Patrice Arcand

Analyste de données senior avec double expertise : 7 ans en intelligence d'affaires et 15 ans en sciences de la vie. Professionnel polyvalent combinant une solide expertise en analyse de données complexes (SQL, Power BI, Python) et une compréhension approfondie des processus scientifiques en recherche bioanalytique. Spécialisé dans la transformation de données complexes en visualisations parlantes et actionnables, la cartographie de processus opérationnels et l'engagement des parties prenantes à tous les niveaux. Reconnu pour ma capacité à traduire les besoins métier en solutions analytiques concrètes et à combler le fossé entre les équipes scientifiques et technologiques. Passionné par l'innovation et l'automatisation par intelligence artificielle.

- Compétences informatiques - A élaboré des feuilles de calcul Excel automatisé afin d'alléger la saisie des tests de conformité et diminuer le temps de complétion et des erreurs de saisie de plus de 200%

- A élaboré plus d'une 50 aines de tableaux automatisés à l'aide d'Access, Excel et Power BI afin de fournir des informations pertinentes aux usagers sans interventions manuelles.

· Automatisation à 60% du processus d'analyse d'échantillons biologiques. Gains de productivité de l'ordre de 100%.

· Automatisation de l'analyse des données scientifiques. Permis une économie de temps de l'ordre de 8000 h/an.

· Automatisation à 80% de l'écriture des SOPs de méthodes analytiques. Permis une économie de temps de l'ordre de 3000 h/an.

· Rôle de SCRUM master dans l'implantation de l'approche SCRUM (pratique agile par gestion implicative et itérative). Résultats : meilleur suivi des initiatives d'amélioration, augmentation notable de la proportion de travail à valeur ajoutée pour l'équipe et implantation d'un site Sharepoint pour le suivi des initiatives d'amélioration.

· Formation et perfectionnement des employés scientifiques dans l'utilisation de solutions automatisées.

· Présentations portant sur la nouvelle approche structurée à des compagnies américaines.

· Hausse de la productivité de 30% du laboratoire par analyse de capacité.

· Diminution de plus de 30% des coûts annuels de production du laboratoire par analyse et groupes de travail.

· Implantation d'une approche structurée et automatisée de recherche et de validation réduisant de 50% le temps nécessaire au développement de méthodes.