Folgen
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Solène Bergaire est Lead Data Scientist chez Pernod Ricard. On revient sur son plus gros challenge de ces dernières années : scaler l’équipe Data Science.
On aborde :
🔥 La genèse de l’équipe Data Science chez Pernod Ricard
🔥 L’organisation de l’équipe et leur stack (Scikit-learn, PyTorch…)
🔥 Deux projets Data Science : Promotion & Pricing
🔥 Les difficultés rencontrées par Solène et ses prochaines étapes
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Vous avez un projet data ? On a l'équipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Solène
- Les formations Coursera
- La plateforme Medium
- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 La genèse de l’équipe Data Science
03:25 Leur organisation
09:49 Leur stack
11:05 Leurs projets
14:17 Leurs difficultés
20:14 Leurs prochaines étapes
21:17 Les questions de la fin (ressources, conseils…)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#194 - Sanofi : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (cas d’usage, Data Mesh, Stack)
#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science
#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science
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Salma Bakouk est une experte en Data Gouvernance, elle a co-fondé Sifflet, la solution de Data Observability utilisée par des grands groupes comme Carrefour, BBC, Saint-Gobain mais aussi par des scaleups comme Dailymotion.
On aborde :
🔥 Qu’est-ce que la Data Observability et comment la discipline a émergé
🔥 Dans quels contextes on met en place une approche Data Observability
🔥 Comment on la met en place : Pré-POC, POC, benchmark, fonctionnalités…
🔥 La différence entre un outil de Data Observability et un Data Catalog
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Sifflet, la solution de Data Observability utilisée par des grands groupes comme Carrefour, BBC, Saint-Gobain mais aussi des scaleups comme Dailymotion.
👉 Télécharger le guide pour valider si vous devez mettre en place une approche Data Observability
👉 Contacter Salma sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Salma
- Le Medium de Tristan Handy, fondateur & CEO de dbt
- Le blog Data Expresso
- Le LinkedIn de Joe Reis
- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Sifflet en deux mots
00:34 Le parcours de Salma
03:16 Qu’est-ce que la Data Observability ?
05:48 Dans quels contextes la mettre en place ?
10:32 Les 2 étapes clés
16:29 Les fonctionnalités de Sifflet (lineage, documentation...)
21:02 Data Catalog VS Data Observability
24:58 Durée d'implémentation
28:07 L’impact de l’IA sur Sifflet et sur la Data Observability
30:30 Les questions de la fin (ressources, conseils…)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#200 - Mettre en place un framework Data Domain avec Charlotte Ledoux
#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux
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Matthieu Rousseau, expert en Data Engineering et DataOps, a fondé Modeo, un cabinet de conseil spécialisé sur la Modern Data Stack et le DataOps qui travaille avec des Grands Groupes et des Startups.
🎬 CHAPITRES
00:00 Qu’est-ce qu’une Modern Data Stack ?
02:07 Pourquoi la mettre en place ?
04:06 Les outils clés et la valeur qu’ils apportent
09:07 Les use cases
11:17 Pourquoi la Modern Data Stack est clé
14:26 Timeline et orga
18:41 Les conseils de Matthieu
21:39 IA et French Modern Data Stack
23:21 Les dernières questions
PARTENAIRE ❤️
Ce podcast est rendu possible par Modeo, le cabinet de conseil spécialisé sur la Modern Data Stack et le DataOps qui travaille avec des Grands Groupes et des Startups.
👉 Découvrir leurs projets et leur blog
👉 Contacter Matthieu sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
👉 Recevoir le guide pour mettre en place une Modern Data Stack : formulaire de contact
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Matthieu et le blog de Modeo
- Recevoir le guide mentionné par Matthieu
- Le blog Start Data Engineering
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau
#143 - Masterclass | Tout comprendre sur le DataOps avec Matthieu Rousseau
#112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
📚 Découvrir le programme du bootcamp
🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines
DataGen opère ce bootcamp en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂
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Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français (Blef.fr), co-fondateur de nao et surtout selon moi l’un des plus gros experts data en France.
