Agentic AI Governance: Your AI Agents Have Credentials — Do They Have Governance?

The OWASP Top 10 for Agentic Applications, Microsoft’s Agent Governance Toolkit, and the operational bridge that’s still missing.

The Agentic AI Governance Gap

Agentic AI governance is the gap most organizations don’t see until it’s too late. Over the past 18 months, AI agents stopped being demos and started being infrastructure — and the governance hasn’t kept pace.

Procurement agents evaluate vendor proposals and pre-qualify suppliers. IT automation agents spin up cloud resources, modify firewall rules, and manage deployment pipelines. HR agents process employee data, screen resumes, and generate compliance reports. Finance agents reconcile invoices, flag anomalies, and authorize payments within pre-set thresholds.

Each of these agents operates with real credentials, real access to production systems, and real consequences when something goes wrong. They authenticate as your employees. They act on your data. They make decisions that cost money, expose information, and create liability.

And most of them are governed by… a usage policy PDF that nobody reads.

The gap between « we have an AI policy » and « we enforce agentic AI governance at runtime » is where incidents happen. That gap is growing, because organizations are deploying agents faster than they’re governing them. The deployment velocity is genuinely impressive. The governance maturity is not keeping pace.

Two developments in the last few months changed the conversation. In December 2025, OWASP published the Top 10 Risks for Agentic Applications, a framework built by 100+ security researchers and practitioners that maps the attack surface of autonomous AI systems. Then on April 2, 2026, Microsoft open-sourced the Agent Governance Toolkit, an MIT-licensed package with 7 components and 9,500+ tests. It’s the first enterprise-grade attempt to operationalize governance for agentic AI at scale, with actual runtime enforcement rather than guidelines or whitepapers.

This article walks through each OWASP risk, the real-world attacks that validate them, and what Microsoft’s toolkit offers as concrete countermeasures. It also addresses what technology alone won’t solve.

What OWASP Published

The OWASP Top 10 for Agentic Applications (December 2025) wasn’t assembled by a handful of academics. It was built by a working group of over 100 security researchers, AI practitioners, and enterprise architects who had been tracking real-world agentic failures across production environments.

The framework identifies 10 specific risk categories (ASI-01 through ASI-10) that emerge when AI agents act autonomously: making decisions, calling APIs, chaining tools, accessing sensitive data, and delegating tasks to other agents on behalf of your organization.

These aren’t theoretical attack vectors for agentic AI governance teams to worry about « someday. » Every one of them has been demonstrated in the wild. The OWASP framework gives them taxonomy, severity context, and a shared vocabulary that security teams, architects, and executives can use to assess their exposure.

What makes this framework different from previous OWASP publications (the LLM Top 10, for instance) is scope. It doesn’t focus on the model. It focuses on the system: the agent’s tools, identity, memory, communication channels, supply chain, and failure modes. That’s where the real attack surface lives — and where agentic AI governance must focus.

10 Agentic AI Governance Risks You Need to Know

Each agentic AI governance risk below includes what it means in practice, a concrete enterprise scenario, and the specific Microsoft toolkit package that addresses it.

ASI-01: Agent Goal Hijack

An attacker redirects your agent’s objective by poisoning the content it processes. Not by hacking your systems, but by manipulating a document, an email, or an API response that your agent trusts. The agent doesn’t know it’s been hijacked. It still believes it’s following your instructions. It just isn’t.

Scenario: Your procurement agent evaluates vendor proposals. A supplier embeds hidden instructions in their PDF submission, invisible to human reviewers but parsed by the agent. The scoring criteria subtly shift. The recommendation changes. No alert fires. The EchoLeak attack on Microsoft Copilot proved this exact vector: crafted content injection turned the agent into a data exfiltration tool. The agent faithfully executed instructions. They just weren’t yours.

Countermeasure: Agent OS includes a semantic intent classifier that evaluates whether an agent’s actions align with its declared objectives. Policy enforcement happens in sub-millisecond, fast enough to intervene before the agent acts on poisoned instructions. You can’t prevent your agents from encountering adversarial content. But you can verify that their behavior still matches their mandate before they execute.

ASI-02: Tool Misuse / Excessive Agency

Agents using legitimate tools in dangerous ways. Not because they’re compromised, but because they have too much power and too little constraint. An agent connected to infrastructure tools (Terraform, Azure CLI, AWS SDKs) receives an ambiguous or manipulated prompt, interprets it broadly, and deletes cloud resources, modifies firewall rules, or scales infrastructure to zero. All using permissions it was legitimately granted.

Scenario: The PromptPwnd vulnerability demonstrated how CI/CD workflows could be hijacked through manipulated GitHub issues. An attacker crafts an issue title that the automation agent parses as an instruction. The agent executes arbitrary commands in the pipeline, with the pipeline’s full permissions. The « excessive agency » pattern: organizations grant broad permissions because « the AI will figure it out. »

Countermeasure: A two-layer defense. Agent OS validates tool parameters against declared schemas before execution, catching malformed or out-of-scope calls. Agent Runtime implements privilege rings inspired by CPU architecture (Ring 0 through Ring 3), enforcing least-privilege at the agent level. An agent in Ring 3 simply can’t invoke Ring 0 operations, regardless of what it was instructed to do. Your agent’s permissions should reflect what it needs to do, not what it could do.

ASI-03: Identity and Privilege Abuse

AI agents don’t have identities. They borrow yours. Most agents inherit the credentials of whoever launched them. A director starts an agent to generate a report. That agent now carries the director’s access token. It queries the HR database, chains a call to the financial system, and generates a summary combining both datasets. Each step authenticated, none individually authorized. Who approved the HR query? Who authorized cross-referencing with financial data? Nobody.

Scenario: Agent A calls Agent B, which calls Agent C. Agent C acts with Agent A’s original credentials. Three hops, zero additional authorization checks, and a blast radius that no one mapped. In human workflows, each access decision has an accountable person. In agentic workflows, accountability dissolves across a chain of automated calls that all authenticate as the same human identity.

Countermeasure: Agent Mesh introduces cryptographic decentralized identities (DIDs) using Ed25519 for each agent. These are purpose-built identity boundaries, independent of human tokens. Every agent gets a verifiable identity with its own permissions scope. Dynamic trust scoring (0-1000) adjusts an agent’s allowed actions based on behavior history. SPIFFE/SVID support enables integration with existing enterprise identity infrastructure.

ASI-04: Supply Chain Vulnerabilities

Agentic systems aren’t monolithic. They’re ecosystems. Your orchestrator calls tools, loads plugins, connects to MCP servers, fetches prompt templates, and delegates to other agents, often at runtime. Each dynamically fetched component is a link in a supply chain. A single compromised link can alter behavior, exfiltrate data, or hijack the entire workflow without triggering a single alert.

Scenario: A malicious MCP server impersonates a trusted tool in your agent ecosystem. It registers with the correct name and capability signature. Your orchestrator routes sensitive data (customer records, internal documents, API credentials) through it. The server intercepts everything and forwards sanitized responses. Your monitoring sees nothing unusual. The GitHub MCP exploit demonstrated exactly this: runtime component poisoning where trust was assumed, not verified.

Countermeasure: The Agent Marketplace package implements Ed25519 cryptographic signatures for every component. Manifests are verified before loading. Capability gating enforces trust levels: an untrusted plugin can’t access high-privilege APIs regardless of what it claims. Trust is verified at runtime, every time, rather than assumed at installation.

ASI-05: Unexpected Code Execution

Modern agents don’t just generate text. They generate and execute code: shell commands, database migrations, configuration scripts, template evaluations. The output of a language model is treated as inherently trusted input to a runtime. There’s no review gate. No privilege boundary. The agent thinks, writes, and acts in one unbroken chain. Every natural language instruction becomes a potential execution path.

Scenario: A code assistant agent receives a pull request containing a prompt injection embedded in a comment. The agent processes the PR, generates a « fix, » and applies the patch directly to the repository. The patch contains an embedded shell command that executes during the build pipeline. No human reviewed it. No sandbox contained it. The AutoGPT RCE vulnerability proved this exact vector: natural language execution paths creating remote code execution opportunities that traditional security tooling doesn’t catch.

