Lee-Roy Mannier

En tant que Data Analyst chez Forentech, je travaille sur des dossiers judiciaires où la donnée est souvent complexe et volumineuse (+500 Go par enquête). Mon quotidien consiste à fouiller dans les bases de données de téléphones ou d'ordinateurs pour en extraire des preuves clés. Ce qui me passionne, c’est d'aller là où les outils standards s'arrêtent. Quand les logiciels comme Cellebrite ou Oxygen ne trouvent pas l'info, je crée mes propres scripts Python et SQL pour aller chercher la donnée à la source. Au-delà de l'enquête pure, j'ai voulu simplifier le travail de toute l'équipe : J'ai automatisé le reporting via PostgreSQL et Tableau, ce qui nous a permis de diviser par trois le temps de production des rapports. Concrètement, les enquêteurs traitent aujourd'hui deux fois plus de dossiers qu'avant. J'ai mis en place un outil de suivi national pour piloter l'activité judiciaire sur toute la France. J'accompagne aussi mes collègues en créant des tutos simples pour les aider à monter en compétence sur SQL et Python. Mon objectif est simple : allier la rigueur du forensic à la puissance de l'analyse de données pour rendre les enquêtes plus rapides et plus fiables.

Optimisation de la performance opérationnelle : Digitalisation de 5 processus de production via des formulaires automatisés, générant une économie de 15 K€/an et une réduction de 99% des erreurs de saisie manuelle. Architecture & Pipeline de données : Déploiement d'un pipeline ETL sur AWS pour centraliser 10K+ entrées mensuelles, assurant une intégrité des données de 99,8% pour les rapports réglementaires. Business Intelligence & Dashboards : Conception de 3 dashboards Power BI temps réel pour le suivi des KPI de production, utilisés par 80+ collaborateurs pour réduire les cycles de décision de 30%. Analyse de corrélation & Qualité : Identification de facteurs de variabilité dans les processus de remplissage de vaccins via des analyses statistiques sous Python, améliorant la stabilité des indicateurs de rendement. Accompagnement au changement : Formation et mentorat de 15 collaborateurs à l'utilisation de Power BI et aux fonctions avancées d'Excel, favorisant l'autonomie des équipes métier dans l'exploration de leurs données.

Mission bénévolat: Intelligence Territoriale & Web Scraping : Développement d'un moteur d'extraction sous Python (BeautifulSoup, Selenium) pour collecter l'intégralité des données touristiques de Normandie sur TripAdvisor (50 000+ points de données : lieux, restaurants, activités). Engineering & Data Cleaning : Mise en place de scripts de nettoyage et de normalisation pour traiter des données non structurées, assurant une base de données fiable pour l'analyse régionale. Segmentation & Analyse d'Attractivité : Création de segmentations par nationalité et profil client via Tableau Software, permettant d'identifier les flux touristiques majeurs et les leviers d'attractivité de la région. Aide à la Décision Publique : Conception de dashboards interactifs présentant le Top 10 des lieux d'intérêt et l'analyse de la satisfaction client (notes moyennes), orientant les investissements promotionnels de la municipalité.

Retail & E-commerce (Projet AU SPOT) : Analyse de Churn & Rétention : Identification des segments clients à risque via Python, permettant de définir des recommandations stratégiques pour réduire l'attrition et augmenter la LTV (Lifetime Value). Intelligence Concurrentielle : Développement d'un pipeline de Web Scraping (BeautifulSoup, Selenium) pour automatiser la veille tarifaire des concurrents, enrichissant le catalogue produit et optimisant la stratégie de pricing. Pilotage Business : Création de dashboards de performance (Tableau) pour le suivi des ventes physiques et online, générant des insights clés pour la gestion des stocks. Tourisme & Territoires (Projet ATOUT FRANCE) : Segmentation de Marché : Réalisation de segmentations clients avancées pour analyser l'attractivité des lieux touristiques français, facilitant le ciblage des campagnes marketing régionales. Développement d'outils Data : Conception et déploiement d’une application Web interactive sous Streamlit, permettant aux décideurs de visualiser en temps réel les flux touristiques et les indicateurs de fréquentation. Analyse Comparative : Construction de dashboards connectés à BigQuery pour comparer les performances de différents sites, améliorant la pertinence des recommandations stratégiques de 40%.

Développement d'une solution d'acquisition de données : Conception d'une application logicielle sous Python & Qt (PyQt/PySide) dédiée à l'acquisition de données laser-matière en temps réel, utilisée dans 12 expériences de recherche. Data Visualization & Analytics : Implémentation de modules de visualisation dynamique permettant de générer des graphiques complexes selon plusieurs paramètres expérimentaux et d'exporter les résultats pour analyses statistiques. Automatisation du Monitoring : Création d’un système de détection d’anomalies automatisé (Power BI/Python), réduisant les temps d’arrêt expérimental de 80% et économisant 200h de temps chercheur. Gouvernance & Documentation : Rédaction complète du cahier des charges technique et d'un manuel utilisateur, incluant une documentation du code pour faciliter la maintenance et les futures évolutions du programme.

- Diagnostique et contrôle des machines, installations et équipements - Organisation des interventions de maintenance - Réalisation des interventions de maintenance préventive et curative - Gestion des stocks et réassort - Mise en place d'outils d'analyse marketing - Préparation des commandes