Enterprise AI · Product · TransformationIA d'entreprise · Produit · Transformation

AI creates more possibilities than enterprises can pursue.L'IA crée plus de possibilités que les entreprises ne peuvent en poursuivre.

I decide what is worth building.Je décide ce qui mérite d'être construit.

I work at the intersection of AI, product strategy and enterprise transformation, turning high-value AI opportunities into production systems with the governance and measurement needed to scale what works. Je travaille à l'intersection de l'IA, de la stratégie produit et de la transformation d'entreprise : convertir les opportunités IA à forte valeur en systèmes de production, avec la gouvernance et la mesure nécessaires pour industrialiser ce qui fonctionne.

AI Strategy·AI Product·Transformation·Governance & SafetyStratégie IA·Produit IA·Transformation·Gouvernance & Sûreté

~300 Hours / week returnedHeures / semaine rendues

~600 Assistants servedAssistantes servies

Measured after deploymentMesuré après déploiement

Nine years acrossNeuf ans chez CapgeminiEIT ManufacturingAirbnbZomato

~300 hrs / wk

Business impactImpact métier

01 — IdentifyIdentifier

Where does AI create value someone already owns?Où l'IA crée-t-elle une valeur qu'un métier porte déjà ?

Find the operational problem before choosing the technology.Trouver le problème opérationnel avant de choisir la technologie.

01 — Proof01 — Preuves

Measured after deploymentMesuré après déploiement

Decisions, resolved into evidence.Des arbitrages, devenus des preuves.

~300

Hours / week returnedHeures / semaine rendues

Measured · in productionMesuré · en production

~600

Assistants served, across FranceAssistantes servies, en France

In productionEn production

€30M

Application estate governedParc applicatif gouverné

Under AI governanceSous gouvernance IA

€200K+

Annual savingsÉconomies annuelles

Confirmed · 2025Confirmé · 2025

150+

Institutional partners, from zeroPartenaires institutionnels, partis de zéro

DeliveredLivré

+55%

Active adoption, alongside 87% CSATAdoption active, avec 87 % de CSAT

Measured · six monthsMesuré · six mois

A portfolio of GenAI use cases sits in production behind these figures. None of them are forecasts. Un portefeuille de cas d'usage GenAI est en production derrière ces chiffres. Aucun n'est une projection.

02 — The Studio · live02 — Le Studio · en ligne

The StudioLe Studio

I build the prototypes that prove what is worth industrialising.Je construis les prototypes qui prouvent ce qui mérite d'être industrialisé.

Three working products, deployed and public. Built solo, on my own methodology, with no employer artefacts inside them. Trois produits fonctionnels, déployés et publics. Construits en solo, sur ma propre méthodologie, sans aucun artefact d'employeur.

AI economicsÉconomie de l'IA

Baseline AI

LiveEn ligne

Teams approve AI budgets on a slide and never check what actually happened.On approuve un budget IA sur une slide, et personne ne vérifie jamais ce qui s'est réellement passé.

An ROI ledger. Estimate value and cost, track real usage once it runs, then reconcile the promise against the measurement.Un grand livre du ROI. Estimer valeur et coût, suivre l'usage réel une fois lancé, puis réconcilier la promesse avec la mesure.

Open Baseline AIOuvrir Baseline AI →

Product strategyStratégie produit

Horizon GTM

LiveEn ligne

Most launch plans are a deck of good intentions with no load-bearing structure.La plupart des plans de lancement sont un deck de bonnes intentions sans structure porteuse.

A go-to-market engine that pressure-tests a launch until it becomes a plan that survives contact with the market.Un moteur de go-to-market qui met un lancement sous contrainte jusqu'à obtenir un plan qui survit au contact du marché.

Open Horizon GTMOuvrir Horizon GTM →

Autonomous financeFinance autonome

Semantic Reconciliation Engine

LiveEn ligne

Ledgers disagree with invoices for reasons nobody has time to trace.Les livres comptables contredisent les factures pour des raisons que personne n'a le temps de tracer.

Reads meaning rather than numbers. Resolves settlement currency, dates and merchant identity across formats, and shows its full reasoning instead of flagging a mismatch.Lit le sens plutôt que les chiffres. Résout la devise de règlement, les dates et l'identité du marchand entre formats, et expose tout son raisonnement au lieu de signaler un écart.

