé et gouverné aux API SAP, aux systèmes ERP clients et aux référentiels de processus via des connexions authentifiées et auditables, la multi-location avec une configuration propre à chaque client sans développement spécifique par déploiement, une scalabilité dynamique pouvant faire passer d'une poignée d'agents pour un audit rapide à des dizaines d'agents tournant en continu pendant des mois lors d'une migration complète, et enfin une observabilité de niveau production, avec logs, traces et métriques détaillés pour rendre traçable chaque décision d'agent et chaque appel d'outil dans des environnements d'entreprise.
Pas d'impact direct sur la France/UE
Reste à voir si l'infra managée tient vraiment la charge sur des migrations S/4HANA qui durent des mois, mais l'idée de fond est bonne : le vrai métier de KTern.AI c'est de comprendre SAP, pas de maintenir une stack de conteneurs. C'est un pattern qu'on va voir se généraliser chez tous les éditeurs verticaux, arrêter de réinventer l'orchestration d'agents pour se concentrer sur la donnée métier propriétaire. Le détail qui compte, c'est la gestion du contexte sur des centaines d'interactions sans saturer le modèle : c'est exactement le genre de problème qu'aucune boîte n'a envie de résoudre elle-même en interne.