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Consultant · Stratégie IA & transformation

Entre la décisionet l'exécution.

Je suis Edwin Helet. J'ai conçu des systèmes de paiement pour des banques européennes avant de me former à la stratégie à l'Emlyon et CentraleSupélec. J'accompagne aujourd'hui les entreprises sur leurs transformations IA et data — du cadrage stratégique jusqu'à ce qui tourne réellement en production.

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Localisation
Paris · Lyon
Disponible pour missions
2026
Portrait d'Edwin Helet
01Positionnement

Une trajectoire construite dans les deux sens.

Au départ, ce n'était pas la stratégie qui m'intéressait, mais la technique elle-même — un rêve d'enfant, concevoir des choses utiles. C'est en travaillant sur des systèmes réels, sous contrainte réglementaire et temporelle, que mon ambition s'est déplacée : de « concevoir » à « comprendre les besoins auxquels la technologie doit répondre ». Le mastère spécialisé est venu formaliser cette bascule.

  1. 01

    Profondeur technique

    J'ai travaillé au cœur d'un environnement contraint : paiements SEPA et cartes bancaires, des milliers de transactions quotidiennes, une réglementation européenne qui impose ses échéances. On n'y improvise pas. C'est cette expérience qui permet de savoir, en amont d'une décision stratégique, ce qui tiendra en aval.

  2. 02

    Lecture business

    Le profil hybride ne sert pas à cocher deux cases. Il sert à établir un lien direct entre un enjeu business et le levier technologique qui y répond — et surtout à arbitrer entre plusieurs leviers quand ils sont tous défendables sur le papier.

  3. 03

    Apprentissage par la répétition

    Une dizaine de projets techniques et business menés en école d'ingénieur, en mastère et en entrepreneuriat. Alacasa et CityZN m'ont fait parcourir la chaîne de valeur entière, du positionnement marché jusqu'à la base de données.

En chiffres
microservices dans un écosystème cloud de paiement
50+microservices dans un écosystème cloud de paiement
tests end-to-end automatisés
200+tests end-to-end automatisés
program increments SAFe, 8 équipes, 3 pays
6program increments SAFe, 8 équipes, 3 pays
banques européennes accompagnées
2banques européennes accompagnées
prix obtenus à un challenge d'innovation
3/4prix obtenus à un challenge d'innovation

Chiffres issus de mon expérience chez SBS et du challenge d'innovation Emlyon.

02Expertises

Trois terrains, une même chaîne de valeur.

Une transformation ne se joue jamais sur un seul segment. La stratégie sans delivery reste une intention ; le delivery sans stratégie produit des outils que personne n'utilise.

01

Stratégie & vision IA

Comprendre d'abord la stratégie globale de l'entreprise, ses valeurs, ses ambitions et son secteur — puis en déduire la trajectoire IA, jamais l'inverse.

  • Stratégie et roadmap IA
  • Business cases et modèles économiques augmentés
  • Cadrage d'opportunités de transformation
  • Trajectoires data & IA, gouvernance
02

Transformation & performance

Repenser les processus existants plutôt que superposer une couche d'IA à une organisation inchangée. C'est le processus qui doit bouger.

  • Agentic process reengineering
  • Refonte de processus métier
  • Performance omnicanale et parcours client
  • Pilotage par les KPIs, conduite du changement
03

Conception & delivery

Cadrer, piloter et faire aboutir jusqu'à la mise en production. C'est la partie où les stratégies se confrontent au réel — et où mon parcours d'ingénieur sert le plus.

  • Cadrage et pilotage de projets de transformation
  • Architectures distribuées et cloud
  • Agilité à l'échelle (SAFe, Scrum)
  • Industrialisation, automatisation, qualité
03Parcours

De l'ingénierie à la stratégie, sans quitter le terrain.

  1. 2025 — aujourd'hui

    CTO & co-fondateur

    Alacasa SAS

    France

    Technologie, produit et IA d'une plateforme qui inverse le modèle de l'intermédiation immobilière : référencer la demande qualifiée plutôt que l'offre.

  2. 2025 — 2026

    Mastère Spécialisé — Stratégie & développement d'affaires internationales

    Emlyon Business School × CentraleSupélec

    Lyon · Paris

    Stratégie, contrôle de gestion, management de performance, marketing B2B, négociation, intelligence économique, géoéconomie, droit international. Échange universitaire au CFVG, Hanoï et Hô Chi Minh-Ville.

