L’organisation faisait face à une gestion très dispersée des données : fichiers éparpillés, multiples outils cloud, difficulté de suivi des sessions de formation, et manque de traçabilité sur la documentation et la signature des participants. Cette fragmentation nuisait à la fiabilité des informations et à la productivité des équipes.

Situation :

L’organisation faisait face à une gestion très dispersée des données : fichiers éparpillés, multiples outils cloud, difficulté de suivi des sessions de formation, et manque de traçabilité sur la documentation et la signature des participants. Cette fragmentation nuisait à la fiabilité des informations et à la productivité des équipes.

Tâches :

J’ai été chargé de concevoir une solution centralisée permettant de :

• Structurer et fiabiliser la gestion des formations
• Faciliter le suivi administratif et opérationnel
• Mettre en place des indicateurs de pilotage (KPI)

Actions :

• Création d’une application Canvas Power Apps pour gérer l’ensemble du processus (sessions, participants, documents, signatures)
• Conception de listes SharePoint comme socle de données structuré
• Déploiement de flux Power Automate pour automatiser les relances, les validations, l’archivage documentaire et la collecte des données via formulaire
• Intégration de connecteurs personnalisés pour interroger des API tierces
• Développement d’une API REST maison pour gérer des traitements métiers avancés
• Création d’un dashboard Power BI intégré dans l’application pour assurer le pilotage en temps réel (suivi des présences, des relances, des documents…)

Livrables

• Application Power Apps prête à l’emploi (interface complète et responsive)
• Système de stockage structuré sous SharePoint (listes paramétrées)
• 7+ flux Power Automate automatisant les relances, validations et archivages
• Connecteurs personnalisés + documentation d’intégration
• API REST déployée avec endpoints documentés
• Tableau de bord Power BI avec filtres dynamiques, intégré à l’app
• Guide utilisateur + documentation fonctionnelle

Résultat :

La solution a permis de centraliser l’ensemble du processus de gestion de la formation, de fiabiliser les données, et de réduire drastiquement le temps passé sur les tâches manuelles. Les équipes disposent désormais d’une vue en temps réel de l’état des formations et des documents associés, avec un gain significatif en réactivité et en conformité.

Situation :

Dans le cadre de mon contrat en cabinet d’audit, j’ai constaté que la gestion des feuilles d’audit (ou "leads") était chronophage, peu automatisée et sujette à des erreurs manuelles. La consolidation des balances, le suivi des contrôles, et la mise en évidence des anomalies demandaient beaucoup de temps et d’efforts répétitifs.

Tâche :

Mon objectif était de fiabiliser les contrôles et automatiser les étapes clés de la feuille d’audit afin de :

• Gagner du temps lors des missions
• Réduire les erreurs humaines
• Structurer et centraliser les données financières et analytiques

Actions :

• Développement sous Excel VBA d’un outil complet de pilotage d’audit
• Consolidation automatisée des balances comptables multientités
• Création de contrôles croisés entre soldes, journaux et pièces justificatives
• Mise en place d’un système d’alerte automatique pour les écarts ou anomalies significatives
• Calculs et affichage dynamique de ratios financiers clés (solvabilité, rentabilité…)
• Suivi visuel de la progression des travaux d’audit
• Génération semi-automatique des états financiers
• Intégration d’un dossier de contrôle structuré + dossier permanent automatisé (référencement, synthèses, contacts…)

Résultat :

L’outil a permis de réduire le temps de préparation de la feuille d’audit de plus de 60 %, de fiabiliser les contrôles, et de fournir une vue synthétique et visuelle des comptes à risque. Les auditeurs ont gagné en efficacité, en traçabilité et en sérénité dans l’exécution de leurs missions.

Livrables :

• Fichier Excel VBA modulaire et prêt à déployer pour chaque mission
• Interface utilisateur simple (menu de navigation, boutons, formulaires)
• Tableaux dynamiques et feuilles automatisées pour la consolidation, les contrôles, les états financiers
• Documentation d'utilisation (guide utilisateur + logique des contrôles)

Situation :

Une entrepreneure spécialisée en hypnose souhaitait disposer d’un environnement local et autonome pour concevoir ses contenus de formation à partir de ses documents personnels.

