Episódios
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RaphaĂ«l Berly est Data Science Lead chez BlaBlaCar, la licorne française qui a lâune des Ă©quipes Data les plus matures en France. Aujourdâhui, on parle de son plus gros challenge de ces derniĂšres annĂ©es : dĂ©ployer un projet GenAI qui rapporte 1 million dâeuros par an Ă BlaBlaCar.
On aborde :
đ„ Le contexte autour de ce projet GenAI : la modĂ©ration
đ„ Comment la solution fonctionne : zoom sur lâembedding
đ„ Les 2 axes mĂ©thodologiques du projet, lâorganisation & la stack GenAI
đ„ Les plus grosses difficultĂ©s & les prochaines Ă©tapes du projet
đȘ VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boßtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Vous avez un projet data ? On a l'Ă©quipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.
đ Nous rencontrer ici
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Raphaël
- Ses articles Medium sur la place du Machine Learning chez BlaBlaCar
- Les RĂšgles du Machine Learning de Google
- L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter
đŹ CHAPITRES
00:00 La modération de texte chez BlaBlaCar
03:00 Comment ça fonctionne ?
05:45 Lâembedding : dĂ©finition et avantages
09:32 Les 2 axes méthodologies clés du projet
14:21 La stack GenAI
17:03 Lâorga de lâĂ©quipe
18:27 Leurs plus gros challenges
23:51 Les prochaines Ă©tapes du projet
25:33 Les questions de la fin
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#188 - Le VP Data de BlaBlaCar partage ses 3 priorités de 2025, avec Blef
#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)
#192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grùce aux IA Génératives
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Antoine Tanguy est DataOps chez Brevo, la licorne française qui propose une solution de marketing automation. Arrivé il y a 4 ans chez Brevo, il a évolué du poste de SRE vers celui de Data Ops il y a 1 an et demi. Il accompagne une équipe Data de 15 personnes répartie en 3 sous-équipes : Data Science, Data Engineering et Data Analytics.
On aborde :
đ„ Le rĂŽle et les missions dâun DataOps chez Brevo
đ„ Les chantiers concrets : MLOps avec ZenML, Semantic Layer avec Cube.js, CI/CD avec Terraform et GitHub
đ„ Les plus grosses difficultĂ©s du DataOps : cibler le besoin, comprendre son interlocuteur, rester pragmatiqueâŠ
đ„ Les prochaines Ă©tapes de lâĂ©quipe : renforcer le MLOps, adopter Kafka, recruter un 2Ăšme Data Ops
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Antoine
- La Newsletter TLDR
- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter
đŹ CHAPITRES
00:00 Le parcours dâAntoine
02:46 Les chantiers dâun DataOps
10:23 Ses principales difficultés
13:45 Ses prochaines Ă©tapes
16:17 Les questions de la fin
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#184 - Brevo : Mettre en place de lâEmbedded Analytics dans le Produit
#142 - Brevo : Structurer lâĂ©quipe Data dâun centaure
#143 - Tout comprendre sur le DataOps
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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boßtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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Estão a faltar episódios?
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Are Hegdal est un Expert Data Management. Il travaille chez Informatica depuis 5 ans et est dans la data depuis presque 20 ans. Informatica est un leader mondial du secteur du Data Management. Ils ont été rachetés 8 milliards de dollars par Salesforce en 2025.
On aborde :
đ„ La genĂšse et les grandes briques dâInformatica (IntĂ©gration, Vision 360°, Data QualityâŠ)
đ„ Leur positionnement sur le marchĂ© (plateforme globale, approche neutre, R&DâŠ)
đ„ 2 cas dâusage Data & GenIA dans la Pharma et lâAssurance
đ„ Lâimpact de la GenAI sur Informatica depuis quelques annĂ©es
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Informatica, leader mondial du Data Management utilisé par des grands groupes comme Sanofi, Apple mais aussi des plus petites comme Garance en France.
đ Sâinscrire aux cafĂ©s de la data dâInformatica
đ Contacter Are sur LinkedIn
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Are
- Le podcast Business de McKinsey
- Le podcast Business du BCG
- L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter
đŹ CHAPITRES
00:00 Informatica en quelques mots
02:07 Les grandes briques dâInformatica
05:04 Son positionnement face aux concurrents
08:51 Les types de clients
10:21 2 cas dâusage : Pharma et Assurance
17:10 Lâimpact de la Gen AI
20:32 Leurs webinars Data Management
21:03 La recommandation de contenu dâAre
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#205 - La Lead Data Scientist de Pernod Ricard partage sa stratégie (orga, stack, projets)
#168 - Comprendre les rÎles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnés LinkedIn)
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)
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Laure Menissier est AI & Analytics Director chez Mirakl, la licorne française qui accompagne les entreprises sur le développement de leur eCommerce avec des solutions SaaS notamment pour la marketplace ou le retail media, et qui a réalisé une levée de fonds record de 555 millions de dollars.
