Immobilier · Data & BI · IA générative
Gecina : retour d'expérience Claude d'une équipe Data & BI en pleine migration.
Ce retour d'expérience Claude retrace le déploiement de l'assistant d'Anthropic auprès de cinq membres de l'équipe Data & BI de Gecina, en mai 2026, au cœur d'une migration ERP. Un mois de pilote pour mesurer les gains, quatre mois d'usage pour les confirmer.
Le contexte
Pourquoi tester Claude en pleine migration ERP ?
Gecina gère un patrimoine immobilier de près de 20 milliards d'euros.
Sa DSI Data pilote en parallèle la production BI courante, la maintenance de l'ODS et du DWH et, depuis début 2026, une migration ERP structurante : le passage de KSIOP vers Solare, avec une refonte complète des flux qui alimentent l'entrepôt de données.
Ce calendrier dense, sans période d'accalmie, constitue le terrain réel du pilote. Claude devait s'intégrer aux flux de travail existants, sans modifier ni les outils ni les processus en place.
Grand groupe foncier tertiaire
Le pilote
Un pilote en conditions réelles, pas un POC de démonstration.
Point de départ de ce retour d'expérience Claude : cinq collaborateurs l'adoptent sur leurs cas d'usage concrets, sans toucher à l'environnement technique : audit de modèles Power BI, conception de requêtes SAS, analyse de jobs Talend, SQL, documentation Power Automate.
Data Analyst BI
Modèles sémantiques Power BI, mesures DAX, documentation Power Automate.
Data Engineer ODS-DWH
Architecture technique, comparatifs de solutions, requêtes SQL.
Data Engineer reprise de données
Analyse de rapports d'erreurs SAS, migration de requêtes.
Chef de projet migration Solare
Pilotage technique, analyses SAS quotidiennes, suivi de migration.
Au bout d'un mois, le constat interne est sans ambiguïté : tous les usages prévus ont été testés et adoptés en routine.
Résultats côté BI
Quel temps l'équipe BI a-t-elle réellement gagné ?
Les chiffres proviennent de mesures directes sur des cas réels, pas d'estimations.
sur la création d'une mesure DAX
Mesure interne Gecina, 2026sur l'audit d'une mesure existante
Mesure interne Gecina, 2026de temps économisé pour l'équipe BI
Estimation globale équipe, 2026| Cas d'usage | Avant Claude | Avec Claude | Gain |
|---|---|---|---|
| Création d'une mesure DAX | ~ 1 heure | ~ 5 minutes | -92 % |
| Audit d'une mesure existante | ~ 30 minutes | ~ 2 minutes | -93 % |
| Documentation Power Automate | ~ 2 heures | ~ 1 heure | -50 % |
| Estimation globale équipe BI | 30 à 40 % |
Création et audit de mesures DAX
Claude produit le calcul DAX à partir des règles métier et des champs du modèle, sans passage par la documentation Microsoft. Pour une mesure héritée, il reformule le contexte, les filtres et la finalité.
« Sur une mesure d'écart-type, Claude me l'a créée directement. Sinon j'aurais dû aller sur les fonctions Power BI dans la doc Microsoft et vérifier. Là je n'en ai pas eu besoin. »
Data Analyst BI
Migration de requêtes et documentation
Une heure investie dans un prompt de migration KSIOP vers Solare a suffi. Ce prompt est devenu un actif réutilisable, mutualisé dans l'équipe via un skill Claude partagé.
« Sur la migration des requêtes, ça me prenait une demi-journée par requête au démarrage. Maintenant que j'ai mon prompt, ça me prend 10 à 20 minutes. C'est un gain de temps infini. »
Data Analyst BI, chantier migration KSIOP-Solare
Résultats côté Data
Comment Claude a-t-il accéléré la migration ?
Sur le chantier KSIOP vers Solare, ce retour d'expérience Claude montre des gains encore plus marqués en proportion du temps investi.
| Cas d'usage | Avant Claude | Avec Claude | Gain |
|---|---|---|---|
| Migration d'une requête SAS | ½ journée par requête | 10 à 20 minutes | -85 à -93 % |
| Analyse d'un rapport d'erreurs (skill métier) | ½ journée (3 à 4 heures) | ~ 15 minutes | -90 % |
| Analyse SAS quotidienne (pilotage) | ½ journée | ~ 15 minutes | ~ 1 jour récupéré / jour |
Analyse des rapports d'erreurs SAS
Les rapports du système source comptent jusqu'à 40 000 lignes. Un skill métier dédié les transforme en diagnostic priorisé : typologies d'erreurs et correctifs proposés.
« Là où je peux passer une demi-journée juste à comprendre où est l'erreur dans un message à 300 cas, avec Claude c'est 5 minutes. »
Data Engineer, reprise de données
Pilotage quotidien de la migration
Quinze minutes au lieu d'une demi-journée pour chaque analyse SAS : l'effet sur le rythme du chantier est direct.
