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Nous recherchons un(e) Data Engineer spécialisé(e) SAS / Teradata pour intervenir au sein d’un environnement bancaire exigeant, dans le cadre de la gestion et de l’évolution d’une plateforme Data stratégique utilisée pour des besoins réglementaires. Vous serez en charge de l’administration de la plateforme SAS, de la mise en place et de l’automatisation des traitements de chargement de données via des scripts SAS et Shell, ainsi que du suivi de la qualité et de la conformité des données en base Teradata. Vous interviendrez également sur le support aux utilisateurs métiers (notamment en environnement international), l’analyse des incidents, la validation des flux de données et l’optimisation des traitements batch. Ce rôle requiert une forte expertise technique sur SAS, une bonne maîtrise des environnements Data legacy, ainsi qu’une capacité à évoluer dans un contexte structuré, orienté Data Quality, gouvernance et performance.

Pour un client bancaire : 1 ETP Consultant Senior Data Gouvernance Mission : Appuyer le responsable de service sur la refonte du cadre de gouvernance des données dans un contexte de réponse aux constats BCE. Livrables attendus : • Refonte de la politique de gouvernance des données (périmètre élargi au groupe et aux filiales) • Scénarios de déploiement de la gouvernance auprès des 5 filiales critiques • Stratégie de lignage fonctionnel des données prioritaires (BCBS / données critiques) Principaux interlocuteurs : équipe Data interne, programme réglementaire data, 5 filiales (2 ateliers par filiale). Profil recherché : • Senior, solide expérience en gouvernance des données (stratégie, construction de politiques, gouvernance fédérée) • À l'aise avec les notions de data domain et de lignage fonctionnel • Capacité à démarrer très rapidement et à produire des livrables de cadrage de qualité 1 ETP Consultant Senior Data Quality Mission : Accompagner les équipes sur la montée en maturité Data Quality dans un contexte réglementaire (réponse aux constats BCE). Activités principales : • Accompagnement des filières réglementaires (Risques, Finance) sur la Data Quality : identification des interlocuteurs, animation d'ateliers, formation • Mise à jour du cadre de contrôle Data Quality : gap analysis entre l'existant et les exigences BCE, révision des seuils d'acceptabilité, définition des exigences pour les objets métiers "or" (données prioritaires des reportings réglementaires) • Étude de convergence des outils ticketing : analyse Jira vs Redmine et recommandation sur l'outil à pérenniser Profil recherché : • Senior, expérience confirmée en Data Quality et gouvernance des données • Capacité à produire et à faire avancer les chantiers (pas uniquement un animateur d'ateliers) • Bonne connaissance des enjeux réglementaires bancaires (BCBS, BCE) appréciée

Contexte & Enjeux Les données de marché de référence (futures, yields, FX, indices, obligations) présentent de nombreuses anomalies non détectées, non tracées et souvent corrigées manuellement. Cette situation entraîne une perte de temps significative et impacte la confiance des équipes Research & Prediction. Objectif de la mission Structurer, fiabiliser et industrialiser les contrôles de qualité sur les données de marché, avec une approche à la fois technique et analytique. Les 3 axes principaux 1. Audit Cartographie complète des contrôles existants Identification des gaps par classe d’actifs Construction d’un backlog priorisé 2. Implémentation Développement d’une librairie modulaire de quality checks en Python Remédiation des données historiques Gestion des escalades avec les fournisseurs de données (Bloomberg) 3. Industrialisation & IA Mise en place d’un monitoring automatisé (dashboards KPI, alerting) Industrialisation des contrôles en production Réalisation d’un POC basé sur des LLMs pour : Génération semi-automatique de contrôles Analyse des causes racines des anomalies

Octopus Group , ESN de 100 collaborateurs est à la recherche d'un.e consultant.e Data gouvernance Dans le cadre d’un partenariat stratégique, nous accompagnons un acteur majeur du secteur du Luxe dans la structuration et la valorisation de ses actifs data à l’échelle groupe. Dans un environnement exigeant, international et orienté excellence, nous recherchons un(e) Consultant.e Data Gouvernance pour contribuer à la mise en place et à l’industrialisation des pratiques de gouvernance des données. avec un minimim de 3 ans d'expérience

