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- KPMG AdvisoryDirecteur de Projet – Busines Relation Management BRMCONSULTING AND AUDITSNovember 2022 - Today (3 years and 6 months)Courbevoie, FranceProjets majeurs que j’ai pu piloter : Plateforme DaaS, Propale outil d’automatisation des propositions commerciales, Plateforme Knowledge management, Cockpit consultant l’outil d’accompagnement des consultants juniors, …o Assumer la responsabilité des projets au comité exécutiveo Faire valider les investissements, les priorités et la Roadmap et être garant de leurs applications sur le terrain.o Proposer la construction de la gouvernance des projets. Organiser et animer les comités stratégiqueso Coordonner les actions entre les différents interlocuteurs en adéquation avec la stratégie de la société KPMG, la sécurité informatique et la maîtrise des risqueso Être le véritable point de contact entre le métier et ITS, pour répondre aux problématiques ITo Accompagner les métiers dans le recensement et la mise en place de leurs projetso Garantir l'enjeu stratégique des projets pour le métier, l'entreprise et les tierso Gérer et animer la communication auprès des équipes et des différentes instances.o Optimiser l'ensemble des ressources des projets (humaine, budgétaire, clientèle, décision finale) et être responsable de la gestion financière des projets et de toutes leurs exigences (délai, coût, qualité, valeur ajoutée)o Accompagner les chefs de projets et leurs équipes au quotidien et insuffler la conduite du changement.o Renforcer la surveillance des tableaux de bord et les SLA durant la phase transitoire et prévenir les déviations
- PopFarmData Science / Expert Computer VisionMarch 2022 - September 2022 (6 months)Paris, FranceContribution à un projet d'agriculture de précision : Développement d'un outil de diagnostic des maladies des plantes basé sur la reconnaissance d'images. Amélioration de l'efficacité de la production agricole grâce à l'intelligence artificielle.• Collecte et préparation des données : Constitution du dataset, annotation précise, nettoyage des données, augmentation et transformations des données.• Choix de l'architecture du modèle : Sélection du modèle de base (CNN, ResNet, VGG, etc.), ajustement des dernières couches du modèle pré-entraîné pour correspondre au problème spécifique (nombre de classes, taille des images, etc.).• Expérimentation : Test de différentes architectures et hyperparamètres pour trouver la meilleure configuration.• Entraînement du modèle : Gestion du dataset, choix de la fonction de perte, optimisation, régularisation et suivi des performances.• Évaluation des performances : Choix des métriques d'évaluation, analyse des erreurs, validation croisée pour obtenir une estimation plus robuste des performances.• Déploiement : Optimisation pour l'inférence et participation au développement de l'interface utilisateur pour permettre aux utilisateurs de prendre des photos de leurs plantes et d'obtenir un diagnostic. Techniques utilisées : Computer Vision, Deep Learning, Analyse des données
- ITKData Science / Expert Maching LearningOctober 2021 - March 2022 (5 months)Montpellier, FranceDévelopper un système d'IA pour surveiller et prédire le comportement des vaches afin d'optimiser la gestion d'élevage et améliorer le bien-être animal (détection précoce des maladies, réduction du stress, optimisation des conditions d'élevage) :• Collecter et préparer les données : Collecter les données sur leurs mouvements, leur position, les comportements clés (alimentation, rumination, repos, activité, interactions sociales). Nettoyer, prétraiter et normaliser les données pour faciliter l'analyse.• Développer les modèles : Sélectionner les modèles (RNN, LSTM, CNN, classification, etc.). Entraîner les modèles et les valider pour s'assurer de leur performance.• Analyser les comportements : Identifier les patterns, détecter les événements, et corréler avec d'autres données (météo, alimentation, etc.) pour identifier les facteurs influençant les comportements.• Prédire les comportements : Modéliser de manière prédictive et mettre en place un système d'alertes pour prévenir l'éleveur en cas de comportements anormaux ou de risques potentiels. Techniques utilisées : Réseau de neurones, Machine Learning, Analyse des données
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