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Gouverner les coûts IT dans un environnement hybride : le cas Max Mara
Le FinOps s’impose aujourd’hui comme un pilier central de la gouvernance IT. Longtemps cantonnée aux entreprises cloud natives, la discipline s’étend désormais à des secteurs comme le retail et le luxe, où les enjeux sont très concrets : marges sous pression, cycles saisonniers, internationalisation, et complexité croissante des stacks numériques.
L’exemple de Max Mara, groupe international de mode, illustre une dynamique que l’on observe fréquemment : des organisations historiques combinent cloud public et infrastructures on-premises (souvent par nécessité) et cherchent une gouvernance financière capable de couvrir l’ensemble, avec un langage commun compréhensible autant par l’IT que par la finance et les métiers.
Au-delà de la réduction de facture, l’objectif devient de transformer des signaux techniques (consommation, capacité, allocation) en indicateurs business : lisibilité, arbitrage, prévision, protection de la marge. C’est ce changement de posture qui fait passer le FinOps d’un sujet “ops” à un sujet de gouvernance.
Cet article ne vise pas à détailler l’implémentation technique de Max Mara, mais à analyser ce que leur trajectoire révèle des conditions de succès d’un FinOps dans un contexte cloud hybride.
Un contexte hybride complexe
Dans des groupes comme Max Mara, où coexistent cloud public et infrastructures historiques, l’hybride devient un état durable : le cloud apporte l’élasticité et la rapidité d’exécution, tandis que l’on-premises continue d’héberger certains workloads critiques pour des raisons de sécurité, de performance, de dépendances applicatives ou d’organisation interne. Le défi n’est donc pas “cloud contre data center”, mais comment piloter l’ensemble.
La coexistence de plusieurs fournisseurs cloud, combinée à un patrimoine on-prem amorti sur plusieurs années, crée une asymétrie : d’un côté des coûts variables (OpEx) et traçables, de l’autre des coûts composites (CapEx + opérations + énergie + réseau) souvent répartis de manière plus opaque. Sans normalisation, comparer ces mondes revient à comparer des unités différentes. C’est précisément ce type d’asymétrie que des organisations comme Max Mara cherchent à dépasser, en construisant une lecture financière unifiée capable de couvrir l’ensemble de leur patrimoine IT.
Une gouvernance FinOps hybride efficace repose sur une capacité clé : faire converger IT, finance et métiers sur une représentation partagée des coûts. Concrètement, cela implique de standardiser les notions (périmètres, règles d’allocation, unités), et de rendre l’information utilisable par les parties prenantes sans exiger d’elles une compréhension profonde de l’architecture.
Une méthodologie progressive en cinq étapes
La trajectoire observée chez Max Mara illustre une approche progressive, structurée en plusieurs étapes, que l’on retrouve chez les organisations FinOps les plus matures.
Phase 1 : Cadrage et analyse orientée besoins métiers
La première étape n’est pas technique : elle consiste à clarifier les besoins métiers, les périmètres décisionnels et les zones d’intersection entre environnements (applications distribuées, flux transverses, dépendances). L’objectif est d’éviter un modèle par fournisseur, et de construire une vision cohérente par usage.
Dans le cas de Max Mara, ce cadrage vise notamment à éviter une lecture des coûts strictement par fournisseur, au profit d’une vision orientée usages et responsabilités.
Phase 2 : Stabilisation et architecture de données résiliente
Dans un contexte hybride, la robustesse du modèle de données est déterminante. Les organisations les plus efficaces conçoivent une structure résiliente : capable d’intégrer de nouvelles sources, d’encaisser l’évolution des environnements (nouveaux clouds, migrations, renouvellement de data center) et de conserver une cohérence dans le temps.
Cette exigence de résilience est particulièrement critique pour des groupes comme Max Mara, dont les environnements évoluent dans le temps (nouveaux périmètres, migrations, renouvellement d’infrastructures).
Phase 3 : Remédiation et automatisation de la conformité
Une gouvernance FinOps devient réellement scalable quand elle intègre des boucles de contrôle : distinguer ce qui est conforme (tagging, ownership, allocation) de ce qui ne l’est pas, puis déclencher des remédiations (techniques ou organisationnelles). Cela réduit la charge manuelle et augmente la confiance dans les chiffres.
C’est ce type de boucles de contrôle qui permet, dans un contexte comme celui de Max Mara, de fiabiliser les chiffres sans alourdir les équipes opérationnelles.
Phase 4 : Standardisation pour accélérer l’onboarding des sources
Plus le périmètre s’élargit, plus la standardisation devient critique : mêmes règles de calcul, mêmes dimensions, mêmes conventions de nommage et de restitution. Cette couche permet d’ajouter un fournisseur ou une source interne sans “réinventer” le modèle à chaque fois, et sans casser les comparaisons.
