Product Manager | Business Analyst

Il a piloté des projets Data, IA générative et automatisation, depuis le cadrage du besoin jusqu’à la mise en production.

• A défini la vision produit et sélectionné les cas d’usage selon la valeur métier, la faisabilité, la qualité attendue et les contraintes de sécurité.
• A conduit la discovery auprès des utilisateurs et transformé les besoins en vision produit, roadmap, backlog priorisé, user stories, MVP, critères d’acceptation et indicateurs de succès.
• A conçu et piloté un système de centralisation, de traitement et de diffusion des résultats pour la fédération colombophile, destiné à fiabiliser les données provenant de plusieurs sources et à réduire les opérations manuelles.
• A mis en place des workflows automatisés avec n8n pour orchestrer la collecte des fichiers et messages, le déclenchement des traitements, les contrôles, les mises à jour des données, les validations humaines et les notifications.
• A intégré les modèles OpenAI et Mistral AI pour analyser des contenus non structurés, extraire et classifier les informations, normaliser les données et détecter les incohérences, doublons ou données manquantes.
• A conçu et piloté OmniTerritoire, assistant IA permettant d’interroger, croiser et valoriser en langage naturel des données territoriales, des documents et des contenus Open Data via le MCP de Data.gouv.
• A cadré des pipelines RAG combinant ingestion multi-sources, structuration des métadonnées, découpage et indexation des contenus, recherche d’informations pertinentes, génération des réponses et restitution des sources utilisées.
• A piloté la qualité des données et des réponses IA selon des critères de pertinence, cohérence, complétude, fidélité aux sources et traçabilité, avec mise en place de jeux de tests et de boucles de feedback utilisateur.
• A coordonné les parties prenantes métiers, Data, IA, développement, architecture et prestataires, avec gestion des priorités, des dépendances, des risques, de la recette et de l’accompagnement jusqu’à la mise en production.
• A réduit le délai de traitement de quatre semaines à un fonctionnement quasi en temps réel grâce à l’automatisation de l’extraction et de la structuration des données.
• A mis en production des assistants et de workflows IA utilisables par les métiers.

Il a mené cette mission via OmniLynk en reprenant et pilotant une équipe dédiée à la valorisation des données Open Data et DataViz avec les gestionnaires de réseaux de distribution.

• A piloté un produit transverse de publication, de valorisation et de gouvernance des données Open Data et DataViz.
• A animé la discovery auprès des Data Owners, producteurs, métiers et consommateurs de données afin d’identifier les usages et irritants prioritaires.
• A défini la roadmap et priorisé les évolutions selon la valeur d’usage, la qualité des données, la faisabilité et les dépendances.
• A structuré le backlog, formalisé les user stories et coordonné les équipes métiers, Data, IT et DSI.
• A mis en place des indicateurs de qualité sur la complétude, la cohérence, la fraîcheur, la disponibilité et la traçabilité.
• A automatisé les mises à jour des datasets et métadonnées, et documenté les règles de gestion, processus de production et conditions d’utilisation.
• A réalisé la refonte ergonomique de fonctionnalités existantes et l'amélioration continue à partir des retours utilisateurs.
• A simplifié et automatisé les processus de mise à jour des données et métadonnées.
• A versionné les processus Data via Git pour renforcer traçabilité, sécurisation et reproductibilité.
• A mutualisé et standardisé les traitements afin d’améliorer la cohérence et la fiabilité des données diffusées.

Il a piloté au sein de la fabrique numérique des produits et services de données destinés à l’externe, de la conception au run.

• A cadré les besoins métiers et utilisateurs, et identifié les données, règles de gestion et niveaux de service nécessaires.
• A traduit les besoins en modèles de données, API, services Data, user stories et critères d’acceptation.
• A piloté le cycle de vie produit : conception, priorisation, delivery, mise en production, maintenance et run.
• A structuré et piloté le backlog en Scrum et SAFe, avec coordination métiers, Data, IT et équipes de réalisation.
• A aligné les référentiels multi-sources et géré la qualité, la traçabilité et la cohérence inter-systèmes.
• A défini les contrôles de conformité, sécurité et protection des données exposées.
• A suivi les usages, performances et opportunités d’amélioration continue des services.
• A créé et mis en production plus de 9 services de données à forte valeur ajoutée.
• A respecté les délais de livraison sur l’ensemble des projets pilotés.
• A garanti zéro fuite de données à caractère personnel hors de l’entreprise.

Il a conçu un produit interne facilitant la définition et le calcul de chaînes de tolérance mécaniques.

• A recueilli les besoins utilisateurs, conçu et développé une interface visuelle directement exploitable sur les plans.
• A automatisé la génération des fichiers d’entrée pour Tolerance Manager.
• A réduit les erreurs de saisie et généré un gain de productivité d’environ 30 % pour les utilisateurs.

Il a développé des modèles de machine learning pour prédire la conformité de pièces mécaniques critiques.

• A structuré, nettoyé et préparé des données issues de capteurs industriels.
• A comparé et optimisé plusieurs modèles prédictifs afin de fiabiliser le contrôle qualité.

Il a développé et évalué des algorithmes de reconnaissance faciale appliqués à des séquences vidéo.

• A préparé les données vidéo.
• A comparé différentes méthodes et analysé les performances.