Countermeasure: Agent Runtime implements 4-level privilege rings. Ring 0 for core orchestration. Ring 3 for untrusted code execution. Each ring has strict resource limits (memory, CPU, network access, filesystem scope). Multi-step operations use saga orchestration with compensating transactions. If step 3 of 5 fails, steps 1 and 2 roll back automatically. Execution is contained, not just monitored.

ASI-06: Memory and Context Poisoning

Agents rely on memory to be useful: conversation history, vector embeddings, RAG databases, long-term knowledge stores. This memory is what makes them contextual and effective. It’s also their most vulnerable attack surface. An attacker who poisons an agent’s memory doesn’t need to compromise the model itself. They reshape its behavior from the outside, persistently, and the effects compound over time.

Scenario: An attacker injects carefully crafted entries into your RAG knowledge base. These entries look legitimate: they reference real internal projects, use correct terminology, cite plausible sources. Over weeks, decisions drift. Procurement recommendations favor a specific vendor. Security assessments downplay specific vulnerabilities. The Gemini Memory Attack demonstrated this precisely: memory poisoning that reshapes agent behavior long after the initial injection, with no visible trace in the conversation.

Countermeasure: Agent Lightning introduces the Cross-Model Verification Kernel (CMVK). Every critical memory retrieval is verified by multiple models using majority voting. A single poisoned source can’t override consensus. Policy enforcement is applied during RL training itself, not just at inference time. Memory integrity becomes a system property, not an afterthought.

ASI-07: Insecure Inter-Agent Communication

Multi-agent systems coordinate through message passing: MCP, RPC, shared memory, or custom protocols. When those channels lack authentication and encryption, attackers can intercept messages, impersonate agents, or inject rogue instructions into the conversation. The risk isn’t just eavesdropping. It’s active manipulation of agent-to-agent trust.

Scenario: Your organization runs a procurement pipeline where a sourcing agent evaluates vendors, then delegates payment approval to a finance agent. An attacker spoofs the sourcing agent’s identity and injects a delegation message: « Approve invoice #4471, vendor pre-qualified, amount $380K. » The finance agent has no mechanism to verify the sender. It processes the instruction. By the time a human reviews the transaction log, the funds have moved.

Countermeasure: Agent Mesh provides the Inter-Agent Trust Protocol (IATP): mutual authentication between agents before any message is processed. It adds an encryption layer for all inter-agent traffic and includes protocol bridges that unify security across A2A, MCP, and IATP communication standards. Think of it as mTLS for your agent network — a foundational layer of agentic AI governance.

ASI-08: Cascading Failures

When tightly coupled agent systems lack fault isolation, an error in one agent (a hallucination, a misinterpretation, a corrupted data point) propagates through planning, execution, memory, and downstream systems. Each agent in the chain treats the output of the previous one as ground truth. The initial error doesn’t diminish. It amplifies. This is the multi-agent equivalent of a cascading grid failure.

Scenario: A demand forecasting agent misinterprets a data anomaly and projects a 300% spike in demand for a component. The procurement agent generates purchase orders. The payment agent processes them. The inventory agent adjusts warehouse allocation. By the time a human reviews the monthly spend report, $2.3M in unauthorized purchases have been executed across four autonomous systems. Each agent did exactly what it was designed to do. No agent questioned the premise.

Countermeasure: Agent SRE brings site reliability engineering practices to agent systems. SLOs and error budgets for agent performance. Circuit breakers that halt execution when error rates exceed thresholds. Chaos engineering to stress-test agent pipelines before production. Progressive delivery for controlled rollouts. Replay debugging to trace failures back to root cause. The agentic AI governance principle here is borrowed from distributed systems engineering: assume failure will happen, design for containment.

ASI-09: Human-Agent Trust Exploitation

Users develop authority bias toward agent recommendations. When an agent says « I recommend Option B based on my analysis, » most users accept it without scrutiny. Attackers exploit this by manipulating the agent’s outputs to influence human decisions. The agent becomes a social engineering vector, more trusted than a phishing email because it sits inside your enterprise tools.

Scenario: A compromised advisory agent in your legal department subtly modifies risk assessments for contract reviews. It consistently downplays certain liability clauses. Lawyers who’ve learned to trust the agent’s summaries start skipping the full-text review. Over months, unfavorable terms accumulate across dozens of signed contracts. The manipulation was small enough that each individual recommendation looked reasonable. The aggregate impact wasn’t.

Countermeasure: Agent OS implements approval workflows and quorum logic for high-stakes decisions. Critical actions require multiple authorizations (human, agent, or both) before execution. Confidence scoring forces transparency: the agent must declare its uncertainty, and the workflow adjusts approval thresholds accordingly.

ASI-10: Rogue Agents

A compromised agent that appears legitimate while acting harmfully. It passes health checks. It responds correctly to monitoring. It persists across sessions. And it’s exfiltrating data, manipulating outputs, or establishing backdoors. The challenge is detection: the agent looks exactly like it should, except it’s no longer working for you.

Scenario: The Replit meltdown offered a preview: an agent that was supposed to help build an application went off the rails, deleting critical components and rewriting its own execution context. In an enterprise environment, imagine an agent that slowly modifies audit trails, adjusts financial reconciliation thresholds, or creates privileged accounts, all while reporting nominal status to your monitoring dashboard.

Countermeasure: Agent Runtime provides ring isolation that constrains what a compromised agent can access, and a kill switch for immediate termination. Agent Compliance (the cross-cutting package) adds automated governance verification, regulatory mapping across EU AI Act, HIPAA, SOC2, and continuous evidence collection across all 10 OWASP risk categories. Agentic AI governance compliance is continuous and runtime, replacing the periodic audit model.

The Microsoft Signal

When Microsoft open-sources 7 governance packages under MIT license with 9,500+ tests, that’s worth paying attention to. Not because Microsoft is the only player in this space, but because of what the release signals about the maturity curve.

The toolkit maps directly to the OWASP framework. Each package addresses specific risk categories:

• Agent OS: intent classification, policy enforcement, approval workflows (ASI-01, ASI-02, ASI-09)
• Agent Runtime: privilege rings, saga orchestration, kill switch (ASI-02, ASI-05, ASI-10)
• Agent Mesh: DID identities, trust scoring, IATP encryption (ASI-03, ASI-07)
• Agent Marketplace: Ed25519 signatures, manifest verification, capability gating (ASI-04)
• Agent Lightning: CMVK, majority voting, RL policy enforcement (ASI-06)
• Agent SRE: circuit breakers, SLOs, chaos engineering, replay debugging (ASI-08)
• Agent Compliance: evidence collection, regulatory mapping, continuous verification (all risks)

The significance isn’t just technical. It’s strategic. Microsoft is betting that agentic AI governance will become a competitive differentiator for enterprise adoption. Organizations that can demonstrate runtime governance over their AI agents will deploy more agents, faster, with lower regulatory and operational risk. Those that can’t will hit a ceiling, either self-imposed or regulator-imposed.

The toolkit also validates a fundamental shift in how we think about AI safety. We’ve spent years focused on model-level alignment (making the LLM « safer »). The OWASP/Microsoft framing moves the conversation to system-level governance: it doesn’t matter how aligned your model is if the agent’s tools, identity, memory, and communication channels are ungoverned.

Where Agentic AI Governance Actually Breaks Down

After 20+ years fixing complex IT programs (ERP migrations gone sideways, system integrations nobody owned, governance frameworks that existed on paper but not in practice) I’ve watched this pattern repeat across every technology wave.

Technology rarely fails on its own. It fails when organizations treat governance as a compliance checkbox instead of an operational capability.

I’ve seen ERP implementations with 400-page governance documents that nobody followed. I’ve audited programs where the RACI matrix existed but role owners couldn’t explain their responsibilities. I’ve been called in to « fix » projects where every status report was green until the day the project was declared failed.

Agentic AI is following the same trajectory. The tools exist. The frameworks exist. The regulatory pressure exists. What’s missing is the same thing that’s always been missing: the operational discipline to connect policy to daily practice. The people who translate a risk framework into specific controls for specific agent deployments. The processes that make governance a continuous activity, not a quarterly review.

