La solution SAS, qu’est-ce que c’est ?

SAS est une solution data largement utilisée par des acteurs de secteurs variés : banque, assurance, industries, etc. On entend par SAS le langage de programmation ainsi que les plateformes de récupération, traitement et analyse/restitution de la donnée que la solution propose (SAS Viya depuis 2020 et SAS Enterprise Guide).

Cette solution a su s’imposer dans le passé pour plusieurs raisons. Au démarrage, c’était un langage relativement simple permettant de travailler sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée. SAS a bénéficié d’une communauté active (d’actuaires notamment) spécialisée et les formations en master l’enseignaient couramment. Par ailleurs, la solution propose une interface et une architecture spécifiques et reconnaissables, avec laquelle les équipes techniques et métier sont à l’aise. En bref, les clés de la réussite de SAS ont été une main d’œuvre experte existante qui constituait une communauté et une plateforme pratique pour travailler en toute sécurité sur la donnée. SAS s’est ainsi révélé un atout majeur pour valoriser la donnée.

Aujourd’hui, on constate un phénomène de migration vers d’autres outils. En effet, un certain nombre d’acteurs influents de l’assurance réfléchissent ont initié ou bien terminé leur migration d’outils SAS. Cet abandon de SAS est-il un effet de mode ou bien un véritable enjeu technologique ? La plus-value apportée par ces outils justifie-t-elle d’engager un processus de migration coûteux et vecteur de changements ?

Pourquoi engager une migration SAS ?

Premier objectif assigné à une éventuelle migration SAS : réduire les coûts. SAS propose une solution efficace mais payante. Il faut toutefois nuancer : les outils concurrents aussi sont payants, du moins lorsqu’il faut les utiliser via les fonctionnalités de partage dans une entreprise. Certains langages open source existent, comme Python et R. En revanche, ils ne sont pas suffisants pour établir une gestion de la donnée à l’échelle d’une entreprise. Le couplage avec des outils cloud et des solutions low-code peut sensiblement égaler, voire dépasser, la tarification de SAS.

Un second objectif nous semble plus pertinent : s’approprier et exploiter les opportunités ouvertes par l’éclosion de nouvelles technologies, autour notamment de l’intelligence artificielle (IA). La maîtrise de ces nouvelles solutions peut s’avérer un atout indispensable dans la gestion et la plus-value d’une activité. Pour apprivoiser ces innovations, qui font l’objet de recherches en cours, et qui restent parfois flous pour certaines directions, plusieurs ressources sont indispensables :

  • Des juniors qui ont bénéficié d’un enseignement actualisé et avec un angle de vue neuf ;
  • Des experts qui ont choisi de développer une expertise IA/programmation ;
  • Des outils adaptés capables d’effectuer le travail ;
  • Une communauté autour d’un outil qui pousse son développement et assure un support technique open source (forums).

Sur ces points, la position de SAS s’est affaiblie. D’abord, les formations SAS en master s’appauvrissent. De plus en plus de formations mettent de côté l’enseignement de SAS. Il devient par conséquent compliqué pour les entreprises de recruter des experts SAS. La popularité grandissante, sur des sujets d’IA, d’autres langages de programmation (et particulièrement python) ou d’outils low-code participe de ce phénomène. La taille des communautés associées reflète cette évolution : 15 millions d’utilisateurs Python, 2000-3000 utilisateurs online pour SAS Community, 30.000 pour Python discord ou encore 10.000 pour Reddit.

Pour autant, ces raisons ne font pas de SAS un outil désuet et inadapté aux enjeux. SAS a su réaliser un virage en adaptant ses outils aux enjeux actuels. On peut citer l’apparition de SAS Viya en 2020 qui bénéficie d’un partenariat avec Azure cloud et de l’intégration de méthodes IA. En revanche, la solution SAS VIYA, créée en réaction à la modification du marché sur les outils low code, arrive un peu tard et n’a pas permis à SAS de s’imposer sur le sujet.

Quitter SAS au profit de quels outils ?

Nous avons établi une liste non exhaustive d’outils vers lesquels les entreprises se dirigent. Et dégagé leur points forts et faibles :

 Une combinaison d’outils est parfois nécessaire pour répondre à l’ensemble des besoins d’une structure.

Il n’y a pas de solution unique et miraculeuse, il y a des solutions plus ou moins adaptées à un besoin. Par conséquent, c’est bien le besoin qui conditionne le choix des outils.

Python a largement gagné les faveurs du marché et est intégré à un bon nombre de packages de solutions cibles. Plusieurs raisons expliquent ce mouvement vers Python : sa caractéristique open source, la variété de solutions associées ou sa communauté (les forums qu’elle alimente et les bibliothèques qu’elle enrichit). Ces éléments donnent même parfois l’impression qu’on ne pourrait travailler sur certains sujets qu’avec Python. D’un autre côté, on sait que python ne suffit pas. Des enjeux de sécurité et de partage des modèles rendent nécessaires l’utilisation d’outils cloud ainsi que d’outils de versioning comme Git en complément.

Basculer vers python sans réfléchir en amont à l’architecture globale de la solution serait donc une erreur.

Dès lors, quelle démarche adopter pour une migration gagnante ?

4 étapes préalables pour réussir la migration

Avant de basculer de SAS vers d’autres outils, nous avons identifié quatre étapes à franchir en amont et de manière séquentielle :

  1. définir le besoin, étudier les données existantes et clarification des objectifs data et métier. Cette étape constitue également un moment propice pour redéfinir les outputs et améliorer les process.
  2. réaliser un benchmark d’outils cibles afin de trouver la meilleure solution applicative correspondante.
  3. mettre en place un plan de formation destiné aux équipes métier. Ce point constitue un axe majeur d’une migration réussie.
  4. créer un planning pour visualiser une avancée sur objectifs du ou des projets.

Ces quatre étapes permettent de disposer d’une meilleure vision sur l’ampleur, le coût, la complexité, et les potentiels gains en formation, coût et process.

Bonnes pratiques et principes clés à adopter lors d’une migration

Une fois la décision prise, la démarche s’articule en deux temps : une phase amont et une phase de déploiement.

Les points clés à retenir :

  • Aborder avec méthodologie la migration afin de garantir en parallèle la solution SAS et la solution cible ;
  • S’appuyer sur l’expertise des équipes métier afin de mettre en place une solution cible adaptée ;
  • Accompagner les équipes métier avec la formation, la documentation et sur la sécurité des données ;
  • Profiter de la migration pour dynamiser les équipes et moderniser les technologies.