SAP Knowledge Graph et le moteur de graphe de connaissances de HANA Cloud
À jour au 2026-10-10
SAP Knowledge Graph est le cœur de la SAP Business AI Platform annoncée à Sapphire 2026 : il donne à Joule et aux agents IA une carte structurée des entités, processus et relations métier dans le paysage SAP du client (la couverture de presse du partenariat SAP-Claude cite un graphe S/4HANA d'environ 452 000 tables ABAP, 80 000 vues CDS et 7,3 millions de champs — une échelle que SAP lui-même n'a publiée sur aucune page primaire, à traiter donc comme indicative plutôt que comme un chiffre énoncé par SAP). En dessous se trouve le moteur de graphe de connaissances de SAP HANA Cloud, disponible depuis le premier trimestre 2025 : un magasin de triplets RDF interrogé en SPARQL via SYS.SPARQL_EXECUTE, interopérable avec SQL grâce à SPARQL_TABLE et capable, depuis TechEd 2025, de générer des graphes à partir des métadonnées de HANA Cloud. Le consultant ne redessine pas l'ontologie de SAP : son travail porte sur le périmètre et les rôles, l'alignement sur le glossaire, les extensions propres au client, la validation et la sécurité au niveau des arêtes. « graphe de connaissances » n'est pas un nom de produit SAP.
Ce que vous apprendrez
- Distinguer SAP Knowledge Graph (la solution), le moteur de graphe de connaissances de SAP HANA Cloud et un graphe client sur mesure, et positionner chacun en une phrase.
- Charger des triplets RDF dans SAP HANA Cloud, exécuter une requête SPARQL multi-sauts via SYS.SPARQL_EXECUTE et joindre le résultat à des données relationnelles via SPARQL_TABLE.
- Concevoir et valider une extension d'ontologie pour un objet propre au client face au glossaire métier gouverné, avec au moins cinq requêtes de validation aux réponses connues.
- Décider, pour un cas d'usage donné, si un graphe de connaissances, un modèle dimensionnel ou une API publiée est le bon outil, et documenter la justification.
- Spécifier la sécurité au niveau des arêtes pour les relations sensibles et le modèle de responsabilité qui maintient le graphe aligné sur ses sources.
Aperçu du module
SAP Knowledge Graph est la réponse de SAP à un problème que tout projet d'IA d'entreprise rencontre tôt ou tard : un modèle de langage sait lire une table, mais il ignore qu'une commande client appartient à un client, qu'elle est exécutée par une livraison, facturée par une facture et qu'elle dépend d'un article fourni par un fournisseur en retard. Ces relations vivent dans le modèle de données de SAP — dans des centaines de milliers de tables et des dizaines de milliers de vues CDS —, et SAP a décidé de les rendre explicites, lisibles par la machine et accessibles à Joule et aux agents IA. Ce module enseigne ce qu'est le produit, ce qui tourne en dessous, ce que vous configurez et ce que SAP livre, et comment vous exercer vous-même sur le moteur de graphe de connaissances de SAP HANA Cloud.
Prérequis
- Bonne connaissance des modèles de données SAP (vues CDS, objets métier) et de SQL
- Revoir d'abord les concepts clés : C028, C027, C008
- Recommandé : module M031 (BDC Introduction & Architecture)
Acquis
- Expliquer à un sponsor le rôle de SAP Knowledge Graph dans la SAP Business AI Platform sans jargon de base de graphe.
- Exploiter le moteur de graphe de connaissances de HANA Cloud : l'activer, charger des triplets dans des graphes nommés, interroger en SPARQL et combiner avec SQL.
- Animer un atelier d'ontologie qui ancre les définitions des nœuds et des arêtes dans le glossaire gouverné.
- Valider un graphe face à des réponses connues avant qu'un agent ne raisonne dessus.
- Reconnaître quand un graphe relève de la sur-ingénierie et orienter la question vers un modèle dimensionnel ou une API.
Module complet réservé aux abonnés. Le module complet ajoute : le cadre de décision · le cas guidé de bout en bout · la grille de KPI · les anti-patterns · les blocs de code · le contrôle de connaissances · les schémas.