Contexte Dans le cadre du renforcement de la gouvernance des données au sein d’un grand groupe industriel, nous recherchons un(e) Data Manager / Data Steward expérimenté(e), avec une forte sensibilité aux environnements métiers industriels et ERP. Missions principales Piloter la qualité des données (data quality management) Mettre en place et maintenir des référentiels de données fiables Réaliser la cartographie des données et des processus métiers Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers pour comprendre et structurer les flux de données Définir et suivre les indicateurs de qualité de données (KPIs) Participer à la gouvernance des données (data governance) Contribuer à l’amélioration continue des processus liés aux données dans les systèmes ERP Environnements métiers Vous interviendrez sur des domaines variés, notamment : Logistique Approvisionnement Achats Bâtiment / infrastructures Machines / production industrielle Compétences requises Expérience confirmée en Data Management / Data Stewardship Maîtrise des problématiques de qualité de données Expérience en cartographie des processus métiers Bonne connaissance des systèmes ERP (SAP ou équivalent) Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers variés Esprit analytique, rigueur et sens de l’organisation

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation data au sein du métier Trade Finance, vous interviendrez sur la mise en place d’un Buisness Analyste/ DATA basé sur une plateforme de virtualisation de données. L’objectif est de : Centraliser et fiabiliser les données métiers Modéliser la donnée en fonction des besoins opérationnels Distribuer la donnée via API, reporting et applications Garantir la qualité et la gouvernance des données 🛠️ Missions 🔍 Analyse & cadrage Recueillir et analyser les besoins métier (ateliers, cadrage) Rédiger les spécifications fonctionnelles et user stories 🧠 Data & modélisation Analyser les modèles de données existants Mapper et intégrer les données (data virtualisation / denodo VQL) Participer à la construction du Data Product 🤝 Support & coordination Assurer un support fonctionnel auprès des équipes de développement Faire l’interface entre les équipes IT et les métiers 📊 Reporting & BI Concevoir et développer des dashboards et rapports ✅ Data Quality & Gouvernance Définir et implémenter des règles de qualité des données Contribuer à la gouvernance des données 🧩 Compétences fonctionnelles Bonne compréhension des besoins métier Une connaissance du Trade Finance est un plus 🌟 Soft skills Rigueur et esprit analytique Curiosité et proactivité Bon relationnel et communication ➕ Atouts Expérience en environnement bancaire ou financier Connaissance d’un progiciel Trade Finance (type TI+) Expérience sur des projets data complexes

Pour le compte de l’un de nos clients du secteur bancaire , nous recherchons un consultant spécialisé en data management réglementaire , avec une expertise sur les dispositifs RDARR et BCBS 239 . Le consultant interviendra sur les sujets de data quality, data lineage et data governance , en contribuant à la mise en conformité et à l’amélioration des dispositifs de gestion des données. Il participera à l’analyse des processus, à la définition des règles de gouvernance et au suivi des exigences réglementaires. Le poste requiert une solide connaissance des environnements bancaires et des enjeux liés à la qualité et à la traçabilité des données.

Dans le cadre de l’évolution de sa Data Platform, le client recherche un Data Engineer Python pour intervenir au sein de l’équipe DataHub Core Platform. La mission consiste à contribuer aux projets de migration vers une nouvelle plateforme, au développement de nouveaux cas d’usage BI ainsi qu’à la mise en place de workflows en Python. Le consultant participera également à des projets stratégiques tels que le Transaction Profiling, le Data Quality Framework (DQF) et le Data Lineage, avec pour objectif d’améliorer la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données. Il sera aussi en charge du développement de modules Python mutualisés, réutilisables sur l’ensemble des projets data, dans un environnement dynamique et orienté gouvernance des données.

