Le mécanisme d’API, décrit dans notre dernier article, est fondamental pour créer de l’agilité dans le système informatique. En revanche, pou en tirer parti, l’architecture IT doit aussi se transformer. Depuis le début de l’informatique industrielle, l’organisation de l’IT a connu successivement quatre phases différentes.
Dans les années 1980, l’industrie est un des premiers secteurs à installer des ordinateurs puis à migrer vers des postes individuels. La couche de terrain étant relativement mature avec un réseau d’automates industriels qui commandent les machines, le secteur a vite profité de l’opportunité pour y ajouter une couche de pilotage, avec comme usages principaux le suivi des coûts, la planification industrielle, le suivi de la production et le suivi de la qualité. Néanmoins, la multiplication des usages a vite conduit à une sorte de chaos difficile à gérer pour les services informatiques nouvellement créés. Celui-ci s’avère un frein à l’intégration des opérations et de la finance, condition importante du développement de la croissance.
L’industrie entre alors dans une seconde phase avec l’émergence des ERP. Ces nouveaux super-systèmes permettent de connecter toutes les données, qu’elles soient opérationnelles, financières ou commerciales, afin de donner aux directions générales tous les outils pour bien piloter le business. Côté IT, c’est aussi et surtout un moyen de verrouiller les utilisations potentielles d’applicatifs « pirates » et de garantir ainsi la sécurité informatique, la stabilité et le passage à l’échelle, pour que l’IT croisse aussi vite que les opérations.
Avec l’arrivée du digital, d’abord du côté des marchés, puis du côté des opérations, les ERP « classiques » s’avèrent pourtant de mois en moins adaptés. Leur structure rigide empêche l’innovation par le bas, et donne aux « super-vendeurs » (Sage, SAP, Cegid…) et à leurs intégrateurs des pouvoirs importants, puisqu’ils ont en leur possession la plupart des données des grands groupes, et un énorme pricing power dès qu’il faut développer des fonctionnalités additionnelles. Ainsi, n’est-il pas rare de devoir payer plusieurs dizaines de milliers pour le moindre développement informatique spécifique. Mais au-delà du quasi-monopole des grands fournisseurs, le vrai problème de cet existant, c’est sa non-adaptabilité aux besoins spécifiques des clients et sa lenteur : la lenteur d’adaptation de ces gros systèmes n’est plus du tout en phase avec leur besoin d’évolution.
C’est ainsi qu’émerge autour de 2010 une nouvelle phase de structuration de l’architecture IT, appelée « post-modern ERP ». L’idée est de focaliser l’ERP sur son cœur et de déployer pour tous les autres usages des applicatifs spécifiques. L’avantage est double : aller vite d’une part, éviter de devoir détricoter tous les nœuds existants dans l’architecture à chaque nouveau développement réalisé, d’autre part. Mais le secteur des usines pâtit, comme nous l’avons déjà dit, de l’avance qu’il avait prise au début de la troisième révolution industrielle : la « legacy » (l’ensemble de la dette technique accumulée) est gigantesque. La transformation vers le post-modern ERP est donc lente.
Or, aujourd’hui, une quatrième phase se produit sous l’impulsion des « pure players » du digital et des nouveaux pays industriels tels que la Chine ou la Corée du Sud : le « data centrisme » est la nouvelle clé pour réussir. Ici, il ne s’agit plus de stocker les données de base dans un ERP. Ce dernier doit désormais être capable de s’intégrer à une unique source de référence : le « data lake ». Cela permet une agilité ultime, puisque tout nouvel usage peut être immédiatement connecté au lac de données, à la fois pour y puiser des données entrantes, mais aussi pour l’alimenter en continu. Les questions d’interconnexion sont simplifiées à l’extrême, car les liens n’existent plus que vers la source unique.
Pour s’adapter à cette nouvelle forme d’architecture, il faut en revanche se doter de compétences spécifiques : le CTO (Chief Technical Officer) est secondé à la fois par un architecte IT (celui qui structure les protocoles de connexion et l’ensemble du hardware) et un architecte data (celui qui défini la structure du data lake, la structure des données et la gouvernance associée). Dans une entreprise data-centrique, la donnée devient un sujet de performance en tant que tel, comme le sont la sécurité, l’environnement, les délais, la qualité et les coûts. Chaque niveau de l’organisation doit donc aussi muter pour intégrer dans ses routines un volet de contrôle sur la maturité, la pertinence et la forme des données qui sont utilisées. C’est par exemple, la réflexion engagée chez un grand producteur de produits alimentaires, qui est au milieu d’une transformation profonde dans laquelle la donnée sera à terme animée depuis les « team leaders » sur le terrain, jusqu’à la direction générale, dans chacun des rituels de performance quotidiens et hebdomadaires de l’entreprise. Dans cette entreprise qui veut lancer le développement continu sur le terrain, c’est devenu une fondation indispensable.
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