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Contexte Dans le cadre d’un projet de migration de bases de données d’envergure au sein d’un grand groupe bancaire, la DSI Corporate renforce son équipe Dataviz & Reporting , rattachée à une direction Fast Delivery Solutions intervenant auprès de nombreux métiers. Cette mission s’inscrit dans un contexte de transformation du système d’information et de mise à jour d’un patrimoine existant de reportings. Objectif de la mission Assurer la migration des sources de données et l’évolution des reportings existants impactés par le changement de bases de données, tout en garantissant la qualité, la fiabilité et la continuité des restitutions à destination des métiers. Missions principales Migrer le sourcing de plusieurs reportings appartenant au patrimoine de l’équipe Dataviz & Reporting. Faire évoluer les applications Power BI impactées par la migration des bases de données. Exploiter différentes sources de données issues de systèmes décisionnels bancaires. Préparer, transformer et fiabiliser les données à l’aide des outils de data préparation. Produire des restitutions sous forme de fichiers Excel et de reportings Power BI . Travailler en interaction directe avec les métiers pour comprendre, challenger et formaliser les besoins. Environnement technique et fonctionnel Connaissance du SI des Caisses d’Épargne (pré-requis). ODS et/ou Décisionnel ( VECEP ). Outils de data préparation : WPS / Altair , SQL , Alteryx . Outils de restitution : Power BI , Excel . Compétences attendues Rigueur et fiabilité dans l’analyse et la manipulation des données. Capacité à challenger les besoins métiers. Bon relationnel et esprit d’équipe. Autonomie et sens de l’organisation.

Notre client dans le secteur Assurance recherche un Expert Technique Azure Data Factory H/F Descriptif de la mission: Offre de mission – Expert Technique Azure Data Factory / Data Engineering – Secteur Assurance Contexte de la mission Au sein d’un grand acteur du secteur de l’assurance, l’Expert Technique Azure Data Factory (ADF) intervient dans le cadre de la modernisation des plateformes data et de la migration vers un écosystème cloud Microsoft Azure. Il contribue à la conception, l’industrialisation et l’optimisation des flux de données nécessaires aux usages métier : tarification, souscription, actuariat, gestion des sinistres, reporting réglementaire et analyse de risques. Missions principales 1. Architecture & conception des flux data - Concevoir et optimiser des pipelines Azure Data Factory adaptés aux besoins métier. - Définir l’architecture cible des flux d’intégration et de transformation dans un environnement Assurance. - Participer à la mise en place d’une architecture Data Lakehouse (Azure Data Lake Storage, Delta Lake, Synapse). - Garantir la résilience, la scalabilité et la conformité des traitements. 2. Développement & industrialisation - Développer des pipelines ADF (ingestion, orchestration, transformation). - Implémenter des Data Flows, du mapping et des transformations complexes. - Automatiser les déploiements CI/CD avec Azure DevOps. - Intégrer les solutions avec l’écosystème data : Azure Databricks, Synapse Analytics, SQL, APIs, etc. 3. Optimisation & performance - Optimiser les traitements pour supporter des volumes importants (données contractuelles, sinistres, historiques). - Mettre en place des mécanismes d’alerting, monitoring, retry et gestion d’erreurs. - Conduire des analyses de performance et formuler des recommandations d’améliorations. 4. Gouvernance & sécurité - Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques de sécurité et de conformité RGPD. - Gérer les accès via Azure AD, Key Vault, Private Endpoints. - Documenter les flux, les métadonnées et les règles de gestion. 5. Support technique & expertise - Conseiller les équipes Data, AMOA et Métiers Assurance sur les meilleures solutions cloud. - Assurer un rôle de référent sur Azure Data Factory et les briques d’intégration data. - Accompagner les équipes dans leur montée en compétence. Profil / compétences recherchées Compétences techniques obligatoires - Maîtrise approfondie d’Azure Data Factory (pipelines, triggers, integration runtime, Data Flows). - Très bonne connaissance d’Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2). - Expertise en Azure SQL, Synapse Analytics, Azure Functions. - Pratique des environnements CI/CD Azure DevOps. - Maîtrise du SQL avancé et de l’optimisation de requêtes. - Connaissance des enjeux du secteur de l’assurance : données contractuelles, sinistres, référentiels, réglementaire. Compétences nice to have - Notions de Databricks / PySpark. - Connaissance des modèles Data Vault / Lakehouse. - Expérience avec Power BI ou des outils de visualisation. - Compréhension des normes Solvabilité II, IFRS 17, des risques et de l’actuariat. Compétences / Qualités indispensables: Maîtrise approfondie d’Azure Data Factory Anglais courant

