[ DISPONIBLE DÈS DÉC. 2026 — MISSIONS LONGUES ] · CONSULTANT IA & DATA · LILLE / REMOTE

Des systèmes agentiques qui tournent.
Gouvernés. Conformes. Mesurés.

Data Governance → AI Governance → Software Engineering 3.0. Une chaîne complète, un seul interlocuteur. Des résultats en production chez Decathlon et Adeo — pas des slides.

→ lancer_un_projet() voir_les_preuves() linkedin [20k]
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DECATHLON✦ADEO✦AUCHAN✦ONEY✦LA REDOUTE✦FNAC✦PUBLICIS✦EXPERIAN✦ DECATHLON✦ADEO✦AUCHAN✦ONEY✦LA REDOUTE✦FNAC✦PUBLICIS✦EXPERIAN✦
Renaud Secq
Renaud Secq · Lompret — Lille
[ 00 — QUI SUIS-JE ]

20 ans dans le digital.
La vision stratégique et l'exécution technique.

Fondateur d'agence, Product Manager grands comptes, aujourd'hui spécialisé sur les sujets data et IA les plus complexes. Je combine les deux profils que les entreprises cherchent séparément : celui qui cadre la stratégie, et celui qui écrit le code qui part en production.

Je travaille en direct avec les décideurs — DSI, CDO, directeurs produit. La réactivité d'un freelance, l'engagement d'un partenaire.

Agents IA · RAG · MCP EU AI Act · ISO 42001 Data Governance Product Management GCP · AWS Python · SQL SAFe · OKR
[ 01 — L'OFFRE ]

Une chaîne complète,
trois piliers.

Un agent IA n'est fiable que si ses données le sont, et n'est déployable que s'il est conforme. Je couvre les trois maillons — c'est ce qui rend la chaîne solide.

module_01 / data_governance●

Data Governance

Des données prêtes pour l'IA. Operating model, qualité, data contracts, catalogage métier. J'anime les communautés data et pilote la mise à niveau des données critiques.

CollibraDatabricksData ContractsData Quality
module_02 / ai_governance●

AI Governance

Conforme by design. Classification EU AI Act, ISO 42001, RGPD, IA frugale (AFNOR Spec). Registre IA, documentation technique, plan d'actions réglementaire actionnable.

EU AI ActISO 42001RGPDIA frugale
module_03 / software_eng_3.0●

Software Engineering 3.0

Flows agentiques performants et auto-apprenants. Multi-agents, RAG, MCP, intégrations API. Du prototype en 2 semaines à la production monitorée.

Google ADKRAG / MCPClaude · GeminiGCP · AWS
[ 02 — LES PREUVES ]

En production.
Pas sur des slides.

Chaque chiffre est sourcé, daté, vérifiable en référence. C'est la seule métrique qui compte pour un DSI.

DECATHLON — COPILOTE DOCUMENTATIONsoftware_eng_3.0 · 2026
12→3mois pour gouverner et certifier
une donnée critique

Le défi — documenter un Business Object dans Collibra exigeait de maîtriser un format complexe et lourd : un an de time-to-market, des équipes à former en continu.

→Un chatbot qui part du métier de l'expert et structure tout au format Collibra : lineage, accessibilité, règles de qualité →Human-in-the-loop : le collaborateur reste l'auteur et le propriétaire de la donnée transmise →Dashboards de suivi, emails personnalisés par domaine, feedback loop d'amélioration continue
~400 utilisateurs quotidiens satisfaction > 99 % React · Vertex AI · Collibra API
→ lire_l_etude_de_cas()
DECATHLON — PLATEFORME AI GOVERNANCEai_governance · 2026
2000+IA inventoriées
et évaluées

Le défi — des milliers d'IA (agents Vertex, gems, notebooks, produits digitaux) sans registre unifié ni priorisation des risques.

→Scoring de criticité : prisme EU AI Act × criticité business →Roadmap de conformité personnalisée : légal, sécurité, data gov, bonnes pratiques dev, éthique →Governance by design à la création + intégrations Wiz, Workspace, PLM
registre IA unifié dashboards & alerting vers la certification IA
→ lire_l_etude_de_cas()
DECATHLON — TALK TO MY DATAsoftware_eng_3.0 · 2026
<1 minpour une réponse sourcée
sur n'importe quelle donnée

Le défi — le data discovery se faisait en bouteille à la mer dans les spaces Google : des réponses en heures ou en jours, pas toujours justes.