Dans un contexte comme celui de Max Mara, cette standardisation est ce qui permet d’élargir le périmètre (nouveaux fournisseurs, nouvelles entités, nouveaux environnements) sans remettre en cause la cohérence du modèle ni la comparabilité historique.
Phase 5 : Communication et adoption multi-personas
La dernière étape est souvent sous-estimée : adapter la restitution aux personas. Un ingénieur n’attend pas la même vue qu’un contrôleur de gestion, et un responsable e-commerce n’attend pas la même granularité qu’un CIO. Les organisations matures industrialisent cette diffusion via leurs outils BI, en mettant l’accent sur la compréhension et l’action.
Pour un groupe comme Max Mara, cette capacité à adapter la restitution aux différents profils est déterminante pour transformer le FinOps en outil de gouvernance partagé, et non en simple exercice de reporting financier.
Les deux piliers : allocation et standardisation
Pilier 1 : l’allocation des coûts, colonne vertébrale du modèle hybride
Dans un environnement hybride, l’allocation n’est pas un plus : c’est ce qui rend le pilotage possible. Sans allocation robuste, on obtient des vues par fournisseur (cloud A, cloud B, data center) qui restent difficiles à relier aux périmètres de responsabilité internes (produit, application, domaine, équipe). Or, c’est précisément cette jonction qui transforme un reporting “informatif” en pilotage “actionnable”.
Concrètement, les approches les plus efficaces consistent à raisonner en unités comparables, au plus près de l’usage : rattacher les coûts à des composants techniques (CPU, RAM, stockage, réseau) puis les projeter sur des objets de gouvernance (service, application, marque, centre de coûts, etc.). Côté on-premises, cela implique souvent de compléter la vision comptable (CapEx amorti) par une lecture de consommation (plus typé OpEx) utile au FinOps : on ne cherche pas à remplacer la comptabilité, mais à créer une couche de pilotage permettant des comparaisons, des arbitrages et des boucles d’amélioration continues.
Pour un groupe comme Max Mara, cette capacité d’allocation est ce qui permet de relier des coûts techniques hétérogènes à des périmètres métiers cohérents.
Un point clé, trop souvent oublié : rendre visibles les angles morts du modèle, notamment le coût non alloué (capacité inutilisée, surprovisionnement, périodes de transition). C’est souvent là que naissent les discussions les plus productives. On fait cela non pas pour “couper”, mais pour comprendre ce qui relève d’une marge de sécurité volontaire, d’une inertie organisationnelle, ou d’un problème de conformité (tagging/ownership, ressources orphelines, etc.).
Pilier 2 : la standardisation des données, le langage commun entre IT, finance et métiers
Le deuxième pilier, c’est la standardisation : mêmes conventions, mêmes dimensions, mêmes règles de calcul et une structure cohérente qui résiste au temps. Dans un contexte multi-fournisseurs, c’est la seule manière d’éviter que chaque nouvelle source (un cloud supplémentaire, une filiale, un nouveau périmètre on-prem) n’oblige à réinventer le modèle, et ne casse les comparaisons historiques.
La standardisation joue aussi un rôle organisationnel : elle devient un langage commun, au même titre qu’une langue partagée facilite la collaboration entre pays. Quand les coûts sont décrits de façon cohérente et compréhensible, les échanges entre équipes s’accélèrent : la finance peut challenger les hypothèses, l’IT peut expliquer les drivers techniques, et les métiers peuvent s’approprier des indicateurs décisionnels sans dépendre d’une interprétation subjective.
Enfin, la standardisation est ce qui permet d’industrialiser la diffusion : on peut construire des vues adaptées à différents personas (engineers, product owners, direction, finance), sans manipuler manuellement la donnée à chaque demande. C’est la différence entre un modèle qui marche sur un périmètre, et un modèle qui devient une capacité durable de l’entreprise.
Dans un contexte multi-fournisseurs comme celui de Max Mara, la standardisation devient un prérequis pour maintenir la comparabilité dans le temps.
Une architecture data-driven au service du business
Ce type d’architecture correspond aux besoins d’organisations comme Max Mara, qui cherchent à centraliser sans rigidifier et à piloter sans dépendre d’outils “boîte noire”.
Centraliser, relier, fiabiliser : la chaîne de collecte hybride
Dès qu’on veut piloter l’hybride, la question n’est plus quel dashboard, mais quelle chaîne de données. Les modèles les plus utiles relient généralement trois familles de sources : la facturation cloud, les référentiels internes (asset management, CMDB/DCIM), et des signaux d’usage (métriques d’exécution, état de ressources, dimensions nécessaires à l’allocation). L’objectif n’est pas de tout capter immédiatement, mais de centraliser de manière cohérente pour garantir la traçabilité et la réconciliation.
Dans ce type d’architecture, le data lake (ou data warehouse) sert de point de convergence : on y consolide les données de coût et les dimensions de gouvernance (ownership, tags, périmètres), puis on restitue via un outil BI. Le vrai facteur différenciant n’est pas tant le choix technologique que la capacité à maintenir un modèle stable malgré l’évolution des environnements.
