Prior Labs continuera à fonctionner en tant qu’entité indépendante. SAP investit plus d’un milliard d’euros au cours des quatre prochaines années pour faire de Prior Labs un laboratoire d’IA de pointe en Europe. L’accent est mis sur l’IA appliquée aux données structurées sur lesquelles s’appuient les entreprises du monde entier.

L’IA au service des tableaux, des chiffres et des données d’entreprise

De nombreuses applications professionnelles de l’IA s’appuient sur des données structurées. On peut citer par exemple les tableaux contenant des données clients, les paiements, les informations sur les fournisseurs, les opportunités commerciales ou les risques opérationnels. Les grands modèles linguistiques, tels que les LLM, sont moins adaptés à ce type de données. Ils comprennent bien le texte, mais disposent d’une base limitée pour traiter les tableaux, les chiffres et les statistiques.

Les modèles de base tabulaires (TFM) sont justement conçus pour ce type de données. Ils prédisent les résultats d’entreprise à partir de données tabulaires. Citons par exemple les retards de paiement, les risques fournisseurs, les opportunités de vente incitative et la perte de clientèle. Les TFM s’intègrent donc parfaitement aux processus d’entreprise où la précision, la rapidité et la fiabilité sont essentielles. ​

Un laboratoire d’IA indépendant offrant un accès direct aux applications

Grâce à l’acquisition de Prior Labs, SAP dispose désormais d’un laboratoire de recherche en IA de premier plan et entend continuer à façonner la catégorie des modèles de base tabulaires. Le laboratoire continuera à fonctionner de manière indépendante afin de préserver la rapidité de la recherche. SAP apporte l’investissement à long terme et la voie vers la mise en œuvre au sein de son portefeuille.

SAP AI Core, SAP Business Data Cloud et la couche agentique avec Joule jouent ici un rôle important. Cela permet de créer un lien direct entre la recherche fondamentale en IA et les applications métier pour les clients.

Outil open source pour l’IA tabulaire

Avec TabPFN, Prior Labs a développé un outil open source largement utilisé pour l’IA tabulaire. Cet outil a déjà été téléchargé plus de trois millions de fois et bénéficie du soutien d’une communauté active de développeurs. SAP indique qu’elle continuera à soutenir cette stratégie open source.

L’équipe de Prior Labs est dirigée par ses cofondateurs Frank Hutter, Noah Hollmann et Sauraj Gambhir. L’entreprise collabore avec des scientifiques de renom, parmi lesquels Yann LeCun, lauréat du prix ACM A.M. Turing et président exécutif d’Advanced Machine Intelligence, et Bernhard Schölkopf, directeur de l’Institut Max Planck pour les systèmes intelligents et président d’ELLIS. Tous deux siègeront au conseil consultatif scientifique de Prior Labs.

Passer plus rapidement de la recherche à la création de valeur pour l’entreprise

Selon SAP, le TabPFN-2.6 de Prior Labs est le modèle le plus performant sur TabArena, une référence majeure pour les modèles de base tabulaires. Ce modèle atteint d’emblée la précision d’un pipeline d’apprentissage automatique de quatre heures, mais avec un seul modèle et une complexité bien moindre.

Grâce à une interface conversationnelle intégrée à ces modèles, les utilisateurs professionnels peuvent poser des questions en langage naturel. Ils pourront générer ou sélectionner des ensembles de données et tester des scénarios hypothétiques sans avoir besoin d’être eux-mêmes des data scientists ou des experts en apprentissage automatique.

Prédire sans entraînement du modèle

Avec les modèles de Prior Labs, SAP entend également proposer un apprentissage en contexte. Les utilisateurs saisissent des enregistrements de données et obtiennent immédiatement des prévisions fiables, sans avoir à entraîner au préalable un modèle. Un seul TFM s’adapte ainsi rapidement à différentes situations professionnelles. Cela réduit le délai de rentabilisation et, selon SAP, favorise également la conformité au RGPD.

Avec Prior Labs, SAP souhaite fournir des modèles de base tabulaires qui comprennent naturellement les tableaux et apprennent le raisonnement statistique directement à partir des données. Ces modèles doivent soutenir des systèmes d’IA agentique qui comprennent les objectifs commerciaux, combinent tableaux, langage et images, utilisent la connaissance du domaine, évaluent mieux les relations de cause à effet et s’adaptent de manière dynamique.

Des liens à la relation de cause à effet 

Désormais, SAP et Prior Labs souhaitent transformer la recherche de pointe en matière d’IA en innovations commerciales. Les clients devraient ainsi pouvoir tirer davantage de valeur de leurs données d’entreprise structurées. Selon SAP, la véritable intelligence ne se limite pas à la reconnaissance de corrélations. Se demander ce qui va se passer est utile, mais se demander pourquoi quelque chose se produit est souvent déterminant. ​

« SAP a très tôt compris que la plus grande opportunité inexploitée dans le domaine de l’IA d’entreprise ne résidait pas dans les grands modèles linguistiques, mais dans l’IA appliquée aux données structurées sur lesquelles s’appuient les entreprises du monde entier », explique Philipp Herzig, directeur technique de SAP. « Avec SAP-RPT-1, nous avons montré ce que cette conviction signifie pour les données d’entreprise. Prior Labs a développé un TFM de référence sur des benchmarks publics et constitué l’une des équipes de recherche les plus solides dans cette catégorie. En combinant leur travail de pointe sur les modèles avec les données d’entreprise et notre portée client, nous voulons devenir leaders mondiaux dans cette catégorie. »
Philipp Herzig, directeur technique de SAP
 

Poursuivre le développement de Prior Lab

« Au cours des dix-huit derniers mois, Prior Labs a constitué une équipe formidable et accéléré le développement des modèles de base tabulaires », déclare Frank Hutter, PDG de Prior Labs. « En rejoignant la famille SAP, nous bénéficierons des ressources, de l’environnement de données et de l’accès à la clientèle nécessaires pour développer pleinement cette catégorie. »