The OWASP framework maps the risks. Microsoft’s toolkit provides runtime enforcement. Regulatory directives (EU AI Act, Canada’s ADM Directive, sector-specific requirements) set the boundaries. These are the building blocks of mature agentic AI governance. But building blocks don’t assemble themselves.

The operational bridge between « we have a framework » and « our agentic AI governance is operational » requires intentional design, cross-functional ownership, and the willingness to slow down long enough to govern what you’re deploying. That’s not a technology problem. It’s an agentic AI governance leadership problem.

Agentic AI Governance: The Bridge Won’t Build Itself

The pieces are all on the table. OWASP gave us the risk taxonomy. Microsoft gave us runtime tooling. Regulators are giving us deadlines. The question for every organization deploying AI agents is no longer « should we govern them? » but « can we operationalize governance before our next incident? »

If you’re assessing your organization’s readiness for governed agentic AI, or if you’re looking at a gap between your AI policy and your operational reality, that’s the kind of problem I’ve spent 20 years solving. Different technology, same pattern.

Pragmaltar offers AI Governance Assessments for organizations deploying agentic systems: agentic AI governance assessment: risk mapping against the OWASP framework, gap analysis of current controls, and a concrete implementation roadmap. No 200-page report. Actionable findings you can execute on.

Get in touch to discuss your agent governance posture.

Tarik Poulain is the founder and CEO of Pragmaltar, a consultancy specialized in rescuing complex IT programs and building operational governance. With 20+ years across ERP, PLM, ITSM, and urban traffic systems, he focuses on closing the gap between frameworks and operational reality.

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Déploiement ERP : 7 signaux d’échec que personne ne voulait voir

Les patterns structurels d’un projet qui dérape. Et la fenêtre d’intervention que personne n’ouvre à temps.

Le projet est officiellement « vert ». Le planning tient. Les Steering Committees valident. L’intégrateur livre ses rapports dans les délais.

Et pourtant, tout le monde sait.

Le chef de projet qui ne regarde plus personne dans les yeux. Les Key Users « en urgence opérationnelle » depuis 3 mois. Le registre des risques ouvert en janvier, jamais retouché.

Selon Panorama Consulting Group (2024), 68% des projets ERP dépassent leur budget initial. Gartner estime que plus de la moitié n’atteignent pas leurs objectifs. Ces chiffres ne font pas les manchettes. Ils s’enterrent dans des bilans internes que personne ne partage.

En plus de 20 ans d’interventions sur des programmes SI (de l’aérospatial à l’agroalimentaire, en Europe et aux Etats-Unis), j’ai appris une chose : les mêmes patterns se répètent. Un projet D365 F&O qui dérape en 2025 reproduit exactement la cinématique d’un déploiement SAP raté en 2018. Le déni, l’atterrissage brutal : même séquence, mêmes acteurs.

Voici les 7 signaux que j’ai vus, à chaque fois.

1. Le planning est « vert » mais personne ne croit aux dates

C’est ma signature de diagnostic. La première chose que je regarde.

Tout est vert sur le tableau de bord. En réunion, quand on pose la question directe (« Est-ce qu’on va tenir le Go Live ? »), les regards se détournent. Personne ne dit non, et personne ne dit oui non plus.

Dans un déploiement ERP, le Green Status est une convention sociale avant d’être un outil de pilotage. Passer en rouge, c’est déclencher une escalade. Alors on ajuste les critères de complétion. On repousse les jalons d’une semaine à la fois. On rebaptise un retard en « recalage du planning ».

J’ai vu un déploiement ERP piloté par un Big4 où tous les indicateurs sont restés au vert pendant 18 mois. Sur le terrain, aucun test de bout en bout n’avait été validé avec des données réelles. Le projet vivait dans une simulation parfaite, déconnectée de l’activité, jusqu’au crash de la mise en service.

Le seuil critique : tant que l’écart entre planning affiché et planning réel reste sous les 20%, le projet est récupérable. Au-delà, on ne redresse plus. On limite les dégâts.

2. Le conflit intégrateur vit dans les couloirs, le périmètre dérive en silence

Je fusionne volontairement 2 signaux ici, parce qu’ils se nourrissent l’un l’autre.

Le conflit invisible. Les réunions officielles sont cordiales. Les comptes-rendus sont lisses. Mais dans les mails de fin de soirée, le ton change. Le ton change : accusations croisées sur le périmètre, disputes sur les TMA, reproches sur les livrables. Formaliser ce conflit, c’est risquer d’activer des clauses contractuelles. Alors la direction « gère la relation ». On lisse. On évite.

Le scope creep silencieux. En parallèle, sprint après sprint, de petites adaptations s’accumulent. « Exception métier » ici, « ajustement mineur » là. Cumulées sur 6 mois : 30% de charge supplémentaire non budgétée. Le métier obtient ses adaptations. L’intégrateur facture. Personne n’a intérêt à consolider le total.

Le mécanisme est le même : ce qui n’est pas documenté ne se résout pas, ça grossit. Un conflit non formalisé et un changement de périmètre non tracé par Change Request produisent le même effet. Une dette invisible qui explose au moment du Go Live.

3. La migration de données n’a ni responsable ni Data Owner

De tous les signaux d’un déploiement ERP, c’est celui qui fait le plus de dégâts. Et le plus silencieux.

Sur une migration récente dans le secteur manufacturier, nous avons découvert que 40% des nomenclatures produits n’existaient que dans les fichiers Excel personnels des opérationnels. Le système legacy ne contenait qu’une fraction de la réalité opérationnelle. On a passé 6 mois à parler de « complexité de mapping » plutôt que d’admettre le vrai problème : le socle de données de l’entreprise était devenu une tradition orale.

Il y a toujours une ligne dans le RACI. Mais quand on demande « Qui est responsable de la qualité des données sources ? », l’intégrateur pointe vers le client. Le client pointe vers l’IT. L’IT pointe vers le métier.

La règle est simple : si la propriété des données n’est pas assignée nominativement (un nom, pas une fonction) avant la fin de la phase Design, la migration sera en retard. C’est une certitude statistique sur 20 ans de projets.

4. Le SteerCo valide sans décider : le théâtre de la gouvernance

Les slides défilent, les indicateurs sont verts, la DSI hoche la tête. 45 minutes plus tard, c’est plié. Personne n’a posé une seule question de fond.

J’appelle ça le théâtre de la gouvernance : le Comité de Pilotage se transforme en chambre d’enregistrement de diapositives lissées. On valide la forme pour éviter de trancher le fond. Le rituel de la réunion l’emporte sur l’arbitrage du réel.

Les executives n’ont pas le temps de creuser. Questionner, c’est risquer de paraître ignorant du détail technique. Valider, c’est déléguer la responsabilité vers le bas. C’est confortable. C’est mortel pour le projet.

Un Steering qui ne pose jamais de questions difficiles n’exerce pas de gouvernance. Il fournit une couverture institutionnelle.

5. Pas de critères Go/No-Go : on avance à l’inertie

Ce signal est le plus sous-estimé. Tout le monde parle du Go Live. Personne n’a défini les conditions du No-Go.

Sans critères explicites et mesurables (taux de complétion des tests, volumétrie de migration validée, formation des utilisateurs certifiée), la décision de passer en production sur un déploiement ERP devient politique. On y va parce qu’on a annoncé la date, et parce que revenir en arrière coûterait trop cher en crédibilité.

Le fiasco Phoenix au Canada (un système de paie fédéral déployé sans que les signaux d’alerte des phases de test aient été pris en compte) reste le cas d’école mondial. Quand le calendrier politique écrase les critères techniques, c’est l’organisation entière qui paie.

Le Go/No-Go n’est pas une réunion. C’est un jeu de critères objectifs définis en phase de cadrage. Pas la veille du déploiement.

6. Les Key Users ne sont jamais disponibles (et ce n’est pas leur faute)

Ils figurent dans le RACI. Mais en pratique, ils sont toujours « sur une urgence opérationnelle ». Les ateliers se tiennent avec des remplaçants de dernière minute. Les validations sont signées sans lecture approfondie.

Le vrai blocage est au-dessus : le management n’a pas arbitré la charge.