On aborde :
🔥 Qu’est-ce qu’un Staff et pourquoi le rôle émerge en France
🔥 La différence entre un Staff, un Senior et un Engineering Manager
🔥 Comment on devient Staff et le marché du Staff en France
🔥 Comment le métier de Data Engineer évolue avec l’IA
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DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christophe
- La newsletter de Christophe
- L’article "Senior to Staff" dans la newsletter Technical Leadership
- Le site StaffEng
- Le Github Career Paths de Dropbox
- Le Career Path d’Alan
🎬 CHAPITRES
00:00 Qu’est-ce qu’un Staff ?
05:21 Le Staff Data Engineer, Bras Droit Tech du VP Data ?
09:18 Staff Data Engineer vs Engineering Manager
13:45 Comment devenir Staff Data Engineer ?
17:43 Le marché du Staff en France
21:13 L’évolution du Data Engineering avec l’IA
25:18 Les changements de projets
28:15 Les recommandations de contenu de Blef
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data
🇺🇸 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data
#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)
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Juliette Bon est Data Analytics Team Lead chez Pennylane, la licorne (148 millions levés) qui propose une solution de gestion des finances et de comptabilité. Aujourd’hui, revient sur son plus gros challenge : monter une équipe Data Analytics.
On aborde :
🔥 Le contexte autour du lancement de l’équipe Data Analytics chez Pennylane
🔥 Les 2 chantiers principaux : recrutement & organisation
🔥 Ses plus grosses difficultés et ses conseils pour monter une équipe Data Analytics
🔥 Un exemple de projet Analytics et les prochaines étapes pour l’équipe
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On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
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🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Juliette
- Le podcast The Analytics Power Hour
- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Pennylane en 2 mots
04:30 Le contexte autour du lancement de l’équipe Data Analytics
06:54 1er chantier : le recrutement
11:28 2ème chantier : l’orga de l’équipe
17:50 Les difficultés qu’a rencontrées Juliette
22:10 Un exemple de projet Analytics à forte valeur ajoutée
24:59 Les conseils de Juliette
27:24 Leurs prochaines étapes
29:21 Dernières questions (incl. ses ressources préférées)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#190 - Decathlon : Lancer l’équipe People Analytics
#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne
#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May
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Charlotte Ledoux est une experte Data & IA Gouvernance qui crée du contenu sur LinkedIn avec beaucoup de succès (+35K abonnés). Dans ce 3ème épisode ensemble, Charlotte nous fait une Masterclass sur la mise en place d'un framework data domain.
On aborde :
🔥 L’approche Data Domain : définition & les 3 types d’approche
🔥 L’organisation des équipes par Data Domain et les livrables types d’une squad
🔥 Les conseils de Charlotte pour mettre en place un framework Data Domain
🔥 L’avis de Charlotte sur 2 tendances de la Data Gouvernance : centralisation VS décentralisation & Self-Service
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Charlotte
- L’article Why Data Mesh will fail?
🎬 CHAPITRES
00:00 Qu’est-ce que le framework Data Domain ?
01:51 Les différentes approches
06:16 L’orga des équipes par Data Domain
08:53 Les livrables types d’une Squad Data Domain
12:49 Les conseils de Charlotte
14:34 Retour sur 2 tendances Data Gouv
19:22 Retour en arrière sur le Self-Service
22:21 La news de Charlotte (Why Data Mesh will fail?)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#191 - Tableau : Mettre en place une stratégie Self-Service Analytics
#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnés LinkedIn)
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)
#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh
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Maud est passée d’un rôle de Data Analyst à un rôle de Data Analyst Full-Stack en Freelance. Dans cet épisode, elle nous parle de sa transition, de sa formation et de son nouveau rôle.
On aborde :
🔥 Son parcours : de Data Analyst à Data Analyst Full-Stack
🔥 Le bootcamp Analytics Engineering DataBird x DataGen qu’elle a suivi
🔥 Comment elle est passée en freelance à la suite du bootcamp
🔥 Ses conseils pour devenir Data Analyst Full-Stack
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Maud
- Le LinkedIn de Willis Nana
- Le LinkedIn de Zach Wilson
- Le LinkedIn de Phuong Nguyen
- Le LinkedIn de Kevin Rosamont
- Le LinkedIn de Benjamin Dubreu
- Le LinkedIn de Morgan Gautherot
- Le programme du bootcamp
- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Son parcours
05:57 Le Bootcamp DataGen x DataBird
09:19 Ses nouvelles compétences
10:41 Les modules dbt
11:53 Sa transition en freelance
14:30 Sa mission actuelle
16:44 Ses conseils
20:21 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#182 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer
#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance
#151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen
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Alma Garcia-Mariller est Head of Business Analytics chez Swile, la licorne française qui améliore l'expérience des employés au travail grâce à ses titres restaurants, cartes cadeaux et avantages mobilité.
