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Le projet vise à assurer la mise en conformité du système d’information de CMA CGM avec la réforme européenne « VIDA » et l’adoption du eInvoicing à l’échelle internationale. Il couvre la planification, l’exécution et la clôture du projet pour les périmètres Shipping/Monde et Média/France. Le programme implique une coordination entre les équipes métiers, la DSI, des IT locaux, un cabinet d’accompagnement et une Plateforme de Dématérialisation Partenaire (PDP). Les travaux incluent l’analyse de l’architecture existante des outils de facturation et des ERPs comptables, la définition de l’architecture cible, l’identification des besoins d’évolution, la gestion des données référentielles, la rédaction de la conception fonctionnelle, le pilotage de l’implémentation des solutions et des interfaces, la validation technique et fonctionnelle, la mise en production, le suivi des anomalies et l’accompagnement de la transition vers les équipes opérationnelles. L’environnement technique comprend des outils de facturation, des ERPs comptables, des applications métiers, des interfaces et la PDP, dans un contexte international nécessitant la maîtrise de l’anglais.

Le projet consiste à documenter les différents workflows fonctionnels et techniques de Smart Materials, logiciel de gestion des matériaux utilisé sur les projets onshore et offshore. Il comprend la description de l’architecture métier, l’architecture du système d’information et l’architecture technologique de la solution, en s’appuyant sur les modules du logiciel et leurs interfaces avec d’autres applications. L’objectif est de produire un document de référence d’architecture produit pour l’ensemble des centres opérationnels de Technip Energies.

Ce projet vise à implémenter une base de prix pour les équipements et prestations de travaux en électricité afin de soutenir les estimations des activités électriques des projets, en France ou à l’export. Les bases de prix sont alimentées à partir des informations disponibles sur les différents projets, à l’aide d’un outil développé sur Power BI.

Ce projet vise à développer plusieurs prototypes basés sur l’intelligence artificielle (NLP, LLM, extraction automatique) afin de faciliter la recherche avancée dans les bases de données documentaires, la comparaison automatique de documents techniques et l’extraction de données structurées à partir de fichiers PDF, Word ou Excel. Le périmètre inclut la conception, le développement et le test de prototypes, ainsi que la rédaction de la documentation utilisateur et la formalisation des besoins pour une future industrialisation.

Ce projet vise à développer des modèles quantitatifs pour l’évaluation des paramètres individuels de risque, tels que la probabilité de défaut, la perte en cas de défaut et le facteur de conversion de crédit. Il comprend la mise en œuvre de méthodologies de notation du risque de crédit, la projection des risques à travers des stress tests et les normes IFRS9, ainsi que la modélisation des risques opérationnels et non financiers, notamment le risque climatique. Le projet intègre également la mesure du capital économique lié au crédit et aux risques non financiers.

Le projet s’inscrit au sein de l’équipe I2D de SNCF Réseau, rattachée à DGII IP3M DS‑DR. Il vise à assurer la continuité, l’évolution et la maintenance des flux de données utilisés par l’outil TAIDO, dédié à l’analyse de la régularité des circulations ferroviaires. Le périmètre comprend l’adaptation et le développement d’ETL lors de migrations de gisements, l’intégration de nouveaux flux (ATESS parquet, GAIA VE), la maintenance en production, la définition des formats d’échange, la mise en place de KPI de supervision et l’accompagnement des équipes métier dans l’exploitation des nouveaux gisements. Le projet s’appuie sur un contexte de migration des flux SI, avec des livrables jalonnés tels que la recette de l’API ATESS, le déploiement de paquets SSIS/SQL, la documentation des nouveaux flux, la mise en place de tableaux de bord BI et l’industrialisation des processus de rattrapage. Les technologies mobilisées incluent SQL Server 2019, SSIS, Python, Spark, C#, Power BI et Azure DevOps. La méthodologie de travail est Agile/SCRUM, avec des ateliers et revues réguliers en présentiel.

Le projet porte sur la conception et le développement d’un outil intelligent capable de générer automatiquement des plans 2D à partir de plans existants (2D et 3D), en intégrant des contraintes techniques et économiques. Il comprend l’analyse des plans existants, l’extraction de données techniques, le développement d’un moteur d’IA utilisant la vision, les graphes, les LLM et l’optimisation bayésienne, ainsi que la validation sur des cas réels et la comparaison avec les plans existants.

Le projet porte sur la modélisation quantitative des risques climatiques et financiers, avec un accent particulier sur l’estimation des impacts financiers des aléas climatiques sur les entreprises du portefeuille. Il comprend la structuration de bases de données, la définition de la criticité des actifs, l’évaluation des risques physiques, l’agrégation des risques à l’échelle de l’entreprise et la réflexion sur la dégradation financière liée au réchauffement climatique. Le projet prévoit également l’implémentation de méthodologies en Python et l’intégration dans la librairie interne dédiée aux risques climatiques et environnementaux.

Ce projet vise à approfondir la compréhension de la météo-sensibilité des comportements des voyageurs dans les transports en commun, en s'appuyant sur les données de fréquentation issues des systèmes APC (Automatic Passenger Counting) et AFC (Automatic Fare Collection), ainsi que sur des jeux de données météorologiques fournis par Météo-France. L'objectif est de consolider un jeu de données combinant fréquentation et variables météorologiques sur plusieurs régions, de réaliser un état de l'art sur la modélisation et la prévision de l'impact des conditions météo sur la demande, puis de développer et tester des modèles prédictifs intégrant des effets non linéaires et corrélés (par exemple, pluie et vent, seuils de température). Le projet analyse également les différences de sensibilité selon les types de déplacements (domicile-travail, loisirs) et les contextes géographiques (gares, régions), tout en généralisant les modèles à différentes échelles grâce à l'intégration des scénarios TRACC pour anticiper les évolutions climatiques. L'encadrement est assuré par Transilien SNCF Voyageurs et le laboratoire de mathématiques d'Orsay, avec une expertise transport apportée par le laboratoire EMob Lab à Lyon.