Personne n’a arbitré leur charge. Ils portent 100% de leur activité courante plus 50% de charge projet. L’équation est impossible et tout le monde le sait. Mais personne ne veut prendre la décision de les libérer, parce que ça rend visible le vrai coût du projet pour l’organisation.

Sur un déploiement PLM multi-sites que j’ai piloté entre l’Europe et les Amériques, chaque filiale avait désigné des Key Users « en plus de leur poste ». Au bout de 4 mois, aucun n’avait participé à plus de la moitié des ateliers. On a déployé un outil que personne n’avait validé. Le rejet en production a été immédiat.

Un ERP paramétré sans implication réelle des Key Users sera rejeté en production. La phase UAT révélera des inadéquations fonctionnelles majeures, trop tard pour les corriger proprement.

7. Le registre des risques est un document mort

Il existe, créé en phase de cadrage. Dernière mise à jour : il y a 3 mois.

C’est un signal d’une banalité désarmante, et pourtant c’est un des meilleurs indicateurs de santé d’un déploiement ERP. Un registre vivant, c’est une équipe qui accepte de regarder le réel en face. Un registre mort, c’est une équipe en mode survie qui a abandonné la gouvernance proactive.

Les risques réalisés ne sont pas marqués. Les nouveaux risques identifiés en réunion ne sont jamais consignés. Dans une équipe déjà sous pression, c’est la première tâche sacrifiée. Normal, mais fatal.

Les risques qui ne sont pas nommés ne disparaissent pas. Ils se réalisent en silence.

5 questions à poser dès lundi matin

1. « Qui est responsable de la qualité des données de migration, nominativement ? » (L’hésitation dit tout.)
2. « Montrez-moi le dernier Change Request validé. » (S’il n’y en a pas, le scope creep est déjà là.)
3. « Quand le registre des risques a-t-il été mis à jour pour la dernière fois ? » (La date suffit.)
4. « Les Key Users ont-ils été libérés à 50% minimum pour le projet ? »
5. « Quel est le dernier point de désaccord documenté avec l’intégrateur ? »

Ces 5 questions nécessitent la volonté de nommer le réel. C’est exactement ce que les équipes immergées ne peuvent plus faire seules.

FAQ

Comment savoir si mon projet ERP est vraiment en dérive ?

Les signaux sont rarement spectaculaires. Le meilleur indicateur : comparez le discours officiel avec ce qui se dit dans les couloirs. Si les 2 ne racontent pas la même histoire, la dérive est déjà là. Vos tableaux de bord ne l’ont simplement pas encore captée.

À quel moment faut-il appeler un Project Fixer ?

Dès que vous identifiez 3 signaux parmi les 7 listés ici. La fenêtre d’intervention se referme vite : passé un certain seuil, on ne redresse plus, on négocie une sortie de crise. Sur un déploiement ERP, 2 semaines de cadrage changent la trajectoire. 2 mois de déni la verrouillent.

Peut-on récupérer un projet ERP à 6 mois du Go Live ?

Oui, si les décisions structurelles sont prises dans les 2 premières semaines d’intervention. Un redressement, c’est une série d’arbitrages difficiles que personne n’a voulu faire. Avec un mandat clair et un sponsor qui assume, ça se fait.

Prochaine étape

Session de diagnostic stratégique, 45 min. Pas un audit formel. Une conversation structurée pour cartographier où en est votre déploiement ERP et identifier les 2-3 leviers à activer en priorité.

Une question que je pose toujours en fin de session : « Qu’est-ce que tout le monde sait mais que personne n’a encore dit à voix haute ? » La réponse change généralement la trajectoire du projet.

Tarik Poulain est fondateur de Pragmaltar et intervient depuis 20 ans en redressement de projets IT complexes (ERP, PLM, ITSM) dans l’aérospatial, l’industrie, l’agroalimentaire et le transport urbain. Ancien d’EADS/Ariane 5, Gemalto et de programmes de déploiement internationaux, il accompagne les DSI qui choisissent de nommer le réel plutôt que de maintenir l’illusion du Green Status.

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1. Les acteurs d’un projet de Product Lifecycle Management

Les premières initiatives autour du PLM ont émergé il y a 30 ans dans le secteur de l’industrie. L’automobile ou l’aéronautique ont été les pionniers, utilisant le PLM pour améliorer les délais de développement des produits. Dans leur sillon, les secteurs des produits pharmaceutiques, cosmétiques ou liés à l’énergie ont également adopté une solution PLM. Celle-ci leur fournit une vision intégrée de l’information tout au long du cycle de vie du produit.

Au-delà des secteurs, les véritables acteurs d’un projet PLM sont les métiers. L’équipe Recherche & Développement ou l’équipe Qualité déclenchent souvent l’initiative d’un projet PLM. Les autres métiers qui génèrent et modifient les données produit doivent également être impliqués. Enfin, le PLM intègre des acteurs externes à l’entreprise qui contribuent néanmoins à la gestion de l’information produit. L’équipe projet PLM recueille tous les besoins et établit les processus de gestion de l’information produit.

2. Les objectifs du PLM au service de l’entreprise

La solution PLM apporte une vision globale sur les données produit. Elle centralise ces données, uniformise leur gestion et les rend facilement accessibles. À cela se rajoute une meilleure traçabilité de l’information. Dès la conception des produits, le PLM intègre les normes en vigueur. Le logiciel garantit ainsi la conformité réglementaire à chaque étape du cycle de vie du produit. Elle optimise aussi la gestion des modifications des produits, permettant des mises à jour rapides en cas d’évolutions.

Au rang des objectifs du PLM figure aussi l’amélioration de la collaboration sur les informations produit. Un projet PLM amène à formaliser les processus de gestion des données produit. Les responsabilités et les boucles de validation de l’information sont définies. Cela facilite par ailleurs le pilotage des projets de développement des produits. Il devient possible de suivre l’évolution du produit à travers les informations associées.

3. Les prérequis avant la mise en place d’un projet PLM

Disposer des prérequis pour mettre en place un projet PLM facilite le déroulement dudit projet. Le périmètre des données produit concerné doit être clair. Pour ce faire, l’entreprise implique les métiers qui contribuent aux différentes phases du cycle de vie produit. Ils définissent notamment le niveau de détail des données nécessaire. L’entreprise doit aussi :

• traiter le sujet de la migration des données produit préexistantes ;
• penser les droits d’accès des métier au logiciel PLM.

En amont du projet, l’entreprise doit veiller à définir une gouvernance. Définir la bonne structure et y intégrer les bonnes personnes se révèle clé pour le succès du projet PLM. La gouvernance assume en effet la bonne gestion du déroulement du projet. En parallèle, l’accompagnement au changement doit être anticipé. Le PLM ne se résume pas à l’introduction d’un nouvel outil numérique. Il transforme les habitudes de travail ce qui nécessite un accompagnement de fond.

4. Les étapes pour déployer le Product Lifecycle Management

La mise en place d’un PLM suit les étapes d’un projet informatique. La phase d’analyse prévoit l’audit des besoins et des processus existants en matière de gestion des données produit. Il s’agit aussi d’évaluer l’impact du PLM sur l’entreprise et d’en prévoir l’intégration dans le SI. Puis l’entreprise passe à la phase de sélection de la solution PLM adaptée. Là se font les arbitrages entre spécifique et standard.

Vient ensuite la phase de mise en œuvre. La plateforme PLM est minutieusement configurée, testée et déployée. Les plans de communication et d’accompagnement se déploient en amont de la formation des utilisateurs finaux. Enfin la phase de suivi mesure les performances du PLM et leur répercussion sur la qualité des produits.

5. Quelle stratégie suivent les entreprises qui adoptent le PLM avec succès?

Pour réussir un projet PLM, les entreprises doivent avoir une vision claire de leur cible. Le projet PLM redéfinit en effet les processus de gestion de l’information produit. La formalisation de ces processus doit remporter l’adhésion de tous les métiers. Il est recommandé de tester la faisabilité de leur mise en œuvre en cours de projet, avant le déploiement du logiciel PLM. L’entreprise doit prendre en compte la complexité de ses processus lorsqu’elle arbitre entre une solution spécifique ou standard.

