Imad Zorqany

Au sein de la Direction Data Groupe de Veolia, j’interviens sur plusieurs produits Data & AI couvrant les opérations industrielles temps réel et les usages analytiques métiers. J’interviens de l’architecture à l’industrialisation sur Microsoft Fabric, avec un focus sur la scalabilité, la qualité, la performance, la gouvernance et la maîtrise des coûts. Data & AI Product Ownership & Domain Leadership • Cadrage et priorisation des use cases selon la valeur métier, la faisabilité et le passage à l’échelle. • Pilotage de la roadmap et coordination transverse entre équipes métier, Data, AI, BI et plateforme. • Définition des architectures cibles et des patterns d’industrialisation Data & AI. • Gouvernance de la qualité, de la performance, des accès et des coûts. Agentic AI & Industrial Operations • Contribution au programme TTMP - Talk To My Plant : conception d’agents AI permettant aux équipes opérationnelles d’interroger leur usine en langage naturel. • Exploitation en temps réel des données IoT : capteurs, équipements, machines, alarmes, processus et événements industriels. • Conception d’une architecture KQL-first sur Microsoft Fabric Eventhouse pour l’analyse de séries temporelles à forte volumétrie. • Accès aux KPI et données opérationnelles via Fabric Data Agents. • Utilisation de Fabric IQ et Knowledge Graph pour contextualiser les actifs industriels et enrichir le raisonnement des agents. • Architecture multi-grains temps réel / minute / heure / jour, conçue pour le multi-site et le passage à l’échelle. Social Analytics Hub & Microsoft Fabric • Conception et industrialisation d’un Social Analytics Hub centralisant les données LinkedIn Corporate et Business Units. • Automatisation de l’ingestion via LinkedIn APIs et mise en place d’une architecture Bronze / Silver / Gold sur Microsoft Fabric. • Développement des traitements avec Fabric Notebooks, Python et SQL, puis industrialisation des transformations Gold avec dbt. • Utilisation de Fabric Lakehouse et Warehouse pour la persistance et l’exposition des données analytiques. • Conception du modèle analytique et du semantic model Power BI pour le pilotage des pages, contenus, audiences et benchmarks. • Mise en place d’un RLS dynamique Corporate / Business Unit. • Orchestration des pipelines d’ingestion, transformation et refresh. Résultats clés • Structuration d’une architecture Data & AI temps réel sur Microsoft Fabric pour des usages industriels multi-sites. • Mise en place des fondations du programme TTMP - Talk To My Plant et des usages Agentic AI appliqués aux opérations industrielles. • Industrialisation d’un Social Analytics Hub de bout en bout sur Microsoft Fabric, de l’ingestion API au semantic model Power BI. • Mise en place de patterns Data & AI réutilisables entre usages Real-Time, BI et AI. Environnement technique • Microsoft Fabric – Eventhouse – KQL – Real-Time Intelligence – Fabric Data Agents – Fabric IQ – Knowledge Graph – Streaming – IoT • Lakehouse – Warehouse – Fabric Notebooks – Pipelines – dbt – SQL – Python – Power BI – Semantic Models – REST APIs – RLS • Méthodologie : Agile