Cet environnement devait intégrer une base de données locale, des agents IA chargés de la veille documentaire, et un chatbot capable de transmettre ses requêtes à une IA d’analyse.

Tâche :

Mon équipe et moi étions responsables de la conception et de la mise en œuvre de la base de données, destinée à :

• Stocker et structurer l’ensemble des documents exploités par l’IA
• Permettre les échanges fluides avec le chatbot et les agents de veille
• Fonctionner en local tout en étant synchronisable avec une version online

Actions :

• Réalisation d’un benchmark technique pour s’assurer de la pertinence et de la nouveauté de la solution envisagée, et s’inspirer d’approches existantes
• Choix et configuration de MongoDB comme base documentaire locale adaptée à la gestion de fichiers complexes (PDF, textes, etc.)
• Conception d’une interface utilisateur légère en Python avec Tkinter, pour l’accès et l’interaction avec les données
• Mise en place de la synchronisation entre base locale et environnement cloud, pour assurer la portabilité des contenus
• Collaboration étroite avec l’équipe IA & agents pour garantir la compatibilité des formats d’échange et la bonne intégration du chatbot et des agents d’enrichissement

Résultat :

Le système a permis à la cliente de centraliser ses ressources pédagogiques, de bénéficier d’une interface simple pour interagir avec son assistant IA, et de disposer d’un cadre structuré pour accélérer la création de contenus de formation à forte valeur ajoutée.

L’environnement local est désormais capable d’intégrer automatiquement de nouvelles ressources grâce aux agents IA, et de répondre de façon intelligente via le chatbot.

Livrables :

• Environnement local prêt à l’emploi
• Base MongoDB structurée et fonctionnelle
• Interface Python (Tkinter) connectée à la base
• Script de synchronisation locale/cloud
• Spécifications d’intégration pour l’équipe IA
• Documentation technique + guide d’utilisation

Situation : Au sein du projet LIA, besoin d’un back-office unifié pour piloter structure, programmes, promotions et groupes, avec des profils hétérogènes (Directeur Technique, Responsables, Conseillers, Jury externe) et contraintes de sécurité/traçabilité.

Tâche : Livrer un admin panel complet et maintenable : UX professionnelle, contrôle d’accès RBAC par rôle, CRUD utilisateurs, gestion des invitations, journal d’audit, thèmes d’organisation, et pages d’erreur robustes (404/500).

Actions :

• Conception server-side first (navigation par onglet via active_tab & ?tab=) pour limiter la complexité front.
• Création de templates Jinja modulaires, modales CSS via :target, formulaires RESTful (method override) et CSRF.
• Normalisation UI (variables CSS LIA, composants réutilisables, tables responsives, badges de rôles, matrice de permissions).
• Intégration des endpoints /admin/users (create/update/delete), invitations (create/resend/delete) et logs d’audit.

Résultats :

• Réduction de 70 % du JavaScript au profit d’un rendu serveur (SSR) → temps de chargement divisé par 2.
• Adoption par 100 % des équipes internes en 2 sprints, avec gain de productivité de +35 % sur les inscriptions.
• Traçabilité complète (audit log) et baisse de 40 % des erreurs liées aux droits grâce au RBAC.
• Système extensible (ajout de nouveaux programmes ou rôles sans refonte).

Stack :

FastAPI · SQLModel · PostgreSQL · Alembic · Jinja2 · HTML/CSS/Bootstrap · RBAC · JWT · Pappers API · uv · Docker

🎯 Le défi : un jeu de données intrigant, une mission unique – révélez son histoire de la manière la plus percutante possible.

À vous de faire parler les données !

🏆 À la clé, des récompenses exceptionnelles :

🥇 1er prix : Pack de formation Power BI Expert (valeur 1500 €)

🥈 2e prix : Formation Power BI au choix (valeur 500 €)

🥉 3e prix : Coaching carrière personnalisé (valeur 250 €)

✨ Et pour tous les participants : un feedback sur mesure de la part du jury

👥 Prêt(e) à relever le défi ?



Mentionnez un(e) collègue qui devrait absolument participer, et rejoignez-nous !

📌 Inscription ici : https://tally.so/r/w5DyXb

🚀 Pourquoi participer ?

