Anas Belaktib

Cadrage & compréhension métier

Animation d’ateliers avec Production, Méthodes, Qualité, Maintenance, Supply

Analyse des processus atelier (flux, gammes, postes, contrôles qualité, traçabilité)

Formalisation du besoin : pain points, objectifs (TRS/OEE, traçabilité, qualité, lead time)

Pilotage du projet & coordination

Planification du projet (macro-planning, jalons, charges, risques, dépendances)

Coordination des équipes IT / intégrateur / éditeur / key users

Gestion des arbitrages (priorités, périmètre, coûts, délais) + suivi COPIL / comités projet

Spécifications & conception fonctionnelle

Rédaction des spécifications fonctionnelles : exécution OF, déclaration production, rebuts, arrêts, contrôles qualité, gestion des lots/séries

Définition des règles de gestion & workflows (statuts, validations, exceptions)

Conception des interfaces ERP ↔ MES (données de base + transactions)

Data & intégration

Préparation / fiabilisation des master data (articles, nomenclatures, gammes, postes, unités, versions)

Définition des flux d’échanges (mapping, formats, fréquence, contrôles)

Gestion des incohérences de données et mise en place de règles de qualité (data quality)

Recette, tests & mise en production

Stratégie de test : cas nominaux + cas d’erreurs + tests d’intégration ERP/MES

Organisation UAT avec les utilisateurs (PV de recette, suivi anomalies, retests)

Plan de déploiement : cutover, rollback, monitoring, stabilisation post go-live (hypercare)

Conduite du changement

Communication, formation, supports utilisateurs, procédures (modes opératoires)

Mise en place d’un support niveau 1/2 et d’un circuit de gestion d’incidents

Suivi de l’adoption et amélioration continue après déploiement

• Refonte complète d'un système d'information pour un acteur national de la formation professionnelle

• Mise en place de dashboards Power BI automatisés pour le pilotage opérationnel

• Encadrement d'équipes tech & métier en mode Agile ; gestion des sprints, des priorités et des livraisons

• Interface clé avec les clients et les parties prenantes

• Analyse de données massives en épigénomique (Big Data)

• Conception d'algorithmes IA pour la détection de biomarqueurs

• Participation à une publication scientifique dans un cadre de recherche appliquée