Administratif

Matching intelligent

Formulaires

Système de matching automatique

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Le contexte

Dans le cadre du réseau TWICE de Total Energie, un programme de mentoring a été mis en place, à travers le monde entier, comptant plus de 3 000 membres.
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Les défis

  • Fort de ses 3000 membres dans plus de 30 pays, TWICE peinait à matcher convenablement et efficacement un tuteur avec un élève selon des critères spécifiques.

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  • Plus de 100 heures passées annuellement sur ce process de matching

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  • Un process lent : les tuteurs et élèves attendent longtemps avant d'être matché.

Les objectifs

  • Passer d'un système de matching complètement manuel à un processus 100% automatisé

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  • Se baser sur de multiples critères de matching : la localisation (décalage horaire), l'age, le genre, le niveau hiérarchique, la langue, les entitées au sein de Total.

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  • L'écosystème utilisé doit rester dans le cadre de la suite Microsoft

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Microsoft Power Platform

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Les bénéfices 

  • Microsoft Forms pour récolter les demandes de mentorat
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  • Power Automate pour l'algorithme de matching

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Prise en compte de la totalité des critères.
Réduction drastique des erreurs de matching.
Plus de 100 heures économisées, annuellement.

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Louis

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Fort d’une double formation en école d’ingénieur et école de commerce, et d’une expérience en tant que Product Manager puis NoCode Ops, j'aime concevoir des solutions pragmatiques pour répondre aux défis opérationnels des entreprises.

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Patrycja

Airtable & Automation specialist

Analytique, curieuse et ingénieuse, depuis plus de deux ans, j'aide les entreprises à optimiser leurs processus et à tirer le meilleur parti d'Airtable, en combinant mon background business, mon expertise technique et ma passion pour l'amélioration continue.

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Jeremy

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Entrepreneur insatiable, j’ai fondé et dirigé plusieurs entreprises avant de rejoindre la banque d’affaires Cambon Partners en tant que CTO. Curieux de tous les types de businesses, je partage volontiers mes connaissances pour améliorer votre quotidien opérationnel.