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Sales / Investor Coverage évoluant dans un environnement international , nous recherchons un Consultant Sales Ops / CRM Operations orienté exécution et optimisation des outils commerciaux. Le consultant interviendra comme référent opérationnel CRM et outils go-to-market , avec un focus fort sur Salesforce , la qualité de la donnée et l’accompagnement des équipes commerciales au quotidien. L’objectif de la mission est de fiabiliser l’existant, améliorer l’adoption des outils et optimiser les workflows commerciaux , sans refonte complète du CRM. Missions principales Administrer, structurer et optimiser l’environnement Salesforce Garantir la qualité, la cohérence et la complétude des données CRM Structurer et fiabiliser les pipelines commerciaux Optimiser les workflows liés à la prospection, au lead management et au suivi des opportunités Mettre en place et améliorer les reportings, dashboards et KPI commerciaux Gérer le backlog des demandes métiers et suivre les évolutions livrées Assurer la coordination entre le CRM et les autres outils de l’écosystème commercial Accompagner les équipes dans l’usage quotidien des outils Identifier les irritants opérationnels et proposer des améliorations concrètes Assurer la documentation, la traçabilité des changements et la mise à jour des procédures Participer à la montée en compétence des utilisateurs Le poste comporte une forte dimension de support de proximité entre les équipes métier, la donnée et les outils digitaux .

Notre client, Banque de Finance et d'Investissement, recherche un Product Owner Transformation Reporting Réglementaire – Capital Markets (H/F) dans le cadre d'une longue mission. Dans le cadre d’un programme pluriannuel de transformation et de sécurisation des reportings réglementaires transactionnels au sein des activités de marchés, la mission consiste à piloter la backlog et garantir la conformité réglementaire (MIFID II, EMIR, SFTR…) dans un environnement international. Rôles stratégiques : - Traduction des exigences réglementaires (MIFID II, EMIR, SFTR…) en user stories et critères d’acceptation métier - Priorisation des livrables selon les échéances réglementaires, l’impact business et les risques - Coordination des parties prenantes : IT, Compliance, Front Office, Middle & Back Office Rôles opérationnels : - Gestion et priorisation de la backlog, animation des cérémonies agiles - Définition et validation des solutions fonctionnelles de reporting - Contrôle du respect des formats techniques (ISO 20022, FpML) et des délais de transmission réglementaire - Encadrement des Feature Owners et des équipes en charge des expressions de besoins et des recettes - Pilotage des dépendances entre systèmes Front Office, post-trade et outils de reporting Rôles de pilotage : - Définition et suivi des KPIs (taux de rejet, complétude des données, délais de soumission) - Reporting aux instances de gouvernance (avancement, risques, alertes) - Accompagnement au changement et support aux équipes de production Livrables - Backlog priorisée et roadmap de transformation - User stories et critères d’acceptation formalisés - KPIs de pilotage et tableaux de bord - Documentation fonctionnelle et supports d’accompagnement au changement