Contexte Dans un contexte de transformation digitale et d’optimisation de la gestion des données, nous recherchons un Product Owner Data Senior pour piloter la mise en place et l’évolution de solutions liées à la signature électronique , au respect RGPD , et aux outils de BI et reporting . Le poste implique une collaboration étroite avec les équipes techniques (Data Engineers, BI Developers), les métiers et la direction juridique et conformité. Missions principales Pilotage produit : Définir et prioriser le backlog Data en lien avec les besoins métiers et réglementaires. Assurer le suivi des projets de signature électronique et de conformité RGPD. Garantir la qualité et la cohérence des données utilisées pour le reporting et la BI. Coordination et communication : Servir d’interface entre les équipes métiers, juridiques et techniques. Présenter les évolutions et résultats aux parties prenantes. Promouvoir les bonnes pratiques en matière de gouvernance des données. Conformité et sécurité des données : S’assurer du respect des réglementations RGPD et des normes internes de sécurité des données. Participer à la rédaction et à la mise à jour des politiques de données et des workflows de conformité. Reporting et BI : Définir les besoins en reporting, KPIs et dashboards pour les métiers. Superviser la qualité des données, leur disponibilité et leur fiabilité. Contribuer à la mise en place d’outils et de process de BI avancés. Profil recherché Expérience : 5 à 8 ans minimum en Product Ownership / Data Management. Compétences techniques : Expertise en signature électronique et flux documentaires digitaux. Connaissance approfondie de la RGPD et de la conformité des données. Bonne maîtrise des outils BI / reporting (Power BI, Tableau, Looker…). Connaissances en bases de données et modélisation (SQL, Data Warehouses…). Compétences comportementales : Leadership et capacité à fédérer des équipes pluridisciplinaires. Sens de l’organisation, rigueur et priorisation. Communication claire et capacité à vulgariser des concepts techniques.

Métier et Fonction : Conseil métier, AMOA, Business Analyst. Spécialités technologiques : BI, API, Reporting. Type de facturation : Assistance Technique (facturation avec un taux journalier). Compétences techniques : SQL, Power BI. Public: Nantes (uniquement) Description de la prestation : Objectifs et environnement : Offrir une vue consolidée et fiable des données pour tous les métiers afin d'accompagner le Self BI. Passage de SAS à Power BI, avec une évolution possible vers Snowflake. Modernisation des outils. Missions principales : Analyse métier et besoins : Recueillir, formaliser et traduire en spécifications fonctionnelles, garantir la cohérence des données. Consolidation et qualité des données : Superviser la consolidation multi-sources (Nantes, Inde) et améliorer la qualité et les standards. Conception et restitution : Définir des vues métiers (extractions, dashboards) et mettre en place des solutions de reporting (Power BI, outils analytiques). Accompagnement de la transformation : Promouvoir le Self BI, participer à la transition vers un modèle Data Next, sensibiliser à la gouvernance des données.

Description : Livrables : • Concevoir et mettre en œuvre des solutions data pour soutenir les objectifs business. • Analyser et interpréter des données complexes afin d’en extraire des informations exploitables. • Collaborer avec des équipes inter fonctionnelles pour identifier et résoudre les défis liés aux données. • Développer et maintenir des pipelines de données, des modèles et des outils de reporting. • Garantir la qualité, l’intégrité et la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie. • Fournir une expertise technique et des conseils aux parties prenantes pour soutenir les prises de décisions fondées sur les données. Expertise : • Diplôme de niveau Bachelor ou Master en informatique, data science ou domaine connexe. • Plus de 5 ans d’expérience en data engineering, data analytics ou rôle similaire. • Expérience avérée dans la livraison de solutions data dans un environnement dynamique. • Maîtrise des technologies et architectures data modernes, telles que les plateformes cloud, les frameworks big data et les solutions de data warehousing. • Expertise en langages de programmation tels que Python, SQL et Spark. • Maîtrise de la modélisation de données, des processus ETL et des techniques de transformation de données. • Expertise des plateformes cloud orientées data (ex. : AWS, Azure, Google Cloud). • Maîtrise des outils de visualisation et de reporting (ex. : Power BI, Tableau). • Connaissance approfondie des bonnes pratiques en matière de sécurité, gouvernance et conformité des données.