Open the engineOuvrir le moteur →

03 — In production03 — En production

What happens when the strategy meets the real system.Ce qui se passe quand la stratégie rencontre le système réel.

The document-generation agentL'agent de génération documentaire

~300hrs / wk

Returned to the businessRendues au métier

~600

AssistantsAssistantes

~30 min

Each, per weekChacune, par semaine

Problem

Around 600 assistants across France were rebuilding the same documents by hand, each losing roughly half an hour a week to retrieval and formatting nobody had ever measured.Environ 600 assistantes en France reconstruisaient les mêmes documents à la main, perdant chacune près d'une demi-heure par semaine en recherche et mise en forme que personne n'avait jamais mesurées.

Decision

The hard part was never generating text. It was defining what a correct document actually was, in writing, before anyone optimised anything. Nobody had. That definition is a product decision, not a data-science one.Le difficile n'a jamais été de générer du texte. C'était de définir par écrit ce qu'était un document correct, avant que quiconque n'optimise quoi que ce soit. Personne ne l'avait fait. Cette définition est une décision produit, pas une décision data science.

Build

A fine-tuned model for the standard distribution, with a routing rule escalating context-heavy documents to a stronger frontier model rather than forcing one model to cover everything.Un modèle affiné pour la distribution standard, avec une règle de routage escaladant les documents à fort contexte vers un modèle frontière plus puissant, plutôt que de forcer un seul modèle à tout couvrir.

Deployment

Rolled out across France with the routing rule and the validation step live from the first day, not retrofitted once volume arrived.Déployé dans toute la France avec la règle de routage et l'étape de validation actives dès le premier jour, non rajoutées à l'arrivée du volume.

Result

Roughly 30 minutes returned per assistant per week, close to 300 hours a week back to the business, with measurably improved accuracy.Près de 30 minutes rendues à chaque assistante chaque semaine, soit près de 300 heures hebdomadaires rendues au métier, avec une précision mesurablement améliorée.

Technical detailDétail technique

The labelling taxonomy was built from real rejected outputs rather than an abstract quality rubric, so the training signal reflected what the business had actually refused. Acceptance criteria were agreed before training began, which meant the model was optimised against a standard rather than a preference.La taxonomie d'annotation a été construite à partir de sorties réellement rejetées, et non d'une grille de qualité abstraite : le signal d'entraînement reflétait donc ce que le métier avait effectivement refusé. Les critères d'acceptation ont été validés avant le lancement de l'entraînement, ce qui a permis d'optimiser le modèle contre un standard plutôt que contre une préférence.

Routing runs on context length and document class. Accuracy is evaluated against held-out human-accepted documents rather than model self-scoring.Le routage s'appuie sur la longueur de contexte et la classe du document. La précision est évaluée contre un jeu de documents validés par des humains, et non par auto-évaluation du modèle.

On altitude, precisely: we fine-tuned. The data scientists ran the training. I owned what “correct” meant.Sur le niveau d'intervention, précisément : nous avons affiné le modèle. Les data scientists ont conduit l'entraînement. J'ai porté la définition de ce qui était « correct ».

System viewVue systèmeDocument pathTrajet du document

Governance that stopped being the bottleneckUne gouvernance qui a cessé d'être le goulot d'étranglement

€30M

Application estate governedParc applicatif gouverné

EU AI Act

Aligned in productionAligné en production

Risk tiersNiveaux de risque

Problem

The organisation was experimenting with AI faster than it could classify the risk, so legal review became the single gate that made every use case late.L'organisation expérimentait l'IA plus vite qu'elle ne pouvait en classifier le risque : la revue juridique est devenue l'unique porte qui mettait chaque cas d'usage en retard.

Decision

Route risk instead of reviewing everything at the same depth. A high-risk HR workflow and an internal FAQ assistant do not deserve the same gate.Router le risque plutôt que de tout instruire à la même profondeur. Un workflow RH à haut risque et un assistant FAQ interne ne méritent pas la même porte.

Build

A three-tier execution framework aligned to EU AI Act parameters, with compliance folded into definition of done rather than added as a gate at the end.Un cadre d'exécution à trois niveaux aligné sur les paramètres de l'AI Act, avec la conformité intégrée à la definition of done plutôt qu'ajoutée comme porte finale.

