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Exemple de missions de Kokoé,
Business analyst itil habitant les Hauts-de-Seine (92)

Data Analyst (R, Shiny, SQL) | Business Analyst Data
RTE (Réseau de Transport d’Électricité)
février 2024 - juillet 2025
Mission : Au sein de la Direction Statistiques et Valorisation des Données (DSVD), assurer la maintenance en condition opérationnelle (MCO/TMA) et le développement de solutions analytiques, avec un focus sur la fiabilisation et l𠆚utomatisation des flux de données pour soutenir les équipes d𠆞xploitation du Réseau dans le pilotage opérationnel du système électrique.

Exemples d'applications suivies :
• Monitoring en temps réel de la fiabilité des données du réseau électrique.
• Prévisions météorologiques pour anticiper les risques des lignes électriques en période de canicule.
• Suivi des ouvertures et fermetures de ligne électrique et bilans automatisés.
• Visualisation des indicateurs de mesures électriques pour l𠆞xploitation du réseau.

Contributions clés :
• Contribution à l’organisation Agile de l’équipe :
 Gestion du backlog,
 Estimation de charge,
 Rituels agiles.
• Recueil des besoins et traduction en spécifications techniques.
• Conception et développement de pipelines ETL : extraction depuis bases (SQL), APIs et datalake, transformation et normalisation des données, chargement dans des datamarts pour exploitation.
• Modélisation et alimentation d𠆞ntrepôts de données destinés aux applications analytiques et aux rapports BI.
• Développement et industrialisation de processus automatisés pour fiabiliser la collecte et l’intégration multi-sources (datalake, SQL, APIs).
• Conception, développement et déploiement d𠆚pplications Shiny intégrant des indicateurs clés et des tableaux de bord interactifs pour le pilotage opérationnel.
• Mise en place de contrôles automatisés et gestion de l’obsolescence applicative (montée de versions, CI/CD, R Connect).
• Conseil et accompagnement sur les bonnes pratiques de développement en environnement R / Shiny.
langage R, Shiny, dplyr, data.table, SQL, APIs, Postman, Git. Travail sur une plateforme analytique R centralisée (RStudio Workbench, Package Manager, R Connect), Agile.

Data Analyst (R/Shiny)
PROPARCO / Groupe AFD (Agence française de développement)
avril 2023 - décembre 2023
Mission : Développement d'une application Shiny pour le suivi du cycle de vie des projets de financements, avec restitution d’indicateurs en temps réel, à destination de la Direction Générale et des équipes opérationnelles, dans un contexte agile.

Contributions clés :
• Recueil des besoins métiers et traduction en spécifications fonctionnelles et techniques.
• Fiabilisation et intégration de données multi-sources (SI interne, fichiers Excel) dans des pipelines ETL en amont des restitutions analytiques.
• Conception et déploiement de processus semi-automatisés de préparation et transformation des données pour alimenter les tableaux de bord financiers destinés à la Direction Générale.
• Développement de visualisations dynamiques : graphiques interactifs, cartes, exports téléchargeables.
• Mise en place d’une base utilisateurs et d’un module d𠆚uthentification sécurisé dans l𠆚pplication Shiny.
• Conception UI/UX : ergonomie, navigation, organisation des onglets.
• Participation active aux cérémonies Agile (planning, daily, sprint reviews, rétrospectives).
langage R, Shiny, dplyr, data.table, SQL, Git. Travail sur une plateforme analytique R centralisée (RStudio Workbench, Package Manager, R Connect), Agile.

Product Owner Data
AXA GIE
avril 2021 - mars 2023
Mission : Au sein de la DSI, interface entre les équipes métiers GRM (Gestion Risk Management) et les équipes IT pour assurer la continuité de service et le suivi des projets liés à la tarification des contrats d𠆚ssurance (catastrophes naturelles, cybersécurité) et aux outils de réassurance.

• Maintenance et pilotage de 4 applications métiers :
• Pilotage de la migration de deux applications Shiny de la version 3 à la version 4 d’OpenShift.
• Coordination des mises en production avec les équipes production, infra, DevOps.
• Interface IT / métier pour la gestion des incidents avec un support N3 et la continuité des services.
• Animation et participation active aux cérémonies Agile (daily meetings, sprint reviews, rétrospectives) pour assurer la bonne priorisation du backlog, suivre l𠆚vancement des développements.
• Intégration et fiabilisations de données de portefeuilles via une pipeline en R.
• Conception de tableaux de bords de suivi de consommation des APIs (logs ElasticSearch, JSON) en Python.
• Suivi de la conformité IT (standards AXA, sécurité, gouvernance) sur les applications.
• Coordination du déploiement d’une nouvelle application entre la DSI, les fournisseurs de solution IT et les équipes infrastructure.