L’interopérabilité du PLM constitue aussi une condition de réussite du projet. Qu’elle concerne ERP, CAO ou tout autre solution, elle doit être pensée dès la conception du PLM. L’entreprise doit aussi cadrer avec soin son premier périmètre de mise en œuvre du PLM. Il s’agit de procéder par sous-projets tout en conservant une vision globale de la cible et des processus. Enfin un accompagnement au changement englobant contribue au succès du projet PLM.

6. Les écueils à éviter dans le cadre d’un projet PLM en entreprise

Un projet PLM implique de nombreux acteurs autour d’un sujet complexe. Certaines erreurs peuvent venir parasiter le succès du projet :

• avoir une vision dissonante des objectifs du PLM ou des processus cibles ;
• avoir des représentant métiers sans assez de recul sur la gestion des données produit ;
• partir des fonctionnalités de l’outil pour définir les processus et non des besoins métiers ;
• définir un périmètre de données qui prévoit un trop grand niveau de détail ;
• ne pas accompagner le changement d’habitudes de travail induit par le PLM.

En définitive, lancer un projet PLM en entreprise conduit à l’amélioration de la qualité et du développement des produits. Cette initiative requiert un engagement à tous les niveaux de l’organisation et une compréhension claire des bénéfices à long terme. Bien exécuté, un projet PLM devient un levier de croissance et d’efficacité. Il équipe l’entreprise pour rester compétitive sur un marché en constante évolution.

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1. Quels sont les secteurs qui mettent en place un PLM ?

Plusieurs secteurs d’activité tirent parti du PLM pour la gestion de leur informations produit. Les niveaux d’appropriation du PLM diffèrent selon les secteurs.

1) Les secteurs pionniers de la gestion des données produit

De nombreux secteurs industriels se sont saisis du sujet de la gestion des données produit. Le déploiement d’une solution PLM (Product Lifecycle Management) remonte pour certains à une trentaine d’années. Parmi les secteurs ayant le plus de recul sur le PLM on retrouve :

• l’Automobile et les transports ;
• L’aéronautique, l’aérospatiale et la défense ;
• le secteur naval.

Les entreprises de ces secteurs ont pour la plupart déjà un logiciel PLM. Les projets PLM qu’elles initient se placent dans une logique d’amélioration continue. Dans cette optique, les objectifs de leurs projets PLM se concentrent souvent sur :

• l’amélioration de la qualité produit ;
• l’optimisation des processus de développement des produits ;
• la réduction des coûts de production des produits.

Ces secteurs pionniers capitalisent sur leur expérience du PLM. Ils ouvrent ainsi la voie à d’autres industries pour suivre leur exemple.

2) Les secteurs qui s’approprient progressivement la solution PLM

Les projets de gestion de l’information produit ont démontré leur capacité à améliorer l’efficacité opérationnelle d’une entreprise. De nouveaux secteurs industriels décident donc de mettre en œuvre une solution PLM. Sont concernés, entre autres, les secteurs :

• des produits agro-alimentaires;
• des produits pharmaceutiques ;
• des produits chimiques ;
• des produits liés à l’énergie ;
• des produits cosmétiques ;
• l’industrie de l’habillement.

Le PLM devient pour ces entreprises le référentiel unique qui permet d’assurer le suivi des données produit. La gestion de ces données implique différentes équipes tout au long du cycle de vie produit. Une initiative PLM doit donc prendre en compte les besoins de divers services de l’entreprise.

2. Le PLM intègre des besoins multiples au sein de l’entreprise

Le PLM répond à une grande diversité de besoins métier. La solution les prend en compte tout en centralisant les données produit. La collaboration entre départements devient alors essentielle.

1) La gestion des données produit avant le PLM

Avant qu’un logiciel PLM soit déployé, la gestion des données produit relève souvent du défi pour les entreprises. Plusieurs métiers génèrent et font évoluer diverses informations liées aux produits. Cela donne souvent lieu à une multiplication des outils, du simple Excel à la solution customisée. Chaque métier y stocke les données qui correspondent aux vues du produit dont il a besoin.

L’équipe Recherche et Développement génère des données lorsqu’elle crée ou fait évoluer des produits. La Qualité s’assure de la conformité des produits et collecte les retours clients. Du côté du Marketing, l’information sur les caractéristiques des produits facilite la création de contenus marketing pertinents. Quant aux équipes de Production, elles exploitent les données issues du PLM pour procéder à la fabrication des produits et aux contrôles sur les lignes de production. 

2) Le PLM sous-tend la collaboration des métiers dans l’entreprise

Chaque métier a donc des objectifs spécifiques de gestion des données produit. Et pour que le cycle de vie produit suive son cours sans heurts, la collaboration est de mise. À cet effet, le PLM structure les contributions de chaque métier. Une partie importante d’un projet PLM consiste à formaliser les processus de gestion de l’information produit.

3. Les projets PLM rassemblent divers métiers de l’entreprise

Différentes fonctions se rassemblent autour d’une initiative PLM. Leur degré de participation dépend de l’étape du cycle de vie produit à laquelle leur métier contribue.  

1. Les métiers qui sont à l’origine d’un projet PLM

Les métiers qui souhaitent s’équiper d’un PLM se situent souvent au début du cycle de vie produit. Ce sont les métiers responsables de la qualité intrinsèque du produit :

Le Marketing gère son portefeuille de produits dans le PLM et s’y réfère pour impulser la création de produits innovants.

L’équipe Recherche & Développement utilise les données du PLM pour concevoir des produits novateurs qui répondent aux exigences du marché.

L’équipe Qualité s’appuie sur le PLM pour faire respecter les processus de conception du produit et vérifier que les produits sont conformes.

2. Les métiers qui contribuent au cours du projet PLM

L’équipe projet PLM doit anticiper l’ensemble des vues du produit nécessaires pour chaque métier. Ceux-ci sont consultés afin de recueillir leurs besoins. Selon leur positionnement dans l’entreprise, ils feront ou non partie de l’équipe projet.

Il s’agit :

• Des achats qui renseignent le cout moyen des matières premières pour que la R&D puisse estimer le coût des nouveaux produits ;
• Des commerciaux qui consultent le PLM pour mieux moduler les offres qu’ils font aux clients ;
• De l’équipe industrialisation qui souhaite construire des nomenclatures de fabrication du produit.

4. Le rôle des acteurs externes à l’entreprise dans le PLM

Les entreprises travaillent avec des parties prenantes externes pour concevoir, développer ou promouvoir leurs produits. Ces tiers se retrouvent par conséquent aussi impliqués dans la gestion des données produit. Ils peuvent notamment inclure :

• des fournisseurs ;
• des sous-traitants ;
• un consultant spécialisé ;
• des clients.

La solution PLM permet de fluidifier l’échange d’information avec ces intervenants externes. Ils peuvent par exemple être amenés à y saisir des données. Leurs attentes doivent donc être inclues dans le cadre des initiatives PLM.

5. Le rôle de la DSI dans la mise en place d’une solution PLM 

Lors du déploiement d’un logiciel PLM, la DSI adopte un positionnement différent selon les entreprises. A minima, la DSI assure l’interconnectivité de la solution PLM avec le système d’information. Se posent alors les questions suivantes :

• Quelle est la stratégie de gestion de la donnée produit au sein du système d’information (schéma directeur) ?
• comment l’outil PLM s’intègre-t-il au SI ?
• comment définir les règles de sécurité pour se connecter à la solution PLM ?
• quelle est la compatibilité de la solution PLM avec les contraintes du SI (sécurisation des données avec le RGPD par exemple) ?

La DSI assume différents rôles selon son organisation, à savoir :

• être en interface directement avec l’éditeur ;
• choisir de passer par un intégrateur qui gère la partie MOE ;
• piloter le projet PLM ;
• assurer le support sur le PLM une fois passée la mise en production.

6. La structure de l’équipe projet PLM

Un projet PLM adopte la structure classique d’un projet informatique. On y retrouve les rôles de responsables du processus (process owners), de chef de projet PLM (MOA, MOE), d’utilisateurs métier et de sponsor. Selon les entreprises, le sponsor de l’initiative PLM peut être le directeur de l’usine, de la R&D, de la Qualité ou des opérations. Plus le sponsor est proche de l’opérationnel et d’un centre de profit, plus il va avoir d’influence pour faire avancer les sujets PLM.

