Comment DwyerOmega optimise ses opérations industrielles grâce au MCP d’Akeneo

Pour un fabricant industriel qui gère des produits techniques complexes, des contenus multilingues, des acquisitions régulières et des millions de configurations possibles, garantir un accès rapide à des informations produits fiables représente un véritable défi opérationnel.

C’est précisément l’enjeu auquel répond DwyerOmega en s’appuyant sur le Model Context Protocol (MCP) d’Akeneo pour connecter les informations issues de son PIM à Microsoft Fabric, Power BI, des outils d’intelligence artificielle, SharePoint et AWS. Cette approche lui permet de construire progressivement un environnement opérationnel dans lequel les données produits sont plus faciles à consulter, analyser, enrichir et exploiter.

Plutôt que d’imposer aux chefs de produit et aux équipes marketing l’apprentissage de nouveaux outils, DwyerOmega rend les informations produits fiables et gouvernées accessibles directement dans leurs environnements de travail habituels. En parallèle, le MCP permet à l’entreprise de réduire sa dépendance aux intégrations complexes nécessitant d’importants développements, au profit de flux de travail plus flexibles pour l’extraction des données, l’enrichissement des contenus, le suivi de leur qualité et l’intégration de nouveaux catalogues à la suite d’acquisitions.

Le défi : des données produits optimisées, mais difficiles d’accès

DwyerOmega avait déjà fait d’Akeneo PIM sa source de référence pour les informations produits. L’enjeu consistait désormais à permettre aux différentes équipes de l’entreprise d’exploiter ces données, quels que soient leurs responsabilités, leurs habitudes de travail et leur niveau de maîtrise technique.

Cyrus Grimes, Director of Product Content Management chez DwyerOmega, utilisait jusqu’alors des connexions API pour extraire les données d’enrichissement du PIM et alimenter des tableaux de bord Power BI. Cette approche répondait aux besoins initiaux, mais présentait certaines limites.

Les chefs de produit pilotent leurs propres activités et doivent composer avec de nombreuses priorités. Les équipes marketing et SEO ont besoin d’identifier rapidement les descriptions, métadonnées, visuels et contenus complémentaires manquants. De leur côté, les équipes chargées des opérations commerciales doivent disposer d’une visibilité précise sur les références disponibles au catalogue.

Toutes ces fonctions tirent parti des données centralisées dans Akeneo, sans pour autant utiliser quotidiennement le PIM.

Comme le souligne Cyrus Grimes :

« Le simple fait de devoir ouvrir un logiciel supplémentaire pour accéder aux informations constituait, selon moi, un frein. »

À cette difficulté d’accès s’ajoutaient des limites techniques. Avec la multiplication des langues, les volumes de données à extraire augmentaient considérablement à chaque chargement complet. Par ailleurs, le pipeline d’extraction vers Microsoft Fabric manquait de stabilité pour accompagner les prochaines étapes de développement de l’entreprise.

La solution : un pipeline de données produits optimisé grâce au MCP d’Akeneo

En associant le MCP d’Akeneo à Codex dans l’environnement Microsoft Fabric, Cyrus Grimes a entièrement repensé son pipeline de données autour d’une architecture de tables structurée.

Le MCP permet à l’environnement de développement assisté par IA d’interagir avec Akeneo et Microsoft Fabric depuis une interface unique. Il devient ainsi possible d’explorer la structure du catalogue, de créer les tables nécessaires, de configurer l’extraction et de résoudre les problèmes techniques sans multiplier les interventions manuelles.

Le nouveau pipeline repose sur des mises à jour différentielles, qui permettent de récupérer uniquement les données modifiées, plutôt que de recharger systématiquement l’intégralité du catalogue multilingue.

Ce processus s’exécute automatiquement chaque matin. Lorsqu’un export complet est nécessaire, l’ensemble des données, toutes langues confondues, peut être extrait en environ 2h30 à 3h, sans atteindre les limites liées au nombre d’opérations simultanées.

Cette évolution illustre le rôle complémentaire du MCP et du PIM. Akeneo reste la source de référence des informations produits, garantissant leur qualité et leur gouvernance. Le MCP permet quant à lui d’étendre l’exploitation de ces données à l’ensemble de l’écosystème analytique et opérationnel de DwyerOmega.

Quelles sont les prochaines étapes ?

DwyerOmega explore désormais de nouvelles possibilités pour gérer des modèles produits particulièrement complexes. L’entreprise teste notamment des représentations plus détaillées de ses modèles, dont certains peuvent comporter entre 100 000 et 200 000 configurations possibles.

Elle étudie également comment faire d’Akeneo la source de données produits gouvernées sur laquelle pourront s’appuyer des agents IA, afin de leur fournir des informations fiables et contextualisées.

Pour Cyrus Grimes, la véritable valeur de cette approche réside dans sa capacité à décloisonner les systèmes.

À plus long terme, les bénéfices dépassent largement la création de tableaux de bord ou l’automatisation de tâches isolées. Plutôt que de développer une nouvelle intégration pour chaque besoin, DwyerOmega peut désormais construire des processus réutilisables à partir d’un socle commun de données produits fiables.

Pour les industriels, cet exemple illustre un enjeu majeur : la valeur des données produits ne dépend pas uniquement de leur qualité, mais aussi de la capacité des équipes et des systèmes à les exploiter efficacement, sans compromettre leur cohérence.

Avec le MCP, DwyerOmega fait évoluer le rôle de son PIM. Au-delà d’un référentiel centralisé, Akeneo devient une source active d’informations au service des opérations, de l’analyse et de la prise de décision.

Les perspectives sont nombreuses : améliorer la visibilité des équipes sur la qualité des informations produits, accélérer la création de contenus ou encore simplifier l’intégration de nouvelles gammes à la suite d’acquisitions. Le MCP transforme progressivement la manière dont les données produits circulent et sont exploitées au sein de l’entreprise.

Dans la deuxième partie de cet article, nous découvrirons comment DwyerOmega met ces nouvelles possibilités en pratique et les premiers résultats obtenus.