Comment Bouygues Construction appuie sa stratégie digitale avec la mise en place de leur MDM multi-domaines Informatica ?

Dans cette interview, Johan Tulmets, Directeur Adjoint - Architecture, Data et Innovation, présente le choix, l'implémentation et les bénéfices d’une solution de Master Data Management pour répondre aux différents cas d’usages et ambitions de l'entreprise

INFORMATICA INFORMATICA 27/02/2026

Elementos clave

Bouygues Construction avait besoin de fiabiliser, unifier et gouverner ses données maîtres (données clients, produits, fournisseurs etc.) afin de :

  • Améliorer la qualité des données
  • Avoir une vue cohérente et unique de l'information
  • Faciliter l'exploitation des données dans différents projets numériques

Contexto y retos

L'entreprise Bouygues Construction est un acteur mondial majeur avec 32 000 collaborateurs, un chiffre d'affaires de 10 milliards d'euros (dont 60 % à l'international) et une présence sur toute la chaîne de valeur du bâtiment et des travaux publics.

Le secteur de la construction fait face à un besoin croissant d'industrialisation, de compétitivité et d'attractivité pour les talents.

Les enjeux digitaux majeurs incluent :

    ◦ L'harmonisation de la qualité de service au niveau mondial.

    ◦ Le pilotage par la donnée pour l'aide à la décision.

    ◦ L'intégration du système d'information avec un écosystème vaste de partenaires, clients et sous-traitants.

    ◦ La réponse aux exigences de reporting extra-financier (axes carbone, géographies, etc.).

• La problématique centrale est de réussir à faire parler un langage commun aux différentes applications et entités du groupe via le Master Data Management (MDM)

Testimonio

"Penser grand, mais démarrer petit"

JT
Johan Tulmets
Directeur adjoint - Architecture Data & Innovation

Desarrollo del proyecto

Déroulement du projet :

• Fin 2022 : Phase de précadrage pour convaincre de l'utilité du projet.

• Mobilisation transverse : Collaboration entre fonctions métiers et supports pour définir l'analyse de la valeur et les cas d'usage prioritaires.

• Cadrage technique : Définition des exigences produit, choix d'un outil de MDM et d'un intégrateur via un appel d'offres.

• Quatrième trimestre 2023 : Lancement des ateliers de conception détaillée.

• Mise en place d'un MDM Multi-domaines par Informatica pour gèrer différents types de données essentielles.


Resultados y próximos pasos

Résultats :

  • Meilleure qualité, cohérence et fiabilité des données à l'échelle de l'entreprise
  • Capacité à soutenir les initatives de transformation digitale par des données de référence unifiées.
  • Support de cas d'usage variés (analyses, intégration, applications métiers, gouvernance)
  • Renforcement de la cohésion entre équipes data, métiers et IT
  • Gains en efficacité opérationnelle et support à la prise de décisions basées sur des données fiables


Prochaines étapes :

  •  Pérenniser la gouvernance de la donnée, notamment pour les processus de correction.
  •  Développer de nouveaux référentiels (une dizaine identifiée au niveau entreprise) et potentiellement des référentiels locaux.
  •  Enrichir les modèles de données existants pour répondre à de nouvelles attentes applicatives.

Voir la vidéo compléte

Buenas prácticas

  • Anticiper la gouvernance des données avant le déploiement technique
  • Etablir des règles de qualité claires pour assurer la confiance dans les données
  • Assurer un double sponsorship : à la fois digital et métier, pour valider et mesurer la valeur concrèt
  • Commencer par des cas d'usage prioritaires pour montrer rapidement de la valeur
  • Adopter une approche de montée en compétences progressive : se faire accompagner par des experts au début

Puntos de atención

  • Gérer les attentes métier : un MDM n'est pas uniquement un projet IT
  • Gouvernance transverse : L'ownership des données peut être complexe pour des référentiels très transversaux ; il faut définir qui corrige et qui analyse les doublons
  • Qualité et sourcing : Ne pas sous-estimer le temps nécessaire pour l'interfaçage et la résolution des problématiques de qualité de donnée en amont


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