Au sein de la Direction Data, j'ai accompagné les équipes métiers dans la conception et la mise à disposition de produits data à forte valeur analytique pour le pilotage des audiences, des actions marketing et des leviers d'acquisition. Intervention en zone Gold, dans une logique Data Mesh / Data Product, avec un fort focus sur la qualité, la performance et la maîtrise des coûts, dans un cadre Agile orienté valeur. Intégration d'une dimension IA à l’analytics en déployant des assistants d’analyse connectés aux modèles de données, pour accélérer l’accès aux insights et renforcer le self-service. Data & IA Product Ownership & Pilotage • Définition de la vision produit Data et structuration des besoins métiers. • Pilotage et priorisation d'un portefeuille de produits data orientés usage et impact métier, avec arbitrage et alignement multi-équipes. • Suivi de la roadmap, gestion des dépendances, risques et délais. • Contribution aux Release Planning / RPD et coordination avec les équipes data des zones Bronze, Silver et Gold. Lead Analytics Engineering • Supervision et cadrage des modèles analytiques sous dbt (modélisation, tests, documentation, lineage). • Supervision des pipelines Airflow (Composer / Cosmos). • Revue et optimisation des pratiques SQL / BigQuery (coûts, incrémental, performances). • Monitoring & alerting (dbt test) • Contribution à la gouvernance Data Mesh : catalogage, data contracts... BI & Diffusion • Supervision des dashboards Power BI dédiés au pilotage des audiences, du marketing et de l'acquisition (Piano Analytics · eStat · Nielsen · Google Ads · Meta Ads · Adobe Campaign · Airship · Didomi · Gigya...) • Automatisation de la diffusion des rapports via Power Automate. • Mise en place d’un assistant IA / Copilot directement au sein des rapports pour renforcer le self-service : Q&A en langage naturel sur les KPI, aide à la lecture des écarts, synthèses et recommandations guidées. • Cadrage des usages et prompt engineering (instructions, règles de réponse, bonnes pratiques) afin d’assurer des réponses fiables et cohérentes avec les définitions KPI. Résultats clés • Refonte de la zone Gold en produits data documentés et orientés usage : +30 data products / sous-data products. • Optimisation significative des coûts BigQuery : - 40% vs la version précédente - avant passage en logique Data Product. • Orchestration et exécution calées sur les besoins (jobs quot/hebdo/mensuels selon le produit) • Industrialisation de la diffusion des données et des dashboards : +20 dashboards industrialisés +100 utilisateurs • Activation du self-service via IA dans la BI (Copilot / assistant d’analyse) : Déploiement d’un assistant IA / Copilot intégré aux dashboards Power BI pour Q&A en langage naturel, monitoring KPI et insights guidés • Structuration d’un cadre Data Product (backlog, data contracts, monitoring). Sources applicatives • Piano Analytics · eStat · Nielsen · Google Ads · Meta Ads · Adobe Campaign · Airship · Didomi · Gigya Environnement technique • dbt – BigQuery – Airflow (Composer) – SQL – Python – Power BI – Copilot – Power Automate – Data Mesh • Jira / Confluence • Méthodologie : Agile (SAFe / Scrumban)

Au sein de la Boucle Locale et Intervention d'Orange, direction en charge des activités industrielles et d'intervention sur le réseau de télécommunication (installation et maintenance de la fibre optique), j'ai accompagné les équipes métiers dans la mise à disposition de KPIs opérationnels et financiers pour piloter l'activité et suivre les coûts et facturations. Data Product Ownership & Pilotage • Animation de la vision produit Data. • Gestion du backlog et priorisation des sujets à forte valeur métier. • Arbitrage des demandes et alignement continu avec les équipes métiers et techniques. Analytics Engineering • Exploration, nettoyage et fiabilisation des données issues des différentes sources. • Modélisation SQL (on-premise & BigQuery) pour structurer des produits data cohérents et actionnables. • Optimisation et automatisation des requêtes pour améliorer les performances et stabiliser les flux. BI & Restitution • Intégration des données dans Power BI via Power Query. • Conception de dashboards opérationnels et financiers (mesures DAX...), lisibles et orientés décision. • Publication, administration et gestion des jeux de données dans Power BI Service. Accompagnement & adoption • Présentation des analyses aux responsables de région et équipes d'intervention. • Support continu pour fiabiliser l'usage et améliorer la lecture des KPIs. Résultats clés • Mise en place d’un système de pilotage consolidé des volumes et coûts d’intervention. 13 dashboards (1 par région) + 1 dashboard national • Rationalisation des requêtes → réduction du temps de production des rapports. - 30% post passage en incrémental • Augmentation de la fiabilité des KPIs grâce à une modélisation homogène et gouvernée. Modèle en étoile • Adoption renforcée des dashboards par les équipes opérationnelles (meilleure lisibilité). +60 utilisateurs Environnement technique • BigQuery – Hive – SQL – Power BI (Desktop, Service, Power Query, DAX) – Python • Méthodologie : Agile (Kanban)