  3. 2024 — 2025

    Ingénieur conception logicielle

    SBS (ex-Sopra Banking Software)

    Courbevoie

    Transformation digitale de deux banques européennes — ASN Bank et Argenta — sur les paiements SEPA et les cartes Visa/Mastercard. 40 sprints, 6 program increments SAFe, un écosystème de plus de 50 microservices.

  4. 2022

    Recherche en imagerie vibratoire

    Université de Sherbrooke

    Sherbrooke, Canada

    Cinq mois de recherche expérimentale : essais sur plusieurs dizaines de matériaux, prototypes de validation, analyse de données et recommandations techniques.

  5. 2019 — 2024

    Diplôme d'ingénieur — spécialisation numérique

    EPF Engineering School

    Cachan

    Formation généraliste puis spécialisation : intelligence artificielle, cybersécurité, computer vision, DevOps, cryptographie, statistiques, design thinking.

04Travaux

Cinq contextes, une même méthode.

Chaque étude de cas suit la structure que j'applique en mission : contexte, diagnostic, leviers, trajectoire, résultats. La forme fait partie de la démonstration.

Également

Projet de conseil mené pour Onepoint (2023–2024) : analyse d'une problématique de mesure de disponibilité d'infrastructures via micro-capteurs Raspberry Pi.

05Perspective

Ce que je pense de l'IA en entreprise.

L'IA est un atout considérable pour ceux qui sauront l'apprivoiser et en tirer un profit business et organisationnel. Mais elle pose quelques questions que peu d'organisations traitent sérieusement — et qui décident, en pratique, de la réussite ou de l'échec d'un déploiement.

01

La question humaine se pose sous trois formes, pas une

Quand l'IA touche une équipe, l'impact n'est jamais uniforme. Il y a la substitution : la tâche disparaît — cela relève d'un plan de réaffectation, pas d'un projet technique. Il y a la transformation de rôle : la tâche demeure mais change de nature — un conseiller face à un client déjà informé par le digital ne fait plus le même métier, et cela demande de la formation et un changement de posture. Et il y a l'augmentation : le rôle ne change pas, il devient simplement plus efficace. Confondre les trois, c'est se tromper de plan d'accompagnement.

02

La gouvernance n'est pas une contrainte ajoutée après coup

L'AI Act classe les systèmes et impose, selon les cas, une supervision ou une validation humaine. En parallèle, les organisations se tournent vers des solutions plus souveraines — européennes ou propriétaires — pour limiter le risque de fuite et d'exploitation de leurs données. Ce sont des paramètres de conception, pas des cases à cocher en fin de projet.

03

L'explicabilité conditionne l'adoption

Les choix et les résultats d'un système d'IA doivent pouvoir être expliqués. C'est une exigence réglementaire dans les secteurs régulés. C'est surtout la condition pour que les équipes métier fassent confiance à l'outil — et l'utilisent réellement, ce qui reste le seul critère qui compte.

04

Trois dérives à surveiller

La sur-utilisation : déployer de l'IA sur des processus qui n'en ont pas besoin. La sur-consommation : un coût énergétique qui vient contredire les engagements RSE de l'entreprise. Le sur-remplacement : remplacer de l'humain sans réduire les coûts, simplement en les déplaçant. La limite de l'IA ne se jouera pas sur sa capacité à remplacer l'humain, mais sur son coût comparé.

→Ma méthode

Comment j'aborde un problème client.

  1. 01

    Contexte

    Reformuler les faits donnés par le client, sans interprétation.

  2. 02

    Diagnostic

    Identifier les causes racines en croisant au moins deux dimensions — technique/data et organisationnelle/humaine. Une hypothèse forte plutôt qu'une liste plate de pistes.

  3. 03

    Leviers

    Deux à trois maximum. Pour chacun : une action concrète, et le bénéfice business énoncé avant le détail technique.

  4. 04

    Trajectoire

    Séquencer dans le temps : cadrage, pilote ciblé, déploiement élargi, pilotage continu.

  5. 05

    Risques & KPIs

    Deux à trois indicateurs par levier, explicitement reliés à ce qu'ils mesurent. Trois à cinq risques, dont systématiquement un risque d'adoption et, en secteur régulé, un risque de conformité.

06Contact

Parlons-en.

Je suis basé entre Paris et Lyon, disponible pour des missions de conseil en stratégie IA et transformation des organisations. Le plus simple reste de m'écrire directement.

edwin.helet@outlook.fr
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Paris · Lyon
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