Objectif de la mission Une opération de rapprochement entre deux acteurs du secteur financier a conduit à la mise en place d’un programme d’intégration. Ce programme couvre plusieurs dimensions – juridique, opérationnelle, informatique et réglementaire – avec pour objectif de consolider les plateformes, d’harmoniser les architectures de données et d’assurer la continuité de service aux clients. L’entité issue de ce rapprochement doit mener une transition, impliquant le maintien des systèmes existants des deux organisations tout en migrant progressivement vers des architectures cibles. Durant cette phase transitoire, la maîtrise de l’intégrité, de la qualité, de la traçabilité et de la gouvernance des flux de données constitue un enjeu central. Dans ce contexte, les travaux portent notamment sur l’intégration des flux de données des deux entités, incluant les données de référence, les données calculées et les jeux de données de reporting, sur des solutions à la fois transitoires et cibles. Un axe structurant du programme concerne les capacités nécessaires à cette intégration des données. Prestations demandées Le consultant sélectionné sera intégré à l’équipe Data Office et jouera un rôle clé au sein du stream Data Migration. La mission couvre les domaines suivants : 2.1 Collecte des cas d’usage – besoins en données La mission consiste à collecter, formaliser et documenter les besoins métiers en données sur les trois couches de solution de la fusion : Solutions cibles : besoins en données pour la future plateforme consolidée Solutions transitoires : flux de données intermédiaires et passerelles entre systèmes Maintien des systèmes legacy : besoins en données nécessaires à la continuité d’exploitation des systèmes existants pendant la période de migration Cela implique l’animation d’ateliers structurés avec les parties prenantes métiers et IT, l’analyse des écarts entre l’existant et la cible, ainsi que la production de documents formels d’expression de besoin. 2.2 Conception de la traçabilité des données (Data Lineage) Concevoir et maintenir une traçabilité bout en bout des données couvrant : Les flux de données depuis les sources jusqu’aux usages sur l’ensemble des couches de solution L’identification des règles de transformation, des logiques de calcul et des dépendances de données La cartographie des flux de données des systèmes vers les reportings cibles Une documentation conforme aux standards du Data Office (dictionnaire de données, modèle d’information d’entreprise) 2.3 Feuille de route de livraison des données Définir et maintenir une feuille de route de livraison des données garantissant la mise en production de tous les cas d’usage aux dates prévues. Cela inclut : L’ordonnancement des livraisons de données en cohérence avec les jalons du programme L’identification du chemin critique, des dépendances et des conditions de disponibilité des données La coordination avec les équipes IT et métiers pour assurer la faisabilité des délais Le signalement des risques et la proposition de plans de mitigation lorsque les délais sont menacés 2.4 Participation aux ateliers de conception de solution Participer activement aux ateliers de conception technique et fonctionnelle avec les équipes IT et métiers, en apportant : Une vision data sur les choix d’architecture et d’intégration Des contributions sur les contraintes de qualité de données et les exigences de gouvernance La validation des solutions proposées au regard des besoins data et des obligations réglementaires 2.5 Gestion et suivi du backlog Maintenir un backlog structuré des sujets data ouverts, en assurant le suivi : Des points ouverts, décisions et actions issus des ateliers et instances de gouvernance Du statut des remédiations en cours et des escalades De l’avancement des livraisons par rapport aux engagements De la production et du suivi des KPI mesurant la progression du déploiement de la gouvernance 2.6 Ownership des cas d’usage et point de référence Être le point de référence principal pour tous les cas d’usage de son périmètre, notamment : La responsabilité complète de la documentation et du cycle de vie des cas d’usage Le rôle de point de contact pour les questions métiers et IT sur les cas d’usage attribués La gestion proactive des analyses au niveau des cas d’usage, avec remontée des sujets et proposition de compléments 2.7 Mise en œuvre de la gouvernance et de la qualité des données Veiller à la mise en œuvre effective des principes de gouvernance et de qualité des données définis par le Data Office sur l’ensemble des flux de données attribués, notamment : L’application des matrices RACI et des procédures de gouvernance L’intégration des contrôles qualité dans les workflows opérationnels et IT La contribution aux procédures opérationnelles et à la documentation formelle (descriptions de processus, dictionnaires de données, cadres de restitution) 2.8 Gestion des risques et escalade Identifier de manière proactive et remonter les risques et alertes, notamment : Les risques de qualité de données impactant les reportings ou les livrables clients Les risques de livraison affectant les dates de mise en production des cas d’usage La criticité métier et les échéances réglementaires La disponibilité des données et les chaînes de dépendances La capacité IT et la faisabilité de mise en œuvre Les sujets identifiés lors du suivi des remédiations nécessitant une escalade 2.9 Instances de gouvernance et de suivi Participer aux instances de gouvernance et de pilotage pertinentes, notamment : Les sessions de suivi opérationnel Les revues de qualité de données et de gouvernance Les sessions d’alignement entre IT et métiers 2.10 Documentation Produire et maintenir une documentation de haute qualité sur l’ensemble des domaines de la mission, notamment : Dictionnaires de données et glossaires métiers Descriptions de processus et procédures opérationnelles Cartographies de lineage et schémas de flux Spécifications de besoins, comptes rendus de réunion et journaux de décision Tableaux de bord KPI et rapports d’avancement Toute la documentation doit être conforme aux standards du Data Office. 2.11 Conduite du changement Contribuer aux activités de conduite du changement liées au programme de gouvernance et de qualité des données, notamment : La communication des principes et exigences de gouvernance de données aux parties prenantes métiers et IT Le soutien à l’adoption de nouveaux outils, procédures et standards par les équipes La contribution aux actions de formation et de sensibilisation si nécessaire La facilitation de l’alignement entre les équipes des 2 entités sur les standards et pratiques data

Dans le cadre d’un programme stratégique de modernisation du SI ALM Treasury , nous recherchons un(e) consultant(e) pour accompagner la refonte des moteurs de calcul des indicateurs de risque de taux et de liquidité du Banking Book . 🎯 Missions Organisation et coordination des tests UAT des nouveaux moteurs de calcul Validation des modélisations (échéanciers, positions optionnelles, P&L, taux de cession interne) Contribution aux contrôles de Data Quality Coordination du déploiement des solutions en France et à l’international Animation d’ateliers métiers & coordination avec les équipes IT Suivi des roadmaps et dépendances projets 📌 Contribution possible à la rédaction de Business Requirements (≈20%).