Dans le contexte d’une initiative PLM de nombreux services de l’entreprise doivent s’impliquer. Ils collaborent pour formaliser leurs habitudes de travail concernant les informations produit. Quel que soit le secteur, un logiciel PLM efficacement déployé par les bons acteurs permet d’optimiser le cycle de vie produit. Intégrer les bonnes personnes dans l’équipe PLM se révèle donc absolument essentiel. Leur disponibilité est également un point clé pour permettre le succès de la démarche PLM.

Les aspects concrets liés à la mise en oeuvre d’un PLM vous posent question ? Ces articles les passent en revue :

• Quels sont les objectifs du PLM ?
• Les prérequis pour mettre en place un projet PLM
• Comment réussir un projet PLM ?

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1. Le PLM met en place un suivi efficace des informations produit

Les logiciels de Product Lifecycle Management s’intègrent au systèmes d’information des entreprises. Ils se positionnent alors comme la source unique des données produit. Le PLM standardise la gestion de ces données. Il rend immédiat l’accès à l’information tout en la sécurisant.

1) Uniformiser la gestion des données produit

Le PLM ou Product Lifecycle Management est un outil qui centralise les données relatives aux produits. Au cours du cycle de vie produit (conception, développement, fabrication, SAV, obsolescence), les informations créées alimentent le PLM. La solution PLM devient le référentiel unique des données produit.

Cela implique que les métiers harmonisent leur façon de renseigner cette information dans l’outil. La fiche produit suit, par exemple, un modèle défini pour les produits de même type. Au sein du logiciel PLM, la liste d’attributs de cette fiche ne varie pas. Le PLM assure ainsi la pertinence des informations produit.

2) Faciliter l’accès aux données produit de l’entreprise

Que les produits soient en conception ou en cours de fabrication, le PLM rend accessibles les données les concernant. La collecte d’information entre départements n’a plus lieu d’être. Avec une recherche avancée, les métiers accèdent aux plans, spécifications ou certificats des produits. Ils disposent ainsi immédiatement des données et documents nécessaires à leur travail.

3) Sécuriser les données produit de l’entreprise

Les données produit contiennent des informations sensibles et parfois confidentielles. Les sécuriser est donc une priorité pour les entreprises. Le logiciel PLM répond à ce besoin à travers les fonctionnalités suivantes :

• la gestion des droits d’accès ;
• le chiffrement des données ;
• les sauvegardes.

Chaque métier accède à la vue des produits qui lui correspond. Lors du projet PLM, les entreprises définissent les autorisations en fonction de leur organisation. Un Customer Success d’une business unit X située à Singapour aura ainsi accès uniquement aux données des produits de son marché.

2. Le PLM assure la traçabilité et la conformité des données produit

Le PLM permet d’accéder à la bonne donnée, dans sa dernière version. La solution facilite par ailleurs la gestion d’exigences réglementaires spécifiques. Enfin elle capture et accélère la mise en œuvre des changements qui impactent les produits.

1) Versionner les données liées aux produits dans le PLM

Le logiciel PLM aide les entreprises à conserver les différentes versions de l’information produit. Les données sont à jour et l’historique de leur origine et des modifications apportées reste stocké. Cela permet aux équipes de :

• travailler sur la dernière version de l’information en temps réel ;
• éviter les doublons d’information ou de références ;
• garder en mémoire le travail effectué pour pouvoir le revisiter ultérieurement.

À travers le PLM, les entreprises développent une vision complète de l’évolution d’un produit. Elles peuvent suivre les décisions prises à chacune des étapes du cycle de vie produit. Cette traçabilité facilite également la gestion des normes réglementaires.

2) Assurer la conformité réglementaire des données produit via le PLM

Les produits doivent respecter les normes et réglementations en vigueur sur le marché. Il est essentiel de l’anticiper dès leur conception et leur développement. Le logiciel PLM intègre les normes de sécurité et les contraintes réglementaires liées aux produits. On pense aux listes d’allergènes ou au calcul du Nutri-Score pour l’industrie agroalimentaire par exemple.

À chaque étape du cycle de vie d’un produit, le PLM devient garant de sa conformité. Le PLM génère de plus les différents rapports nécessaires pour les autorités ou organismes de certification produit.

3) Optimiser la gestion des modifications des produits grâce au PLM

Les produits peuvent se voir appliquer des modifications. Cela relève parfois d’une décision des entreprises pour s’adapter à une évolution du marché et aux attente des clients. Une nouvelle contrainte technique peut aussi venir changer la production des produits. Enfin ils font quelquefois l’objet d’un rappel lié à leur qualité ou à leur conformité.

Lorsqu’un ingrédient utilisé dans plusieurs plats cuisinés doit être remplacé par un autre, le PLM permet de réagir rapidement. À travers le logiciel, les métiers :

• identifient les produits concernés ;
• mettent à jour la fiche produit ;
• actualisent le packaging ;
• communiquent cette modification aux partenaires externes.

Les solutions PLM aident ainsi à mesurer l’impact d’une modification sur l’ensemble du cycle de vie des produits.

3. Le PLM installe une collaboration autour de processus de gestion de l’information produit

La solution PLM fournit les moyens d’une collaboration efficace entre métiers. Elle modélise et décline les processus métiers des entreprises.

1) Améliorer la collaboration sur les données produit dans l’entreprise

La solution PLM vient transformer la façon dont les métiers interagissent autour des données produit. Au lieu de travailler en silos, chacun peut suivre l’évolution du produit à travers les informations liées. D’une entité à l’autre, d’un pays à l’autre, l’information se partage efficacement.

Réunir tous les intervenants autour du PLM permet :

• d’éviter la redondance ou le télescopage des contributions à l’information produit ;
• de faciliter une prise de décision rapide grâce à la vision globale du cycle de vie des produits ;
• d’identifier plus tôt les potentielles erreurs dans le développement des produits.

2) Formaliser les processus liés aux informations produit

Les processus métiers sont une série de tâches structurées, accomplies par plusieurs acteurs pour produire un résultat spécifique. Dans le cadre du PLM, les entreprises doivent représenter les processus de gestion de l’information produit via le logiciel. Les workflow ainsi définis prennent en compte :

• les rôles et responsabilités ;
• les tâches à effectuer ;
• les boucles de validation du travail accompli.

Prenons l’exemple d’un client qui souhaite personnaliser le produit d’une entreprise. L’équipe commerciale saisit sa demande dans le PLM. S’enclenche alors une suite de tâches impliquant la R&D, les experts techniques et l’usine afin de qualifier la faisabilité de cette demande. Une fois-celle-ci vérifiée, l’équipe commerciale rédige un devis. Si le client l’accepte, le devis est validé dans le PLM. Cela entraîne directement la production du produit personnalisé par l’usine. Le PLM modélise ainsi les processus métier.

4. Le PLM permet de piloter la gestion des informations produit

Le PLM équipe les entreprises pour piloter leur portefeuille produit. Le logiciel consolide l’ensemble des éléments liés aux produits. Il fournit des indicateurs sur le développement de ces produits. L’entreprise dispose alors d’une vue globale sur l’état des projets. Le PLM peut par exemple alerter un métier lorsque les délais de renseignement d’une information sont dépassés.

Avec le recul, le PLM apporte une meilleure maîtrise des projets de développement produit. Il devient possible d’évaluer avec précision la durée d’un projet. Cela contribue à l’accélération du cycle de vie produit. L’entreprise peut alors mettre les produits sur le marché plus rapidement.

Les multiples objectifs du PLM contribuent à une performance optimale de l’entreprise. Les solutions PLM accompagnent cette dernière pour piloter sa transformation numérique et gagner en compétitivité sur le marché. Cependant la réussite d’un projet PLM dépend en grande partie de la capacité de l’entreprise à aligner sa stratégie PLM avec ses objectifs métier.

Vous envisagez de mettre en place une solution PLM dans votre entreprise ? Découvrez les articles suivants :

• Les prérequis pour mettre en place un projet PLM
• Acteurs du PLM : qui sont-ils ?
• Comment réussir un projet PLM ?

L’article Quels sont les objectifs du PLM ? est apparu en premier sur Pragmaltar.

