Tom Fournier

Au sein de la squad Carburant, Combustible & Énergies Nouvelles chez E.Leclerc, je contribue à la valorisation des données liées aux stations-service du réseau et aux initiatives énergétiques.

Ma mission consiste à identifier, structurer et fiabiliser les pipelines de données permettant de suivre les activités des stations E.Leclerc et des partenaires Synergie, ainsi que les indicateurs liés à la performance énergétique des bâtiments et au suivi du décret tertiaire.

Je travaille sur la recherche, l’analyse et l’intégration de différentes sources de données afin de construire des pipelines robustes dédiés :

à la gestion opérationnelle des stations-service,

au suivi des consommations et performances énergétiques,

et à la centralisation des données nécessaires au pilotage des obligations réglementaires liées au décret tertiaire.

Ces travaux permettent d’améliorer la qualité et la disponibilité des données pour les équipes métiers, tout en facilitant le suivi des performances énergétiques et la prise de décision autour des enjeux carburant et transition énergétique.

Contexte:

J’ai rejoint une grande société de prestations de paiements au sein de la tribu POS / Hardware POS après une première migration dbt échouée. L’architecture était instable, coûteuse et difficile à maintenir, avec plusieurs projets Snowflake dépassant largement les budgets.

Mission:

Relancer la migration en repartant presque de zéro, assainir les layers (staging, curated, mart), mettre en place des tests, consolider les projets existants, réduire les coûts Snowflake et améliorer considérablement les performances d’exécution.

Actions:

J’ai :

Repris intégralement l’architecture dbt et reconstruit les layers avec des conventions claires, un lineage propre et des modèles optimisés.

Mis en place une stratégie de tests complète (schema tests, relations, qualité des données).

Migré et consolidé POS Analytics (1 500–2 000 €/mois), Tiller (~2 000 €/mois) et Online Store (~350–500 €/mois).

Décommissionné les anciens pipelines coûteux.

Optimisé les modèles incrémentaux traitant ~30M transactions/jour + millions d’événements.

Amélioré fortement les performances : temps d’exécution réduit d’environ 2h à ~1h grâce à des optimisations structurelles et à une meilleure gestion de la volumétrie.

Stabilisé la consommation Snowflake (pics ~4000 €/mois) et unifié tous les workloads dans un seul projet cohérent.

Documenté et partagé les assets via dbt-loom.

Résultats:

Migration réussie et architecture dbt entièrement assainie.

Réduction des coûts Snowflake de 40–45 % (stabilisés autour de 2 500 €/mois).

Performance doublée : exécutions passées de ~2h à ~1h.

Plateforme scalable, fiable, maintenable, et volumétrie massive absorbée sans surcoût.

Qualité et transparence améliorées grâce aux tests et au lineage propre.

En tant que consultant freelance, j'ai dirigé plusieurs projets BI en tant que gestionnaire de projet et architecte de solutions data. Mon rôle comprenait la création de data warehouses avec dbt, la modélisation de données, et la mise en place de pipelines d’ingestion de données. J’ai également assuré la gouvernance des données, mis en place des tests de cohérence et fourni des données structurées pour des solutions de datavisualisation comme Power BI.

Projets majeurs :

Iris Galerie (réseau mondial de boutiques de photographie d'iris)

Conception et structuration des données pour un réseau mondial de boutiques avec gestion des différentes devises et fuseaux horaires.

Gestion spécifique des boutiques sur bateaux de croisière, où j’ai géré des paiements multidevises et des règles de TVA variables selon la localisation du bateau (eaux internationales, port d'attache).

Cardinet (centre d'imagerie médicale d'Île-de-France)

Création d’indicateurs de performance pour mesurer l’activité des cabinets médicaux et des médecins.

Développement d’un rapport de suivi du taux de remplissage des cabinets afin d’optimiser les plannings des médecins et améliorer l'efficacité des vacations.

Cabosse (Alain Ducasse – chocolat)

Mise en place d’un suivi des stocks pour les événements clés (Noël, Saint-Valentin, Pâques), permettant d’anticiper la production et de gérer la répartition des produits dans le réseau de boutiques, en fonction des besoins pertes et ventes durant les événements suivi.

Lacoste (animation des ventes en magasin)

Mise en place d’indicateurs de performance pour suivre l’activité des vendeurs par magasin.

Développement d’une logique de recommandation de produits, permettant aux vendeurs de proposer des articles performants en fonction des tendances de vente observées dans les autres magasins du même réseau.