Le marketing d'une entreprise de data vit de contenus longs à produire : un livre blanc demande des semaines à un data scientist qui a d'autres priorités, une étude de cas attend la signature du client, un webinaire dépend d'un orateur en mission. L'assistant tient un calendrier unique, relance les contributeurs techniques sans les harceler et repère les recouvrements, comme deux contenus sur le même sujet la même semaine ou une étude de cas sortie avant validation.

Ce qu'il fait chaque jour chez vous

Planifier selon la disponibilité des expertsIl cale les contenus sur les périodes où les data scientists ne sont pas en fin de projet, et prévoit des marges larges, car une mise en production d'un modèle chez un client fait sauter toute contribution.
Suivre l'accord des clients citésPour chaque étude de cas, il trace qui a relu, qui a signé l'autorisation de citer et ce qui a été retiré, et bloque la publication tant que l'accord écrit du client manque.
Contrôler les visuels issus de projetsIl vérifie avec l'auteur que les graphiques extraits d'un projet ne portent ni nom ni donnée réelle, la pseudonymisation ne suffisant pas toujours à rendre un client méconnaissable.
Éviter les contenus qui se marchent dessusIl repère les sujets en doublon dans le calendrier, par exemple deux articles sur les grands modèles de langage la même semaine, et propose de les fusionner ou de les espacer.
Faire relire les sujets réglementairesTout contenu qui parle de conformité, d'un système d'IA à haut risque ou de protection des données passe par le juriste avant d'être planifié, et l'assistant inscrit ce délai de relecture au calendrier.
Suivre le budget des actions engagéesIl rapproche chaque mois les dépenses engagées (stands, traductions, publicité) du budget prévu et prévient le responsable avant qu'une ligne ne soit dépassée.

Sur le terrain

Une étude de cas prête mais pas signée

L'étude de cas d'un transporteur est rédigée, mise en page et programmée pour mardi. L'assistant constate que l'autorisation de citer n'est revenue que de l'équipe projet, pas de la direction de la communication du client. Il décale la publication, relance le contact par courriel avec la version finale jointe, et remplit le créneau libre avec un article technique déjà validé.

Un livre blanc bloqué par une mission

Le livre blanc sur la gouvernance des modèles dépend d'une consultante partie trois semaines en renfort chez un client. L'assistant propose de découper le document : les chapitres déjà rédigés sortent sous forme d'articles, la version complète glisse au mois suivant. Il met à jour le calendrier, prévient l'équipe commerciale qui l'attendait pour un salon et relance l'auteure à son retour.

Les mots qu'il emploie chaque jour

Système d'IA à haut risque: La catégorie réglementaire qui impose documentation, supervision humaine et journalisation avant toute mise sur le marché.
Mise en production d'un modèle: Le passage du prototype au service utilisé : c'est là qu'apparaissent le coût, la latence et la surveillance.
Pseudonymisation: Elle remplace les identifiants mais laisse des données personnelles ; seule une anonymisation véritable est irréversible.

Son métier de départ : Coordinateur marketing. Toute l'activité : Données et intelligence artificielle.