Guillaume Pot

Contexte Réseau de lockers en forte croissance sur le marché européen, 10000+ machines sur segment BeNeFraLux, groupe international (EU), pilotage multi-prestataires en production opérationnelle. Ce que j'ai fait - Mise en place d'une infrastructure data pour l'équipe support technique, là où il n'y avait que des Excel dispersés. - Diagnostic des process existants, identification de 6 sources de données critiques et mise en place de 5 pipelines de collecte et traitement quotidien. - Refonte des dashboards Power BI pour les rendre actionnables par les équipes et le management. - Pilotage des prestataires par les données : SLA, coûts, performance opérationnelle. - Accompagnement terrain des équipes pour identifier et supprimer les frictions quotidiennes. - Mise en oeuvre de la stratégie Data du groupe dans un contexte international. Résultats - Passage d'un mode pompier à un mode data-driven : les équipes évaluent désormais chaque nouveau besoin sur la base de données fiabilisées avant d'agir, gain potentiel estimé, récurrence identifiée, automatisation tâche déclenchée si récurrente. - +1 248h/an gagnées par automatisation des tâches redondantes, environ 2h par collaborateur par semaine - Adoption des dashboards : +80% collaborateurs, 100% management - 11 sources de données traitées et analysées quotidiennement : incidents production, prestations, budgets, SLA, efficacité métier Stack Databricks · Delta Lake · Power BI · Python · SQL · Spark · APIs · Jira · Atlan · SharePoint

Contexte Plateforme IoT dédiée aux apiculteurs, suivi en temps réel de ~10 000 balances connectées et gestion des emplacements de ruchers pour 5 000 utilisateurs mensuels actifs. Architecture existante en dette technique critique : code legacy, absence de tests, cycles de livraison lents : l'innovation était compromise. Le client envisageait une migration Kubernetes, solution techniquement trop complexe pour leur contexte réel. Ce que j'ai fait - Audit complet de la codebase : identification de la dette technique, des vulnérabilités et des mauvaises pratiques bloquant la delivery - Conseil et recadrage de l'approche architecture : recommandation d'un reverse proxy NGINX en lieu et place de Kubernetes, mieux adapté au volume réel, moins coûteux, maintenable par l'équipe en place - Roadmap architecture sur 3 axes : scalabilité, résilience, optimisation des coûts - Refactorisation progressive du code legacy, patch des vulnérabilités, optimisation SQL/NoSQL et réécriture des requêtes critiques - Implémentation d'une stratégie de testing complète : tests unitaires et d'intégration - Coaching équipe : code reviews structurées, rituels agiles, gestion du backlog et des issues GitLab, guidelines architecture documentées Résultats - Latence requêtes : de +30 secondes à moins de 5 secondes (latence divisée par 6) - Couverture de tests : +937% — de 38 à 900+ tests unitaires - Équipe autonome à l'issue de la mission : capable de poursuivre le développement, la maintenance et les déploiements futurs sans intervention externe, avec des pratiques d'architecture solides en place - Décision architecture validée : le choix NGINX s'est révélé plus adapté, moins coûteux et plus maintenable que Kubernetes pour ce contexte Stack Python · SQL · PostgreSQL · MongoDB · NGINX · Git · GitLab · CI/CD · Docker · Agile/Scrum

Contexte Étudiants de niveaux prépa à Master 2, cursus variés. Marché data en forte évolution : besoin de compétences immédiatement exploitables en entreprise, pas juste théoriques. Intervenant expert externe sur les métiers data, de l'analyse à la gouvernance, en environnement bilingue FR/EN. Ce que j'ai fait - Animation des parcours Data Analysis, Business Intelligence, Python/SQL et chefferie de projet data - 50% des sessions en anglais pour les promotions internationales - Travaux pratiques sur cas réels : analyses Vélib/Smovengo, dashboards Power BI et Looker, études sectorielles finance et supply chain, cas issus des alternances étudiants - Formation Prompt Engineering et IA générative, LLM et agents IA appliqués aux métiers data - Coaching Agile : priorisation par la valeur, gestion de backlog, optimisation des process appliqué aux projets étudiants - Sensibilisation RGPD et gouvernance data dans les pratiques professionnelles Résultats - 75 travaux pratiques encadrés sur 1 an - ~2 000 étudiants formés, niveaux prépa à Master 2 - Note de satisfaction étudiants >8/10 Stack Python · SQL · Power BI · Looker · Prompt Engineering · IA Générative · Agile/Scrum