On aborde :
🔥 Le contexte autour du changement de stratégie Data
🔥 La nouvelle stratégie Data : projets, organisation, stack
🔥 Les plus grosses difficultés rencontrées par Alma et son équipe
🔥 Les prochaines étapes pour l’équipe Data chez Swile
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.
👉 Découvrir la masterclass Mettre en place une Data Analytics Factory
👉 Recevoir le livre blanc qui reprend l’approche présentée dans le détail
👉 Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d’Alma
- Le LinkedIn de Théo Alves d'Acosta et son Substack
🎬 CHAPITRES
00:00 Pourquoi mettre en place une nouvelle stratégie ?
05:42 La nouvelle stratégie Data
09:54 Leurs projets Analytics
15:39 Leur stack data
17:50 Les plus grosses difficultés
18:55 Leurs prochaines étapes
27:00 Les dernières questions (incl. ses ressources préférées)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service
#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
#150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie Data (organigramme, stack…)
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Guillaume est Ingénieur Solution chez Salesforce et expert sur le sujet des agents IA. Récemment, Salesforce a lancé un nouveau produit, Agentforce, qui permet de les déployer.
On aborde :
🔥 La différence entre les LLMs et les agents, et la genèse d’Agentforce
🔥 L’état actuel du marché et quelques cas d’usage agent IA pour le Retail
🔥 Les étapes pour mettre en place un agent IA (rôle, data, action, garde-fou, canal)
🔥 Les grandes briques d’Agentforce, les utilisateurs et les prérequis
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Salesforce.
👉 Découvrir le replay du Webinar Agentforce avec une démo d'Agentforce
👉 Contacter Guillaume sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le replay du Webinar avec une démo d'Agentforce Webinar Agentforce
- La plateforme de formation Trailhead
- La newsletter The Rundown AI
🎬 CHAPITRES
00:00 Agentforce en deux mots
03:16 La différence entre les LLMs et les agents IA
06:07 Où en est le marché sur l’adoption des agents IA ?
07:36 Des exemples d’agents IA
12:50 Les grandes briques d’Agentforce
19:49 Les conseils pour mettre en place ces cas d’usage
21:36 Echanger avec Guillaume et découvrir la démo d’AgentForce
22:26 Les dernières questions (recommandations...)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
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Samya est Generative AI Research Lead chez Pigment, la nouvelle licorne française qui a levé +230 millions de dollars.
On aborde :
🔥 La genèse de l’équipe GenAI et sa stratégie
🔥 Deux exemples de projets GenAI appliqués au Produit
🔥 L’organisation de l’équipe et leur architecture technique (OpenAI, LangChain, Langfuse…)
🔥 La plus grosse difficulté : trouver le bon équilibre performance x latence
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Samya
- L'épisode DeepSeek, China, OpenAI, NVIDIA, xAI, TSMC, Stargate, and AI Megaclusters du podcast de Lex Fridman
- La newsletter AlphaSignal
🎬 CHAPITRES
00:00 Pigment en deux mots
01:53 Le parcours de Samya
03:47 La genèse de l’équipe GenAI et leur stratégie
06:33 Les 2 exemples de projets
08:14 L’organisation de l’équipe
11:17 L'architecture technique (OpenAI, LangChain, Landfuse…)
16:53 Leur plus grosse difficulté : l’équilibre performance x latence
22:25 Leurs prochaines étapes
25:21 Les dernières questions (recommandations, conseil)
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#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA (Dust, Gemini…)
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
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Yoann Benoit expert Data, IA et Produit, est le fondateur d’Hymaïa, l’agence spécialisée dans la Data, l’IA et le Produit. Aujourd’hui ils travaillent avec des grosses boîtes comme Pernod Ricard mais aussi avec des boîtes Tech comme Leboncoin.
On aborde :
🔥 Qu’est-ce que l'approche Produit et dans quels contextes l’adopter ?
