À propos
Je construis des systèmes de prévision de la demande pour les entreprises du retail, de l'alimentaire et de l'e-commerce. Mon intervention couvre l'ensemble de la chaîne : de la qualité du signal à un pipeline opérationnel, documenté et maintenable par vos équipes.
Mon approche combine expertise technique et compréhension des enjeux métier pour livrer des solutions qui créent de la valeur concrète, pas des POC.
Formation & Parcours
Économètre de formation, Alexandre cumule plus de 9 ans d'expérience en prévision de la demande et data science. Spécialisé en demand forecasting, pricing et optimisation retail, il a travaillé avec des entreprises leaders du retail et de la logistique avant de fonder ForecastIA.
Domaines d'expertise
Contributions & Enseignement
- Co-auteur d'un article dans Foresight Magazine : "When Better Forecasts Don't Help"
- Contributeur actif de la communauté forecasting sur LinkedIn (14 000+ abonnés)
- Ancien enseignant en data science à l'Université de Lille
- Ancien lead instructor chez Le Wagon
Communauté
Alexandre partage régulièrement ses analyses et retours d'expérience sur LinkedIn auprès d'une communauté de plus de 14 000 professionnels de la data science et du forecasting.
Mon approche
Comprendre avant de construire
Chaque projet commence par une phase d'écoute et de compréhension des enjeux métier. Je ne propose pas de solution technique avant d'avoir cerné le problème réel.
Itérer et valider
Plutôt que de viser la perfection du premier coup, je préfère des cycles courts avec validation régulière. Cela permet d'ajuster la trajectoire et de réduire les risques.
Transférer les compétences
Mon objectif est de vous rendre autonomes. Documentation, formation et accompagnement font partie de chaque mission pour que vos équipes puissent maintenir et faire évoluer les solutions.
Rester pragmatique
Je privilégie les solutions simples et éprouvées aux approches complexes. La sophistication technique n'est jamais un objectif en soi.
Mes principes
Orienté résultats
Chaque projet vise un impact métier mesurable. Je ne construis pas des modèles pour le plaisir technique, mais pour résoudre des problèmes concrets.
Pragmatisme
Un modèle n'a de valeur que s'il crée un impact réel. Je conçois des solutions maintenables, documentées et adaptées à vos contraintes opérationnelles.
Mesure et rigueur
Validation rigoureuse, métriques claires, et transparence sur les limites. Pas de promesses vagues, uniquement des résultats démontrables.
Vous avez un projet forecasting ?
Parlons-en. Je construis le moteur de prévision adapté à votre contexte, de la donnée brute à un pipeline opérationnel, documenté et maintenable par vos équipes.