Moussa DIAKITE

Sodexo devait composer des menus variés respectant de strictes contraintes diététiques, visuelles et calendaires pour des secteurs très divers comme les entreprises, universités ou hôpitaux. La création manuelle d'un menu prenait jusqu'à 1 mois, freinée par des données brutes hétérogènes traitées artisanalement sur Excel. J'ai travaillé sur  l’industrialisation du traitement des données et la fiabilisation de la plateforme d'aide à la décision pour automatiser la génération des menus. Actions menées : - Remplacement d'un système complexe de requêtes tableurs par des pipelines de données automatisés et maintenables - Mise à disposition de données qualifiées et nettoyées pour fiabiliser les algorithmes d'optimisation mathématique - Déploiement et maintien d'une interface applicative fluide et robuste pour les équipes métier - Automatisation de la collecte des données brutes pour supprimer les manipulations manuelles répétitives 👉 Résultats obtenus : - 100 requêtes tableur héritées et remplacées par 72 modèles de données et 317 tests automatisés - Exécution complète du modèle passée de 60 min à 2 min - 167 règles métier reconstituées par rétro-ingénierie - 37 anomalies découvertes dans le système historique pendant la migration - Socle prêt pour l'extension internationale prévu à 20 pays

ENGIE doit anticiper au plus juste ses achats d'énergie en prédisant la consommation future de ses clients, sous peine de pertes financières liées aux surplus gaspillés ou aux achats d'urgence au prix fort. Pour alimenter les modèles de prédiction, l'entreprise devait exploiter d'importants volumes de données de consommation provenant de distributeurs variés en France, en Belgique et aux États-Unis, chacun imposant des formats hétérogènes. J'ai travaillé sur l'unification et la fiabilisation de ces flux pour fournir une donnée prête à l'emploi aux équipes prédictives. Actions menées : - Structuration d'une architecture de données en couches pour transformer des flux bruts complexes en indicateurs de consommation fiables et standardisés - Développement de pipelines de traitement flexibles capables d'intégrer rapidement de nouveaux formats de données distributeurs sans complexifier la maintenance - Mise en place d'une supervision des flux pour détecter les anomalies de transmission au moment où elles arrivent et identifier précisément la source des données manquantes - Découpage de l'infrastructure en modules indépendants pour faciliter les futures extensions géographiques 👉 Résultats obtenus : - 50 sources de données unifiées sur 3 pays, en CSV, JSON et texte - Intégration d'un nouveau format de fichier texte passée de 2 jours à 4h, grâce à un système de description déclarative des structures - Alertes ramenées de 7 à 1 par semaine après fiabilisation, avec 5 incidents détectés avant que le métier ne les remonte

Chez Sodexo, la multiplication des plateformes data créait des frictions au quotidien : les data analysts / scientists et data engineers perdaient beaucoup de temps à configurer leurs environnements et à déployer leurs modèles, au lieu d'exploiter la donnée. Je suis intervenu pour simplifier et automatiser le quotidien technique des équipes data, en unifiant leurs méthodes de travail autour d'outils internes sur mesure. Actions menées : - Création d'une interface en ligne de commande pour automatiser l'accès, le déploiement et l'orchestration des flux de données complexes - Mise en place d'un socle standardisé pour lancer de nouveaux projets de transformation de données en une seule instruction - Accompagnement technique et résolution des blocages quotidiens des équipes pour garantir la continuité de leurs livraisons - Prise en charge de l'intégration et de la formation des nouveaux arrivants sur les bonnes pratiques de l'écosystème interne 👉 Résultats obtenus : - 24 personnes servies (data scientists, analystes, ingénieurs), plus de 100 exécutions par semaine, jusqu'à 4 h par semaine et par personne récupérées - Outils toujours en production 2 ans et demi après la fin de la mission

Criteo aide les marques à diffuser des publicités ciblées, notamment au format vidéo. Les annonceurs avaient besoin de mesurer précisément la rentabilité de leurs campagnes (taux de complétion, achats générés, comportements d'audience), mais le traitement des données brutes manquait d'automatisation pour livrer ces analyses rapidement. Je suis intervenu pour fiabiliser et automatiser toute la chaîne de production des statistiques de performance à destination des marques clientes. Actions menées : - Automatisation du traitement des données de diffusion pour générer des rapports de performance directement exploitables par les marques - Mise en place de bout en bout d'une surveillance continue des flux de données pour garantir des métriques fiables et disponibles en temps réel - Création de tableaux de bord visuels pour permettre aux équipes internes de piloter la précision des ciblages 👉 Résultats obtenus : - Réduction des délais de livraison des bilans de campagne pour les clients finaux - Données fiabilisées et traçables, permettant aux annonceurs d'évaluer directement leur retour sur investissement - Suppression des tâches manuelles de consolidation pour les équipes internes