🔥 Les 4 étapes pour adopter une approche Produit (framework des 4F) : Find, Face, Frame, Form
🔥 Les difficultés lorsqu’on adopte une approche Produit : langage commun, mindset “solution”…
🔥 Est-ce qu’il y a des spécificités liées aux projets IA génératives ?
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Hymaïa, l’agence spécialisée dans la Data, l’IA et le Produit.
👉 Contacter Yoann sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Yoann
- Le livre Escaping the Build Trap de Melissa Perri
- Le livre Continuous Discovery Habits de Teresa Torres
🎬 CHAPITRES
00:00 Comment Yoann s’est spécialisé sur ce sujet ?
01:48 Qu’est-ce que l'approche Produit ?
03:07 Dans quel contexte on met en place une approche Produit
08:06 Étape #1 : Find
11:10 Étape #2 : Face
14:53 Étape #3 : Frame
18:41 Étape #4 : Form
21:29 Les plus grosses difficultés qu’on rencontre lorsqu’il met en place une approche Produit
25:09 Est-ce qu’il y a des spécificités liées aux projets IA ?génératives ?
28:56 Les questions de la fin (ressources, conseils…)
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#177 - BlaBlaCar : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data
#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne
#124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data
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Thibault Lefèvre est Global Data & AI Product Manager sur le périmètre Manufacturing et Supply chez Sanofi, le groupe pharmaceutique leader mondial. Il nous parle des 3 piliers de leur stratégie Data et IA.
On aborde :
🔥 Pilier #1 : Déployer des cas d’usage sur toute la chaîne
🔥 Pilier #2 : Mettre en place une approche Data Mesh
🔥 Pilier #3 : Déployer des fondations data (stack, data products)
🔥 Leurs plus gros challenges et les prochaines étapes
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👉 Découvrir la masterclass Mettre en place une Data Analytics Factory
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Thibault
- Le 1er livre de la trilogie Sapiens de Yuval Noah Hararir
🎬 CHAPITRES
00:00 La data chez Sanofi
03:24 Les plus gros chantiers de l’équipe data & IA
04:11 Pilier #1 : Les cas d’usage
07:16 Pilier #2 : L’approche Data Mesh
10:37 Pilier #3 : Les fondations data
13:53 Le contexte de l’industrie pharmaceutique
15:16 Leurs plus gros challenges
21:42 Les prochaines étapes : l’approche user builder, Copilot et GenAI
23:35 Leur stack data : Snowflake, Dataiku, PowerBI, Airflow, dbt, Informatica
24:37 Les questions de la fin (ressources, conseils…)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#165 - BNP Paribas : Les 6 piliers de leur programme IA
#156 - AXA France : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (Culture, Organisation et Tech)
#152 - Crédit Agricole : Leur stratégie Data (gouvernance, cas d’usage et GenAI)
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
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🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines
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Lou Welgryn est Secrétaire Générale chez Data For Good, l’association qui réunit 7000 bénévoles qui travaillent sur des projets data & IA à impact. Avant ça elle était Head of Product chez Carbon4 Finance (monté par Jean-Marc Jancovici).
On aborde :
🔥 L’enjeu de la Tech au global et du Climat
🔥 L’impact spécifique de l’IA sur le Climat
🔥 Doit-on ralentir malgré la course à l’IA menée par la Chine et les USA ?
🔥 Sa vision du marché de l’emploi sur le secteur Data x Sustainability
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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Lou
- Le livre Les Prophètes de l’IA de Thibault Prevost
- Le livre Géopolitique du numérique d’Ophélie Coelho
- Le livre Contre-atlas de l'intelligence artificielle de Kate Crawford
- Le livre Toxic Data de David Chavalarias
🎬 CHAPITRES
00:00 Présentation
01:10 Son TEDx sur le thème de la Tech & du Climat
04:10 L’impact de l’IA sur le climat
16:03 Doit-on ralentir face à la course à l’IA menée par la Chine et les USA ?
20:50 Que fait l’association Data For Good ?
24:29 Sa vision du marché de l’emploi sur le secteur Data x Sustainability
27:49 Les ressources de Lou pour se former sur le sujet
29:46 Ses prochaines étapes dans l’association Data For Good
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#147 - Comment faire de la France un leader de l’IA ? Les 6 recommandations remises au gouvernement par la Commission IA
#98 - Data For Good | OpenClimat : Accélérer la transition écologique avec la data
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Elliot Trabac est Senior Data Analytics Engineering Manager chez Gorgias. La scaleup qui propose une plateforme d’IA conversationnelle permettant aux e-commerçants de mieux gérer leur support client. Aujourd’hui ils comptent plus de 15 000 clients.