Au sein de la Direction de la stratégie, des études et des statistiques (DSES), j'ai accompagné les équipes métiers pour transformer les besoins opérationnels en indicateurs fiables et exploitables, et mis en place des tableaux de bord stratégiques pour le suivi et le pilotage des activités. Réalisations principales : Data Product Ownership & Pilotage • Cadrage et structuration des besoins métiers : objectifs, périmètre, définitions KPI, règles de gestion. • Rédaction et gestion des user stories, maintien et priorisation du backlog avec les parties prenantes. • Coordination avec les équipes techniques (Data Architect / Data Engineer) pour sécuriser conception et livraison des datasets. • Préparation de mappings de données et réalisation d’études d’impact sur les briques SI concernées. SQL, modélisation • Ingestion et consolidation de données issues de sources multiples (Power Query et flux existants). • Modélisation et optimisation des requêtes SQL pour structurer des datasets cohérents et performants. • Fiabilisation des données : contrôles, tests, gestion des anomalies, cohérence inter-sources. • Définition d’indicateurs de suivi de production (volumétrie, qualité, disponibilité) et suivi opérationnel. BI & Restitution • Conception de tableaux de bord et mise en place de KPI (Power BI Desktop / Service, DAX). • Structuration du modèle de données BI et standardisation des définitions KPI pour une lecture homogène. • Publication, maintenance et amélioration continue des restitutions (performance, lisibilité, pertinence). Accompagnement & adoption • Conduite du changement : guides utilisateurs, supports et ateliers de prise en main. • Restitution régulière des résultats, ajustements avec les métiers, amélioration continue orientée usage. Résultats clés • Mise à disposition de tableaux de bord et d’indicateurs fiables pour le pilotage des activités. • Meilleure cohérence des KPI via la formalisation des règles de gestion et la standardisation des définitions. • Réduction des irritants liés à la donnée grâce à une fiabilisation renforcée (tests, contrôles, suivi qualité). • Adoption facilitée via documentation, formation et accompagnement des utilisateurs. Environnement technique • SQL – Power BI (Desktop, Service, Power Query, DAX) – Environnement Big Data • Méthodologie : Agile (Scrum)

J'ai accompagné la Direction du Produit Retraite Entreprises dans l'amélioration des outils de pilotage et de reporting, pour permettre une meilleure visibilité sur les flux DSN et populations hors DSN, et faciliter la prise de décision stratégique. Réalisations : Pilotage & cadrage • Recueil et cadrage des besoins de pilotage DSN / hors DSN (périmètre, priorités, définitions KPI). • Construction d’indicateurs de suivi de production et de pilotage, adaptés aux usages opérationnels et stratégiques. • Organisation de la restitution et animation des échanges avec les parties prenantes (dont GPS) pour convergence et validation. Reporting & automatisation • Développement et maintenance d’outils de reporting (Macro VBA, Power Query) pour automatiser la consolidation et fiabiliser la production. • Préparation des statistiques, analyses et tendances, avec mise en forme adaptée aux enjeux de pilotage. • Collecte et analyse de données provenant de sources multiples afin de produire des insights exploitables. Restitution & KPI • Création de dashboards et mise en place de KPI pour le suivi opérationnel et stratégique. • Restitution régulière des résultats auprès des Groupes de Protection Sociale et des équipes internes, avec itérations sur les besoins. Standardisation & pérennisation • Mise en place d’outils de pilotage dédiés aux populations hors DSN : fichiers de suivi, indicateurs, études d’impact sur le SI. • Recensement des populations concernées et formalisation des règles de suivi associées. • Contribution à la rédaction de modes opératoires et à la standardisation des pratiques de reporting. Résultats clés • Visibilité renforcée sur les flux DSN et capacité de pilotage améliorée via KPI, analyses et tendances consolidées. • Mise sous contrôle des populations hors DSN grâce à des outils de suivi structurés (indicateurs, fichiers de pilotage, impacts SI). • Fiabilisation et rationalisation de la production des reportings grâce à l’automatisation (Power Query/VBA) et à la consolidation multi-sources. • Standardisation des pratiques (modes opératoires, formats) facilitant la continuité et la reproductibilité du reporting. Environnement technique • Excel – Power Query – VBA

Au sein du pôle Fiscalité et Mobilité internationale, j'ai accompagné des grands comptes dans la gestion et la sécurisation de leurs obligations fiscales et sociales liées à la mobilité internationale des salariés (impatriés et expatriés). J'ai contribué à la digitalisation, à l'industrialisation et à la fiabilisation du reporting fiscal et social, en lien étroit avec les équipes fiscales, juridiques, RH et finance, afin de renforcer la conformité réglementaire et la transparence des données dans un contexte international. Réalisations principales : • Assistance aux équipes fiscales dans la préparation et le suivi des déclarations fiscales et sociales des salariés en mobilité internationale (impatriés / expatriés). • Structuration et automatisation des reportings fiscaux et sociaux (Excel avancé, Power Query, VBA). • Consolidation et analyse des données de rémunération, avantages et actionnariat salarié. • Fiabilisation et contrôle de cohérence des données dans un environnement multi-pays et multi-réglementations. • Conception d'outils de pilotage et de reportings analytiques à destination des directions RH, Finance et Fiscalité. • Appui aux dossiers de contentieux fiscaux : exploitation, analyse et mise en forme des données pour les équipes juridiques. • Collaboration transverse avec les équipes avocats, fiscalistes et consultants pour améliorer la traçabilité, la qualité et la sécurisation des données.