Granularité et agrégation : trouver le bon équilibre “utile”
Les organisations matures trouvent un équilibre pragmatique : une granularité fine (souvent horaire) peut être précieuse pour comprendre des comportements (pics, dérives, surprovisionnement, ressources inutilisées), mais elle n’a de valeur que si elle est convertie en lectures agrégées orientées décision. Autrement dit : conserver la finesse là où elle éclaire une action, et agréger là où elle rend la discussion possible avec les métiers.
L’agrégation intelligente consiste à consolider sans perdre la capacité d’expliquer : d’où vient le chiffre, quelles hypothèses sont derrière, quel est le niveau de confiance. C’est aussi ce qui rend le modèle compatible avec des usages showback / chargeback : on peut produire une lecture de gouvernance FinOps en parallèle des contraintes comptables, en assumant que ce n’est pas le même objectif.
Des bénéfices tangibles : de l’IT aux unités économiques
Passer du coût IT au coût unitaire business
Là où le FinOps devient stratégique, c’est quand il permet de relier les coûts IT à des unités métiers : commande e-commerce, activité B2B, marque, parcours, service, etc. Dans le retail, cette approche change la nature des arbitrages : on ne discute plus seulement d’une facture cloud trop élevée, mais de la contribution de l’IT à la marge et à la performance opérationnelle.
Cette lecture unitaire permet aussi de contextualiser les variations : saisonnalité, campagnes marketing, changements de mix produits, évolutions de distribution. Au lieu de subir une volatilité de coûts, l’entreprise peut interpréter les mouvements et décider : optimiser, investir, ou accepter un coût parce qu’il sert une stratégie.
Dans le retail, et notamment pour un groupe comme Max Mara, cette lecture unitaire transforme la manière d’arbitrer entre coûts IT, performance opérationnelle et marge.
Autonomie, maîtrise des données et réduction des dépendances
Un bénéfice souvent sous-estimé est la maîtrise : centraliser les données, posséder les règles d’allocation et standardiser les dimensions réduisent la dépendance à des approches “boîte noire”. Cela ne signifie pas tout faire soi-même, mais garder la main sur les éléments structurants : définitions, hypothèses, traçabilité, capacité d’export et d’intégration avec l’écosystème interne (BI, finance, pilotage produit).
Ce type de capacité est aussi plus évolutif : on peut étendre le périmètre (nouveaux fournisseurs, nouvelles zones géographiques, nouvelles unités métiers), enrichir les métriques, améliorer la prévision, et progressivement couvrir des domaines émergents comme l’IA, dont les drivers de coûts méritent une approche structurée.
Notre analyse
Ce que cet exemple illustre sur la maturité FinOps
Ce que ce type de trajectoire met en évidence, c’est que le FinOps hybride n’est pas une extension du FinOps cloud : c’est une gouvernance à part entière. Les deux piliers, allocation et standardisation, sont ce qui permet de tenir la complexité dans la durée, de créer la confiance dans les chiffres, puis d’installer une dynamique d’amélioration continue.
On observe aussi un schéma récurrent : la valeur apparaît quand la donnée devient partageable, compréhensible et orientée décision. Une fois le langage commun en place, les discussions changent : on passe du pourquoi ça coûte au qu’est-ce qu’on décide, et surtout qui décide, sur quelle base, avec quel niveau de confiance.
L’exemple de Max Mara met en lumière un schéma que l’on retrouve chez de nombreuses organisations confrontées à l’hybridité
Les prochaines étapes naturelles : prévision, coûts projets, FinOps for AI
Les organisations qui atteignent ce niveau de pilotage cherchent généralement à aller plus loin : améliorer la prévision (forecasting), intégrer des coûts projets (souvent plus difficiles à modéliser), et enrichir les unités économiques. Elles s’intéressent aussi au FinOps appliqué à l’IA : non pas comme un sujet isolé, mais comme un prolongement logique, avec des unités de consommation et des patterns d’usage qui nécessitent une discipline comparable.
Conclusion
Le parcours de Max Mara montre que le FinOps devient une capacité de gouvernance dès lors que l’IT est hybride et qu’elle doit servir des décisions business transverses.
En combinant une allocation rigoureuse et une standardisation des données, il devient possible de rendre les coûts lisibles, comparables et actionnables, puis de les relier à des unités économiques utiles au pilotage de la marge et de la stratégie.
Si votre organisation se pose des questions similaires sur la comparabilité multi-fournisseurs, la visibilité end-to-end ou la connexion entre IT et indicateurs métiers, c’est probablement le bon moment pour structurer (ou renforcer) votre démarche.
Chez Sudo, nous accompagnons les entreprises qui veulent transformer leurs environnements cloud et hybrides en leviers de performance et de durabilité.