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IA & Workforce Planning : Optimisation des Prévisions et du Landing
Type de projet
Data Science appliqué à la finance
Contexte et Objectif
Dans le cadre d'une initiative stratégique pour la direction COO, j'ai agi en tant que Référente métier Budget / Workforce sur un projet d'intelligence artificielle. L'enjeu majeur était de concevoir un modèle prédictif de landing (Budget, EAC, CAPEX) s'appuyant sur l'exploitation des données historiques de workforce pour améliorer la fiabilité des prévisions financières.
Mon Rôle : L'interface entre Métier et Data Science Ma mission a consisté à piloter le cadrage fonctionnel et à assurer la traduction des besoins business en solutions techniques :
Cadrage stratégique et fonctionnel : J'ai défini le périmètre du projet et analysé les processus existants (acteurs, flux de données, règles de gestion) afin de clarifier les concepts budgétaires intégrés au modèle
.
Exploitation et qualification de la donnée : J'ai mené l'exploration des sources de données (rapports mensuels TDM, fichiers de Staff Plan) et priorisé les fonctionnalités (features) à forte valeur business, tout en identifiant les incohérences historiques.
Arbitrage et Gouvernance : En tant que contributrice clé, j'ai participé à l'organisation des instances de décision pour valider les objectifs du MVP, les métriques de performance et le choix des référentiels.
Résultats et Valeur Ajoutée
Approche itérative : Passage d'un modèle V0 à des enrichissements progressifs basés sur des séries temporelles et des caractéristiques catégorielles.
Aide à la décision : Développement d'une restitution UX permettant l'exploitation concrète du modèle par les équipes métiers.
Gestion de la complexité : Alignement réussi entre les exigences data et la réalité métier malgré une forte complexité des données et des enjeux de qualité