1. Délimiter précisément le périmètre des données produit de l’entreprise

Cette première étape détermine les contours de l’information qui sera gérée par le PLM. Impliquer tous les métiers est essentiel pour lister l’ensemble des besoins. Le niveau de détail de l’information et son niveau de traçabilité doivent être établis.

1) Identifier les données produit adéquates pour l’entreprise

Avant de lancer un projet de Product Lifecycle Management, une entreprise doit savoir ce que comprend exactement sa donnée produit. Il s’agit d’identifier quelles sont les informations pertinentes, à chaque phase du cycle de vie du produit. L’entreprise doit donc mener une analyse approfondie de son portefeuille de produits.

Voici les questions à se poser :

• Comment décrire le produit ? En utilisant des ingrédients, des recettes et des listes d’allergènes par exemple pour un produit alimentaire.
• Quelles informations sont essentielles ?
• Jusqu’à quel niveau de détail aller ? Ne pas aller trop loin pour éviter d’avoir 300 attributs sur la fiche produit.

2) Impliquer les métiers concernés par l’utilisation des données produit

Pour avoir une vision complète des données produit, il faut identifier les besoins des métiers concernés. Toutes les parties prenantes qui interviennent dans la création ou la gestion des données produit doivent s’exprimer. La solution PLM inclura ainsi des données alignées sur les objectifs des métiers.

Les équipes Qualité ont par exemple besoin de notions d’échantillonnage pour faire des tests. Disposer des résultats de ces tests dans la solution PLM est aussi nécessaire à des fins d’audit. Au-delà des instructions de fabrication, le bureau des méthodes s’intéresse aussi aux demandes de modification du produit. Cela lui permet de répondre aux besoins d’évolution du produit au fil du temps. Interroger chaque équipe sur ses besoins permet de cartographier les informations importantes.

3) Placer le curseur pour tracer efficacement les modifications des données produit

Lorsque le produit connaît des changements se pose la question du niveau de traçabilité à définir. Comment différencier entre modifications mineures ou majeures ? Lesquelles prendre en compte ? Comment estimer si une modification doit conduire à la création d’une nouvelle référence produit par exemple ?

Une nouvelle référence doit être créée si la modification apportée change le produit fini. Sur un équipement, un modèle de capteur qui remplace un autre, ne change pas les caractéristiques techniques du produit fini. Le produit proposé en magasin n’évolue pas fondamentalement. En revanche si du lait de vache vient remplacer du lait de soja dans un yaourt, cela implique la création d’une nouvelle référence.

2. Déterminer comment migrer les données produit pour fluidifier le projet

La migration des données est liée au sujet de la qualité de l’information, indispensable au bon fonctionnement du PLM. Elle amène souvent un questionnement quant au périmètre de la donnée produit.

1) Les cas de migration des informations pour un projet PLM

La migration des données a pour but d’alimenter la solution de Product Lifecycle Management. Pour une entreprise il peut s’agir :

• de migrer les données d’un ancien logiciel PLM existant ;
• d’insérer des données provenant d’autres systèmes d’information ;
• d’intégrer des fichiers ou documents physiques dans le PLM.

2) Les sujets que fait émerger la migration des données produit

Les migrations impliquent souvent de déplacer d’énormes quantités de données. Les entreprises ont tendance à vouloir migrer toutes les informations existantes dans le PLM. Mais des données trop détaillées impliquent un temps de chargement long de la solution PLM. Elles perturbent souvent la lisibilité pour l’utilisateur. Se pose également la problématique du maintien à jour de ces données. Les utilisateurs (users) vont-ils continuer à les actualiser ?

La question de la migration de l’historique des données (ou des flux de travail) soulève les mêmes questions. Aucune contrainte légale de conservation ne pèse sur les données du PLM contrairement aux données financières d’un ERP. Les entreprises souhaitent cependant souvent conserver tout leur historique. Pour éviter un effort trop long et couteux, il reste préférable d’archiver les données anciennes hors du PLM. La solution de Product Lifecycle Management a vocation à se focaliser sur le travail en cours.

3) Les actions menées par l’entreprise lors de la migration de données produits

Pour mener une migration de données efficace, les actions suivantes s’enchaînent :

• audit de la qualité des données : identification de toutes les sources et de l’état des données ;
• actions de nettoyage : élimination des doublons, des éléments corrompus, inutiles ou obsolètes ;
• maping des données : identification de la façon dont chaque donnée sera retranscrite dans le PLM ;
• test puis actions de migration.

3. Penser les droits d’accès des métiers à la solution PLM

La solution de Product Lifecycle Management centralise l’ensemble des données. Mais les métiers n’ont besoin d’accéder qu’aux données utiles à leur contribution spécifique. Il est donc nécessaire de définir ce qui est public, confidentiel ou réservé. Les droits d’accès, de modification ou de validation sont attribués en fonction de l’organisation de l’entreprise.

Il faut donc établir une séparation entre les périmètres métier des données. Cela influe sur la façon dont la donnée est structurée au sein du logiciel PLM. Dans une grande entreprise par exemple, les droits sont attribués en fonction de la business unit de l’utilisateur. Un Customer Service Telecom accède ainsi aux données réservées à la business unit Telecom. Puis il peut y avoir une séparation en fonction de la zone géographique où il se trouve (Europe, USA, Asie, Afrique).

4. Installer la gouvernance du projet PLM

Une gouvernance solide favorise la cohérence, la transparence et le succès du projet PLM. La gouvernance définit :

• qui prend les décisions ;
• quand elles sont prises ;
• comment elles sont communiquées et mises en œuvre.

1) Les comités de suivi du projet PLM

L’entreprise instaure différents comités (stratégiques, projet, techniques) pour veiller au bon déroulé du projet. Les comités doivent représenter l’ensemble des métiers concernés. La participation soutenue de leurs membres se révèle indispensable. Ils doivent idéalement être dédiés au projet PLM. Si ce n’est pas le cas, ce projet doit être leur priorité.

2) Le rôle clé du sponsor dans le projet PLM

Le sponsor garantit le succès du projet PLM. Issu du métier, il rallie autour d’une vision stratégique du projet. Il prend également les décisions qui s’imposent pour aligner tous les métiers sur la mise en œuvre du PLM. Sous sa direction, le PLM répond aux besoins de l’entreprise dans sa globalité et non aux besoins décorrélés de chaque service.

4. Anticiper l’accompagnement au changement lié au projet PLM

Le déploiement du Product Lifecycle Management ne se résume pas à l’introduction d’une nouvelle technologie. Au delà de l’utilisation du logiciel, le PLM engendre plusieurs changements :

• il rend plus visible le travail réalisé et automatise parfois des pans d’activité ;
• il met l’accent sur la collaboration ;
• il amène souvent une refonte des processus métier ;
• il vient modifier les habitudes de travail.

Les futurs usagers (users) ont besoin de faire le lien entre la solution PLM et la stratégie de l’entreprise. Ils doivent s’approprier l’approche PLM pour comprendre son utilité au quotidien pour eux. L’acceptation de la solution PLM passe par un accompagnement au changement complet. Celui-ci ne peut se résumer à une simple formation à l’outil.

La mise en place d’un projet PLM nécessite anticipation et préparation. L’implication de l’entreprise reste clé pour lancer efficacement le projet. Du périmètre des données à l’accompagnement au changement, la préparation réalisée en amont fait toute la différence le jour du kick-off. Un projet PLM bien préparé transforme avec fluidité la gestion des informations produit. Il conduit alors à une meilleure qualité des produits et à une plus grande compétitivité sur le marché.

Vous vous posez des questions au sujet des projets PLM ? Découvrez les articles suivants :

• Quels sont les objectifs du PLM ?
• Acteurs du PLM : qui sont-ils ?
• Comment réussir un projet PLM ?

L’article Les prérequis pour mettre en place un projet PLM est apparu en premier sur Pragmaltar.

1. Éprouver le réalisme de la cible du projet PLM et des nouveaux processus

Une appréhension fine et réaliste de la cible du PLM permet de tirer parti au mieux des capacités du logiciel. L’idéal étant d’avoir pu tester les éventuels nouveaux processus en amont.

