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Comment Alain Afflelou a lâché VMware

6 février 2026 à 16:45

Le Groupe Alain Afflelou a migré l’intégralité de son infrastructure depuis VMware ESXi vers l’hyperviseur Nutanix AHV. Une opération menée tambour battant en 2024, motivée par les incertitudes liées au rachat du champion de la virtualisation par Broadcom et l’augmentation des coûts.

Avec près de 1 500 points de vente répartis dans 19 pays (principalement France, Espagne, Belgique, Suisse et Portugal), le groupe d’optique et d’appareils auditifs fait face à une complexité IT particulière. Son modèle largement basé sur la franchise complique l’unification des environnements informatiques. La DSI, dirigée par Ludovic Tassy depuis 2006, s’appuie sur une expertise interne solide et des partenaires de confiance pour accompagner la croissance.

C’est dans ce contexte que la décision de quitter VMware s’est imposée. «  Le passage à Nutanix a marqué un tournant : nous avons pu basculer notre infrastructure sans perturber les utilisateurs, tout en gagnant en performance et en visibilité  », souligne le DSI.

Trois semaines pour tout migrer

La migration a été réalisée en trois semaines avec l’accompagnement de l’intégrateur SPIE, en s’appuyant sur Nutanix Cloud Infrastructure et l’outil Move. Bilan : près de 200 machines virtuelles et 200 To de données transférées sans interruption de service.

Le nouvel environnement repose sur deux clusters de trois nœuds chacun et un site témoin. Les gains sont au rendez-vous : performances applicatives multipliées par deux à trois sur certaines chaînes de traitement, compression des sauvegardes améliorée de 20 % et simplification de la gouvernance grâce aux fonctionnalités Prism, qui facilitent l’automatisation et le pilotage de l’exploitation.

Pour Nicolas Crochet, Responsable technique & Pôle Infrastructures, Nutanix s’est imposé comme la meilleure réponse aux enjeux de l’entreprise, en combinant maturité technologique, simplicité d’exploitation et efficacité opérationnelle. Ce choix offre à la DSI une infrastructure plus agile et réduit la dépendance aux modèles économiques imposés par les acteurs historiques du marché.

Cap sur 2026 : datacenter et convergence optique-audio

Le Groupe Alain Afflelou a déjà étendu ce déploiement en Espagne et prépare plusieurs projets complémentaires pour 2026 : refonte des cœurs de réseau et déménagement d’un datacenter.

Ces évolutions s’inscrivent dans une ambition plus large : harmoniser les logiciels de points de vente et consolider la donnée, afin de soutenir la convergence des activités optique et audio et de renforcer la qualité de service auprès des franchisés et des clients finaux.

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Comment Saint-Maclou accélère sa transformation data

22 janvier 2026 à 12:06

Avec 132 magasins en France et 1 400 collaborateurs, Saint-Maclou fait face à des enjeux data complexes. Entre la gestion des ventes, du service de pose, de la logistique et des stocks, l’enseigne basée à Lezennes devait jongler avec de multiples sources de données dispersées. Un casse-tête qui freinait considérablement ses ambitions analytiques.

Un système legacy qui bride l’innovation

Le constat de départ était sans appel : le système décisionnel historique de Saint-Maclou reposait sur des flux développés et maintenus manuellement. Chaque nouveau projet d’analyse impliquait d’identifier précisément les bases sources, tables et colonnes pertinentes, puis de développer spécifiquement les flux d’alimentation nécessaires.

Cette approche générait une charge de développement et de maintenance considérable, particulièrement lors des évolutions. Les data engineers passaient l’essentiel de leur temps sur la collecte de données, au détriment des activités à réelle valeur ajoutée comme la transformation et l’analyse. Les coûts de licences s’accumulaient, les délais de projets s’allongeaient, et l’expérimentation sur des cas d’usage avancés ou d’intelligence artificielle devenait quasiment impossible.

« Charge de développement, charge de maintenance, charge d’astreinte, coût de licence pour l’outil… Notre façon de travailler générait auparavant d’importants coûts  », explique Salmane Khamlichi, Responsable data chez Saint-Maclou.

Le virage vers le cloud et l’ELT

Pour sortir de cette impasse, Saint-Maclou a opté pour une refonte progressive de sa plateforme data, en basculant vers une architecture moderne sur le cloud. L’entreprise a d’abord déployé Snowflake comme base de données centrale, puis s’est posé la question cruciale de l’alimentation de cette nouvelle infrastructure.

Exit l’approche ETL (Extract Transform Load) classique. L’enseigne a retenu Fivetran pour sa compatibilité native avec Snowflake, sa robustesse validée lors d’un POC, et sa capacité à gérer de grandes bases SQL Server tout en connectant des sources critiques.

Aujourd’hui, Fivetran synchronise automatiquement les données d’une quinzaine de sources vers Snowflake, qu’elles soient hébergées on-premise ou dans le cloud : l’ERP Microsoft AX, les outils logistiques, les systèmes de vente et de gestion des stocks, ainsi que plusieurs sources marketing, dont le futur CRM Salesforce.

Avec cette approche ELT (Extract Load Transform), la phase de collecte ne constitue plus un goulot d’étranglement. Les données sont chargées brutes dans Snowflake, puis transformées selon les besoins métiers.

Des gains mesurables sur tous les plans

Les résultats sont spectaculaires. La collecte de nouvelles sources, qui prenait auparavant plusieurs jours voire plusieurs semaines, s’effectue désormais en quelques heures. Les projets restent dans un même sprint, évitant les allers-retours coûteux qui ralentissaient leur réalisation.

Côté ressources humaines, l’impact est tout aussi significatif. L’ingestion de données ne nécessite plus d’équivalent temps plein. Les data engineers se consacrent enfin aux opérations à forte valeur ajoutée : la transformation via DBT Core et l’exploitation intelligente des données. Les problématiques de maintenance sont devenues minimes.

La robustesse de la solution apporte également une tranquillité d’esprit appréciable. Les synchronisations sont stables et fiables, les évolutions des schémas sources n’entraînent pas d’interruption de service, et les équipes disposent de données actualisées et exploitables en toute confiance.

Autre bénéfice majeur : la centralisation. Là où les données étaient auparavant éparpillées dans de multiples applications métiers, elles sont désormais regroupées à 100% dans Snowflake. Cette vision unifiée permet d’envisager sereinement les futurs projets analytiques avancés et d’intelligence artificielle. L’équipe data travaille plus étroitement avec les équipes métiers (marketing, ventes, logistique) et gagne en réactivité.

Enfin, la plateforme Fivetran offre une maîtrise fine de la consommation et un monitoring précis des coûts liés aux projets data. « Cela nous permet notamment de travailler sur des sujets de prévision des ventes, d’intégrer rapidement de nouvelles sources pour enrichir les modèles et d’expérimenter à moindre coût de nouveaux cas d’usage data science », résume Salmane Khamlichi.

Photo : © DR

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