• Analyser un besoin métier en exploitant les données existantes et en identifiant les irritants, les attendus et les contraintes des parties prenantes afin de valider le périmètre et la faisabilité du processus à numériser et optimiser • Modéliser un processus métier numérisé en schématisant une architecture logique afin d'identifier et valider les outils no-code et les services tiers* les plus adaptés pour répondre au besoin d'optimisation exprimé par le métier • Implémenter un processus numérisé en configurant les outils no-code et les services tiers adaptés et en tenant compte des standards d'accessibilité, de sécurité et de gestion des données personnelles en vigueur, pour répondre au besoin métier • Tester le fonctionnement et l'adéquation fonctionnelle du processus déployé en s'appuyant sur des scénarios de test et les fonctionnalités de débogage des outils no-code afin d'en assurer le maintien en condition opérationnelle

- Comprendre les enjeux autour de l’IA et la data et anticiper les impacts sur les modèles économiques et organisationnels. - Identifier des cas d’usage IA à fort potentiel et en évaluer la valeur business - Structurer une stratégie data robuste en alignant la gouvernance, la qualité et l’activation des données avec les besoins des projets IA envisagés. - Intégrer les considérations éthiques, sécuritaires, réglementaires et environnementales dans le développement et le déploiement de solutions - Élaborer une feuille de route IA & Data opérationnelle et alignée avec la vision stratégique de l’entreprise, en mobilisant les équipes autour d’une culture data-driven et d’une dynamique d’innovation.