On aborde :
🔥 Le contexte et le déploiement du Self-Service Analytics grâce aux GenAI
🔥 Leur stack data (get.dot.ai, Omni…)
🔥 L’un des avantages clés du Self-Service
🔥 L’organisation de l’équipe, les difficultés, etc.
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.
👉 Découvrir la masterclass Mettre en place une Data Analytics Factory
👉 Recevoir le livre blanc qui reprend l’approche présentée dans le détail
👉 Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d’Elliot
- La chaîne YouTube de Dave Ebbelaar, fondateur de Datalumina
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:28 Gorgias en quelques mots
05:42 Le contexte autour du projet
09:10 Comment il s’insère dans la stratégie Analytics ?
13:23 L’outil utilisé
15:50 Le déploiement
19:59 Leur stack Self-Service Analytics & GenAI
25:26 L’avantage clé du Self-Service Analytics : l’Observabilité
27:13 L’organisation de l’équipe pour déployer ce projet
32:06 Les difficultés qu’a rencontrées Elliot
34:02 Les prochaines étapes pour ce projet
34:49 Les questions de la fin (ressources, conseils…)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr)
#158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
📚 Découvrir le programme du bootcamp ici
🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines
DataGen a lancé ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂
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Yann Tanguy est Field Chief Data Officer chez Tableau et ex-Head of Business Intelligence chez Pernod Ricard et Enterprise Data Architect chez Sodexo. Je suis ravi de recevoir quelqu’un de Tableau car c’est l’outil de BI le plus cité sur DataGen ces dernières années. On en a parlé avec Doctolib, Ledger, Decathlon…
On aborde :
🔥 La définition du Self-Service Analytics
🔥 Les grandes phases pour le mettre en place
🔥 Le rôle des GenAI
🔥 L’histoire de Tableau
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Tableau, l’outil de BI le plus cité sur DataGen ces dernières années.
👉 Recevoir le livre blanc sur le Self-Service Analytics de Tableau : ici
👉 Contacter Yann sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Yann
- L'événement Tableau à Paris le 22 mai 2025
- L’événement Tableau à San Diego les 15-17 avril 2025
- Le livre blanc sur le Self-Service Analytics de Tableau : ici
- Le livre L’Obsession du Service Client de J. Lefèvre
🎬 CHAPITRES
00:00 Contexte
03:48 Définition du Self-Service Analytics
04:38 Quand le mettre en place ?
05:43 Phase #1 : Expérience analytics
12:38 Phase #2 : Data Management
15:57 Phase #3 : Adoption
17:16 Les plus grosses difficultés
23:20 L’histoire de Tableau
25:14 Les questions de la fin
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service
#115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprès de 2000 utilisateurs
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
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Fabien Viossat est People Analytics Manager chez Decathlon. C'est une tendance qui émerge depuis quelques années. Les grands groupes créent des équipes Data Analytics dédiées au sujet des ressources humaines.
🎬 CHAPITRES
00:00 Contexte
08:37 Etape #1 : Réorganisation
10:17 Etape #2 : Stratégie
15:41 Etape #3 : Passage à l’échelle
16:30 Etape #4 : Communication
18:14 Leurs plus gros challenges : montée en compétences et centralisation des données
21:34 Les prochaines étapes pour l’équipe People Analytics
26:35 Ce qui se fait dans les autres boîtes
38:42 Les dernières questions (ressources, conseils)
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Layer Data, le cabinet de conseil spécialisé sur la gouvernance et la qualité des données, qui accompagne les plus grandes multinationales comme LVMH, Coca-Cola ou EDF.
👉 Découvrir la masterclass Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt
👉 Contacter Rachid et son équipe sur LinkedIn ou par mail : [email protected] et [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Fabien
- L'article How to build an actionable data and analytics strategy de G. Vanuynsberghe
- Le livre The Culture Map d'E. Meyer
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#118 - Reconversion | Des RH à Data Analyst
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Brahim Abdesslam est un expert de la data et de l'IA, il travaille dans le domaine depuis plus de 10 ans et est Vice-Président chez Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.