1) Partager une vision concrète de la cible du projet PLM pour l’entreprise

À travers la mise en place du PLM, l’entreprise repense en profondeur sa gestion des données produit. La solution PLM formalise par ailleurs les façons de travailler. Elle cristallise les processus métier tout au long du cycle de vie produit. La cible doit donc être à la fois précise, transverse et partagée. C’est indispensable pour pouvoir traduire les besoins métier en paramétrage outil. Il faut avoir en tête que les choix de paramétrage du logiciel deviennent structurants par la suite.

Il s’agit donc de partager une vision claire de ce que le Product Lifecycle Management doit accomplir. Un biais courant consiste à redéfinir les processus en s’appuyant sur les fonctionnalités de l’outil. Mais cela risque soit d’orienter les besoins soit d’en occulter certains. Les processus doivent être pensés indépendamment des capacités du logiciel. C’est au contraire ce dernier qui doit s’adapter aux besoins métier.

2) Arbitrer entre Standard et Spécifique quand l’entreprise choisit sa solution PLM

Trancher entre une solution PLM spécifique ou standard se révèle parfois difficile. Plusieurs entreprises sont tentées par le déploiement rapide et le coût initial plus faible d’une solution standard. Mais une plateforme avec une configuration prédéfinie ne permet pas toujours de répondre aux besoins métier.

Si des besoins spécifiques existent, le choix d’une solution standard peut être risqué. Cela peut mener à une impasse dans la suite du projet. L’acceptation et l’utilisation future de l’outil par les utilisateurs peuvent en pâtir. Évaluer la spécificité des besoins métier de l’entreprise est donc essentiel. Le logiciel PLM choisi doit aussi être flexible pour accompagner le développement futur de l’entreprise.

3) Assurer la sécurisation des processus dans le cadre du projet PLM

Le projet PLM va de pair avec une revue des processus de gestion de l’information produit. Mais il est nécessaire de sécuriser la faisabilité de ces processus. Ils ne doivent pas rester théoriques. Sans mise en œuvre préalable, il n’existe aucun retour terrain sur ces processus.  

L’idéal consiste à mettre en place ces processus au cours du projet PLM. Cela se fait avec les outils actuels et donc à travers une mise en oeuvre partielle. Mais cela permet de tester leur applicabilité. Les équipes identifient alors les éventuels points de friction. Une telle démarche :

• suscite l’adhésion des métiers autour de processus améliorés ;
• rend le contenu de la conception du PLM plus concret.

2. Choisir un intégrateur PLM qui valorise les besoins métiers de l’entreprise

L’intégrateur agit comme un intermédiaire entre le logiciel PLM et l’entreprise. Il décline les besoins métiers en paramétrage outil. Son expérience dans le secteur d’activité de l’entreprise est un critère de choix déterminant. Il comprend alors plus finement les défis et les processus internes. Il peut aussi partager des cas d’usage et des bonnes pratiques éprouvés.

Le rôle de l’intégrateur se centre sur les aspects techniques du logiciel PLM. Cependant la posture de l’intégrateur pèse dans la balance. Va-t-il lister les besoins métier qu’on lui énonce et les intégrer tels quels ? Va-t-il au contraire souligner les éventuelles incohérences ? Sera-t-il à même de remettre en cause les décisions internes qui ne cadrent pas avec les bonnes pratiques PLM ?

3. Cadrer le premier périmètre de mise en œuvre du PLM

La nouvelle gestion des données produit introduite avec le PLM modifie les façons de travailler. Mais changer le mode opératoire de toute l’entreprise a peu de chance de succès. Procéder par étapes se révèle plus judicieux. Le PLM se pense alors comme un programme avec des sous-projets. L’enjeu est de bien cadrer le premier périmètre de déploiement.

Avoir la visibilité de la destination finale, coté processus, reste indispensable. L’entreprise doit éviter que les sous-projets suivants remettent en cause ce qui a déjà été déployé. Le premier périmètre d’activation du PLM doit :

• s’inscrire dans une vision globale de la cible du Product Lifecycle Management ;
• impliquer une transversalité entre métiers et entre étapes du cycle de vie produit.

4. Assurer l’interopérabilité du PLM avec les autres outils de l’entreprise

L’interopérabilité du PLM avec les autres outils de l’entreprise est primordiale. Elle empêche de dupliquer la gestion des données produit au sein de plusieurs systèmes. Le PLM doit pouvoir communiquer avec les outils de CAO, l’ERP, ou encore le PIM (Product Information Management). L’interopérabilité garantit le transfert de la donnée produit. Elle évite les ressaisies manuelles et sécurise la qualité de l’information produit.

L’interopérabilité se pense dès la phase de conception de la plateforme PLM. Mais faire concorder les logiques différentes des outils se révèle complexe. Le PLM qui trace toutes les évolutions du produit est par essence plus itératif et flexible. Il suit moins de contraintes réglementaires que l’ERP par exemple. L’interopérabilité constitue donc un sujet dont l’entreprise doit se saisir sans le sous-estimer. 

5. Déployer l’accompagnement au changement au cours du projet PLM

Le déploiement du PLM implique un changement de culture de l’information. Pour l’accompagner, la prise de parole de la direction tout comme le rythme de la communication projet sont essentiels.

1) Replacer le PLM au cœur d’un changement d’organisation des entreprises

La communication sur le projet PLM doit provenir de la direction ou du top management. Elle s’adresse à tous les acteurs internes concernés. La façon de parler du changement a son importance. Ce changement n’advient pas au moment du déploiement du logiciel. Il le précède. C’est parce que l’entreprise a choisi de modifier ses processus et son organisation qu’elle a recours à un PLM en soutien. Le mode de fonctionnement change et l’outil s’y adapte pour épauler l’entreprise.

La communication doit permettre aux employés de s’approprier :

• le contexte du projet et son inscription dans la stratégie de l’entreprise ;
• les objectifs du projet ;
• les intérêts du PLM mais aussi les contraintes induites ;
• les grands chantiers du projet avec leurs échéances.

2) Assurer une implication régulière de tous les acteurs au cours du projet PLM

Susciter l’engagement des équipes entraîne une meilleure acceptation du PLM. Les métiers doivent se sentir impliqués dès le début du projet. Concrètement, ils sont sollicités lors de :

• l’expression des besoins autour de la gestion des données produit ;
• la recette qui peut impliquer plusieurs acteurs pour des tests transverses ;
• la formation à l’outil pour acquérir les connaissances nécessaires à son utilisation.

La communication doit cependant se maintenir tout au long du projet. Les métiers doivent pouvoir suivre l’avancement du projet PLM. Pour ce faire il est recommandé :

• d’établir des jalons rapprochés pour plus de dynamisme ;
• de donner de la visibilité sur les quick wins pour asseoir la légitimité du PLM ;
• de prévoir un espace pour poser des questions et d’y répondre au fur et à mesure.

6. Penser la gouvernance du « RUN » du projet PLM

Une fois le projet déployé, l’entreprise entre dans la phase dite du « RUN ». La solution est désormais en fonctionnement courant. Se déroulent alors les activités liées à la gestion, à la maintenance et à l’évolution du PLM. Établir la gouvernance du RUN permet au PLM de continuer d’apporter de la valeur à l’entreprise sur le long terme.

Cette gouvernance se compose d’un comité qui représente les différents métiers de l’entreprise. Elle a pour fonction de :

• garantir le respect des processus métier ;
• arbitrer l’évolution de ces processus ainsi que toute demande d’évolution ;
• établir si nécessaire des critères de priorisation du traitement des incidents.

La gouvernance doit disposer de l’autorité nécessaire pour mettre d’accord les métiers ou les entités. Elle assure l’efficacité constante de la plateforme PLM.

La réussite d’un projet PLM est loin de reposer sur le seul choix de la solution technique. De la sécurisation des processus jusqu’à la gouvernance du RUN, plusieurs facteurs entrent en ligne de compte. Tant opérationnels que stratégiques, ils contribuent à faire le succès d’un projet PLM. Celui-ci libère alors son plein potentiel pour optimiser la gestion des données produit d’une entreprise.  

La mise en place du Product Lifecycle Management vous intéresse ? Lisez les articles suivants :

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• Quels sont les objectifs du PLM ?
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