Dans le secteur hôtelier chez Amadeus, la personnalisation du séjour repose sur une identification des clients sur un système de matching, garantissant une stricte étanchéité des données entre établissements d'un même réseau. Les hôteliers faisaient face à des risques de croisements de données indésirables lors de l'identification des profils, nuisant à la fiabilité des réservations et à la confidentialité. J'ai travaillé sur la fiabilisation et l’évolution du système de gestion de profils Actions menées : - Optimisation des logiques de matching pour affiner l'identification des profils clients selon les règles métier de chaque chaîne hôtelière. - Renforcement du cloisonnement des données pour empêcher les fuites et partages d'informations non autorisés entre hôtels. - Amélioration des temps de réponse lors des recherches massives de profils dans les bases de données. - Automatisation des scénarios de test d'intégration pour sécuriser les évolutions du service sans impacter les réservations. 👉 Résultats obtenus : - Amélioration continue de la précision et de la pertinence lors de la recherche de profils. - Élimination des erreurs de ciblage et des faux positifs d'identification entre établissements. - Meilleure connaissance client pour les exploitants hôteliers avec un niveau de sécurité renforcé. Deux ans de C++ sur une interface de programmation en production : gestion mémoire, architecture logicielle, tests d'intégration. C'est le socle qui explique ma façon de construire des plateformes data aujourd'hui.

Atos accompagnait les exploitants de centrales nucléaires afin d’éviter les pannes imprévues et les arrêts de production coûteux. Les historiques d'exploitation restaient cloisonnés dans des bases de données de gestion, rendant impossible leur exploitation pour anticiper l'usure du matériel. Je suis intervenu pour débloquer ces flux de données massifs et les acheminer vers un environnement analytique centralisé, permettant d'alimenter les modèles d'anticipation des pannes. Actions menées : - Mettre en place la capture continue des données critiques d'exploitation sans perturber le fonctionnement des centrales - Décloisonner et centraliser les historiques techniques pour les mettre à disposition des équipes de modélisation - Fiabiliser l'acheminement des données pour garantir la fraîcheur nécessaire aux analyses prédictives 👉 Résultats obtenus : - Capacité d'anticipation des pannes matérielles avant qu'elles ne provoquent un arrêt non planifié - Accès simplifié aux données d'exploitation pour le déploiement d'algorithmes d'aide à la décision

Chez SAP, les équipes travaillaient sur une base de code d’une très grande taille où chaque cycle de test prenait un temps considérable. Le moindre plantage en cours d'exécution faussait l'analyse de qualité et obligeait les ingénieurs à tout relancer depuis le début. J'ai été missionné pour concevoir un suivi progressif de la couverture de code, garantissant la précision des métriques sans paralyser le travail des équipes. Actions menées : - Analyse des points de blocage dans le flux de test pour adapter le suivi aux contraintes du système - Conception d’un mécanisme de capture de données en continu pendant l'exécution - Intégration de cette méthode dans le processus existant sans alourdir le quotidien des équipes - Optimisation de la consommation de mémoire et des temps de traitement pour préserver les performances 👉 Résultats obtenus : - Préservation des données de couverture même en cas d'interruption inattendue - Élimination des pertes de temps liées aux relances complètes des suites de tests - Visibilité immédiate et fiable sur la qualité du code testé

Internship proposed by Grenoble Alpes University to the best students. I worked in collaboration with researchers in distributed algorithms. My main missions were: - Understand the notions of distributed systems and algorithms from research papers and their proof - Simulating self-stabilizing algorithms using a network simulator The simulator used was implemented in C++

Internship proposed by Grenoble Alpes University to the best students. I had to add to a multilingual lexical extractor the support of the Bambara language (a language spoken in Mali). The data was extracted from Wiktionnary(a collaborative project to produce a free-content multilingual dictionary). The extractor was implemented in Java.