On aborde :
🔥 Les contextes dans lesquels les entreprises mettent en place une Data Analytics Factory
🔥 Les 4 piliers d’une Data Analytics Factory : Pilotage, Ressources, Développement, Accélérateurs
🔥 Les avantages de cette organisation
🔥 Les conseils de Brahim pour la mettre en place dans son entreprise.
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Brahim
- Le livre blanc avec les 4 piliers de Brahim
- Le site DataMesh-Architecture.com
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:30 Intro
03:54 Le Pilotage
05:29 Les Ressources Expertes
09:21 Les étapes : sourcing, préparation, visualisation
10:16 Les Accélérateurs
12:13 Les challenges
15:35 Les conseils de Brahim
17:09 Les avantages
19:31 Les questions de la fin (ressources, conseil)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory
#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh
#78 - Air France : Assurer l’Adoption des produits Data
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Emmanuel Martin-Chave est VP Data chez BlaBlaCar, la licorne de covoiturage et de transport que tout le monde connait. Ils sont 50 dans l'équipe Data et c'est une des équipes les plus matures de l'écosystème.
Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français Blef.fr et récemment co-fondateur de nao. Il est également selon moi l’un des plus gros experts data en France.
🎬 CHAPITRES
00:00 Overview
01:28 Prio #1 : GenAI at scale
09:19 Prio #2 : BI-as-code
16:44 Les outils qui émergent sur ce sujet
18:23 Prio #3 : Les Soft. Eng. reprennent un périmètre Analytics
29:25 Les news de Blef (rachat de SDF par dbt, annonce DuckDB)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christophe et sa newsletter Blef.fr
- Le LinkedIn d’Emmanuel
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#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Blef
#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data
#178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Blef
#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse
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Agathe Verro est Deployment Lead chez Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels. Pour ceux qui ne connaissent pas, l’entreprise est valorisée 200 milliards de dollars. Palantir travaille avec des acteurs clés dans divers secteurs comme l’automobile (Stellantis, Forvia), l’aéronautique (Airbus), le secteur bancaire et assurance, et l’industrie au sens large.
On aborde :
🔥 La mission de Palantir : concilier puissance de la Data & de l’IA avec sécurité & confidentialité des données
🔥 Les grandes briques de la solution : ontologie, intégration, interfaces opérationnelles et gouvernance
🔥 Leur positionnement par rapport aux autres plateformes Data & IA du marché
🔥 Quelques use cases et l’impact des IA Génératives sur Palantir (marché, fonctionnalités…)
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels.
👉 Contacter Agathe sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Agathe
- La vidéo Palantir for Scuderia Ferrari
- Le reportage Social dilemma sur Netflix
- Le livre Fake News de Julie Martinez
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:31 Intro et parcours
04:17 Les grandes briques de la solution
08:40 Leur positionnement
11:55 Quelques use cases
15:45 Pourquoi les entreprises choisissent Palantir ?
17:49 L’impact des GenAI sur Palantir
21:06 Dernières questions (conseils, recommandation)
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#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie GenAI
#138 - Ovrsea : Gagner 50% de Productivité avec les GenAI
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Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français (Blef.fr), cofondateur de nao et surtout selon moi l’un des plus gros experts data en France.
On aborde :
🔥 Ce que proposent dbt et SQLMesh
🔥 Comparaison des fonctionnalités clés
🔥 Comparaison de l'expérience utilisateur, des communautés et du coût
🔥 La rivalité naissante entre les fondateurs
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Le LinkedIn de Christophe et sa newsletter Blef.fr
🎬 CHAPITRES
00:00 Intro
02:36 Que proposent dbt et SQLMesh ?
05:46 Comparaison des fonctionnalités clés
11:05 SQLMesh, un outil plus technique ?
14:08 Comparaison de l’expérience utilisateur et des communautés
16:23 Comparaison des coûts
21:23 La rivalité naissante entre les fondateurs de SQLMesh et dbt
22:50 Zoom sur nao, l’outil que développe Blef
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#179 - dbt : L’outil le plus adopté de 2024 ?
#178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Blef
#161 - On décrypte avec Blef : Sa Data Horror Story d’Halloween et un update DataOps
#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse
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