Pernod Ricard : 1er groupe du Cac40 à s’engager vers le cloud 2.0

Le spécialiste des vins et spiritueux va commencer à recourir à des technologies cloud de toute nouvelle génération. Les mêmes qu’utilisent Google, Netflix ou Twitter.

Voilà déjà plusieurs années que Pernod Ricard s’est engagé dans une politique IT orientée cloud. Comptant 18 000 collaborateurs dans plus de 80 pays, le spécialiste français des vins et spiritueux s’est d’abord doté d’un cloud privé. Il vient compléter ses infrastructures de serveurs historiques sur lesquelles tourne toujours son ERP (Oracle JD Edwards). Le groupe a également fait le choix du SaaS dans plusieurs domaines : la bureautique (avec Office 365), le CRM (avec plusieurs applications Salesforce), la gestion des talents (avec Taleo d’Oracle)... Des déploiements sur le cloud d’infrastructure Microsoft Azure ont aussi débuté, notamment pour des systèmes métier historiquement basés sur des technologies Microsoft (Sharepoint ou .Net).

Des microservices au service de la plateforme digitale de Pernod Ricard

Mais c’est sur l’environnement d’Amazon (AWS) que Pernod Ricard affiche actuellement ses projets les plus innovants en matière de cloud. Alors qu’un vaste chantier de Web factory (visant à harmoniser sur AWS l’infrastructure des sites web du groupe) est en cours, Pernod Ricard s’attelle désormais à bâtir sur les instances EC2 de l’Américain une architecture de microservices encapsulés dans des containers Docker. L’approche, originale, s’inspire de la philosophie des plus grands sites web, comme Twitter, Netflix ou Google, dont les architectures s’adossent également à une logique de microservices.

Intégrer toutes les briques de la plateforme digitale du groupe

La finalité de ces microservices chez Pernod Ricard ? Construire un framework d'intégration pour associer l'ensemble des briques digitales du groupe. Et elles sont nombreuses. Elles vont du CRM BtoB (avec Salesforce Sales Cloud) à la gestion des campagnes marketing BtoC (avec Salesforce ExactTarget) en passant par la gestion de la relation client sur les réseaux sociaux (avec Sprinklr)...  "A cela s’ajoutent des solutions de Product Information Management référençant documentation et photos de produits, et un outil Digital Asset Management pour gérer les ressources graphiques des marques avec North Plains", détaille Laurent Bel, responsable de l’architecture informatique et l’innovation de Pernod Ricard.

Des microservices pour évoluer vers le DevOps et plus d’agilité

Une telle architecture de microservices ouvre de nouvelles perspectives métiers. "Faire communiquer ainsi nos applications digitales peut nous permettre par exemple d’identifier qu’un client BtoC a telle habitude de consommation dans tel établissement dans un contexte BtoB puis, en fonction de ces données, de le recontacter sur les réseaux sociaux ou par mails pour lui proposer une offre personnalisée", explique Laurent Bel.

Le groupe profite du projet pour introduire le DevOps au sein de ses équipes techniques. "Des microservices containerisés représentent en effet une solution idéale pour mettre en place une telle méthodologie", explique Laurent Bel. "Cette architecture permet de déployer et maintenir des services applicatifs indépendamment les uns des autres, avec la possibilité de leur allouer des ressources machines spécifiques en fonction de la montée en charge de chacun. Nous pouvons aussi faire des retours en arrière sur l’un ou l’autre le cas échéant." Plus besoin ainsi de réaliser des tests de non-régression sur l’intégralité de la chaine. Dans la même logique DevOps, Pernod Ricard a introduit aussi un nouveau mode de gouvernance, avec des responsables par microservice.

Le développement de la nouvelle architecture est en cours. Un premier déploiement est prévu d’ici quelques semaines.

Un data Lake reposant également sur AWS

Un autre projet tout aussi innovant a été lancé en parallèle par Pernod Ricard sur AWS : le déploiement d’un lac de données. Objectif affiché par le groupe : se doter d’une infrastructure Big Data qui servira ensuite de socle pour réaliser des analyses de données client en gros volumes (typiquement : cerner des paterns de comportements client). "L’alimentation de ce data lake passera d’ailleurs notamment par des microservices", précise pour finir Laurent Bel.

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