Intégration d’IFS Cloud : comment gérer la migration des données
Migrer vers IFS Cloud n’est pas qu’un exercice d’import/export. C’est une translation de votre patrimoine d’information — référentiels, historiques, transactions ouvertes — vers un modèle de données et des processus standardisés. Bien gérée, la migration sécurise le démarrage, accélère l’adoption et évite des mois de “rattrapage” post go-live. Mal cadrée, elle crée des écarts de stock, des ruptures dans la facturation et des pertes de traçabilité. Voici une approche concrète et éprouvée.
Ce que “migrer” veut vraiment dire dans IFS Cloud
Dans la plupart des projets, trois familles de données doivent être traitées différemment. Les référentiels (clients, fournisseurs, articles, nomenclatures, sites, entrepôts, codes TVA…) doivent être nettoyés, dédupliqués et alignés sur les valeurs attendues par IFS Cloud. Les transactions ouvertes (commandes en cours, bons de fabrication non clôturés, stocks, factures non réglées) servent à assurer la continuité opérationnelle dès J+1. L’historique, enfin, peut être partiellement migré (pour des besoins réglementaires ou d’audit) ou externalisé dans un entrepôt d’archives interrogeable. Dès le cadrage, on arbitre ce qui part, ce qui reste, et dans quel niveau de détail.
Cartographier et cadrer avant de transformer
La réussite se joue au tout début. On dresse une cartographie claire : quelles applications sources, quels propriétaires métier, quelles qualités et volumétries, quels écarts connus. On fixe des objectifs mesurables (taux de complétude, % de doublons à résorber, cutover time maximal) et des règles de gouvernance : qui tranche en cas d’ambiguïté de mapping, qui valide les échantillons, qui signe la bascule. Cette étape évite de transformer “au fil de l’eau” et de découvrir trop tard des exceptions bloquantes.
Remettre la donnée en état : qualité et normalisation
Avant de parler scripts, on parle hygiène. Les adresses sont normalisées, les comptes bancaires vérifiés, les articles orphelins rattachés aux bonnes familles, les unités et devises harmonisées, les codes TVA alignés. On supprime les comptes et articles inactifs au-delà d’un seuil défini, on gère les fusions de tiers et on fige des règles simples (nomenclature d’ID, longueur des champs, encodage des caractères). Chaque correction appliquée dans la source évite une rustine coûteuse dans les pipelines de migration.
Concevoir le modèle cible et le mapping
IFS Cloud impose des structures et des dépendances (par exemple, un article dépend de la société, du site et des paramètres logistiques). Le mapping n’est donc pas une table de correspondance “à plat” : on décrit les hiérarchies, les clés techniques et fonctionnelles, et les valeurs de référence “autorisées”. On documente les règles de transformation (concaténations, découpages, conversions d’unités) et on prévoit les cas limites (clients multi-entités, sites multi-stocks, articles configurables). Cette documentation devient le contrat de migration, partagé par IT et métiers.
Outiller un pipeline reproductible
La migration ne doit pas être un “one-shot artisanal”. On met en place un pipeline industrialisé, capable de rejouer les mêmes étapes plusieurs fois : extraction depuis les sources, staging, transformations contrôlées, chargement dans IFS Cloud via les mécanismes adaptés (APIs/chargements standard), puis rapports de contrôle. Le pipeline doit être idempotent (charger deux fois ne doit pas corrompre la cible), tracé (logs lisibles) et segmenté par lots pour gérer la volumétrie.
Répéter : essais à blanc et réconciliations
On planifie plusieurs migrations à blanc avec des volumes proches du réel. Chaque essai se conclut par une réconciliation chiffrée : nombre d’articles chargés vs attendus, écarts de stock par site, clients/fournisseurs en erreur et raisons, rejets justifiés. Les métiers valident sur échantillons (prise de commande, réception, fabrication, facturation) et sur indicateurs (soldes, TVA). Les écarts remontent au backlog et sont corrigés dans la source, le mapping ou le pipeline — jamais à la main dans la cible.