• Valorisez votre portfolio avec un projet concret et original
• Inspirez-vous des approches créatives des autres participants
• Intégrez une communauté bienveillante de passionnés de data

🎯 Face à la mission de concevoir le tableau de bord de mon département, j’ai décidé de transformer cette contrainte en opportunité.

Et c’est ainsi qu’est né MPPEEP Dashboard — une plateforme web complète de gestion et de pilotage budgétaire.

💡 MPPEEP Dashboard – Une réponse technique et pragmatique

Une solution pensée pour répondre aux exigences du nouveau paradigme budgétaire de l’UEMOA, avec 5 modules intégrés :

✅ Gestion Budgétaire multi-programmes – conformité totale au budget-programme

✅ Suivi de la Performance – indicateurs en temps réel

✅ Gestion des Stocks et Approvisionnements

✅ Gestion du Personnel – RH, carrières, évaluations

✅ Administration & Paramétrage centralisé

Chaque module dispose de son tableau de bord analytique dédié pour une prise de décision éclairée.

🛠️ Architecture technique (simplicité & sécurité)

• Backend : FastAPI + PostgreSQL → robustesse & performance
• Frontend : Interface responsive et intuitive
• Infrastructure : Docker (déploiement en 3 étapes)
• Sécurité : Authentification sécurisée, sessions expirables (24h), gestion des rôles et accès
• Connectivité : Intégration Cloudflare Tunnel pour un accès distant sécurisé

⚡ Déploiement simplifié

1️⃣ Installer Docker Desktop & PostgreSQL

2️⃣ Charger l’image Docker

3️⃣ Configurer le tunnel Cloudflare

→ L’application est immédiatement accessible à toute l’équipe, avec gestion des utilisateurs et des permissions.

📈 Résultats obtenus

✅ Centralisation des données budgétaires et RH

✅ Tableaux de bord en temps réel pour le pilotage

✅ Traçabilité complète des opérations

✅ Conformité avec les directives UEMOA

✅ Autonomie technique (déploiement sur serveur interne)

🎓 Leçons apprises

Cette expérience m’a confirmé une chose :

💬 Avec de l’observation, de la méthode et les bonnes technologies, on peut transformer des processus complexes en solutions simples et durables.

Parfois, la meilleure innovation naît d’une compréhension approfondie des besoins métier.

🚀 AuditAI

La comptabilité m’a toujours fasciné : c’est le socle de l’analyse en entreprise, régie par une logique rigoureuse. Dans le cadre d’AuditAI, ma plateforme d’audit intelligente open-source, je viens de franchir une étape clé : la mise en place du pipeline d’analyse financière.

🧱 Ce que j’ai posé (Niveau 1) :

- Normalisation & nettoyage des données (Python, NumPy, pandas).

- Double référentiel supporté : SYSCOHADA & PCG.

- Contrôles comptables : report N-1, détection d’anomalies de sens (comptes créditeurs anormalement débiteurs, et inversement) etc.

- Reclassements automatiques selon les plans comptables pour produire les états financiers (regroupements bilanciels et compte de résultat avec sous-groupes).

📈 Niveau 2 - Variation :

- Calcul des variations par rubrique sur les états financiers (actuellement, travail sur la balance).

- Ratios de structure & SIG (valeurs et variations).

🤖 Niveau 3-Détection d’anomalies (sans labels) :

pas de labels → les modèles supervisés ne conviennent pas.

Approche non supervisée retenue :

- IF (Isolation Forest) ;

- LOF (Local Outlier Factor) ;

- AE (Autoencoder)

Benford en appui (analyse de la distribution des chiffres)

Vote croisé : un élément est -suspect- si ≥ 2 méthodes sur 3 le signalent (Benford apporte un angle complémentaire).

🔍 Bonne granularité = bon diagnostic :

- Application sur le Grand Livre (par segment : journal ou compte) pour comparer ce qui est comparable.

- La balance servira surtout à l’analyse temporelle (pluriannuelle).

Les résultats sont concaténés, expliqués, puis envoyés au front (mise en forme, couleurs, badges) pour une lecture immédiate et actionnable.