« On lance une analyse, un quart d'heure plus tard c'est fini. À raison d'une à deux sessions SAS par jour, c'est quasiment un jour gagné chaque jour. »
Chef de projet migration Solare
Architecture et choix techniques
Pour les arbitrages d'architecture, Claude produit une analyse comparative adaptée au contexte et un plan de mise en œuvre.
« Ce qui est bien, c'est qu'il explique. Pas comme la doc Microsoft : 3 pages où il faut juste trouver le paragraphe qui nous intéresse. Lui il va directement nous faire ce dont on a besoin. »
Data Engineer ODS-DWH
Outillage et maturité
Un connecteur MCP interne et un skill métier, construits par l'équipe.
L'équipe a développé un connecteur MCP (Model Context Protocol) qui permet à Claude d'interroger directement l'ERP, l'ODS et le DWH, sans export manuel. Il s'appuie sur le protocole ouvert publié par Anthropic : l'agent accède à la donnée là où elle se trouve, en temps réel, sans copie.
En quatre mois, l'usage est passé de corrections de requêtes isolées à une pratique combinant connecteurs multiples, fichiers joints et artefacts générés par Claude. Cette montée en compétence est portée par plusieurs profils (pilotage, data analysts, BI), pas par un seul utilisateur : un signe de diffusion réelle, pas d'un usage de niche.
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Que retenir de ce retour d'expérience Claude ?
Claude rend faisable ce qui était sacrifié
Documentation Power Automate, commentaires de mesures DAX, fichiers de suivi des erreurs SAS : ces livrables sont produits comme sous-produits du travail quotidien. La qualité moyenne progresse sans coût supplémentaire.
Claude explique en plus de produire
Claude explicite le raisonnement derrière chaque réponse. L'équipe continue d'apprendre, garde la compréhension métier et la maîtrise des décisions.
Le prompt devient un actif réutilisable
L'investissement initial sur un prompt génère des gains à chaque requête suivante. Mutualisés dans des skills partagés, les prompts voient leur valeur démultipliée.
La conformité justifie le plan payant
Les données métier Gecina ne peuvent pas transiter par une IA tierce gratuite. Le plan Claude Team est un prérequis de conformité autant qu'un outil de productivité, et son retour sur investissement est démontré sur ce seul chantier.
Investissement et prochaines étapes
Cinq utilisateurs, un abonnement, une productivité doublée.
Sur le projet de reprise de données (RISE), 30 % du périmètre avait été couvert entre octobre 2025 et avril 2026, sans Claude. Le taux atteint 90 % en septembre 2026, après quatre mois d'utilisation.
du périmètre RISE couvert, contre 30 % avant
Suivi projet Gecina, sept. 2026de productivité sur cette phase
Estimation prudente Gecina, 2026gagné sur les usages avancés
Retour d'expérience interne, 2026Le doublement de productivité est un chiffre volontairement prudent : une partie du gain tient aussi à une plus grande disponibilité sur le projet. Sur le temps gagné, 40 % est directement lié à l'automatisation des requêtes SQL.
Les initiatives de la phase 2
MCP Power BI Server
Interroger un modèle sémantique directement depuis Claude, sans export manuel.
Claude Code + DBeaver
Accès direct aux bases de données pour les requêtes et l'exploration.
Scan du parc Talend
Analyse et documentation automatisées des quelque 300 jobs Talend existants.
Intégration SharePoint
Accès aux référentiels documentaires depuis Claude pour les analyses.
FAQ
Questions fréquentes
L'équipe BI gagne 92 % de temps sur la création d'une mesure DAX et 93 % sur l'audit d'une mesure existante, soit 30 à 40 % de temps économisé au global. Côté Data, la migration d'une requête SAS passe d'une demi-journée à 10 ou 20 minutes.
Cinq membres de l'équipe Data & BI : deux data analysts BI, deux data engineers et le chef de projet de la migration Solare. Chacun a utilisé Claude sur ses propres cas d'usage, sans modification de l'environnement technique.
Les données métier de Gecina ne peuvent pas transiter par une IA tierce gratuite. Le plan Team d'Anthropic répond à cette exigence de conformité. Son coût est couvert par les gains mesurés sur le seul chantier de migration.
Il permet à Claude d'interroger directement l'ERP, l'ODS et le DWH, sans export manuel. Basé sur le Model Context Protocol, un standard ouvert publié par Anthropic, il donne accès à la donnée en temps réel, là où elle se trouve.
La phase 2 prévoit un serveur MCP pour Power BI, Claude Code associé à DBeaver pour l'accès aux bases, un scan automatisé des quelque 300 jobs Talend et une intégration SharePoint pour les référentiels documentaires.
Aylina by Klint
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Aylina by Klint est Anthropic Registered Partner. Nous accompagnons les ETI et grands comptes dans le déploiement de Claude : cadrage des cas d'usage, gouvernance des données, connecteurs MCP vers votre SI et adoption par les équipes.
Vous souhaitez reproduire ce retour d'expérience Claude dans vos équipes Data, BI ou métier ?
Sources et méthodologie. Les citations et données chiffrées sont issues du retour d'expérience interne de l'équipe Data & BI de Gecina (mai à septembre 2026).