Attention, 2 jours de présence sur site non consécutifs à Bruxelles OBLIGATOIRE. Dans le cadre de son architecture cible, ENGIE M&S Belgium a mis en place les plateformes Databricks et Dataiku sur AWS et a lancé des projets de migration pour différents cas d’usage (SAS, AWS Sagemaker, BW/HANA, etc.). Nous recherchons un(e) Expert(e) Dataiku pour rejoindre une équipe projet chargée de reconstruire les fonctionnalités de programmes SAS, dont les résultats sont utilisés par les équipes Finance et Reporting Réglementaire. L’objectif est de combiner l’utilisation de Databricks (stockage/calcul) et de Dataiku (transformation de données), en privilégiant autant que possible les recettes visuelles de Dataiku.

Nous recherchons un expert data capable de concevoir, structurer et optimiser des solutions data modernes pour accompagner la croissance et les enjeux business d’une organisation en pleine transformation numérique. Votre rôle sera central : transformer la donnée en levier stratégique, garantir sa qualité et développer les pipelines, modèles et analyses qui permettront aux équipes métiers de prendre de meilleures décisions. 🎯 Livrables & responsabilités Concevoir et mettre en œuvre des solutions data complètes pour répondre aux besoins business. Analyser, interpréter et valoriser des données complexes pour produire des insights actionnables. Travailler avec des équipes pluridisciplinaires (IT, produit, métier, sécurité…) afin d’identifier et résoudre les problématiques data. Développer et maintenir des pipelines de données , des modèles analytiques et des outils de reporting. Garantir la qualité, l’intégrité et la sécurité des données sur tout leur cycle de vie. Fournir une expertise technique et des recommandations pour soutenir la prise de décision data-driven. 🧩 Expertise requise 5 ans d’expérience minimum en data engineering, data analytics ou poste similaire. Expérience solide dans la livraison de solutions data dans des environnements dynamiques. Maîtrise des architectures et technologies data modernes : plateformes cloud (AWS, Azure, GCP), frameworks Big Data, data warehousing. Excellentes compétences en Python, SQL, Spark . Maîtrise de la modélisation de données , des processus ETL et des pipelines de transformation. Expertise sur les outils de visualisation et de reporting : Power BI, Tableau . Connaissance des bonnes pratiques de gouvernance, sécurité et conformité des données.

Nous recherchons un profil Senior Data Engineer très opérationnel, disposant d’une bonne compréhension du métier bancaire. Notre mission principale est de fournir des solutions digitales orientées métier (tableaux de bord, reporting ad hoc) pour les utilisateurs de la banque Corporate (Sales, Métiers, Management, etc.). Après la phase de staging, les données nécessaires sont fédérées dans un environnement de préparation destiné à alimenter les différentes solutions de visualisation via des flux Alteryx. Après avoir acquis une vue complète des systèmes existants, des flux de données et des objectifs métier de l’équipe, le Data Engineer Senior devra : - Améliorer et rationaliser les workflows Alteryx existants en appliquant les principes de clean code, en centralisant la logique, en supprimant les redondances et en améliorant la maintenabilité à long terme. -Mettre en œuvre ces améliorations de manière progressive à travers les environnements, en validant les impacts, en collaborant avec les utilisateurs et en garantissant l’absence de régression sur les tableaux de bord en aval. Description de la fonction : Les principaux axes d’amélioration porteront sur : -Intégration et qualité des données : Collaborer avec l’équipe Data Engineering pour ingérer les données provenant de différents systèmes, en assurant une intégration rapide des nouvelles sources avec un haut niveau de fiabilité et d’exactitude. -Simplification de la conception (design) : Simplifier les flux de données et les processus de conception existants afin d’améliorer l’efficacité, réduire la complexité et optimiser les performances globales du système. - Nettoyage (cleanup) : Identifier les jeux de données obsolètes, les fichiers inutilisés et les workflows abandonnés ; les refactoriser ou les supprimer et contribuer à l’harmonisation des règles d’historisation et de rétention afin de maintenir un paysage data propre et durable. -Conception de macros et de composants : Concevoir et maintenir des macros Alteryx réutilisables pour centraliser les schémas de transformation récurrents, garantir une logique cohérente entre les workflows et réduire la dette technique, tout en documentant et validant les changements avec les utilisateurs impactés. -Harmonisation des processus legacy : Rationaliser la coexistence SAS et Alteryx en supprimant les composants SAS obsolètes et en migrant les transformations utiles vers une logique Alteryx cohérente et maintenable. Réduire les duplications et la complexité multi-plateformes. -Opérations de release : Soutenir et améliorer les processus de déploiement et de mise en production en augmentant l’automatisation et les contrôles qualité afin de rendre les déploiements plus sûrs, plus rapides et plus prévisibles. -Documentation : Appliquer et renforcer les standards de documentation des jeux de données et des workflows, en assurant un nommage cohérent et des descriptions claires pour une compréhension partagée, une découverte facile et une utilisation efficace par tous les membres de l’équipe. -Monitoring : Mettre en place et maintenir des systèmes de surveillance robustes pour suivre la qualité des données et les performances, permettant une identification et une résolution rapides des incidents. -Gestion multi-instances : Superviser la gestion des batchs quotidiens afin d’assurer la cohérence, la synchronisation et une utilisation efficace des ressources à travers les différents environnements.

