Étude de cas · 2024 – 2026
France Travail : automatisation et décisionnel
Capgemini · cellule transverse
Deux applications fragiles refondues en un service Java / Spring Boot : le cycle de collecte de 400+ collaborateurs est passé d’environ 10 jours à 48 heures.
Mission client. Je décris mon rôle, mes décisions et ce que j’en retiens. Aucune donnée, aucun code ni aucune architecture appartenant au client ne figure ici.
- 2 → 1applications fragiles fusionnées en un service
- 10 j → 48 hdurée du cycle de collecte
- 400+collaborateurs dont la collecte est automatisée
- quotidienusage des dashboards par les managers
Avant → intervention → après
Le changement de processus, en un regard
Le schéma reste volontairement au niveau du résultat. Il ne reconstitue aucune architecture ni donnée appartenant au client.
- 01AvantDeux applications fragilesRelances manuelles et environ 10 jours de travail à chaque cycle.
- 02InterventionUn service Java / Spring BootRelances, envoi de mails et API REST pilotables indépendamment.
- 03AprèsCycle ramené à 48 heures400+ collaborateurs, prévisions consolidées et tableaux de bord quotidiens.
Le contexte#
Sur le compte France Travail, la collecte des prévisions d’activité reposait sur deux applications fragiles et beaucoup de relances manuelles. Un cycle concernant plus de 400 collaborateurs demandait environ 10 jours de travail.
Ce que j’ai fait#
J’ai refondu ces deux applications en un seul service Java / Spring Boot déployé sur OpenShift / Docker : envoi massif de mails, lecture et extraction automatique des réponses, stockage PostgreSQL. Le livrable est architecturé pour piloter séparément, en ligne de commande, les relances, l’envoi de mails et les API REST. Résultat : le cycle de collecte est passé d’environ 10 jours à 48 heures, avec relances automatisées et imputations consultables en continu.
En parallèle, j’ai conçu de A à Z les tableaux de bord Power BI (Power Query / M, Power Automate) utilisés au quotidien par les engagement managers : prévisions consolidées, relances, suivi d’activité et de facturation. J’ai assuré le support utilisateur et l’amélioration continue à partir des retours, et cartographié le système d’information de la cellule pour prioriser les optimisations.
Repères
Stack technique
- Java / Spring Boot
- PostgreSQL
- OpenShift
- Docker
- Power BI (Power Query / M, Power Automate)
Étude relue le .
Et ensuite
Continuer
Vous venez de lire comment je décide. Si le contexte vous parle, écrivez-moi : disponible en CDI à partir du 28 septembre 2026.