→Agent branché sur l'ensemble du dictionnaire de données Collibra →Sujet business, données, règles de qualité, contacts — tout en une question →Sources officielles Decathlon citées dans chaque réponse
data discovery instantané très apprécié en interne
→ lire_l_etude_de_cas()
DECATHLON — DOMAINE INDUSTRYdata_governance · 2023–26
0→50Business Objects gouvernés,
partis de zéro

Le défi — un domaine Industrie / Production qui venait de se créer : aucune gouvernance existante, tout à construire.

→Operating model créé from scratch sur 5 sous-domaines →Montée en compétence : data owners, data stewards, quality managers →Onboarding des data producers
5 sous-domaines structurés 12 personnes animées
→ lire_l_etude_de_cas()
ADEO — RECOMMANDATIONproduct_ia · 2022–23
+15 %de conversion
sur le site français

Le défi — une recommandation produit générique, identique pour tous les visiteurs.

→Pilotage d'une équipe de 12 (data scientists + engineers) →A/B tests : knowledge graph vs collaborative filtering
+22 % ajout au panier équipe de 12 pilotée
→ lire_l_etude_de_cas()
→ toutes_les_etudes_de_cas()
[ 03 — LA MÉTHODE ]

Trois étapes.
Zéro tunnel.

step_01 · j+0

Cadrage sans complaisance

Désirabilité, faisabilité, viabilité. Si les données manquent ou si le ROI est fantaisiste, je le dis — et on réoriente. Les projets non « AI ready » s'arrêtent ici.

step_02 · j+14

Premier système en 2 semaines

Un système fonctionnel testé par de vrais utilisateurs, avec mesure d'impact dès le départ. Boucles courtes, décisions informées.

step_03 · production

Production réelle, pas une démo

Déploiement, monitoring, adoption. Je reste jusqu'à ce que le système soit utilisé. Un outil que personne n'ouvre n'a aucune valeur.

[ 04 — TRAVAILLER ENSEMBLE ]

Trois formats.
Un point d'entrée simple.

diagnostic / 1 semaine

Audit IA & Data

  • →Analyse données & processus
  • →Opportunités IA priorisées
  • →Verdict « AI ready » vs « Data first »
  • →Roadmap chiffrée 12 mois
demander_un_audit()
RECOMMANDÉ
forfait / 4–10 semaines

Mission Projet

  • →Cadrage désirabilité / faisabilité / viabilité
  • →Développement agentique complet
  • →Déploiement GCP / AWS en production
  • →Métriques de succès contractuelles
discuter_de_mon_projet()
régie / TJM · min. 10 jours

Mission longue

  • →Intégration équipe produit / data
  • →Périmètre flexible et évolutif
  • →Remote ou sur site (Lille / France)
  • →Reporting OKR hebdomadaire
discuter_du_format()
[ VEILLE HEBDOMADAIRE ]

Les signaux faibles de l'IA en entreprise, avec un angle terrain.

Chaque semaine : ce qui change vraiment pour les équipes data et produit — réglementation, outillage agentique, retours de production.

→ lire_la_veille()
0k
ABONNÉS LINKEDIN
3–4
ARTICLES / SEMAINE
→ voir_tous_les_articles()
[ FAQ — LES QUESTIONS QU'ON ME POSE ]

Levons les doutes.

Comment démarre une mission ?
+
Un premier échange de 30 minutes, sans engagement, pour comprendre votre contexte — réservez directement un créneau. Ensuite : un cadrage écrit et une proposition claire sous une semaine — périmètre, livrables, métriques de succès.
Quand êtes-vous disponible ?
+
Missions longues : à partir de décembre 2026. Audits et cadrages courts : selon agenda — parlons-en dès maintenant pour réserver le créneau.
Remote ou sur site ?
+
Full remote ou hybride. Sur site : Lille et sa région sans contrainte, France entière selon le rythme de la mission.
Qui possède le code et les livrables ?
+
Vous, intégralement. Code, documentation, dashboards : tout est livré dans vos environnements, avec une passation prévue pour que vos équipes soient autonomes.
Et la confidentialité ?
+
NDA dès le premier échange si vous le souhaitez. Rien de ce qui concerne un client n'est publié sans son accord explicite.
[ 05 — CONTACT ]

Un cas d'usage
en tête ?

Décrivez votre contexte en trois lignes. Réponse sous 24 h, premier échange de 30 minutes sans engagement.

→ Lompret — Lille · remote ou sur site → linkedin.com/in/renaud-secq Missions longues : disponible à partir de décembre 2026
COMMENT ON DÉMARRE
01Échange de 30 min — votre contexte, sans engagement
02Cadrage écrit + proposition sous une semaine
03Démarrage — premier livrable sous 2 semaines
→ reserver_30_min() · Calendly
Projet forfait Mission régie Audit & conseil Autre
✓ Message envoyé — je vous réponds sous 24h.

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