Appliquer à soi-même les principes que l’on recommande à ses clients demeure la meilleure façon de prouver la robustesse d’une solution technologique. Informatica, filiale de Salesforce et acteur historique du traitement des données d’entreprise, met en pratique cette logique en orchestrant sa propre transformation numérique à l’aide de sa plateforme Intelligent Data Management Cloud (IDMC) et de son application Customer 360 SaaS.
La migration d’Informatica, du logiciel on-premise sous licence perpétuelle vers le SaaS cloud, a nécessité une refonte du traitement des données clients, des référentiels internes et de la gouvernance documentaire. L’entreprise s’est heurtée à la dispersion de l’information, répartie entre Salesforce, Oracle ERP, Adobe et d’autres systèmes métier. L’enjeu consistait à centraliser ces sources pour établir une base unique, capable de supporter l’évolution des processus commerciaux et l’automatisation des opérations de gestion de la relation client.
Le projet a démarré par la fusion de plus de huit référentiels principaux dans une base unifiée regroupant 500 000 comptes clients. Grâce à l’IA Claire intégrée à IDMC, Informatica a mené un travail de nettoyage et de déduplication des données. Le volume des contacts a été ramené de 9 millions à 3,7 millions d’enregistrements. Ce résultat découle de la détection systématique des doublons et de la suppression des incohérences, opérations qui auraient été impossibles à réaliser sans automatisation. Cette consolidation s’est traduite par une meilleure visibilité sur l’activité commerciale et par la possibilité d’analyser finement les interactions avec chaque client.
L’enrichissement des données dans Salesforce et la suggestion automatique de comptes existants se fondent sur une intégration native entre Customer 360 SaaS et les autres systèmes du groupe. Ce mécanisme a réduit la part des interventions manuelles lors des opérations de qualification et de mise à jour, permettant aux équipes de focaliser leurs efforts sur le contrôle qualité et la validation des cas d’usage métier prioritaires. La synchronisation en temps réel a également facilité la détection rapide des écarts entre référentiels et contribué à fiabiliser le suivi de la relation client.
Une baisse des coûts évaluée à 20 %
Le taux d’identification des leads a progressé de 50 % à 85 % après la mise en œuvre du Master Data Management et de l’IA Claire, soit une amélioration de 1,7 sur la capacité d’appariement des leads aux comptes existants. Ce progrès s’est accompagné d’une réduction du volume de données traitées, limitant le bruit statistique et facilitant la priorisation des efforts commerciaux. La gestion automatisée des licences logicielles, déployée pour les 5 200 collaborateurs du groupe, s’appuie sur une catégorisation assistée par l’IA qui a permis d’identifier les doublons et de rationaliser le portefeuille fournisseur. L’objectif affiché par Informatica, d’économiser jusqu’à 50 % sur certains postes, s’appuie sur des économies réalisées sur la base d’une meilleure visibilité sur les usages réels et d’un contrôle plus strict des acquisitions.
L’automatisation de la génération des rapports, la supervision des flux de données et le recours à des agents IA pour certaines tâches récurrentes ont conduit à une baisse des coûts évaluée à 20 % sur les segments concernés. Cette évolution s’inscrit dans une démarche de réduction de la charge opérationnelle, sans ajout d’étapes ni externalisation, et s’appuie sur la transparence offerte par les intégrations IDMC dans l’ensemble des processus support.
Entre automatisation et arbitrage humain
Le passage à un modèle SaaS a imposé la refonte du cycle de vente, la réorganisation de la collaboration entre les équipes et la standardisation des accès aux informations clients. L’accès aux données certifiées et la priorisation des cas d’usage métier ont permis de limiter la multiplication des initiatives redondantes et de recentrer les projets sur des résultats mesurables. L’articulation entre automatisation technique et arbitrage humain s’est révélée déterminante pour accélérer la conduite du changement, tout en maintenant un haut niveau d’exigence sur la qualité de l’information traitée.
Cette approche a également rendu possible une analyse transversale de la performance, en associant la gestion des campagnes marketing, l’expérience client, la gestion des licences et l’optimisation des ressources autour de la même plateforme de données. Ce fonctionnement a favorisé la détection rapide des axes d’amélioration et la remontée des alertes en cas de dérive sur la qualité ou la disponibilité de l’information.
Traiter la donnée comme un actif stratégique
L’expérimentation d’Informatica souligne la nécessité de traiter la donnée comme un actif stratégique, mais aussi la difficulté à mener une mutation d’ampleur sans gouvernance solide et indicateurs de progrès partagés. Les principaux enseignements relèvent de la structuration préalable des référentiels, de la mesure continue des gains opérationnels et de l’arbitrage constant entre automatisation et contrôle humain. Toute tentative de migration SaaS sans unification préalable expose à une fragmentation des efforts et à une inflation des coûts. À l’inverse, l’analyse des impacts sur la qualité des données, la productivité commerciale et les économies sur les licences apporte un référentiel d’évaluation objectif pour tout projet analogue.
Pour les directions informatiques et les métiers engagés dans la transformation numérique, le cas Informatica est un retour d’expérience chiffré et contextualisé, centré sur les conditions de réussite et les points de vigilance. La capacité à piloter la donnée, à mesurer l’impact sur l’organisation et à garantir la transparence des flux s’impose comme une exigence de marché. Les résultats obtenus, loin de tout effet d’annonce, illustrent l’intérêt d’une approche fondée sur la convergence entre gouvernance, automatisation et exploitation des usages.
