À propos de Laura
J’aide les équipes tech à passer de l’usage “bricolé” de l’IA à des assistants fiables, utiles et sécurisés sur leurs données internes.
J’accompagne les entreprises sur trois sujets concrets :
- la montée en compétences des équipes techniques sur GitHub Copilot, LLM et agents IA ;
- l’audit de qualité des contextes et systèmes RAG pour réduire les hallucinations ;
- l’architecture de solutions IA connectées aux données internes, avec un fort niveau d’exigence sur la sécurité, la gouvernance et la traçabilité.
Je travaille sur des cas réels : documentation interne, code, tickets, bases de connaissances, données métier sensibles, copilotes internes, assistants pour équipes techniques ou métiers.
Mon approche combine :
- formation hands-on, directement applicable
- audit concret avec recommandations actionnables
- architecture pragmatique pour aller vers la production
Sujets couverts :
GitHub Copilot, LLM, RAG, context engineering, agents IA, MCP, gouvernance IA, sécurité des usages IA, assistants internes, knowledge bases, données sensibles, local-first AI.
Formats :
- formation intra-entreprise
- workshop d’équipe
- audit flash
- cadrage architecture
- accompagnement pilote
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km)
Expériences
- DatalomaAI Context engineer - Co-foundernovembre 2025 - Aujourd'hui (7 mois)
Dataloma – Context Hub | App de Context Intelligence, Context Engineering (LLM / RAG / LLMOps)
🎯 Contexte :Création de Dataloma, une app de Context Intelligence, Context Engineering pour améliorer la performance de solutions IA générative (LLM) en optimisant le contexte utilisé pour répondre : documentation, knowledge base, et pipelines RAG. Approche nourrie par un travail de recherche et benchmark state of the art 2026, avec un objectif : rendre l’analyse du contexte mesurable, actionnable et accessible.🛠 Actions réalisées :- Conception d’une méthodologie d’évaluation mesurable appliquée au contexte LLM : structure, redondance, cohérence terminologique, lisibilité/continuité, risques PII/GDPR, cohérence temporelle, avec lecture corpus + par fichier.- Mise en place de KPIs orientés impact business (fiabilité, coût tokens, maintenabilité), avec priorisation des actions à plus forte valeur.- Intégration via la création de MCP servers (ingestion + context provider) pour connecter l’app aux workflows existants (RAG, assistants, agents) et industrialiser l’analyse du contexte.- Visualisations orientées décision (dashboards, matrices/scatter, drivers & recommandations) pour passer du diagnostic à l’optimisation et l'action.- UX business-first : résultats compréhensibles par PM/ops/experts métier, sans jargon. - Pernod RicardSenior Data AnalystVINS & SPIRITUEUXfévrier 2023 - décembre 2024 (1 an et 10 mois)Paris, France
Projet Maestria – Analyse des parcours consommateurs
🎯 Contexte :Participation en tant que Senior Data Analyst à un programme stratégique visant à mieux comprendre les moteurs et freins des consommateurs tout au long du parcours d’achat (motifs, moments de consommation, canaux, influence sociale). Déploiement sur des marchés clés : Inde et Japon.🛠 Actions réalisées :- Collecte, préparation et intégration des données issues d’études locales
- Modélisation ELT des données dans Snowflake via DBT (tests, documentation, optimisation)
- Utilisation de Git pour le versioning et la collaboration technique
- Création de dashboards Power BI pour visualiser les insights clés et faciliter la prise de décision
- Présentation et restitution des résultats aux équipes marketing et comités de direction
- Optimisation continue des modèles et livrables analytiques
📈 Résultats obtenus :- Déploiement réussi sur 2 marchés complexes à fort potentiel (Japon & Inde)
- Livraison de recommandations activables intégrées au plan stratégique de Pernod Ricard
- Gain de temps de 90 % sur la production des analyses marché (passage de 10 à 1 jour)
🛠 Stack utilisée :DBT, Snowflake, Power BI, Git, SQL - Pernod RicardSenior Data AnalystVINS & SPIRITUEUXfévrier 2022 - janvier 2023 (11 mois)Paris, France
Projet D-Star – Pilotage des performances commerciales multi-marchés
🎯 Contexte :Management d’une équipe de 3 data analysts pour déployer un projet stratégique dans +5 marchés (US, UK, Inde, Chine, France), en lien étroit avec les équipes business, data scientists et data engineers.Objectif : fournir aux forces commerciales des indicateurs fiables pour mieux prioriser leurs actions terrain.🛠 Actions réalisées :- Management fonctionnel de 3 analystes pour la création de métriques d’impact produit par marché
- Analyse et structuration des données multi-sources (exploration, nettoyage, modélisation)
- Développement et maintenance du modèle de données dans Snowflake
- Contribution à la documentation, validation et qualité des datasets partagés
📈 Résultats obtenus :- Mise à disposition d’indicateurs commerciaux stratégiques à l'échelle internationale
- Livraison de recommandations concrètes sur +5 marchés
- Mesure de l'impact du projet en CA additionnel pour Pernod Ricard
🛠 Stack utilisée :Databricks, Python, Snowflake, SQL, documentation partagée
Avis
Recommandations
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Formations
- Mastère Spécialisé Data & Marketing Analytics (BAC+6)NEOMA Business School2020- Statistiques et analyse des données - Marketing and business intelligence - CRM et expérience client - Digital Analytics - Social media analytics - Digital Analytics - Web analyse - Digital branding - Ecosystème des datas et data science - Gestion des BDD et reporting - Management des IT et du changement - Thèse professionnelle : les déterminants à l'intention d'adopter l'intelligence artificielle, le cas du livre photo personnalisé
- Diplôme d'études supérieures en managementGrenoble École de Management2016
Certifications
- Google Analytics Individual QualificationGoogle2021
- Data Analyst with PythonDatacamp2020
Compétences
Catégories
- Autre