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Un infocentre est un concept né dans les années 1970. Il a pris racine dans le besoin des entreprises à réaliser des reportings sur leurs activités à partir d’une base de données. Voici l’histoire, la définition, les différences avec un Data Warehouse.
Dans cet article, nous revenons sur une infrastructure qui a donné naissance au Big Data avant même la création du Data Warehousing. Ce vieux concept en informatique est pourtant encore utilisé par bon nombre d’entreprises qui n’ont pas encore installé de Data Warehouse. Ce concept, certains l’auront reconnu, il s’agit de l’infocentre.
Infocentre définition
Ce concept fait son apparition dès les années 1970. Un infocentre consistait à allouer la puissance de calcul d’un ordinateur central à différents terminaux passifs comme des machines à écrire ou des écrans cathodiques pour appeler directement des banques de données de production en utilisant les systèmes UNIX, VMS, MVS/TSO, VM/CMS ou encore Multics. A cette période, il utilise des outils de requêtes complexes utilisant des langages comme le BASIC, FORTRAN ou APL.
Il a été mis en place pour pallier des difficultés par les analystes. Avant cette méthode, ils interrogeaient une base de données unique avec des requêtes qui pouvaient entraîner des bugs empêchant la saisie d’information sur cet outil centralisé. Ilpermet alors de dupliquer la base de données dont les éléments sont issus d’une application et d’effectuer d’un côté des saisies, de l’autre des analyses poussées. Toutes les informations d’une entreprise sont en revanche stockées au même endroit, souvent une baie de stockage présente sur site.z
Ce concept a suivi l’évolution des architectures informatiques. Au moment du passage à l’ère de l’ordinateur personnel. Le traitement d’un infocentre n’est plus central, mais local. Les utilisateurs accèdent à la base de données depuis un logiciel installé sur leur ordinateur de bureau. Ils peuvent ainsi effectuer des reportings sur l’activité de leur entreprise. Elles ont bénéficié d’avantages importants pour gérer leurs affaires et mener leurs stratégies. La constitution d’un concept de ce type dédié au RH est monnaie courante dans les années 1980.
Infocentre VS Data Warehouse
En revanche, un infocentre consommait énormément de ressources informatiques. Cela limitait parfois les entreprises qui intègrent souvent qu’une seule source de données, provenant d’une application professionnelle. Les conflits entre les applications connectés à un serveur en étaient pour grande partie responsable. Le coût de déploiement s’avérait important, tandis que les données n’étaient pas historicisées.
A contrario, un data Warehouse, un concept théorisé au milieu des années 1990, permet de palier une partie de ces défauts. Il s’agit dans ce concept de préparer les données historicisées et de les organiser en silo par le biais de Datamart. Ainsi chaque métier peut accéder aux données nettoyées correspondant à leurs besoins et bénéficie d’une aide à la décision. De plus, les informations traitées proviennent plus facilement de plusieurs applications. Par rapport à un infocentre, le Data Warehouse consomme moins de ressources et est disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. La définition du premier outil donnée par le CNRS tend à induire une confusion entre les deux concepts sommes toutes proches.
Ce schéma informatique est donc un ancêtre du Data Warehousing qui est à l’origine de l’informatique décisionnelle ou business intelligence en anglais. Il a inspiré le nom de nombreuses sociétés dont Infocentre, un intégrateur de solutions IT installé à Bourges. C’est la même chose pour Infocentre du groupe Esus, installé à Saran.
Infocentre logiciel
Ce système d’information décisionnel est encore utilisé par certaines entreprises. C’est le cas des hôpitaux et de PME qui n’ont pas besoin de Data Warehouse comme les grands groupes. Des entreprises comme CTI Santé, le groupe Esus, ou encore id Logiciel proposent encore ce type d’Infocentre sous forme logiciel ou disponible depuis le Cloud. Des institutions financés par les autorités utilisent également ce type de structure. C’est le cas du CNRS ou du Ministère de l’Education nationale.
De l’Infocentre au Data Mesh : La décentralisation des données en 2025
Si l’infocentre historique centralisait le savoir, créant souvent un goulot d’étranglement technique, 2025 marque le triomphe du Data Mesh. Cette approche architecturale moderne prend le contre-pied exact du modèle silo de l’infocentre. Elle décentralise la propriété de la donnée.
De toute façon, la dynamique du marché ne trompe pas. Car estimé à 1,24 milliard de dollars en 2025, le Data Mesh pourrait atteindre 4,26 milliards d’ici 2033, preuve de l’intérêt grandissant des entreprises pour les architectures distribuées.
Chaque domaine métier devient responsable de ses propres données. Il doit les gérer comme de véritables produits, et non plus dépendre d’un stockage unique géré par une équipe IT débordée.
Cette année, l’impact de cette transition est flagrant. Parce qu’on observe par exemple des acteurs majeurs du secteur bancaire délaisser leurs anciens entrepôts centraux pour le Data Mesh.
Le but est de permettre à leurs équipes de conformité d’accéder aux données en temps réel pour l’IA. Cela sans passer par la case IT centrale. Contrairement à l’infocentre qui figeait l’information à J+1, le Data Mesh offre une agilité immédiate. En adoptant une gouvernance fédérée, vous supprimez les intermédiaires. Vous transformez aussi votre architecture statique en un écosystème dynamique, capable de nourrir les algorithmes prédictifs les plus récents.
FAQ
Un infocentre est un système permettant de regrouper et dupliquer des données d’entreprise dans un espace unique afin d’effectuer des analyses sans perturber les applications de production.
Ils sont apparus pour éviter que les requêtes d’analyse ne bloquent les systèmes de saisie. Les analystes pouvaient enfin travailler sur une copie des données sans risquer de provoquer des bugs sur l’application principale.
Il reposait sur un ordinateur central puissant, connecté à des terminaux passifs. Les requêtes étaient envoyées via des langages comme BASIC ou FORTRAN, directement vers des banques de données du système.
L’infocentre est limité à une ou quelques sources de données, consomme beaucoup de ressources et n’historise pas toujours l’information. Le Data Warehouse, lui, intègre plusieurs applications. Il organise les données par silo et les conserve dans le temps. Ce qui offre une aide à la décision plus avancée.
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