Deployment

Legal and security paths run alongside engineering rather than after it, so the classification happened while the build was still moving.Les circuits juridique et sécurité avancent en parallèle de l'ingénierie plutôt qu'à sa suite, de sorte que la classification se fait pendant que la construction avance.

Result

Live production deployments across a €30M application estate, with governance built in rather than retrofitted after the fact. Access, identity and sensitive-data authorisation run through the same framework, agreed with data protection, security and legal before build rather than after it.Des déploiements en production sur un parc applicatif de 30 M€, avec une gouvernance intégrée dès la conception plutôt que rajoutée après coup. Les accès, l'identité et l'autorisation des données sensibles passent par le même cadre, validé avec la protection des données, la sécurité et le juridique avant la construction plutôt qu'après.

Technical architectureArchitecture technique

Tri-Tier AI Execution Framework. Right-sized infrastructure for right-sized risk.Cadre d'exécution IA à trois niveaux. Une infrastructure calibrée sur le risque réel.

Tier 1Internal productivity. Lightweight models, ROI-tracked, API usage capped.Productivité interne. Modèles légers, ROI suivi, usage API plafonné.

Tier 2High-risk and confidential data. Enterprise cloud only — AWS Bedrock, Vertex AI, Azure — with encryption and data-protection parameters hard-coded.Données sensibles et à haut risque. Cloud entreprise exclusivement — AWS Bedrock, Vertex AI, Azure — avec chiffrement et paramètres de protection des données codés en dur.

Tier 3Lightweight operations. Fast-track administrative, HR and finance workflows.Opérations légères. Circuits administratifs, RH et finance en voie rapide.

The architecture is only half the problem. The other half is the organisation: aligning security on encryption standards before they become blockers, working legal through AI Act parameters in parallel with engineering, and building enough shared language between compliance and product that governance stops feeling like a gate.L'architecture n'est que la moitié du problème. L'autre moitié est organisationnelle : aligner la sécurité sur les standards de chiffrement avant qu'ils ne deviennent bloquants, faire avancer le juridique sur les paramètres de l'AI Act en parallèle de l'ingénierie, et construire assez de langage commun entre conformité et produit pour que la gouvernance cesse d'être vécue comme une porte.

System viewVue systèmeRisk routingRoutage du risque

Cutting delivery waste, and making cost an inputRéduire le gaspillage de delivery, et faire du coût une donnée d'entrée

€200K+

Annual savings, delivery & modernisationÉconomies annuelles, delivery & modernisation

Confirmed · 2025Confirmé · 2025

10+

Profiles upskilledProfils montés en compétence

Capability builtCompétences installées

DaysJours

Release cycle, not quartersCycle de livraison, pas des trimestres

Deliberate betaBeta assumée

Problem

Two separate blind spots. The portfolio was carrying delivery inefficiency nobody had quantified, and AI budgets were being approved on enthusiasm with no way to say what a use case would cost at scale.Deux angles morts distincts. Le portefeuille portait une inefficacité de delivery que personne n'avait chiffrée, et les budgets IA étaient validés à l'enthousiasme, sans pouvoir dire ce qu'un cas d'usage coûterait à l'échelle.

Decision

Treat them as two problems, not one. Attack the delivery waste directly, and separately make cost a first-class input to the prioritisation decision rather than something discovered in month three.Les traiter comme deux problèmes, pas un seul. Attaquer directement le gaspillage de delivery, et séparément faire du coût une donnée de premier ordre dans l'arbitrage plutôt qu'une découverte du troisième mois.

Build

On delivery: agile practice, business process optimisation and service modernisation, supported by a capability-building framework across 10+ cross-functional profiles. On AI: token consumption modelled per use case, with consumption metered and attributed back to the funding business unit.Côté delivery : pratique agile, optimisation des processus métier et modernisation des services, appuyées par un cadre de montée en compétence sur plus de 10 profils transverses. Côté IA : consommation de tokens modélisée par cas d'usage, mesurée et réimputée à l'entité métier qui finance.

Deployment

Estimation moved into the squads rather than living in one central spreadsheet, so the cost conversation happened where the scoping happened.L'estimation est passée dans les squads plutôt que dans un tableur central, pour que la conversation sur le coût ait lieu là où se fait le cadrage.