Contexte : • Compréhension des process métier et des besoins de reporting des interlocuteurs métiers (back office, chefs produit…) • Analyse des données existantes pour définir les modalités de production de ce reporting • Rédaction des spécifications à destination de l’équipe Data (composée de data engineers) pour la phase d’industrialisation : formalisation des données manipulées, des règles de gestion (filtres, relations, etc.), règles de gestion, définition métier des fonctions de collecte de données • Suivi et pilotage du projet jusqu’à la livraison au client Compétences requises : • Expérience confirmée en AMOA : un fort niveau d’autonomie est demandée, et une capacité à prendre en charge des projets complexes et d’envergure o Capacité à traduire des besoins métiers en analyses concrètes o Esprit critique et rigueur dans l’interprétation des données o Excellentes compétences en communication et vulgarisation de données complexes o Autonomie, proactivité et capacité à travailler en équipes • Techniques et analytiques : o Utilisation des outils d’analyse de données (SQL, Notebooks Python, Excel, Power Query…) o Utilisation des outils de Visualisation de données (Power BI)

Au sein du HR Data Office, vous accompagnerez les Business Process Owners (BPOs) dans la mise en place de dashboards et d’analyses pertinentes afin de soutenir deux domaines clés : • Formation : exploitation des données issues de Cornerstone OnDemand • Talent & Performance : exploitation des données issues de Workday Votre rôle sera d’assurer la liaison entre les équipes métiers et les équipes techniques, en garantissant que les visualisations de données répondent aux objectifs stratégiques et opérationnels. 🚀 Missions principales • Définition des indicateurs clés • Identifier et proposer des KPIs pertinents avec les équipes métiers • Traduire les besoins métier en exigences claires pour les dashboards • Création et maintenance des dashboards Power BI • Concevoir, mettre à jour et maintenir des tableaux de bord adaptés aux besoins • Étudier les options de reporting disponibles sur Cornerstone OnDemand et Workday • Analyse des données • Réaliser des analyses quantitatives et qualitatives sur les données de formation et de performance • Examiner les données historiques et actuelles pour identifier tendances, comportements et anomalies • Fournir des insights pour améliorer la prise de décision et l’efficacité opérationnelle • Support à la prise de décision • Présenter les dashboards et rapports aux équipes et parties prenantes • Fournir une documentation détaillée des solutions mises en place • Être force de proposition pour définir les KPIs et mettre en avant les impacts au sein de l’organisation