Contexte Centre de planification opérationnelle des agents TGV. 300+ agents roulants, 8 gestionnaires de production. En situation perturbée : retards, incidents, suppressions ; les gestionnaires pilotaient la production sans visibilité temps réel consolidée. L'information arrivait par téléphone, fragmentée, avec du délai. Chaque décision déclenchait des effets en cascade sur le reste de la production. Conséquences : ruptures de concentration permanentes, stress décisionnel élevé et prise de décision tardive. Ce que j'ai fait - Discovery complète : audit des process de production, interviews gestionnaires et agents terrain pour identifier les vrais freins à la réactivité - Vision et cadrage produit : roadmap orientée valeur métier, user stories, priorisation backlog sur Jira - Architecture data temps réel : pipeline Kafka pour ingérer les flux de circulations et alertes en ligne, traitement et modélisation des données décisionnelles - Power BI avec KPIs critiques + alerting automatique : les gestionnaires reçoivent l'information sans avoir à la chercher - Mise en place des rituels Agile/Scrum avec les équipes pour le développement de l'applicatif - Adoption et conduite du changement : formations utilisateurs, accompagnement post-lancement, appropriation des outils Résultats - 500 événements traités automatiquement par jour, flux de circulations et alertes terrain - 300 alertes critiques journalières notifiées en temps réel aux gestionnaires de production, l'information arrive avant que la situation se dégrade - Prise de décision en situation perturbée : de plus de 5 minutes à moins de 2 minutes par ressource - Appels entrants/heure perturbée : de 15-20 à moins de 5, division par 3 - Ruptures de concentration quasi-éliminées : les gestionnaires restent focus sur leur tâche, l'alerting gère l'information entrante Stack Python · SQL · Kafka · Power BI · Jira · Agile/Scrum

Contexte L'institut Technique et Scientifique de l'Apiculture propose la plateforme Beegis : 5 000 apiculteurs actifs mensuels, 10000+ balances IoT connectées avec collecte quotidienne et calcul de données cartographiques. Architecture existante monolithique et en dette technique : frein à l'innovation, incapable d'absorber la croissance des données et les nouvelles exigences des partenaires chercheurs et fournisseurs IoT. Enjeu : transformer Beegis en outil de référence pour la filière apicole et créer les conditions techniques pour de nouveaux partenariats industriels. Ce que j'ai fait - En équipe de 3, rôle de lead : définition des sprints, cadrage projet, répartition des tâches - Co-construction cahier des charges fonctionnel et technique + roadmap produit Data avec l'équipe et les parties prenantes - Mise en place rituels Agile : sprints, backlog Kanban, points hebdomadaires - Pipeline ETL multi-sources : API météo, données cartographiques, flux balances IoT - Architecture API REST sécurisée avec découplage frontend/backend - Orchestration des pipelines via Apache Airflow - Déploiement CI/CD complet : runners, container registry, tests automatisés - Centralisation des données, conformité RGPD, anonymisation des données sensibles Résultats - Migration réalisée sans interruption de service : zéro downtime pour les 5 000 apiculteurs actifs - 10 000+ balances IoT traitées quotidiennement, collecte, transformation et stockage automatisés - Données cartographiques gérées et exploitables via PostGIS pour calcul de polygones de données (Trouver des emplacements pour les ruchers) - Rétention 100% de la base utilisateurs pendant la refonte - Plateforme documentée, base technique solide pour les futures négociations de partenariats IoT avec les fournisseurs - Conformité RGPD assurée : données sensibles anonymisées Stack Python · SQL · Linux · FastAPI · PostgreSQL · MongoDB · Redis · Airflow · Docker · Git · CI/CD · Agile Kanban · ETL · API