Result

€200K+ in confirmed annual savings for 2025 from the delivery and modernisation work. Separately, a portfolio where the cost of a use case is known before it is funded, and where each product runs inside an agreed monthly ceiling.Plus de 200 K€ d'économies annuelles confirmées pour 2025, issues du delivery et de la modernisation. Séparément, un portefeuille où le coût d'un cas d'usage est connu avant d'être financé, et où chaque produit tient dans un plafond mensuel convenu.

Technical architectureArchitecture technique

Nothing here was clever. The savings came from removing the waiting. Sponsors were bought in early with a cost figure rather than a promise, so funding stopped being a negotiation. Scope was cut until a release could ship in days, and shipped deliberately rough so real signal arrived while the work was still warm. And the security and accessibility gates, encryption standards, SAST, DAST, vulnerability scanning, penetration testing, accessibility and API authorisation, were worked in parallel with the build rather than discovered at the end of it. Anticipating those conversations is most of the job. A team that clears them once stops paying for them every release.Rien ici n'était astucieux. Les économies sont venues de la suppression de l'attente. Les sponsors étaient acquis tôt, avec un chiffre de coût plutôt qu'une promesse : le financement a cessé d'être une négociation. Le périmètre était réduit jusqu'à pouvoir livrer en quelques jours, et livré volontairement imparfait pour que le signal réel arrive pendant que le travail était encore chaud. Et les portes de sécurité et d'accessibilité, standards de chiffrement, SAST, DAST, scan de vulnérabilités, test d'intrusion, accessibilité, autorisation des API, étaient traitées en parallèle du build plutôt que découvertes à la fin. Anticiper ces conversations, c'est l'essentiel du métier. Une équipe qui les lève une fois cesse de les payer à chaque livraison.

System viewVue systèmeThe delivery loopLa boucle de livraison

Compliance railRail de conformité

ENCRYPTIONCHIFFREMENT·SASTSAST·DASTDAST·VULN SCANSCAN DE VULNÉRABILITÉS·PEN TESTTEST D'INTRUSION·ACCESSIBILITYACCESSIBILITÉ·API AUTHAUTORISATION API

Cleared before the build arrivesLevé avant l'arrivée du build

AccumulatedCumulé

€0

Confirmed annual savings · 2025Économies annuelles confirmées · 2025

The gates cleared before the build arrived. That is where the time went.Les portes étaient levées avant l'arrivée du build. C'est là qu'est passé le temps.

Zero to a 150-partner network, without buying attentionDe zéro à 150 partenaires, sans acheter d'attention

150+

Institutional partners, from a standing startPartenaires institutionnels, partis de zéro

+55%

Adoption, 6 monthsAdoption, 6 mois

87%

CSAT

Problem

An EU-funded deep-tech learning platform with no users, competing for attention against every other education platform in Europe.Une plateforme d'apprentissage deep tech financée par l'UE, sans utilisateurs, en concurrence d'attention avec toutes les autres plateformes éducatives européennes.

Decision

Don't buy attention. Borrow trust. Distribution through institutions people already believed in beat any acquisition spend available to us.Ne pas acheter l'attention. Emprunter la confiance. La distribution via des institutions auxquelles les gens croyaient déjà valait mieux que tout budget d'acquisition à notre portée.

Build

Onboarding redesigned separately for creators and learners, and a free certification mechanic giving both sides a reason to return.Un onboarding repensé séparément pour les créateurs et les apprenants, et un mécanisme de certification gratuit donnant aux deux côtés une raison de revenir.

Deployment

Launched through research institutions and universities rather than direct acquisition, so the platform arrived already carrying someone else's credibility.Lancé via des instituts de recherche et des universités plutôt qu'en acquisition directe : la plateforme est arrivée en portant déjà la crédibilité d'un tiers.

Result

Zero to a 150+ institutional partner network, 55% growth in active adoption within six months, 87% CSAT across the EU.De zéro à un réseau de plus de 150 partenaires institutionnels, 55 % de croissance de l'adoption active en six mois, 87 % de CSAT à l'échelle européenne.