🔎 Contexte de la mission Intervention au sein de la Direction des Systèmes d’Information d’un acteur bancaire. Mission réalisée dans une équipe de données transverses opérant en support des directions : Finance Marketing Crédit L’équipe n’intervient pas sur des sujets cybersécurité , mais se concentre sur : Les enjeux réglementaires Le reporting opérationnel et financier La mise à disposition de données à d’autres équipes (dont IA et modernisation Azure) 👥 Organisation Équipe de 10 à 15 personnes (mix France + offshore Inde) 3 internes / plusieurs prestataires externes Encadrement par un IT Lead ⚙️ Environnement technique Cloud & orchestration Azure Azure Databricks Azure DevOps (CI/CD) Data pipeline Python (Airflow, FastAPI) SQL / PostgreSQL Spark DataVault (modélisation) DBT (prochainement intégré) Fichiers via couche FTP Visualisation & automatisation Power BI (rationalisation en cours) Power Automate Azure AI / ML (projets IA à venir en 2026) Gouvernance & data Data Store Domain Atlas Autres informations 📍 Localisation : Paris 8ème 🕒 Durée estimée : 3 ans 🗓️ Démarrage souhaité : ASAP selon disponibilité 🗣 Langue de travail : anglais courant (collaboration avec équipes offshore)

Objectif de la mission Au sein du Pole Data & Analytics, dans l’équipe Data Monitoring Réseaux, dont la fonction principale est de délivrer les reportings et les Dashboard pour le réseau d’agence, nous étoffons notre équipe de data Analysts pour répondre aux demandes du Plan Stratégique 2026-2030. Prestations demandées Les missions sont : - Analyse, création, évolution et modification des traitements de données (création d'indicateurs & des codes références) - Uniformisation technique des processus de traitement de données - Supervision du bon déploiement des nouveaux processus de traitement - Vérification de la bonne intégration des données et de leurs référencements (mise à jour des glossaires associés) - Mise en place, maintenance et test des jeux de données - Automatisation des programmes avec DataIku - Prise en charge à la réalisation de la Visualisation avec Tableau (Desktop / Serveur) La maitrise de DataIku et de SQL sont indispensables. La maitrise de Tableau et SAS seraient de vrais plus.

Contexte Dans le cadre d’un programme de transformation Cloud, nous recherchons un(e) Consultant FinOps orienté Data & Analyse pour exploiter les données de consommation Cloud et mettre en place des mécanismes de pilotage financier, forecast, supervision et alerting . Le poste est centré sur l’ analyse des données Azure , la réalisation de POC analytiques , et la construction d’indicateurs FinOps permettant d’anticiper les dérives budgétaires. Missions Exploitation et analyse de la donnée Cloud Collecter et analyser les données de consommation Azure et d’outils Cloud/SaaS. Réaliser des analyses exploratoires et POC , notamment via le requêtage KQL , pour comprendre les usages, coûts et dérives potentielles. Structurer et exploiter les données dans Snowflake afin de produire des analyses FinOps exploitables. Pilotage FinOps & forecast Construire des indicateurs FinOps : suivi des coûts, tendances, dérives. Mettre en place des prévisions budgétaires (forecast) basées sur les données de consommation. Contribuer au showback et à l’aide à la décision pour les équipes projets et FinOps. Supervision, monitoring et alerting Définir et implémenter des règles de monitoring et d’alerting sur les dérives financières. Mettre en place une surveillance liée à la juste consommation des ressources Cloud. Alimenter les outils de reporting et de visualisation (dashboards). Contribution aux activités FinOps Participer au suivi des coûts et au support des équipes projets. Identifier des opportunités d’optimisation et contribuer aux plans de remédiation. Maintenir et faire évoluer les reportings FinOps existants.