• Migration des outils de calculs du métier Réassurance :
• Réalisation d’une rétro-ingénierie des applications R pour identifier les dépendances et anticiper le décommissionnement vers le cloud.
• Création d’un dépôt de packages nécessaires sur un environnement partagé.
• Suivi des phases de test de bon fonctionnement et accompagnement des entités locales dans l’usage des outils.
• Assistance au déploiement local des applications Shiny sur les postes utilisateurs.
langage R, ITIL V4, Langage R, Python, API Rest, Openshift, Git, SQL, Azure, AWS, Kibana, ElasticSearch, Agile.

Data Analyst (R/Shiny)
Association Sanctuaire Les amis de Shadow
septembre 2020 - mars 2021
Mission : Développement d’une application en R/Shiny pour le suivi médical des protégés de l𠆚ssociation. L’objectif était de centraliser les informations, consulter l’historique et anticiper les événements médicaux liés aux animaux.

• Développement d’une interface de gestion des profils : informations de santé, suivi médical, traitements.
• Mise en place d’un système de rappels médicaux (emails, statuts visuels, échéances à venir).
• Archivage et extraction automatique de données à partir de comptes rendus médicaux.
• Création d’une base de données des événements, consultations et rapports d𠆚nalyses.

Environnement technique : R, Shiny, dplyr, ggplot2, SQlite, SQL.
langage R, Shiny, dplyr, ggplot2, SQlite, SQL.

Data Analyst (Data Quality)
COVAGE
octobre 2019 - juin 2020
Mission : Au sein de la DSI, mise en œuvre de la remédiation de la qualité des données d’équipements et d�resses, dans le cadre du déploiement de la fibre optique.

Objectif : fiabiliser les référentiels pour améliorer la fluidité des processus de commandes et limiter les rejets techniques.

Contributions clés :

• Contrôle de la qualité des données : vérification de formats, détection d𠆚nomalies, validation des contenus.
• Analyse des causes d𠆞rreurs, identification des incohérences et transmission aux équipes DSI ou métiers concernées.
• Production hebdomadaire de rapports Power BI permettant de monitorer la qualité des données et de piloter l𠆚vancement des corrections.
• Exécution de corrections massives en base de données sur la base de règles de gestion formalisées.
• Participation aux rituels agiles et suivi des tickets dans Azure Devops.
• Participation à la définition et à la mise en œuvre de règles de qualité des données, en coordination avec la gouvernance et les processus métier.

 Gains : Évolution du ratio de prises déployées conformes passant de 65% à 82%.
MySQL, SQL, Power BI, suivi des tickets sur Microsoft Azure DevOps, Agile.

Data Scientist (prévision du flux d’intervention)
ORANGE
novembre 2016 - septembre 2019
Mission : Au sein de la Direction de l’Intervention, accompagnement des équipes techniques sur des problématiques de performance opérationnelle, via la mise en œuvre de modèles prédictifs, d𠆚nalyses de données et d’outils d𠆚ide à la décision.

Projet 1 – Prévision des flux d’intervention techniques (SAV/PROD)

• Data mining : exploration et fouille de données historiques et exogènes (météo, calendrier) afin d’identifier les facteurs explicatifs des volumes d’interventions.
• Mise en place de pipelines ETL : collecter et préparer des données issues de sources hétérogènes (Datalake, SAP Business Objects).
• Développement de modèles de séries temporelles et de modèles additifs tenant compte de la saisonnalité et des tendances.
• Automatisation en R des étapes de préparation, modélisation et génération de prévisions pour 27 unités régionales.
• Intégration des prévisions dans l’outil de pilotage de l�tivité d’intervention sous Qlik Sense via des datamarts.

Résultats : amélioration précision des prévisions (écarts passés de 20 % à 12%).

Projet 2– Suivi des défauts de raccordement et Dashboard Qlik Sense

• Appariement de données multi-sources (interventions, tests électriques, réseau, direction commerciale) et création d’un dictionnaire de données.
• Développement de flux ETL pour l𠆚ppariement et l’intégration de données multi-sources (interventions, tests électriques, réseau, direction commerciale).
• Mise en place d’un dictionnaire de données et de règles de transformation pour fiabiliser et standardiser les analyses.
• Enrichissement des données d’intervention par des variables techniques et organisationnelles (type de box, longueur de ligne,...