System viewVue systèmeDistribution through trustDistribution par la confiance

Answering a legal deadline with an agentRépondre à une échéance légale avec un agent

GDPR

Data subject rights, end to endDroits des personnes, de bout en bout

In productionEn production

1 month1 mois

Statutory deadline, every requestDélai légal, à chaque demande

RegulatoryRéglementaire

Built withConçu avec

The Data Protection OfficerLe Délégué à la protection des données

By designDès la conception

Problem

A data subject request has a legal clock attached to it and no natural owner. Every one meant someone manually working out what data existed, where it lived, who was allowed to release it, and then assembling proof that the answer was complete. Slow, inconsistent, and impossible to audit after the fact.Une demande d'exercice de droits porte une horloge légale et aucun propriétaire naturel. Chacune supposait qu'une personne détermine à la main quelles données existaient, où elles se trouvaient, qui avait le droit de les communiquer, puis rassemble la preuve que la réponse était complète. Lent, inconstant, et impossible à auditer après coup.

Decision

Automate the assembly, never the judgement. An agent can find, gather and evidence. It should not be the thing that decides whether personal data leaves the organisation. That distinction had to be designed in from the first sketch rather than added once someone objected.Automatiser l'assemblage, jamais le jugement. Un agent sait chercher, rassembler et prouver. Il ne doit pas être ce qui décide si des données personnelles sortent de l'organisation. Cette distinction devait être conçue dès le premier croquis, pas ajoutée après objection.

Build

An agentic application handling the request end to end, designed alongside the Data Protection Officer. Authorisation, traceability and audit evidence were architectural decisions, not features added later. Every action the agent takes is recorded as evidence, because under GDPR being right is not enough if you cannot show your working.Une application agentique traitant la demande de bout en bout, conçue avec le Délégué à la protection des données. Autorisation, traçabilité et preuve d'audit étaient des décisions d'architecture, pas des fonctionnalités ajoutées ensuite. Chaque action de l'agent est enregistrée comme preuve : sous le RGPD, avoir raison ne suffit pas si l'on ne peut pas le démontrer.

Deployment

Released with the human approval step live from day one. The agent prepares and evidences; a person releases.Mis en production avec l'étape de validation humaine active dès le premier jour. L'agent prépare et prouve ; une personne communique.

Result

Data subject requests answered inside the statutory window, with a complete audit trail produced as a by-product of doing the work rather than reconstructed afterwards.Des demandes traitées dans le délai légal, avec une piste d'audit complète produite comme sous-produit du travail plutôt que reconstituée après coup.

Technical detailDétail technique

The agent resolves scope before it resolves data: which systems are in scope for this request, under which lawful basis, and what must be excluded. Retrieval runs against authorised connections only, so the boundary is enforced by access rather than by prompt. The evidence log is written as the agent works, not generated at the end, which is the difference between an audit trail and a summary.L'agent résout le périmètre avant les données : quels systèmes entrent dans le champ de la demande, sur quelle base légale, et ce qui doit en être exclu. La recherche s'exécute uniquement sur des connexions autorisées : la frontière est tenue par les accès, pas par le prompt. Le journal de preuve s'écrit pendant le travail de l'agent, et non à la fin, ce qui fait toute la différence entre une piste d'audit et un résumé.

On altitude, precisely: the agent assembles and evidences. A human authorises release. That line does not move.Sur le niveau d'intervention, précisément : l'agent rassemble et prouve. Un humain autorise la communication. Cette ligne ne bouge pas.

System viewVue systèmeRequest pathTrajet de la demande

04 — Operating instinct04 — Instinct opérationnel

How the decisions actually get made.Comment les décisions se prennent réellement.

Moving before the brief existsAvancer avant que le cadrage n'existe

Situation

A business-critical problem from an internal client operating at global scale, inside a Group IT model where business units carry procurement-grade governance. No clean brief, a two-week window, an unfamiliar stack.Un problème critique porté par un client interne d'envergure mondiale, dans un modèle Group IT où les entités métier appliquent une gouvernance équivalente aux achats externes. Aucun cadrage propre, deux semaines, une stack inconnue.

Judgement

Waiting for scope clarity would consume the entire window. The fastest route to a real brief was a working prototype, not another workshop.Attendre un périmètre clair aurait consommé toute la fenêtre. Le chemin le plus court vers un vrai cadrage était un prototype fonctionnel, pas un atelier de plus.

