À propos
Depuis 2008, j’interviens là où un besoin opérationnel doit être traduit en données fiables, en analyse utile ou en application réellement utilisable par les équipes.
Votre interlocuteur
Consultant data & développeur d’applications métier
J’accompagne les organisations du cadrage métier à la mise en œuvre : fiabiliser les données, automatiser les traitements et faire évoluer les applications utilisées au quotidien.
Une double lecture
Mon parcours associe analyse métier, gouvernance des données et développement. Cette continuité évite de séparer artificiellement le besoin, la donnée et l’outil qui doit les servir.
Écouter les utilisateurs, rendre explicites les règles et relier les besoins opérationnels aux contraintes de l’organisation.
Structurer les données, leurs contrôles et leur gouvernance pour produire des analyses et des décisions plus solides.
Maintenir l’existant, prototyper rapidement et développer une trajectoire technique adaptée au niveau de risque réel.
Documenter les décisions, partager les repères utiles et rendre les équipes moins dépendantes d’une seule personne.
Compétences mobilisées
Une mission peut demander de reprendre un outil existant, d’analyser ses données, d’organiser leur gouvernance ou de tester un usage de l’IA. Les technologies sont choisies selon ce contexte.
Formation
Cette formation est prolongée par une expérience de terrain menée depuis 2008, là où les données et les outils sont directement liés à l’activité.
Contextes d’intervention
Les missions ont été réalisées dans plusieurs secteurs, auprès d’équipes métier, data et IT aux niveaux de maturité différents.
Repères de parcours
Une sélection de périodes qui montre le fil conducteur du parcours, sans transformer cette page en copie exhaustive du CV.
Maintenance prédictive, réseaux neuronaux, traitement du signal et reconnaissance biométrique dans des environnements industriels.
Outils web, applications C#/.NET et WPF, solutions Excel/VBA, intégrations de données et reporting opérationnel.
Data warehouse, ETL, analyses prédictives, automatisation et reportings financiers ou réglementaires.
Qualité, data lineage, catalogues et glossaires, reporting réglementaire et coordination entre métiers, data et IT.
Mode d’intervention
Observer l’usage réel, les contraintes et les risques avant de proposer une trajectoire.
Livrer par étapes, avec des résultats visibles et vérifiables par les utilisateurs.
Documenter les décisions et partager les connaissances utiles pour réduire la dépendance.
Parlons de votre contexte
Décrivez-moi la situation, l’outil concerné et les personnes qui l’utilisent. Je vous proposerai une première lecture pragmatique du sujet.