Alexis Bernard intervient depuis plus de dix ans auprès de directions générales, d'administrations et d'équipes de transformation. Voici les traces de ces engagements.
Interventions documentées · témoignages directs · publications disponibles
Clients, partenaires, intervenants : des personnes qui ont travaillé avec enbi décrivent la situation de départ et ce que la collaboration a permis de clarifier.
Témoignage
“Alexis se distingue par son profil rare, capable de comprendre, de manière systémique, les enjeux des environnements organisationnels complexes.”
Lcl Marielle Chrisment
Experte de haut niveau, adjointe à la déléguée à la transformation et à la performance ministérielles
Ancienne directrice d'Etalab
Témoignage
Alexis was fantastic to work with as we navigated the early stages of our startup and developed a go-to-market strategy. He brings energy and sharp thinking.
Isabella Gariboldi PhD Co-founder and CEO, biopiq.ai
France Lire →Les expériences documentées ici sont sélectionnées pour leur représentativité, pas pour leur volume. Chaque ligne correspond à une compétence mobilisable.
Régulation économique, analyse de marché, données sectorielles, surveillance ferroviaire, consultations publiques, travaux européens au sein d’IRG-Rail et habilitation comme agent enquêteur.
Expérience de transformation numérique d’une direction juridique, entre automatisation métier, projets data, tableaux de bord et articulation entre besoins juridiques et techniques.
Expérience de pilotage de performance, data science appliquée, reporting groupe et optimisation opérationnelle dans une organisation internationale de services.
Expérience de conseil indépendant sur des sujets de stratégie commerciale, data visualisation, analyse de marché et valorisation d’innovations techniques.
Expérience au sein des Services du Premier ministre — DINUM / Etalab sur le financement de projets data et IA, la gouvernance de la donnée publique et la transformation numérique de l’État.
Citation publique dans le cadre de l'expérimentation IA portée par le parquet général de la cour d’appel de Paris : cas d’usage, infrastructures sécurisées, cadrage informatique et libertés, méthode de conduite des projets.
Mission de représentation de la DINUM dans le cadre d’échanges bilatéraux organisés par l’INSP avec l’administration fédérale brésilienne, sur les compétences IA des agents publics non techniques.
Intervention à Conakry, au titre de la DINUM, devant l’Association internationale des services du Trésor sur les conditions d’adoption de l’IA dans les administrations financières publiques.
Des situations réelles, anonymisées quand nécessaire, qui illustrent la méthode enbi en action.
Quand une obligation de reporting devient un outil de régulation économique. Retour d'expérience sur la construction d'une infrastructure sémantique commune à 31 systèmes de droit public national, au service de l'application du droit de la concurrence en Europe.
Cas d'usage FranceL'introduction de l'IA dans la justice soulève des défis uniques entre efficacité procédurale et préservation des droits et libertés fondamentales. Analyse du sujet sous le prisme de la théorie des organisations.
Cas d'usage FranceÉtude de cas sur la transformation d'une innovation technique complexe en offre commerciale tangible pour une startup. Les étapes clés pour passer de la preuve de concept à la valorisation marché.
Cas d'usage FranceLa haute précision prédictive d'un modèle de RH ne garantit pas sa validité juridique, surtout face aux risques de discrimination. Retour d'expérience sur un cas où la performance technique entrait en conflit direct avec le droit du travail.
Cas d'usage FranceArticles d'analyse rédigés pour enbi et résumés de publications de référence.
Les actes de nomination du JO forment, une fois structurés, une base d'analyse des carrières publiques. Méthode, preuves chiffrées et limites juridiques d'une réutilisation.
Piloter une direction juridique par la donnée ne consiste pas à empiler des KPI dans un tableau de bord. Cela consiste d’abord à formuler une question de pilotage, puis à identifier les informations nécessaires pour y répondre, vérifier leur fiabilité et seulement ensuite choisir l’outil adapté.
Deux propositions IA peuvent afficher des prix proches sans répondre au même besoin. Avant de choisir un prestataire, il faut vérifier la pertinence de l’IA, reconstruire un périmètre commun et comparer les coûts, engagements et dépendances.
Vos données dorment dans vos systèmes pendant que d'autres en tirent profit. Avant de signer un contrat ou d'ouvrir un accès, décidez qui doit capter leur valeur — et à quelles conditions vous en gardez la maîtrise.
Avant d’acheter un système d’information, acheter une décision
Comment piloter un SPASER utile, intégrer la sobriété numérique et poser les bonnes questions avant tout marché SI ou solution IA.
Les détecteurs d'IA sont faillibles, et perdent en capacité prédictive. La véritable différence ne réside plus seulement dans le style (la forme), mais dans la pertinence du contenu.
Comment structurer votre présence en ligne pour être référencé par les moteurs d'IA tout en protégeant votre propriété intellectuelle. Stratégies techniques (robots.txt, llms.txt) et juridiques pour contrôler l'usage de vos contenus.
Les fonds de transformation publique souffrent souvent d'un bilan insaisissable faute d'indicateurs robustes. Méthodologie pour évaluer l'impact réel des investissements numériques dans le secteur public au-delà du simple suivi des crédits engagés.
Les logiques de performance et de contrainte diffèrent radicalement entre les secteurs, créant des incompréhensions mutuelles coûteuses. Une analyse comparative pour aligner les attentes et les méthodes de travail entre acteurs publics et privés.
Au-delà de la technique, vos contrats IA cachent souvent des coûts de sortie élevés et des verrouillages stratégiques. Cet article décrypte les clauses juridiques qui transforment une innovation en dépendance coûteuse et comment les neutraliser dans votre intérêt.
Un algorithme performant sur le papier peut être illégal s'il repose sur des critères discriminatoires. Nous démontrons pourquoi la validité juridique et la performance technique sont indissociables pour tout déploiement responsable.
La puissance brute d'un modèle d'IA ne garantit ni son adoption ni sa viabilité commerciale sans une stratégie de données et de conformité adaptée. Les pièges à éviter pour les startups qui développent leur propre technologie.
L'IA générative ne résout pas les problèmes de modèle économique ni de structure de coûts ; elle les déplace parfois vers des risques juridiques futurs. Analyse des cas où la technologie est une fuite en avant plutôt qu'une solution de fond.
Série d’articles en japonais expliquant la société française par les données : communes, population, géographie administrative et inégalités scolaires au prisme de l’open data.
Article publié dans Nightingale sur les méthodes de cartographie des territoires ultramarins français dans Tableau, à partir de contraintes concrètes de visualisation géographique.
Supports cartographiques réalisés pour une présentation de Sylvain Genevois sur les fractures socio-territoriales scolaires à La Réunion et à Mayotte au prisme de l’Indice de position sociale.
Contribution au volet français d’une étude internationale sur la diffusion du plaider-coupable dans 174 juridictions, croisant droit pénal, données statistiques et analyse institutionnelle.