On aborde :
đ„ Le contexte et le lancement dâun pilote avec Dust
đ„ Des exemples dâAgents IA quâils ont dĂ©ployĂ©s (Support, RFP, onboardingâŠ)
đ„ Les plus gros challenges : Ă©vangĂ©lisation sur les attentes et formation
đ„ La stack dĂ©ployĂ©e et leur objectif de lâannĂ©e : 50% des collaborateurs ont crĂ©Ă© leur agent
đȘ DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur lâAnalytics Engineering en collaboration avec DataBird.
đ DĂ©couvrir le programme du bootcamp
đ Regarder lâĂ©pisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines
DataGen opĂšre ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. đ
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Laure
- Les postes Ă pourvoir chez Mirakl
- La chaĂźne YouTube 3Blue1Brown
- La plateforme de formation DeepLearning.ai
- Les meetups Generative AI Paris
- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
đŹ CHAPITRES
00:00 Laure & Mirakl en quelques mots
03:41 Le contexte autour du déploiement des Agents IA
05:40 Les Ă©tapes & lâorganisation du projet
07:32 Les agents types quâils ont dĂ©ployĂ©s
11:51 La stack centrée sur Dust
16:23 Les plus gros challenges de Laure dans le cadre de ce projet
23:33 Les questions de la fin (recommandations, conseilsâŠ)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#197 - Salesforce : DĂ©ployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce
#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit
#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacitĂ© en interne (Dust, GeminiâŠ)
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Gabrielle Prat est dans l'Ă©quipe Data chez Alan, la licorne française qui a rĂ©volutionnĂ© la complĂ©mentaire et la mutuelle santĂ©. Avec 500 millions d'euros de revenus annuels, c'est l'un des plus beaux succĂšs de la startup nation. Aujourdâhui, elle revient sur la stratĂ©gie Data Science quâils ont mis en place pour lutter contre la fraude Ă lâassurance.
On aborde :
đ„ Quâest-ce que la fraude Ă lâassurance et quel est lâenjeu pour Alan ?
đ„ Les 4 Ă©tapes du projet : Data Mining, Rule-based, Machine Learning et UX
đ„ Le dĂ©ploiement dâagents IA pour augmenter lâĂ©quipe Ops
đ„ La culture chez Alan (transparence radicale, peu de meetings, culture de lâĂ©critâŠ)
đ VOUS AVEZ ENTENDU PARLER DE L'IA SUMMIT A LILLE LE 1ER JUILLET ?
La CitĂ© de l'IA Summit Ă Lille est le rendez-vous dĂ©diĂ© Ă lâIntelligence Artificielle et Ă la Data. Il aura lieu le 1er juillet 2025 de 8h30 Ă 18h45 Ă Marcq-en-Baroeul (59).
đ DĂ©couvrir l'Ă©vĂ©nement
đ DĂ©couvrir le programme
Ceci n'est pas une collaboration commerciale. :)
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Gabrielle
- Lâarticle Why data-driven product decisions are hard de Andrew Chen
- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter
đŹ CHAPITRES
00:00 Alan en quelques mots
04:24 LâĂ©quipe Data chez Alan
09:15 Les différents types de fraude
13:06 Etape 1 : Data mining
14:18 Etape 2 : Rule based
17:25 Etape 3 : Machine learning
18:48 Etape 4 : UX
21:03 Mise en place dâagents IA
25:44 La culture chez Alan
29:45 Les questions de la fin (incl. ses ressources pref)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering
#166 - Defacto : Déployer des algorithmes pour scorer la solvabilité des entreprises
#162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratégie GenAI
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Marc Sanselme est expert IA, diplĂŽmĂ© de Polytechnique et de lâENS, et a travaillĂ© dans de belles boĂźtes comme Tesla ou Owkin, la licorne française spĂ©cialisĂ©e dans lâIA et la santĂ©. Il a montĂ© un cabinet de conseil spĂ©cialisĂ© en IA, Scopeo et plus rĂ©cemment, Draft'n run, un logiciel spĂ©cialisĂ© dans l'IA sur mesure. En parallĂšle, il a lancĂ© le podcast Data Driven 101 dans lequel il a Ă©changĂ© avec presquâune centaine dâexperts Data & IA.