🎯 Vos missions : • Recueil et formalisation des besoins de test • Challenger pour anticiper les risques qualité • Pilotage des activités de tests : planifier, coordonner et exécuter les campagnes de tests (UAT, E2E...) • Concevoir et maintenir les référentiels de test (plans de test, cas de test, matrices de couverture) • Prioriser les scénarios • Définir les stratégies de validation de la qualité des données • Identifier et analyser les anomalies de données • Collaborer avec les équipes techniques pour la correction des écarts • Vérifier la fiabilité des échanges de données • Pilotage de la qualité et reporting

Nous voulons un profil polyvalent technico-fonctionnel orienté Data, Data Quality, Développement & DevOps (avec une vision globale). 20 % : Technique applicative (DevOps & Développement) 20 % : Data Gouvernance & Catalogage 20 % : Data transverse 40 % : Data Quality Confirmé : entre 3/7 ans d’expérience Contexte Au sein de la Data Factory, la mission s’inscrit dans le cadre du renforcement de l’outillage et des pratiques de Data Management sur la plateforme Data et sur les sujets de Data Quality Groupe. L’objectif est d’accompagner l’industrialisation des pratiques de gouvernance de la donnée, d’améliorer la qualité des données, de fiabiliser les mises en production et de renforcer la traçabilité et la conformité des activités data. Objectifs de la mission Le consultant interviendra pour : renforcer l’industrialisation des pratiques de Data Management sur la plateforme Data améliorer l’outillage de catalogage, de lineage et d’interconnexion entre outils, contribuer au chantier Data Quality fonctionnelle au niveau Groupe, garantir la conformité aux exigences de gouvernance data et de traçabilité, accompagner les métiers et équipes projets dans l’usage des outils et livrables de gouvernance. Positionnement Rattachement opérationnel : sous la supervision du Product Owner de la Plateforme Data Groupe Reporting hiérarchique : manager des plateformes Data Interactions fréquentes avec : référents Data métiers, équipes Gouvernance Data Groupe, squads projets, intervenants IT / DSI. Participation aux principales cérémonies Agile de l’équipe. Missions principales 1. Administration et amélioration des outils de Data Management Garantir la cohérence globale des paramétrages des fonctions Data Management dans le socle Data & IA. Administrer ou contribuer à l’administration des outils de gestion de métadonnées et de catalogage. Assurer la continuité et l’amélioration de la qualité de l’écosystème d’outils. Gérer les interconnexions pour garantir un linéage fiable entre outils, notamment Databricks et Collibra. Produire la documentation d’exploitation et les modes opératoires. Identifier des améliorations pragmatiques pour réduire les tâches manuelles et augmenter le taux de tables documentées/taggées. 2. Contribution à la gouvernance Data Groupe Apporter son expertise sur l’offre de services autour du Data Catalogue Groupe / Collibra. Contribuer à la structuration du programme Data Quality fonctionnelle : méthodologie, planning, audits, reporting, coordination avec les BU. 3. Accompagnement méthodologique des produits Data métier Accompagner les Data Owners métiers dans les ateliers de qualification des sources. Garantir la cohérence des CCD (Cadres de Confiance Data). Assister les équipes sur la production des Contrats d’Interface et Contrats de Consommation. Faire monter les équipes en autonomie sur les outils fournis, notamment via coaching et accompagnement. 4. Gouvernance, conformité et pilotage Documenter le patrimoine de données avec une vision transverse. Vérifier le bon renseignement des métadonnées techniques de la recette à la production. Contrôler et fiabiliser le linéage. Maintenir la qualité du catalogage : définitions, descriptions, tags, propriétaires, périmètres. Classifier les données selon leur sensibilité : DCP, données business sensibles, santé, etc. Fournir des tableaux de bord sur la qualité des données et la gouvernance dans la plateforme Data Suivre l’avancement sur plusieurs projets en parallèle. Tenir à jour la matrice Applications x Domaine. Rédiger des comptes rendus orientés actions / décisions. Alerter rapidement et formellement en cas de retard ou dépendance bloquante.