Contexte Commande du personnel TGV. 300+ agents roulants. Climat social : sentiment de préférentisme dans la répartition des tâches, perception d'inéquité sur la charge de travail touchant la rémunération. Les décisions se prenaient sur un Excel obsolète nécessitant une saisie importante, aucun indicateur fiable, aucune transparence. Conséquences : tensions syndicales, absentéisme lié au sentiment d'injustice, temps gaspillé à arbitrer des conflits perçus plutôt que des faits. Ce que j'ai fait - Audit technique complet de l'outil existant : rétro-ingénierie, identification sources de données, analyse de la logique métier - Enquête qualitative terrain : 30+ agents et 8 managers interviewés pour intégrer les dimensions humaines dans l'architecture des KPIs : sentiment d'équité, monotonie des tâches, sécurité des lignes, rémunération variable - Reprise et fiabilisation des sources de données, développement pipeline ETL - Conception d'un dashboard interactif Power BI : indicateurs sociaux et opérationnels combinés, accessible managers et agents - Sensibilisation des managers à la notion d'équité vs égalité dans la répartition du travail - Déploiement avec conduite du changement ciblée sur profils initialement réticents : l'outil leur offrait une vue transparente Résultats - Tensions réduites sensiblement, les décisions de répartition sont désormais justifiables par les faits, pas par l'intuition managériale - Absentéisme lié au sentiment d'inéquité en baisse, les agents voient objectivement leur charge comparée à celle de leurs collègues - Temps récupéré sur l'arbitrage de conflits perçus - Adoption 100%, y compris les agents initialement réticents, convaincus par la transparence - Saisie manuelle éliminée : résultats instantanés là où l'Excel demandait un travail de préparation important - Confiance inter-métiers améliorée de manière significative entre agents et management Stack Python · SQL · Power BI · ETL · Data Visualization

Expérience de volontariat international (WorAway) en Suède pour répondre à des objectifs personnels et de transition professionnelle: • Renforcement linguistique et culturel • Préparation d'un projet de renforcement Data et IA • Développement personnel

Contexte SNCF TER Hauts-de-France, 5 000+ voyageurs mensuels, environnement haute contrainte réglementaire et sécuritaire. Ce que j'ai fait - Pilotage de l'expérience voyageur à bord : gestion des flux, contrôle titres de transport, vente de services additionnels - Application stricte des protocoles de sécurité en coordination avec les équipes opérationnelles - Gestion en temps réel des aléas — retards, suppressions, surcharges — avec adaptation immédiate des solutions d'accompagnement Résultats - Zéro incident de sécurité sur toute la période - Satisfaction voyageurs en hausse, reconnaissance directe des voyageurs réguliers

Expériences de volontariat (WorkAway)ven Grande-Bretagne (Ecosse) dans le cadre d'une volonté de rencontrer de nouvelles cultures et de diversifier mon niveau en langues.

Contexte Support technique B2B pour les clients professionnels Orange : environnement forte volumétrie, incidents critiques impactant directement l'activité des entreprises clientes. Ce que j'ai fait - Diagnostic et résolution d'incidents techniques au premier contact, priorisation par impact opérationnel client - Médiation entre utilisateurs finaux et équipes techniques pour les escalades complexes - Communication proactive pour maintenir la confiance et fluidifier la relation client Résultats - Taux de résolution au premier appel supérieur à 80% - Réduction du délai de traitement des tickets grâce à une organisation optimisée

Contexte Prestataire multi-compagnies à l'aéroport. Gestion simultanée des opérations sol pour 13 compagnies aériennes. Environnement international, haute contrainte réglementaire, flux passagers intensifs. Ce que j'ai fait - Supervision de bout en bout du parcours passager : enregistrement, embarquement, gestion des flux en zone d'attente - Coordination multi-acteurs : sécurité, bagages, compagnies partenaires, services internes - Gestion des imprévus en temps réel : retards, surcharges, incidents voyageurs, en environnement multilingue et interculturel Résultats - Zéro incident de sécurité sur toute la période - Amélioration mesurable de la ponctualité des vols par réduction des délais d'embarquement