Structuration produit dans un contexte régulé
Cadrage et pilotage de projets data pour des activités CMC, avec attention portée à la qualité, aux contrôles, au manufacturing et aux dépendances métier.
LEOH Partners - Olivier LUBET
Consultant Data & IA pour transformer les initiatives data en produits exploités.
J'accompagne les directions data, métiers et IT quand il faut cadrer, prioriser et sécuriser des produits data dans des organisations complexes ou régulées.
20+ ans
d'expérience projets, data et SI depuis 2005
FR / EN
intervention bilingue français et anglais
4 secteurs
banque, assurance, santé, pharma
DataFactory
pilotage produit dans des écosystèmes data transverses
Offres
Des interventions hiérarchisées selon le besoin d'achat.
01
Diagnostic data & IA - deux semaines
Clarifier les cas d'usage, les données disponibles, les risques, les dépendances SI et les premiers arbitrages. Livrables : note de cadrage, backlog priorisé et plan d'action.
02
Renfort Product Owner DataFactory
Piloter backlog, discovery, priorisation, arbitrages et coordination entre métiers, data engineering, analytics, sécurité et IT.
03
Industrialisation de produits data
Passer du prototype au service exploité : qualité, gouvernance, adoption, indicateurs, run et trajectoire de mise à l'échelle.
04
Audit de portefeuille data & IA
Identifier ce qui doit être accéléré, arrêté ou sécurisé, avec une lecture valeur, faisabilité, risque et capacité delivery.
Preuves anonymisées
Des réalisations lisibles sans exposer d'informations confidentielles.
Le point commun : remettre de l'ordre dans les priorités, raccorder la data à une décision métier, puis installer les conditions d'exécution.
Backlog et gouvernance de priorités
Organisation du delivery, clarification des arbitrages et mise en cohérence des demandes entre utilisateurs, équipes data et contraintes SI.
Modèles raccordés à une décision
Scoring, attrition, appétence et segmentation, avec critères d'évaluation, explicabilité et conditions de passage à l'usage.
Expertises
Ce que ces expertises résolvent concrètement.
Prioriser par la valeur
Transformer une liste d'idées data en trajectoire arbitrable : valeur métier, faisabilité, risques, dépendances et capacité réelle de livraison.
Faire tenir le produit
Installer le bon niveau de backlog, rituels, discovery, règles d'arbitrage et coordination pour que les équipes avancent sans perdre le sens métier.
Sécuriser la décision IA
Relier modèles, métriques, explicabilité et usages afin d'éviter les prototypes séduisants mais difficiles à exploiter.
Industrialiser sans brouiller la gouvernance
Préparer qualité, conformité, sécurité, adoption et conduite du changement pour passer d'une expérimentation à un service utile.
Situations
Quand faire appel à LEOH Partners.
Les demandes data s'empilent
Il faut distinguer l'urgent, le stratégique, le faisable et ce qui doit être arrêté.
Le prototype doit devenir un produit
Les questions de qualité, run, adoption, sécurité et sponsor métier deviennent aussi importantes que le modèle.
Le delivery transverse ralentit
Les arbitrages sont dispersés entre métiers, IT, data engineering, conformité et équipes opérationnelles.
Livrables typiques
Roadmap data, backlog priorisé, note de cadrage, scorecard d'arbitrage, prototype évalué, plan d'industrialisation, support de comité et synthèse exécutive.
Parcours
Un fil directeur : faire dialoguer métier, data science, produit et SI.
Depuis 2005, j'interviens sur des sujets où la valeur data dépend autant du cadrage, de l'adoption et de la gouvernance que de la technologie.
Product Owner d'une équipe Data - Servier
Pilotage de projets data pour les activités CMC, au croisement qualité, manufacturing, contrôles, données et priorités métier.
Responsabilité d'équipe Data Analysis
Conduite de projets data, reporting, analyses, Product Ownership de plateforme data, gouvernance et animation d'équipe.
Responsabilité Data Science Marketing
Scores d'appétence et d'attrition, études sectorielles, animation de communauté data et modélisation machine learning.
SI, finance, assurance, Big Data et agilité
Cadrage, MOA, appels d'offres, conduite du changement, architecture, risques et transformation produit.
Approche
Une approche pragmatique pour passer de l'intention data au produit exploité.
- Clarifier l'ambition, les parties prenantes et les décisions à outiller.
- Prioriser selon valeur, faisabilité, données, risques et capacité delivery.
- Expérimenter vite avec des critères de succès explicites.
- Structurer le passage à l'échelle : gouvernance, qualité, sécurité, adoption.
- Installer les rituels de pilotage, les KPI et les relais métiers.
Contact
Discutons de votre prochaine initiative data ou IA.
Intervention en français et en anglais pour grands comptes, cabinets et organisations des secteurs santé, pharma, banque, finance et assurance.