Action

Proposed the prototype before being asked, got it validated immediately, then compressed discovery and build into a three-day hackathon with tech leads and engineers.Proposé le prototype avant qu'on ne le demande, validé immédiatement, puis compression du cadrage et de la construction en un hackathon de trois jours avec les tech leads et les ingénieurs.

Outcome

Functional user journeys in five days. Sceptical stakeholders became advocates, because they understood why we were solving it, not only what we were building.Des parcours utilisateurs fonctionnels en cinq jours. Des interlocuteurs sceptiques devenus prescripteurs, parce qu'ils comprenaient pourquoi nous résolvions le problème, pas seulement ce que nous construisions.

Defining “correct” before optimising anythingDéfinir « correct » avant d'optimiser quoi que ce soit

Situation

A document-generation model everyone agreed should be better, with no shared, written definition of better anywhere in the organisation.Un modèle de génération documentaire que tout le monde voulait meilleur, sans aucune définition partagée et écrite de ce que « meilleur » signifiait.

Judgement

A model cannot be optimised against a standard nobody has written down. That standard is a product decision and it belongs to the person accountable for the outcome.On n'optimise pas un modèle contre un standard que personne n'a écrit. Ce standard est une décision produit, et il appartient à celui qui répond du résultat.

Action

Owned the labelling strategy and the acceptance criteria, built from documents the business had actually rejected. The data scientists ran the training against them.Porté la stratégie d'annotation et les critères d'acceptation, construits à partir de documents réellement rejetés par le métier. Les data scientists ont conduit l'entraînement contre ces critères.

Outcome

The altitude that matters at senior level. We fine-tuned. I owned what correct meant.Le bon niveau d'intervention pour un poste senior. Nous avons affiné le modèle. J'ai porté la définition du correct.

Stopping something already resourcedArrêter ce qui est déjà doté

Situation

A centralised infrastructure-monitoring agent, already scoped, spanning ServiceNow, ScienceLogic, log trend analysis and security scans, with one-click semi-automated remediation.Un agent centralisé de supervision d'infrastructure, déjà cadré, couvrant ServiceNow, ScienceLogic, l'analyse de tendances de logs et les scans de sécurité, avec remédiation semi-automatisée en un clic.

Judgement

The data integration complexity across disparate systems was too high to justify continuing. Shipping it fragile would have cost more credibility than not shipping it at all.La complexité d'intégration des données entre systèmes hétérogènes était trop élevée pour justifier de continuer. Le livrer fragile aurait coûté plus de crédibilité que de ne pas le livrer.

Action

Parked it, redirected the team, and kept a dedicated squad of three engineers proving feasibility in parallel while the rest of the portfolio kept shipping.Mis en pause, réorienté l'équipe, et maintenu une squad dédiée de trois ingénieurs sur la faisabilité en parallèle, pendant que le reste du portefeuille continuait de livrer.

Outcome

Stage seven of the methodology exists for exactly this: scale, monitor, or stop. Knowing what not to build is the same muscle as knowing what to ship first.La septième étape de la méthodologie existe précisément pour cela : industrialiser, surveiller ou arrêter. Savoir ce qu'il ne faut pas construire relève du même muscle que savoir quoi livrer en premier.

The call mattered more than the delivery. L'arbitrage comptait plus que la livraison.

Seven-Stage AI Use Case Scaling MethodologyMéthodologie de mise à l'échelle des cas d'usage IA, en sept étapes

Authored for enterprise AI governance and in active use. It exists so an AI use case is easy to explain, easy to estimate, easy to validate and easy to compare against every other one competing for the same budget. Rédigée pour la gouvernance de l'IA en entreprise et utilisée en production. Elle existe pour qu'un cas d'usage IA soit simple à expliquer, à estimer, à valider et à comparer à tous ceux qui visent le même budget.

01Identify the use caseIdentifier le cas d'usage

02Define the business problemDéfinir le problème métier

03Classify the AI patternClassifier le motif IA

04Estimate value and economicsEstimer valeur et économie

05Define POC scope and successCadrer le POC et le succès

06Demonstrate and validateDémontrer et valider

07Scale, monitor, or stopIndustrialiser, surveiller ou arrêter

→Production

05 — Career05 — Parcours

Nine years of widening scope of judgement.Neuf ans d'élargissement du périmètre d'arbitrage.