On décrypte 4 tendances GenAI :
đ„ LLM spĂ©cialisĂ©s versus LLM gĂ©nĂ©ralistes
đ„ LâĂ©mergence des agents IA et leur diffĂ©rence avec les chatbots
đ„ Lâindustrialisation des projets GenIA et le concept âLLM as a judgeâ
đ„ La course Ă la performance des modĂšles (aka lâhistoire de Deepseek)
đȘ DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur lâAnalytics Engineering en collaboration avec DataBird.
đ DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici
đ Ecouter lâĂ©pisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird
DataGen opĂšre ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. đ
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Marc
- Son podcast Data Driven 101
- Le LinkedIn de Peter Gotsev, Head of AI chez Moonpig
- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter
đŹ CHAPITRES
00:00 Le parcours de Marc
01:23 LLM spécialisés VS LLM généralistes
06:25 Agents IA VS Chatbot (LLM)
13:55 Lâindustrialisation (LLM as a Judge)
18:16 La course Ă la performance (Deepseek)
22:31 Sa ressource préférée du moment
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#171 - Snowflake : Une stack unique pour lâAnalytics & lâIA
#197 - DĂ©ployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce de Salesforce
#196 - Pigment : Monter lâĂ©quipe GenAI dâune licorne
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Laurent Borel est Data & Analytics Manager pour le dĂ©partement Supply Chain chez Decathlon. Il y a 5 ans, ils Ă©taient 3 dans lâĂ©quipe. Aujourdâhui, ils sont une 30aine. Des Data Analysts, Data Scientists⊠tous spĂ©cialisĂ©s sur la Supply Chain.
On aborde :
đ„ Le lancement de lâĂ©quipe Data & Analytics et son organisation
đ„ Leurs principaux chantiers : Modern Data Stack, Data Governance, offreâŠ
đ„ Quelques exemples de projets Supply Chain : Analytics & Machine Learning
đ„ Le plus gros challenge de Laurent : la croissance de lâĂ©quipe
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Laurent
- La vidéo de Thinkerview avec Cédric Villani et Justine Cassel
- Lâarticle Hype Sustainability, the Price of the Bigger is Better in AI
- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
đŹ CHAPITRES
00:00 Le lancement de lâĂ©quipe Data & Analytics
02:15 Son organisation chez Decathlon
05:52 Les principaux chantiers menés
14:24 Des exemples de projets Analytics et ML
19:35 Leurs plus gros challenges
23:06 Leurs prochaines Ă©tapes
24:54 Les questions de la fin (ressources, conseilsâŠ)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#60 - Decathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics
#190 - Decathlon : Lancer lâĂ©quipe People Analytics
#119 - Carrefour : Passer dâun Data Lab Ă une Analytics Factory
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SolĂšne Bergaire est Lead Data Scientist chez Pernod Ricard. On revient sur son plus gros challenge de ces derniĂšres annĂ©es : scaler lâĂ©quipe Data Science.
On aborde :
đ„ La genĂšse de lâĂ©quipe Data Science chez Pernod Ricard
đ„ Lâorganisation de lâĂ©quipe et leur stack (Scikit-learn, PyTorchâŠ)
đ„ Deux projets Data Science : Promotion & Pricing
đ„ Les difficultĂ©s rencontrĂ©es par SolĂšne et ses prochaines Ă©tapes
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de SolĂšne
- Les formations Coursera
- La plateforme Medium
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đŹ CHAPITRES
00:00 La genĂšse de lâĂ©quipe Data Science
03:25 Leur organisation
09:49 Leur stack
11:05 Leurs projets
14:17 Leurs difficultés
20:14 Leurs prochaines Ă©tapes
21:17 Les questions de la fin (ressources, conseilsâŠ)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#194 - Sanofi : Les 3 piliers de leur StratĂ©gie Data & IA (cas dâusage, 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 :
đ„ Quâest-ce que la Data Observability et comment la discipline a Ă©mergĂ©
đ„ Dans quels contextes on met en place une approche Data Observability
đ„ Comment on la met en place : PrĂ©-POC, POC, benchmark, fonctionnalitĂ©sâŠ
đ„ La diffĂ©rence entre un outil de Data Observability et un Data Catalog
â€ïž 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.
đ TĂ©lĂ©charger le guide pour valider si vous devez mettre en place une approche Data Observability
đ Contacter Salma sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
đ 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
đŹ CHAPITRES
00:00 Sifflet en deux mots
00:34 Le parcours de Salma
03:16 Quâest-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 Lâimpact de lâIA sur Sifflet et sur la Data Observability
30:30 Les questions de la fin (ressources, conseilsâŠ)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#200 - Mettre en place un framework Data Domain avec Charlotte Ledoux
#168 - Comprendre les rÎles 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.
