Melanie L.

Mise en place d’un outil d’intelligence artificielle permettant de rapprocher des données de sell-out avec un référentiel produits, en s’appuyant sur de l’analyse sémantique et des modèles de langage (LLM).

Ce projet a servi de socle pour définir, en collaboration avec les architectes, la future architecture cible destinée à supporter et industrialiser les projets IA à venir.

Cadrage d’un projet de matching entre les données du sell out et le référentiel produit : recueil des besoins, analyse des données entrantes et définition du cadre fonctionnel et technique du modèle.

J’ai participé à un projet stratégique au sein d’Airbus Hélicoptères visant à uniformiser, automatiser et fiabiliser le suivi des indicateurs de performance (KPI) utilisés dans les plus hauts comités décisionnels du groupe.

Objectif du projet :

L’objectif principal était de construire un référentiel commun d’environ 200 indicateurs stratégiques, partagés entre les différentes unités de production d’Airbus. Il s’agissait de garantir une méthodologie de calcul homogène, une qualité de données fiable, et une comparabilité entre entités, tout en répondant aux exigences de tendance mensuelle et d’objectifs annuels pour chaque KPI.

Rôle assuré :

- Définition des KPI en lien direct avec les métiers opérationnels

- Identification et extraction des données sources dans un environnement complexe

- Mise en place des règles de calcul et fréquence de rafraîchissement des indicateurs

- Suivi des demandes d’évolution et accompagnement du changement auprès des utilisateurs

- Mise en œuvre des règles de sécurité pour garantir la confidentialité des données selon les niveaux d’accès

Résultats obtenus :

- Uniformisation des méthodes de calcul des indicateurs entre les unités d’Airbus

- Passage d’un processus manuel, dispersé et sujet à erreur, à un système automatisé et centralisé

- Plus de 200 KPI stratégiques développés, aujourd’hui utilisés par des centaines de collaborateurs, jusqu’aux plus hauts niveaux de la hiérarchie

- Amélioration de la fiabilité, de la transparence et de la réactivité dans le pilotage des activités industrielles

- Adoption réussie de nouveaux outils digitaux par les équipes métier