Data

CustomerClient

ProductProduit

PlatformPlateforme

Transformation

Enterprise AIIA d'entreprise

2024 — presentaujourd'hui Senior Product ManagerCapgemini · Paris DetailDétail

Leads cross-functional AI squads taking GenAI use cases from concept into production across a €30M application estate. Built the EU AI Act guardrailing framework, owned the labelling strategy and success criteria behind the document-generation agent, architected a five-module enterprise finance product, and instituted the capability-building framework behind €200K+ in annual savings. Delivery across five countries and six teams.Pilote des squads IA transverses menant des cas d'usage GenAI du concept à la production sur un parc applicatif de 30 M€. Construction du cadre de guardrailing aligné sur l'AI Act, propriété de la stratégie d'annotation et des critères de succès de l'agent de génération documentaire, architecture d'un produit finance d'entreprise en cinq modules, et mise en place du cadre de montée en compétence à l'origine de plus de 200 K€ d'économies annuelles. Livraison sur cinq pays et six équipes.

2021 — 2023 Product ManagerEIT Manufacturing · Paris DetailDétail

Owned an EU-funded deep-tech learning platform from zero to a 150+ institutional partner network. Full lifecycle: roadmap, API expansion, release governance, post-launch analysis, with alignment held across 20+ institutional contributors. 87% CSAT and +55% active adoption within six months.Propriété d'une plateforme d'apprentissage deep tech financée par l'UE, de zéro à un réseau de plus de 150 partenaires institutionnels. Cycle de vie complet : feuille de route, extension d'API, gouvernance des mises en production, analyse post-lancement, avec l'alignement de plus de 20 contributeurs institutionnels. 87 % de CSAT et +55 % d'adoption active en six mois.

2019 — 2021 Product AnalystFizzyHomes · Paris DetailDétail

Primary interface between Commercial and IT leadership on a full digital infrastructure overhaul, mobilising a cross-functional team of eight. A UX redesign grounded in user journey mapping produced a 27% uplift in conversion, alongside self-serve analytics for Sales and Marketing.Interface principale entre les directions Commerciale et IT sur une refonte complète de l'infrastructure digitale, en mobilisant une équipe transverse de huit personnes. Une refonte UX fondée sur la cartographie des parcours a généré 27 % de conversion supplémentaire, avec une infrastructure analytique en libre-service pour les ventes et le marketing.

2017 — 2018 Senior Associate & Data AnalystAirbnb & Zomato · Gurgaon DetailDétail

Translated global product frameworks into market-specific execution roadmaps for 1,000+ partner clients across India, and turned behavioural data into 70+ product enhancements affecting users across five countries.Traduction de cadres produit globaux en feuilles de route d'exécution adaptées au marché pour plus de 1 000 clients partenaires en Inde, et transformation de données comportementales en plus de 70 améliorations produit touchant des utilisateurs dans cinq pays.

06 — Writing06 — Écrits

Field notes from inside enterprise AI.Notes de terrain, depuis l'intérieur de l'IA d'entreprise.

31.05.2026 · 2 min The 80/40 Rule: Why High-Signal Imperfection Beats Slow Enterprise RoadmapsLa règle 80/40 : pourquoi l'imperfection à fort signal bat les feuilles de route lentes All writingTous les écrits →

EducationFormation

SKEMA Business School · MSc, Paris
Manipal University · BTech

CertificationsCertifications

PMP · PMI
SAFe® 6 Agilist · Scaled Agile
SAFe® DevOps Practitioner
Cloud Digital Leader · Google
AZ-900 · Microsoft
Responsible AI · Google
EU AI Act Fundamentals

LanguagesLangues

English · French (C1) · Italian (basics)Anglais · Français (C1) · Italien (notions)

Working environmentEnvironnement de travail

High autonomy, fast sign-off, genuinely hard problems. Empowered squads, close to the decision.Forte autonomie, validation rapide, problèmes réellement difficiles. Des squads responsabilisées, proches de la décision.

Building AI is getting easier. Deciding what deserves to be built is getting more valuable. Construire de l'IA devient facile. Décider ce qui mérite d'être construit devient précieux.

La livraison découle de la décision, jamais l'inverse.Delivery follows the decision, never the other way round.

Enterprise AIIA d'entreprise ProductProduit Transformation

Paris · Europe

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