đŹ CHAPITRES
00:00 Quâest-ce quâune Modern Data Stack ?
02:07 Pourquoi la mettre en place ?
04:06 Les outils clĂ©s et la valeur quâils 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 derniĂšres questions
PARTENAIRE â€ïž
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.
đ DĂ©couvrir leurs projets et leur blog
đ Contacter Matthieu sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
đ Recevoir le guide pour mettre en place une Modern Data Stack : formulaire de contact
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Matthieu et le blog de Modeo
- Recevoir le guide mentionné par Matthieu
- Le blog Start Data Engineering
đ€© AUTRES ĂPISODES 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
đȘ DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
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đ DĂ©couvrir le programme du bootcamp
đ Regarder lâĂ©pisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines
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Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de lâĂ©cosystĂšme français (Blef.fr), co-fondateur de nao et surtout selon moi lâun des plus gros experts data en France.
On aborde :
đ„ Quâest-ce quâun Staff et pourquoi le rĂŽle Ă©merge en France
đ„ La diffĂ©rence entre un Staff, un Senior et un Engineering Manager
đ„ Comment on devient Staff et le marchĂ© du Staff en France
đ„ Comment le mĂ©tier de Data Engineer Ă©volue avec lâIA
đȘ DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur lâAnalytics Engineering en collaboration avec DataBird.
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christophe
- La newsletter de Christophe
- Lâarticle "Senior to Staff" dans la newsletter Technical Leadership
- Le site StaffEng
- Le Github Career Paths de Dropbox
- Le Career Path dâAlan
đŹ CHAPITRES
00:00 Quâest-ce quâun 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 LâĂ©volution du Data Engineering avec lâIA
25:18 Les changements de projets
28:15 Les recommandations de contenu de Blef
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche âStaffâ dans lâĂ©quipe Data
đșđž #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 levĂ©s) qui propose une solution de gestion des finances et de comptabilitĂ©. Aujourdâhui, revient sur son plus gros challenge : monter une Ă©quipe Data Analytics.
On aborde :
đ„ Le contexte autour du lancement de lâĂ©quipe Data Analytics chez Pennylane
đ„ Les 2 chantiers principaux : recrutement & organisation
đ„ Ses plus grosses difficultĂ©s et ses conseils pour monter une Ă©quipe Data Analytics
đ„ Un exemple de projet Analytics et les prochaines Ă©tapes pour lâĂ©quipe
đȘ DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
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đ DĂ©couvrir le programme du bootcamp
đ Regarder lâĂ©pisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines
DataGen opĂšre ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. đ
đ 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
đŹ CHAPITRES
00:00 Pennylane en 2 mots
04:30 Le contexte autour du lancement de lâĂ©quipe Data Analytics
06:54 1er chantier : le recrutement
11:28 2Ăšme chantier : lâorga de lâĂ©quipe
17:50 Les difficultĂ©s quâa rencontrĂ©es Juliette
22:10 Un exemple de projet Analytics à forte valeur ajoutée
24:59 Les conseils de Juliette
27:24 Leurs prochaines Ă©tapes
29:21 DerniÚres questions (incl. ses ressources préférées)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#190 - Decathlon : Lancer lâĂ©quipe People Analytics
#136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data dâune licorne
#126 - Comment lâex-Head of Data de Lydia monte le dĂ©partement Data chez May
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Charlotte Ledoux est une experte Data & IA Gouvernance qui crée du contenu sur LinkedIn avec beaucoup de succÚs (+35K abonnés). Dans ce 3Úme épisode ensemble, Charlotte nous fait une Masterclass sur la mise en place d'un framework data domain.
On aborde :
đ„ Lâapproche Data Domain : dĂ©finition & les 3 types dâapproche
đ„ Lâorganisation des Ă©quipes par Data Domain et les livrables types dâune squad
đ„ Les conseils de Charlotte pour mettre en place un framework Data Domain
đ„ Lâavis de Charlotte sur 2 tendances de la Data Gouvernance : centralisation VS dĂ©centralisation & Self-Service
đȘ VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boßtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Vous avez un projet data ? On a l'Ă©quipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.
đ Nous rencontrer
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Charlotte
- Lâarticle Why Data Mesh will fail?
đŹ CHAPITRES
00:00 Quâest-ce que le framework Data Domain ?
