Beschreibung

Product Owner IA et Consultant Data avec 5 ans d’expérience dans des environnements complexes (banque,assurance, luxe, énergie, transport). Reconnu pour ma capacité à transformer des enjeux métiers en produits data &IA concrets, à piloter des backlogs orientés valeur et à fédérer des équipes pluridisciplinaires en Agile.

Rapidement opérationnel sur l’ensemble du cycle produit : discovery, cadrage, delivery, mesure.

Disponible immédiatement pour des missions en cabinet de conseil.

Branchenexpertise

Sprachen

Französisch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Verhandlungssicher
Deutsch
Grundkenntnisse

Arbeitsortpräferenzen

Vor Ort möglich

Paris (bis zu 50 km), Reims (bis zu 50 km), Lyon (bis zu 50 km), Dijon (bis zu 50 km)

Crédit Agricole Business Digital
Digital business Analyst
BANKEN & VERSICHERUNGEN
Februar 2026 - Heute (4 Monate)
Paris, Frankreich
Contexte
CABD : entité créée il y a moins de 6 mois. Mission — analyser les données e-business du groupe et proposer des axes d’amélioration concrets aux 39 caisses régionales.

Actions
• Analyse des données e-business (leads, taux de transformation, parcours) via MicroStrategy et Metabase, requêtes SQL sur les bases de données groupe — pour identifier les leviers de performance et formuler des recommandations concrètes aux 39 caisses.

• POC Modèles Distributifs : suivi hebdomadaire sur 8 semaines via MicroStrategy et SQL — comparaison des taux de conversion par modèle distributif pour identifier le plus performant à l’échelle groupe.

• Pilotage des campagnes Marketing Digital via Metabase et MicroStrategy — mesure du ROI de chaque action marketing pour démontrer la valeur apportée par CABD au groupe Crédit Agricole.

• Collaboration avec les Business Owners des 5 univers (assurance, conso, collecte, habitat, banque) — analyse des KPI de conversion des parcours digitaux via MicroStrategy pour orienter les décisions produit.

• Production des bilans mensuels e-business via MicroStrategy et SQL — synthèse des performances par caisse pour alimenter les plans d’action des responsables d’animation et diffuser les best practices leads.

Résultats
• CABD reconnue comme référence data e-business par les 39 caisses en moins de 6 mois d’existence — grâce à des analyses régulières, fiables et actionnables.

• Modèle distributif optimal identifié sur 8 semaines d’analyses recommandations actionnables transmises à la direction groupe pour déploiement à grande échelle.
Stratégie webmarketing Analyse de données Microstrategy Metabase Microsoft Excel
LVMH
Analytics Engineer
WEIN & SPIRITUOSEN
August 2025 - Heute (10 Monate)
Paris, Frankreich
Contexte
Mission d’analyse de données industrielles à forts enjeux opérationnels durant la période des vendanges, au sein du Service Informatique Industriel de LVMH. Rôle central d’exploitation des données capteurs (IoT) pour transformer des
signaux bruts en indicateurs décisionnels, anticiper les risques qualité et outiller les équipes terrain dans le pilotage en temps réel des processus de fermentation.

Actions
• Collecte, nettoyage et analyse des données critiques issues des capteurs IoT (temps, température, CO₂) : structuration des flux de données brutes en indicateurs fiables et exploitables par les équipes opérationnelles.

• Conception et déploiement de tableaux de bord temps réel (Power BI / GCP BigQuery) pour le suivi continu des indicateurs de fermentation, avec modélisation prédictive des pics de CO₂ permettant une anticipation proactive
des risques qualité.

• Mise en place d’un système d’alertes automatiques basé sur des seuils métiers définis avec les experts qualité, pour déclencher des actions correctives en temps réel et sécuriser la traçabilité des données tout au long du
processus.

Résultats
• Réduction significative des risques opérationnels et qualité grâce à une détection précoce des anomalies de fermentation, dans un contexte de forte pression temporelle (vendanges).

• Gain de temps décisionnel mesurable pour les équipes terrain : passage d’un pilotage réactif à un pilotage prédictif, avec une confiance renforcée dans la donnée grâce à des indicateurs fiabilisés et centralisés.
Microsoft Power BI SQL Power Automate Data Quality Machine learning
Groupama Nord-Est
Data Product Owner
BANKEN & VERSICHERUNGEN
September 2022 - September 2025 (3 Jahre)
Paris, Frankreich
Contexte
Mission menée au sein de la Caisse Régionale Groupama Nord-Est, dans un contexte de modernisation profonde du groupe : communautarisation des actions data autour d’un DWH groupe commun, standardisation des outils de
pilotage (migration COGNOS vers Qlik Sense) et harmonisation des indicateurs entre caisses.

Rôle central d’accompagnement de cette transformation data — faire adopter les nouveaux outils, aligner les pratiques métiers sur les standards groupe, et valoriser la donnée comme levier de pilotage opérationnel et stratégique au sein de la caisse.

Actions
• Construction et priorisation de la roadmap produit data selon les OKR métiers et la valeur attendue par les directions.

• Gestion du backlog, rédaction des user stories, animation des sprints avec les équipes data engineers et BI.

• Définition et fiabilisation des KPI stratégiques — construction d’un dictionnaire de données partagé entre 6 directions.

• Animation des instances de gouvernance produit (steering committees, ateliers de cadrage, revues de sprint).

• Conduite du changement : formations, ateliers d’acculturation data, supports pédagogiques pour les équipes métiers.

Résultats
• Migration réussie COGNOS → Qlik Sense — adoption rapide sur l’ensemble des directions grâce à un change management structuré.

• Homogénéisation des indicateurs entre 6 directions — décisions plus rapides et réduction des conflits d’interprétation.

• Amélioration significative de la confiance métier dans les données et les reportings décisionnels.
Qlik SQL Data Governance Collibra Agiles Projektmanagement

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Diplôme d'ingénieur en informatique et électronique
POLYTECH DIJON
2022
Diplôme d'ingénieur en informatique et électronique
Classes préparatoires
Université Catholique Saint Jérôme Polytechnique CAMEROUN
2019
passage en cycle d'ingenieur, Classes préparatoires

Arthur Sowe

CHEF DE PROJET DATA & IA 🧩

Über Arthur

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