Si vous travaillez en environnement SYSCOHADA/PCG et que le sujet vous parle, je serais ravi d’échanger ou de vous intégrer comme bêta-testeur.

Un rapport est par la suite généré et transmis à l'utilisateur.

🧠 Prochaine étape : NLP documentaire avec MongoDB

- Mise en place d’un pipeline NLP pour exploiter la documentation (normes, procédures, working papers, politiques internes, etc.) :

- Ingestion & nettoyage (PDF/Word/Excel), segmentation (chunking) et métadonnées (client, exercice, cycle).

- Embeddings + indexation des contenus et des métadonnées dans MongoDB.

- Recherche sémantique / RAG pour générer des explications traçables (citations) qui enrichissent les analyses financières et aident à documenter les contrôles.

🎯 Projet Rapport Financier – En route vers plus de clarté et d’impact !

Il y a quelques semaines, j’ai partagé ici le lancement de mon projet de rapport financier et sollicité vos idées pour identifier les KPI les plus pertinents. Grâce à vos retours constructifs, j’ai pu enrichir et clarifier mes visuels.

📊 Voici un aperçu de l’avancement :

On passe ainsi de l'image 1 à l'image 2.

✅ Des indicateurs clés (Chiffre d’Affaires, Résultat Net, Trésorerie, BFR) présentés avec une vision comparative claire :

✔️ Évolution par rapport au mois précédent

✔️ Comparaison avec le budget annuel

✔️ Mise en évidence des écarts positifs et négatifs

✅ Un tableau de variation N vs N-1, avec un focus visuel sur les cibles attendues et les performances réelles (notamment la Valeur Ajoutée et l’Actif Financier en forte progression 🚀, mais aussi un Résultat Financier à surveiller attentivement).

Ce qui permet de :

🔹 Structurer une lecture rapide et visuelle des tendances

🔹 Mieux aligner les objectifs avec les attentes des parties prenantes

🔹 Travailler la lisibilité des dashboards financiers

Merci encore à toutes celles et ceux qui ont contribué par leurs commentaires et suggestions en DM. 🙏

➡️ Je suis toujours preneur de vos avis sur ces visuels et sur d’autres indicateurs qui pourraient enrichir ce rapport. N’hésitez pas à partager vos retours en commentaire !

🛠 Je souhaite vraiment prendre le temps de construire chaque écran avec soin, pour garantir une expérience de lecture fluide et une compréhension immédiate des tendances financières.

🚀 Automatiser pour mieux valoriser la formation

Pendant longtemps, j’ai constaté combien la production manuelle de rapports de formation pouvait être chronophage, répétitive et source d’erreurs.

Alors j’ai décidé d’y remédier 💡

🎯 Objectif : Générer automatiquement des rapports de formation clairs, personnalisés et exportables en quelques secondes.

Pas besoin de Word ni d’interventions manuelles — juste une interface simple et rapide.

🧠 La solution : un générateur de rapport de formation

Une application web que j’ai conçue avec :

🧩 Backend : Python + FastAPI — rapidité, sécurité et API structurée

🎨 Frontend : HTML / CSS / JavaScript — pour une interface fluide et responsive

🗂️ Templates dynamiques : intégration automatique des données de formation (participants, modules, évaluations, etc.)

📄 Export PDF : génération automatique de rapports professionnels prêts à être diffusés

⚙️ Comment ça marche ?

1️⃣ L’utilisateur saisit ou importe les données de formation

2️⃣ Le système les analyse et les intègre dans le template HTML

3️⃣ En un clic, le rapport est généré → structuré, homogène, exportable

Résultat : gain de temps, fiabilité et uniformité des rapports produits.

📈 Pourquoi c’est important ?

Parce qu’un rapport n’est pas qu’un document administratif :

C’est la vitrine d’un travail de formation, la preuve d’un accompagnement, et un outil de décision.

Automatiser cette étape, c’est libérer du temps pour se concentrer sur l’analyse et l’amélioration continue.

🎓 Leçons apprises

➡️ La valeur d’un projet ne dépend pas uniquement de sa complexité,

mais de sa capacité à résoudre un problème réel avec efficacité.

Et Python, FastAPI, HTML, CSS et JS sont d’excellents alliés pour y parvenir.