Contexte de la mission Dans le cadre de la modernisation d’un socle Data & IA et de la mise en place d’un modèle de décentralisation gouvernée, le Chef de Programme Data & IA intervient en tant que référent transverse sur la plateforme Data & IA. Il est garant de la cohérence entre les enjeux de modernisation technique, d’adoption métier et de gouvernance de la donnée, dans un environnement Data Platform à forte ambition IA. Missions principales 1. Pilotage du programme Data & IA Définir et piloter la roadmap du socle Data & IA Prioriser les initiatives métiers et techniques Participer aux arbitrages d’investissements et au séquencement des chantiers Assurer la cohérence avec le modèle de décentralisation et la stratégie IA 2. Rôle de Product Owner plateforme Recueillir et prioriser les besoins des utilisateurs (métiers, équipes Data & IA, etc.) Piloter le backlog de la plateforme Structurer les releases et le capacity planning Suivre les KPIs de performance (qualité, adoption, stabilité, time-to-market) 3. Chantiers structurants Migration vers une architecture Data Lakehouse (type Databricks / Unity Catalog) Mise en place de la Data Quality industrialisée Déploiement de la Data Observability end-to-end Modernisation de l’offre de service de la plateforme Data 4. Coordination Data & IA Assurer l’interopérabilité entre Data, ML et IA générative Structurer la collaboration entre équipes DataOps et MLOps Préparer la plateforme aux usages IA avancés (exposition Data Products, APIs, etc.) 5. Animation et structuration Clarifier les rôles et responsabilités (RACI) Améliorer les pratiques agiles et les rituels de pilotage Accompagner la montée en maturité des équipes

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Delivery Lead Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst contribue à la conception et à la livraison des cas d’usage en intelligence artificielle, en assurant l’interface entre les besoins métiers et les équipes de delivery. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la transformation Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst est responsable de l’exécution produit et de l’AMOA sur les cas d’usage IA (copilots, agents, solutions RAG). Il/elle traduit les besoins métiers en backlog, spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs, organise la recette et contribue à l’amélioration continue des solutions en production. Le poste intervient dans un cadre structuré : sans responsabilité sur le développement technique sans responsabilité directe sur la conformité sans responsabilité sur la préparation des bases de connaissances Responsabilités principales 1. Cadrage des besoins Animer les ateliers métiers (besoins, irritants, processus, scénarios) Formaliser les cas d’usage et les priorités Contribuer à la définition des indicateurs de succès 2. Gestion du backlog et priorisation Construire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d’acceptation) Prioriser les évolutions avec le IA Delivery Lead et les parties prenantes Préparer et animer les rituels Agile Garantir la clarté et la qualité des tickets 3. Conception fonctionnelle Définir les parcours utilisateurs et scénarios d’usage Formaliser les règles métier et comportements attendus Intégrer les mécanismes de gestion des limites de l’IA (incertitude, erreurs, hallucinations) Concevoir des expériences utilisateur robustes et sécurisées 4. Coordination des prérequis Exprimer les besoins en données et en bases de connaissances Contribuer à la formalisation des exigences de traçabilité et d’usage Collaborer avec les équipes techniques pour clarifier les besoins fonctionnels Assurer l’alignement entre les différentes parties prenantes 5. Recette fonctionnelle Définir la stratégie de tests (cas nominaux, limites, scénarios sensibles) Préparer et exécuter les phases de recette Suivre les anomalies et piloter leur résolution Contribuer aux décisions de go / no-go 6. Amélioration continue et industrialisation Collecter les retours utilisateurs et identifier les axes d’amélioration Alimenter le backlog d’évolution Capitaliser sur les retours d’expérience Contribuer à la standardisation des pratiques (copilots, agents, RAG)