Joseph MOREL-GUILLEMAZ

En résumé

Entreprises

• Renault - Ergonome

  Boulogne-Billancourt 2007 - maintenant

• Renault - Knowledge Manager

  Boulogne-Billancourt 2001 - 2006 Description :
  
  La gestion des connaissances regroupe un ensemble de modes d’organisation et de technologies visant à créer, collecter, organiser, stocker, diffuser, (ré-)utiliser et transférer les connaissances dans l’entreprise.
  
  Ma mission : mettre en œuvre des projets concrets de valorisation des connaissances
  
  1- Maître d’œuvre d'un SI pour la saisie et la gestion par intranet des Idées Concrètes de Progrès des collaborateurs (sorte de "boîte à idées" collaborative).
  
  2- Mise en œuvre de démonstrateurs pour évaluer l’intérêt de nouvelles méthodes & nouveaux outils, par exemple :
  a) Exploitation de la technologie wiki pour la gestion de la terminologie d’entreprise
  b) Test des outils de mind mapping pour la cartographie des connaissances et l'accès à l'information
  
  3- Actions de conseil auprès de différents métiers pour la définition et la mise en œuvre de processus de capitalisation et de partage des bonnes pratiques (méthodes & outils support), par exemple :
  a) Mise en oeuvre d'un processus de partage des bonnes pratiques entre les filiales commerciales européennes
  b) Capitalisation et retours d'expériences sur les bilans de projets

• Renault - Spécialiste des méthodes et logiciels de data mining et text mining

  Boulogne-Billancourt 1997 - 2000 Description :
  
  Le data mining désigne l'ensemble des méthodes et logiciels permettant d'extraire, à partir des informations contenues dans de vastes bases de données, des propriétés, règles, liens ou modèles vérifiés par ces données. Ces connaissances sont ensuite exploitées pour étayer le processus décisionnel.
  Le traitement des données textuelles ou text mining constitue une branche importante du data mining.
  
  Ma mission : évaluer l’apport réel de ces technologies pour Renault
  
  1- Veille permanente sur ces sujets : marché des logiciels, best practices, ...
  2- Mise en œuvre de maquettes afin d’évaluer les méthodes (arbre de décision, réseau de neurones, ...)
  3- Application à différentes problématiques telles que le marketing stratégique, le domaine Qualité ou encore l’intelligence économique (e.g. analyse automatique de brevets pour la veille technologique sur les systèmes de dépollution)

Formations

Réseau

• Caroline STURTZ-VERDIER

• Christelle CAIZERGUES

• David MOLLIÈRE

• Hermine QUILICI

• Lucienne CARPOT

• Michel DRAGIC

• Mickael THOMAS

• Olivier DAROT

• Serge COMBES