Structurer ses données produit pour le DPP : comment commencer dès aujourd’hui

Le DPP ne se décrète pas. Il se prépare.

Depuis plusieurs mois, le Passeport Numérique de Produit occupe les conversations. On parle de règlementseuropéens, d’ESPR, de CPR et de DPP dans le bâtiment. Mais sur le terrain, beaucoup se demandent surtout par où commencer.

La réalité est simple : sans structuration solide de la donnée produit, rien n’est possible. Aucun outil ne pourra combler un vide, et aucun consultant ne pourra inventer une information que vous n’avez pas.

Tout le monde veut être prêt pour le DPP, et la première étape consiste à bien organiser ses informations produits.

Structurer, ce n’est pas remplir un tableau. C’est bâtir une base solide.

Un DPP n’est pas un formulaire. C’est une carte d’identité numérique du produit, qui doit circuler entre plusieurs acteurs, systèmes et plateformes. Sans logique de structuration, la donnée reste inutilisable, même si elle existe.

Prenons un exemple concret. Une entreprise dispose de fiches techniques bien faites, de déclarations de performances, de données environnementales. Mais ces informations sont dispersées, parfois dupliquées, souvent non versionnées. Impossible de générer un DPP dans ces conditions.

Structurer, c’est justement éviter cette dispersion. C’est donner une forme claire aux données, les organiser pour qu’elles soient accessibles, lisibles et partageables. Et ce n’est pas réservé aux grands groupes.

Ce qu’il faut structurer en priorité

Il est inutile de tout vouloir traiter d’un coup. Le plus efficace est de commencer par les blocs de données réellement attendus dans un DPP. On parle de l’identification du produit (référence, code, version), de ses caractéristiques techniques, de ses performances environnementales, de sa composition matière, de ses labels ou certifications, ainsi que des informations liées à sa fin de vie comme la recyclabilité ou les consignes d’usage.

La majorité de ces informations existent déjà chez les fabricants. Le problème n’est pas tant de les produire que de les rendre exploitables et traçables.

Comment s’y mettre dans la pratique

C’est souvent là que les choses bloquent, non pas parce que c’est complexe, mais parce que cela semble abstrait. Pourtant, la démarche peut être simple. Dans de nombreux cas, tout commence par une cartographie des sources internes. Où sont stockées les informations produit aujourd’hui ? Dans des fichiers Excel, sur SharePoint, dans un PLM, dans des mails ou des fiches techniques. Rien que ce travail apporte une vision plus claire.

Il s’agit ensuite de choisir une gamme produit pilote. Il n’est pas nécessaire de digitaliser tout le catalogue. Une ligne de produits maîtrisée, avec des données déjà disponibles, suffit pour bâtir un premier prototype de structuration.

Ce qui fait la différence, c’est ensuite la capacité à choisir le ou les standard(s) de référence et à désigner un responsable de la donnée. Souvent, il s’agit d’un profil transversal, entre technique et marketing, qui coordonne les mises à jour, les validations et les exports.

Une étude du projet européen CIRPASS montre que les entreprises les plus avancées sur la structuration des données produit bénéficient d’un accès au marché plus rapide et sont mieux positionnées pour créer des services à valeur ajoutée autour du DPP (source CIRPASS).

En conclusion

Sans structuration des données, pas de DPP. Et donc pas d’accès aux futurs marchés compte tenu de l’application obligatoire du DPP en 2028. On peut parler logiciel, plateforme, export DPP ou QR code. Mais sans données organisées, rien ne tiendra.

Dans un contexte où les informations doivent circuler, être vérifiables et opposables, la structuration devient à la fois une assurance qualité et un levier de conformité. Ce n’est pas la partie la plus visible, ni la plus attractive. Pourtant, c’est elle qui fait la différence entre une entreprise qui subit la réglementation et une autre qui en tire parti.

Cette approche est détaillée dans notre livre blanc, au chapitre 3 consacré à la structuration de la donnée produit. Vous pouvez consulter directement cette section ou télécharger l’intégralité du livre blanc pour aller plus loin.