La mission principale du Data Steward/Data specialist sera de transformer la vision du responsable du domaine commercial en actions quotidiennes. Votre rôle s’inscrit dans le cadre d'une fusion de deux entités et donc de l’unification des processus de vente soutenu par un CRM commun et un catalogue produit unifié soutenu par le PIM ( SAP/Salesforce ). Vous serez positionné en priorité sur la partie produit. Cette mission s'articule donc autour des piliers suivants : Data Gouvernance : Aider le responsable des processus métier de l'équipe Excellence commerciale à définir les actifs de données. Comprendre et analyser les points faibles commerciaux en termes de gestion des données (en mettant l'accent sur les matériaux, les clients et les prix) Mettre en place un plan de remédiation et le communiquer Avec l'aide des équipes opérationnelle et commerciale, définir les règles et les contrôles de qualité à mettre en place dans les solutions commerciales afin de garantir la fiabilité des données (intégrité, exhaustivité, accessibilité...) Garantir les données commerciales : documentation adéquate dans le catalogue de données, définir, suivre et partager les indicateurs clés de performance (KPI) concernant l'état et l'évolution de la qualité des données, l'utilisation des données dans le domaine commercial, etc. Maîtrise/Culture des données : Participer à la démocratisation des données en formant et en animant tous les utilisateurs commerciaux des données Communiquer largement sur les applications de reporting « officielles » Partager les règles de qualité à respecter par l'équipe opérationnelle 3. Analyse des données : Aider les équipes commerciales à analyser les données, identifier les tendances, les modèles et les opportunités d'amélioration commerciale. Le Data Steward/Data specialist sera en étroite collaboration avec : Business Process Managers : en charge de la gestion du catalogue de produits, services et options ; gestion de l'entonnoir de vente ; gestion des devis, gestion des demandes des clients, gestion des tarifs. Force commerciale : responsable produit PIM, SALESFORCE et base de données tarifaire

CONTEXTE Le poste s’inscrit chez un grand acteur du Retail à dimension internationale. Le PO évoluera au sein d’une équipe Data d’environ 30 personnes structurée par domaines fonctionnels. Le rôle est rattaché au Lead PO Data Sales / Finance / CRM. Objectif : piloter la vision, la roadmap et la valeur du produit DATA autour du périmètre PRODUIT. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE – Maîtrise avancée du SQL (manipulation et analyse de gros volumes de données). – Environnement actuel : – Snowflake (Data Warehouse) – Matillion (ETL), migration vers DBT à venir – QlikSense (visualisation et reporting) ENVIRONNEMENT FONCTIONNEL Intervention sur des sujets Data stratégiques autour du PRODUIT. Le PO aura en charge : – La conception des parcours utilisateurs et la définition des KPIs. – La rédaction des spécifications fonctionnelles pour les Data Engineers / Data Analysts. – La gestion et la mise à jour du Data Catalog. – La participation au design produit et à la qualité des livrables. – L’animation des rituels agiles (sprints de 3 semaines). Outils : JIRA, Confluence. Le rôle nécessite un esprit critique fort, une capacité à challenger le besoin et à proposer de la valeur. PROFIL RECHERCHÉ – Expérience : 8 ans dans la Data, dont minimum 4 ans en Chef de Projet Data ou Product Owner. – Connaissances solides du Retail (processus opérationnels, planification, référentiel produit). – Qualités attendues : – Autonomie et prise d’initiative – Leadership naturel pour fédérer les équipes – Capacité d’analyse poussée et esprit critique – Sens de la communication vers les métiers comme vers la tech

CONTEXTE Intégration chez un grand groupe Retail international. Le PO évoluera dans une équipe Data d’environ 30 personnes structurée par domaines. Rattachement direct au Lead PO Data Supply / Operations. Objectif : piloter la vision, la roadmap et la valeur produit Data sur les périmètres Supply, Operations et Planning. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE – Maîtrise avancée du SQL (analyse et manipulation de gros volumes). – Stack technologique : – Snowflake (Data Warehouse cloud) – Matillion pour l'ETL, évolution prévue vers DBT – QlikSense (reporting & visualisation) ENVIRONNEMENT FONCTIONNEL Le PO intervient sur des sujets Data stratégiques liés au Demand Planning, aux opérations retail et à la supply. Responsabilités principales : – Définition des parcours utilisateurs et construction des KPIs clés. – Rédaction de spécifications fonctionnelles pour Data Engineers et Data Analysts. – Gestion et mise à jour du Data Catalog sur le périmètre confié. – Garantie du design produit, cohérence globale et qualité des livrables. Cadre méthodologique : – Organisation Agile, sprints de 3 semaines – Outils : JIRA, Confluence Attentes fortes : capacité à challenger le métier, proposer de la valeur, structurer un produit cohérent. PROFIL RECHERCHÉ – Au moins 8 ans d’expérience dans la Data, dont 4 ans en tant que Product Owner ou Chef de Projet Data. – Solide connaissance du Retail, notamment des enjeux Supply, Planning et opérations. – Qualités clés : – Autonomie, prise de décision – Leadership naturel, capacité à fédérer – Excellente capacité d’analyse – Esprit critique, force de proposition