01:51 Les différentes approches
06:16 Lâorga des Ă©quipes par Data Domain
08:53 Les livrables types dâune Squad Data Domain
12:49 Les conseils de Charlotte
14:34 Retour sur 2 tendances Data Gouv
19:22 Retour en arriĂšre sur le Self-Service
22:21 La news de Charlotte (Why Data Mesh will fail?)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#191 - Tableau : Mettre en place une stratégie Self-Service Analytics
#168 - Comprendre les rÎles 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 passĂ©e dâun rĂŽle de Data Analyst Ă un rĂŽle de Data Analyst Full-Stack en Freelance. Dans cet Ă©pisode, elle nous parle de sa transition, de sa formation et de son nouveau rĂŽle.
On aborde :
đ„ Son parcours : de Data Analyst Ă Data Analyst Full-Stack
đ„ Le bootcamp Analytics Engineering DataBird x DataGen quâelle a suivi
đ„ Comment elle est passĂ©e en freelance Ă la suite du bootcamp
đ„ Ses conseils pour devenir Data Analyst Full-Stack
đȘ DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur lâAnalytics Engineering en collaboration avec DataBird.
đ DĂ©couvrir le programme du bootcamp
đ Regarder lâĂ©pisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines
DataGen opĂšre ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. đ
đ 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
đŹ 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
đ€© AUTRES ĂPISODES 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 grùce à ses titres restaurants, cartes cadeaux et avantages mobilité.
On aborde :
đ„ Le contexte autour du changement de stratĂ©gie Data
đ„ La nouvelle stratĂ©gie Data : projets, organisation, stack
đ„ Les plus grosses difficultĂ©s rencontrĂ©es par Alma et son Ă©quipe
đ„ Les prochaines Ă©tapes pour lâĂ©quipe Data chez Swile
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.
đ DĂ©couvrir la masterclass Mettre en place une Data Analytics Factory
đ Recevoir le livre blanc qui reprend lâapproche prĂ©sentĂ©e dans le dĂ©tail
đ Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn dâAlma
- Le LinkedIn de Théo Alves d'Acosta et son Substack
đŹ 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 Ă©tapes
27:00 Les derniÚres questions (incl. ses ressources préférées)
đ€© AUTRES ĂPISODES 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 lâĂ©quipe et la stratĂ©gie Data (organigramme, stackâŠ)
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đ Ecouter lâĂ©pisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines
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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 :
đ„ La diffĂ©rence entre les LLMs et les agents, et la genĂšse dâAgentforce
đ„ LâĂ©tat actuel du marchĂ© et quelques cas dâusage agent IA pour le Retail
đ„ Les Ă©tapes pour mettre en place un agent IA (rĂŽle, data, action, garde-fou, canal)
đ„ Les grandes briques dâAgentforce, les utilisateurs et les prĂ©requis
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Salesforce.
đ DĂ©couvrir le replay du Webinar Agentforce avec une dĂ©mo d'Agentforce
đ Contacter Guillaume sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
đ RESSOURCES
- Le replay du Webinar avec une démo d'Agentforce Webinar Agentforce
- La plateforme de formation Trailhead
- La newsletter The Rundown AI
đŹ CHAPITRES
00:00 Agentforce en deux mots
03:16 La différence entre les LLMs et les agents IA
06:07 OĂč en est le marchĂ© sur lâadoption des agents IA ?
07:36 Des exemples dâagents IA
12:50 Les grandes briques dâAgentforce
19:49 Les conseils pour mettre en place ces cas dâusage
21:36 Echanger avec Guillaume et dĂ©couvrir la dĂ©mo dâAgentForce
22:26 Les derniĂšres questions (recommandations...)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacitĂ© en interne (Dust, GeminiâŠ)
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#146 - LâOrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
đȘ DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur lâAnalytics Engineering en collaboration avec DataBird.
đ DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici
đ Ecouter lâĂ©pisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines
Ce bootcamp est opĂ©rĂ© en collaboration avec DataBird et DataGen touche une commission sur les inscriptions. đ
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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 :
đ„ La genĂšse de lâĂ©quipe GenAI et sa stratĂ©gie
đ„ Deux exemples de projets GenAI appliquĂ©s au Produit
đ„ Lâorganisation de lâĂ©quipe et leur architecture technique (OpenAI, LangChain, LangfuseâŠ)
đ„ La plus grosse difficultĂ© : trouver le bon Ă©quilibre performance x latence
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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boßtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Samya
- L'Ă©pisode DeepSeek, China, OpenAI, NVIDIA, xAI, TSMC, Stargate, and AI Megaclusters du podcast de Lex Fridman
- La newsletter AlphaSignal
đŹ CHAPITRES
00:00 Pigment en deux mots
01:53 Le parcours de Samya
03:47 La genĂšse de lâĂ©quipe GenAI et leur stratