Alors que tout le petit monde de la data s'est bousculé au SAS Innovate fin avril 2026, je brillais par mon absence. Pourquoi ? D'abord, parce qu'on a légèrement oublié de m'inviter (le carton a dû s'égarer à la poste, je ne vois pas d'autre explication), et surtout j'étais en vacances du côté de Guérande, bien occupé à profiter du soleil ! Entre nous, le soleil du Texas aurait sûrement tapé un peu trop fort pour moi de toute façon. Mais qu'à cela ne tienne, on ne refait pas un passionné de data : entre deux balades dans les marais salants, j'ai profité de mon 1er mai pour faire ma veille techno et regarder bien au frais la keynote sur YouTube afin de vous décortiquer tout ça ici.
L'objectif de SAS est clair : aider les équipes métiers et analytiques à passer de simples cas d'usage GenAI à une véritable "intelligence de production". Pour y parvenir, l'entreprise introduit plusieurs nouveautés axées sur la gouvernance, l'intégration aux flux de travail existants et l'autonomie des agents.
SAS Viya CopilotSAS Viya Copilot est un assistant IA générative intégré qui automatise le codage, l'analyse de données et la gouvernance via un chat interactif pour accélérer la productivité sur la plateforme. : l'assistant IA intégré au cœur de vos flux de travail
Contrairement aux chatbots génériques, SAS Viya CopilotSAS Viya Copilot est un assistant IA générative intégré qui automatise le codage, l'analyse de données et la gouvernance via un chat interactif pour accélérer la productivité sur la plateforme. n'est pas une interface isolée, mais une famille d'assistants IA profondément intégrés à la plateforme analytique. En s'appuyant sur Microsoft Azure AI FoundryPlateforme unifiée d'Azure pour créer, déployer et gérer des solutions d'IA générative. Elle regroupe modèles (LLM), outils de développement et services de sécurité au sein d'un hub collaboratif. , cet assistant interagit en langage naturel directement dans les environnements de code et les interfaces visuelles.
Ses capacités actuelles couvrent l'ensemble du cycle de vie de la donnée :
- Génération et accélération de code : création automatique de code SAS et Python, accompagnée d'explications et de documentation.
- Création de tableaux de bord conversationnels : génération de dashboards en langage naturel, enrichissement de données et découverte d'insights automatisée.
- Guidage dans la création de modèles : recommandations intelligentes, propositions des prochaines étapes et explicabilité des modèles.
- Q&A général et investigations visuelles : assistance sur la découverte de données, la gestion d'environnement et la génération de narratifs d'alertes.
SAS ne s'arrête pas aux usages transverses et propose déjà des Copilots "métiers", tels que le SAS ALM Copilot (SAS Asset and Liability Management Copilot) pour la gestion des risques financiers, ou le SAS Health Clinical Data Discovery Copilot, qui aide les professionnels de santé à explorer des cohortes cliniques. D'autres déclinaisons pour la lutte contre la fraude ou l'optimisation de la supply chain sont prévues dans le courant de l'année.
Des assistants aux "Agents IA" autonomes
Si le Copilot améliore l'interaction humaine avec la donnée, les agents IA permettent de connecter ces décisions à grande échelle entre différents systèmes. Pour soutenir cette vision, SAS a lancé deux outils d'infrastructure majeurs :
1. SAS Viya Model Context Protocol (MCP) Server
Ce serveur utilise le standard ouvert MCP pour exposer les capacités décisionnelles et analytiques de SAS Viya comme des "outils" consommables par des agents IA externes (comme Claude d'Anthropic). Cela permet aux entreprises d'intégrer la robustesse analytique de SAS dans l'interface LLM de leur choix, sans contourner les règles de sécurité de l'entreprise.
2. SAS Agentic AI Accelerator
Il s'agit d'un framework (disponible sur GitHub) conçu pour réconcilier les développeurs purs et durs avec les allergiques à la ligne de code (profils no-code / low-code). Il fournit les bonnes pratiques, les interfaces et les bouts de code nécessaires pour concevoir, gouverner et déployer des agents IA directement dans SAS Viya. Mais on ne va pas tout spoiler tout de suite : gardons un peu de suspense, je vous décortique cette petite pépite un peu plus bas dans l'article !
En complément, et parce qu'on n'a jamais assez d'acronymes dans la tech, SAS a présenté le Retrieval Agent Manager (RAM),. Il s'agit d'une solution no-code basée sur le fameux RAG (Retrieval-Augmented Generation), sorte de baguette magique permettant de transformer vos montagnes de données non structurées en réponses IA fiables, contextualisées et prêtes à l'emploi.
L'expertise humaine, plus indispensable que jamais
L'automatisation poussée par l'IA agentique ne signe pas la fin de l'intervention humaine. Au contraire, Jared Peterson, Senior Vice President du Global Engineering chez SAS, insiste sur ce point : "Le rôle de l'expertise humaine dans l'opérationnalisation de l'IA agentique n'est pas diminué par l'automatisation ; il est élevé." En associant ces nouveaux agents et copilots au jugement humain, à des données de confiance et à une gouvernance d'entreprise stricte, SAS garantit que l'IA ne se contente pas de "générer des résultats", mais qu'elle pilote des décisions responsables et ancrées dans la réalité.
Alors que SAS célèbre ses 50 ans d'innovation en 2026, ces nouvelles annonces confirment sa volonté de rester le partenaire de référence pour les organisations cherchant à allier puissance analytique, IA de pointe et gouvernance irréprochable.
Zoom sur le SAS Agentic AI Accelerator : bâtir vos propres agents IA sur mesure
Afin d'accompagner concrètement les entreprises dans la création de leurs agents, SAS a rendu public sur son dépôt GitHub le SAS Agentic AI Accelerator. Plus qu'un simple répertoire de code, il s'agit d'une trousse à outils complète regroupant du code, des composants, des interfaces et des bonnes pratiques. Son but ? Permettre aux organisations de dépasser le stade du simple "chat" avec les LLMs pour construire des systèmes capables d'exécuter des tâches multi-étapes, d'orchestrer des workflows complexes et de piloter des décisions, tout en restant nativement intégrés à l'environnement SAS Viya.
L'une des grandes forces de cet accélérateur réside dans son approche "multi-interfaces", pensée pour démocratiser l'IA agentique à tous les profils de l'entreprise :
- Pour les analystes (No-Code / Low-Code) : L'accélérateur propose une interface utilisateur sans code dédiée au prompt engineering, ainsi que des étapes personnalisées (Custom Steps) dans SAS StudioInterface de développement Web intégrée à SAS Viya, SAS Studio permet d'écrire du code, de construire des flux visuels et d'analyser des données via un simple navigateur, sans installation locale. pour construire des agents via des outils guidés.
- Pour les développeurs (Code) : Des macros SAS sont mises à disposition pour un contrôle avancé, accompagnées d'une collection d'API Postman prête à l'emploi pour tester les intégrations des agents.
- Pour les gestionnaires de décisions : Un nœud personnalisé pour SAS Intelligent Decisioning permet d'embarquer la logique de l'agent directement au cœur des flux de décisions métiers.
Prêt pour la production et pensé pour l'entreprise
Publié majoritairement sous licence open-source Apache 2.0, le dépôt comprend tout le nécessaire pour passer de l'expérimentation à la production sans recourir à des "hacks" ou des API non supportées. On y retrouve le code de déploiement (principalement en Python et SAS), la documentation pas-à-pas, ainsi que des recettes pré-construites pour déployer des LLMs open-source ou des modèles d'embedding (indispensables pour les cas d'usage RAG - Retrieval-Augmented Generation).
En s'appuyant exclusivement sur les capacités standards de SAS Viya, l'accélérateur garantit aux équipes IT un respect strict des politiques de sécurité, une compatibilité avec leur architecture existante et une pérennité à long terme au fil des futures mises à jour de la plateforme.
