Fiche concept

SAP Generative AI Hub

À jour au 2026-09-27

Édité par Cédric Mary, éditeur et directeur de la publication — 27 ans d'écosystème SAP. Comment ces pages sont produites, et où intervient l'automatisation.

Qu'est-ce que SAP Generative AI Hub ?

Le generative AI hub est la partie de SAP AI Core et de SAP AI Launchpad qui donne un accès gouverné aux modèles de fondation de plusieurs fournisseurs et aux modèles de SAP, ainsi qu'au service d'orchestration (templating, grounding, masquage, filtrage, traduction, repli), au prompt registry et aux outils d'évaluation. Il exige le plan extended. Il n'existe pas de produit SAP nommé « SAP AI Hub ».

Ce que c'est — et ce que ce n'est pas

SAP décrit le generative AI hub comme « une capacité de SAP AI Core et de SAP AI Launchpad qui permet l'accès aux modèles d'IA générative et leur orchestration dans un environnement d'exécution gouverné, prêt pour l'entreprise ». Il « ne remplace pas SAP AI Core, il l'étend » : exécution des modèles, gestion des ressources, quotas et facturation restent des mécanismes d'AI Core (C026). Il n'est disponible qu'avec le plan extended d'AI Core ; un essai de 30 jours permet de le découvrir. Les pages commerciales de SAP parlent de SAP Generative AI Hub ; le nom « SAP AI Hub » employé dans les versions précédentes de cette fiche n'est pas un produit SAP, et SAP ne documente dans le hub ni porte de promotion Développement → Recette → Production, ni fiches de modèle au sens de l'AI Act, ni alertes automatiques de dérive. Ce qu'il apporte réellement est concret et mérite d'être appris en détail.

Pourquoi c'est important

Sans plan extended, pas de generative AI hub — le choix du plan précède toute décision de conception en IA générative.
Les versions de modèle deviennent obsolètes à date fixe : un déploiement figé cesse de fonctionner, un déploiement en « latest » change de comportement — les deux ont besoin d'un responsable.
L'orchestration v1 est mise hors service le 31 octobre 2026 ; toute intégration qui appelle encore /completion tombe ce jour-là.

Points clés

Capacité de SAP AI Core + SAP AI Launchpad, plan extended uniquement ; essai de 30 jours pour découvrir. « SAP AI Hub » n'est pas un nom de produit SAP.
Deux scénarios globaux : foundation-models (un déploiement par modèle et version) et orchestration (un déploiement, API harmonisée de type OpenAI).
Catalogue de référence = note SAP 3437766 + point d'accès de découverte /v2/lm/scenarios/foundation-models/models.
Cycle de vie des modèles : les versions figées s'arrêtent à leur date d'obsolescence ; « latest » se met à niveau seul.
Modules de l'orchestration v2 : prompt_templating (obligatoire) + grounding, filtering, masking, translation facultatifs ; SAP fixe l'ordre d'exécution.
Le repli change de configuration en cas d'indisponibilité régionale, de 408, 429 ou 5xx (hors streaming) ; listes d'autorisation ou d'exclusion de modèles par déploiement.
AI Launchpad : Model Library (catalogue, classement, fiches), chat et éditeur de prompts, éditeur d'orchestration, Grounding Management, Optimizations ; rôles genai_* et grounding_*.
Exploitation : limites en requêtes/minute par modèle et tenant (429 + Retry-After), API de quotas, consommation batch, inference observability sur option.

Termes employés sur cette page

Generative AI hub: Capacité de SAP AI Core et SAP AI Launchpad donnant un accès gouverné aux modèles génératifs et leur orchestration ; plan extended uniquement.
API harmonisée: Interface d'orchestration qui prend l'API OpenAI comme référence et y ramène messages, paramètres et réponses des autres fournisseurs.
Configuration d'orchestration: Description JSON des modules d'un appel d'orchestration ; en ligne ou stockée et versionnée dans le prompt registry.
Configuration de repli: Liste ordonnée de configurations de modules ; l'orchestration passe à la suivante en cas d'indisponibilité régionale ou d'erreur 408/429/5xx.
Restriction de modèles: Liste d'autorisation ou d'exclusion (modelFilterList, modelFilterListType) posée sur un déploiement d'orchestration pour imposer les modèles approuvés.
Model Library: Application d'AI Launchpad avec vues catalogue, classement et graphique et une fiche par modèle.
Inference observability: Conservation sur option des échanges, métadonnées, étiquettes et retours d'inférence, déclenchée par en-têtes de requête.
Consommation batch: Traitement asynchrone d'un fichier de requêtes LLM à coût réduit, résultats écrits dans un object store.

Sources

Fiche complète réservée aux abonnés. Ce que la fiche complète ajoute : le cadre de décision complet · la comparaison SAP · Snowflake · Databricks · Fabric · les pièges courants et leur correctif · l'aide-mémoire · les schémas d'architecture · les blocs de code · les chiffres à citer.

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