Organiser la bascule sans perte d’activité
Le choix entre bascule “big bang” et bascule progressive dépend de votre contexte. En production ou maintenance, un big bang sur un week-end avec gel des transactions est souvent pertinent. En services, une bascule par périmètres (pays, lignes de service) limite le risque mais peut nécessiter des interfaces temporaires. Quel que soit le scénario, on fige une fenêtre de gel, on refait une itération de migration très proche du go-live, on documente un plan de retour arrière, et on mobilise une cellule d’hypercare sur la première semaine d’exploitation.
Gouvernance : qui décide, qui valide
La migration est un chantier métier autant qu’IT. Des data owners côté fonctionnels arbitrent la qualité et valident les jeux de données. Un responsable des données veille à la cohérence transversale (référentiels partagés, codifications). L’IT conçoit et opère les pipelines, sécurise les environnements, garantit la traçabilité. Cette répartition claire évite les angles morts et les décisions “trop tard”.
Sécurité, conformité et RGPD
Les environnements de test reçoivent des données réalistes mais protégées : pseudonymisation des éléments sensibles, restriction des accès, purge régulière. On trace qui a importé quoi, quand et avec quel jeu source. On respecte les durées de conservation, on documente l’emplacement de l’historique non migré, et on anticipe les demandes d’effacement ou de portabilité.
Performance et volumétrie : penser flux, pas blocs
Les gros chargements se gèrent par lots ordonnés pour respecter les dépendances (référentiels d’abord, transactions ensuite). On surveille la durée des étapes, on parallélise prudemment, on dimensionne les tailles de batch. Côté réseau, on prévoit un plan B (relance, reprise sur erreur, throttling) pour éviter les migrations interminables ou instables.
Tests métiers : prouver la continuité, pas seulement l’import
Au-delà des rapports techniques, les tests portent sur des scénarios réalistes : créer une commande client issue d’un compte migré, consommer un stock migré dans un ordre de fabrication, lettrer une facture migrée avec un paiement réel. La migration est recettée quand les opérations clés s’enchaînent sans contournements et que les indicateurs financiers et logistiques tombent au centime et à la pièce près.
Un plan type pour se projeter
Un projet classique suit un rythme lisible : quatre à six semaines de cadrage et cartographie, huit à douze semaines de nettoyage des données, mapping et script, deux à trois itérations d’essais à blanc, puis une bascule préparée sur deux semaines avec gel, validation du plan de bascule et hypercare. Les durées varient selon le nombre de sources, la qualité initiale et l’ampleur fonctionnelle, mais la séquence reste la même : comprendre, assainir, automatiser, répéter, recetter, basculer, stabiliser.
Éviter les pièges fréquents
Les migrations se compliquent quand on tente d’embarquer tout l’historique “au cas où”, quand on empile des exceptions non documentées, ou quand on corrige en cible plutôt qu’à la source. À l’inverse, limiter l’historique à ce qui a une valeur d’usage ou réglementaire, formaliser les règles de transformation et garder un pipeline rejouable réduisent fortement le risque. La transparence des écarts et la discipline de correction font la différence dans la dernière ligne droite.
Et après le go-live : pérenniser la qualité
La migration est un début. Mettre en place des contrôles de qualité continus (doublons, référentiels orphelins), des règles de création dans IFS Cloud (champ obligatoires, codifications) et un cycle d’amélioration avec les métiers évite de “recréer” la dette de données. Un petit comité mensuel data, des rapports de santé et quelques automatisations suffisent souvent à maintenir le niveau. La mise en place d’une équipe en charge de la gestion du référentiel fait également partie des bonnes pratiques
En synthèse, une migration de données réussie vers IFS Cloud repose sur une cartographie en début de projet, un nettoyage de la donnée, un pipeline industrialisé et rejouable, des itérations à blanc mesurées, et une bascule scénarisée et recettée. Avec cette méthode, vous démarrez sur des bases fiables et vous capitalisez immédiatement sur les processus standard d’IFS Cloud.
