Des défis métier réels,
des solutions data concrètes

Contexte

Les équipes qualité géraient le risque fournisseurs via des fichiers Excel dispersés, mis à jour manuellement et difficiles à consolider. L’identification d’un fournisseur à risque prenait plusieurs jours et reposait sur des jugements subjectifs plutôt que sur une base de données structurée.

Approche data

• Structuration et nettoyage des données fournisseurs dispersées dans plusieurs fichiers
• Construction d’un modèle de scoring multi-critères (historique non-conformités, délais, audits)
• Développement d’un outil interactif de visualisation et de suivi du risque par fournisseur
• Mise en place d’alertes automatiques en cas de dépassement de seuils critiques

Outils

Contexte

La base de données publique RappelConso recense des milliers de rappels alimentaires, mais ce volume de données brutes reste inexploitable par les équipes qualité sans traitement préalable. L’objectif était d’en extraire des signaux faibles pour anticiper les risques récurrents par catégorie de produit, cause et origine géographique.

Approche data

• Extraction et nettoyage de l’intégralité des données RappelConso
• Analyse des tendances temporelles, des catégories les plus touchées et des causes dominantes
• Cartographie des rappels par origine géographique et par distributeur
• Dashboard interactif pour la veille qualité en temps réel

Outils

Contexte

Une équipe R&D consacrait plusieurs heures chaque semaine à la mise en forme manuelle de rapports récurrents (extraction de données, copié-collé entre fichiers, mise en page dans Word ou PowerPoint). Une tâche à faible valeur ajoutée mais chronophage, sujette aux erreurs et aux retards.

Approche data

• Audit des sources de données et des étapes manuelles du processus de reporting
• Développement d’un pipeline automatisé d’extraction, transformation et mise en forme
• Génération automatique du rapport final au format souhaité (Excel, PDF, PowerPoint) avec respect de la charte graphique
• Mise en place d’une interface simple et intuitive pour lancer la génération par un non-initié de façon autonome

Outils

Contexte

Des centaines de verbatims consommateurs (tests sensoriels, enquêtes produits) devaient être annotés manuellement par des experts qualité pour en extraire des insights exploitables. Ce processus était long, coûteux et sujet aux biais d’interprétation — l’annotation d’un batch pouvait prendre plusieurs jours et varier selon l’opérateur.

Approche data

• Analyse du vocabulaire sensoriel utilisé et définition du référentiel d’annotation
• Développement d’un pipeline d’annotation automatique basé sur l’IA générative
• Calibration du modèle sur des verbatims annotés par des experts pour aligner le référentiel
• Interface de validation pour que l’expert corrige les cas ambigus rapidement

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Contexte

Un dispositif haptique d'aide à la navigation pour personnes en situation de handicap nécessitait une évaluation rigoureuse de ses performances. L'enjeu était de croiser des données brutes de capteurs avec les retours des protocoles de tests utilisateurs en indicateurs clairs pour guider les décisions de développement du produit.

Approche data

• Conception du protocole de recueil et structuration des données de tests utilisateurs
• Analyse statistique des données de performance (précision, temps de réaction, taux de succès)
• Visualisation des résultats pour rendre les insights accessibles aux équipes médicales

Outils

Contexte

Le choix de cultures reposent sur de nombreux paramètres agronomiques (pH, taux de matière organique, texture du sol, pluviométrie…) que les agriculteurs ont du mal à intégrer simultanément. L'objectif était de développer un outil d'aide à la décision basé sur les données pédologiques pour recommander les cultures les mieux adaptées à chaque parcelle et ainsi sécuriser les rendements agricoles.

Approche data

• Collecte et structuration de données physico-chimiques de sols et d'historiques de rendements
• Analyse des corrélations entre les caractéristiques de la parcelle et les performances des cultures
• Développement d'un modèle mathématique de recommandation multi-critères
• Création d'une interface de restitution visuelle pour les exploitants agricoles

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