Mix Marketing Modeling
🏢 Client Overview
Ekimetrics est un leader européen des solutions d’IA et de data science dédiées à la performance business.
L’entreprise développe des plateformes logicielles combinant Mix Marketing Modeling, Insights & Optimization, modélisation prédictive et automatisation, pour aider les organisations à piloter leurs investissements, comprendre leurs leviers de croissance et optimiser leurs décisions.
Ses solutions transforment les données en outils opérationnels, intégrables dans les écosystèmes technologiques existants et conçus pour servir à la fois les usages humains et les systèmes IA.
📇 Éléments clés
| Catégorie | Données |
|---|---|
| Client | Ekimetrics |
| Année du projet | 2026 |
| Langue | Anglais |
| Outils et frameworks | - Sphinx 9.1.0 - PyData Theme 0.17.0 |
| Expertise | Audit et consulting |
| Rôle | Rédactrice Technique Experte & Consultante |
| Mode de collaboration | Collaboration via "Crème de la Crème" |
🧩 Présentation du projet
Audit et POC
Lors de cette phase d'audit, j'ai analysé en profondeur les quatre documentations techniques constituant le cœur de la solution de Mix Marketing Modeling (MMM) d'Ekimetrics. Bien que chacune s'adresse à un public interne et externe de data scientists et présente un contenu de très haut niveau, l'ensemble ne formait pas une expérience documentaire unifiée.
L'objectif principal de l'audit était d'identifier les axes d'amélioration en matière d'expérience utilisateur et de proposer une architecture de portail documentaire unifié. Ce portail devait à la fois centraliser l'accès aux ressources pour les consultants internes et permettre l'ouverture contrôlée d'une partie de la documentation aux clients.
Pour accompagner cette analyse, j'ai fourni une recommandation détaillée décrivant l'architecture cible du portail, en tenant compte : – des pratiques de travail des différentes équipes (documentation manuelle, documentation auto‑générée, workflows de déploiement), – des contraintes de la codebase (notamment l'usage de Sphinx), – et des besoins différenciés des audiences internes et externes.
Enfin, j'ai réalisé un POC avec Sphinx et le thème PyData, afin de valider la faisabilité de la solution proposée et d'illustrer les bonnes pratiques à adopter pour une documentation plus cohérente, maintenable et orientée utilisateur.
👩💻 Mon rôle
J'y ai mobilisé mon aptitude à acquérir rapidement de nouvelles connaissances, à m'immerger dans des contenus très techniques — ici destinés à des équipes de data scientists et d'ingénieurs — ainsi que ma capacité à apprendre en continu.
J'ai également mis en œuvre mes compétences en UX documentaire et en conception de sites Web pour proposer une expérience unifiée, adaptée aux différents niveaux d'expertise et aux enjeux internes.
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J'ai conduit un audit complet des quatre documentations techniques constituant le cœur de la solution MMM.
Le dossier d'audit fournit des recommandations précises pour améliorer l'UX documentaire, des bonnes pratiques structurées, ainsi que des étapes réutilisables dans un workflow IA d'amélioration continue de la documentation. -
J'ai proposé une architecture unifiée de portail documentaire, conciliant documentation manuelle, documentation auto‑générée et workflows de déploiement existants.
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J'ai appris à utiliser Sphinx, le thème PyData et leurs directives, et me suis convertie au reStructuredText pour réaliser un POC démontrant la faisabilité technique du portail documentaire. Ce prototype m'a permis d'illustrer les bonnes pratiques, de valider les choix d'architecture et de sécuriser la mise en œuvre future.
🛰️ Technologies & outils
Sphinx, thème PyData, ReStructured Text, Visual Studio Code, GitHub, Sourcetree, Anglais.
🔗 Lien vers le site final
Cette documentation n'est pas accessible publiquement et ne peut donc pas être incluse dans mon portfolio.
©Author: Florence Venisse, Expert Technical Writer – Version créée le 16/05/2026.