Gaougaou Raphaël

Conception et développement de solutions d'automatisation orientées métier pour des clients qui perdent du temps sur des tâches répétitives : reporting manuel, dashboards jamais à jour, fichiers dispersés entre plusieurs outils, processus qui reposent trop sur du copier-coller.

J'interviens notamment sur :

· automatisation de reportings et de dashboards KPI (Python, SQL) ;

· connexion d'outils entre eux via API ou workflows no-code (Make, n8n) ;

· nettoyage, structuration et contrôle qualité des données ;

· intégration ciblée d'IA (extraction, classification, génération de rapports), toujours avec validation humaine ;

· reprise ou fiabilisation de scripts existants, avec API ou interface simple si besoin (Flask, FastAPI).

Ces missions s'appuient sur RGAnalyzer, un SaaS que j'ai conçu et développé, qui transforme des fichiers de ventes (CSV/Excel) en rapports commerciaux prêts à présenter : KPI, graphiques, contrôle qualité des données, exports PDF/Excel/PowerPoint. Il illustre ma façon de travailler : comprendre le besoin métier, fiabiliser la donnée, automatiser ce qui doit l'être, et livrer une solution simple, robuste et utilisable par des équipes non techniques.

Développement de prototypes et projets internes autour de cas concrets : automatisation de reportings, suivi d'indicateurs, analyse de fichiers, extraction d'informations depuis des documents, tri automatique, alertes, génération de rapports et structuration de traitements récurrents.

Ces projets m'ont permis de travailler sur plusieurs briques réutilisables dans différents contextes métier :

· traitement et structuration de données avec Python ;

· analyse de fichiers CSV/Excel et exports métier ;

· création d'indicateurs et de restitutions exploitables ;

· automatisation de tâches répétitives ;

· extraction, tri et classement d'informations depuis des documents ou emails ;

· génération de rapports, dossiers de travail ou synthèses ;

· connexion entre outils via API, Make, n8n ou scripts sur mesure ;

· intégration ponctuelle de briques IA pour trier, résumer, qualifier ou contrôler des informations.

Ces travaux ont servi de base à des solutions plus abouties, dont RGAnalyzer, ainsi qu'à différents prototypes de workflows métier adaptables selon les besoins : qualification d'opportunités, suivi administratif, achats internes, classement documentaire, reporting ou préparation de dossiers.

Développement de solutions data et de modèles prédictifs en Python pour l'analyse et la prévision de données climatiques dans le cadre de projets énergétiques internationaux.

Travaux approfondis de modélisation statistique et de séries temporelles afin d'anticiper des tendances long terme et d'alimenter les processus d'aide à la décision.

Conception, maintenance et amélioration de pipelines de traitement automatisés (Python, SQL) pour la collecte, la transformation et la fiabilisation de données issues de sources multiples.

Traitement de grandes volumétries de données, mise en place de contrôles de cohérence et optimisation des performances des traitements.

Développement d'outils internes dédiés à l'analyse et à la réponse aux appels d'offres internationaux : recherche documentaire automatisée, extraction et structuration d'informations techniques à partir de corpus hétérogènes.

Collaboration étroite avec des équipes data, métiers et techniques dans un contexte international, avec des exigences élevées de qualité, de traçabilité et de robustesse des livrables.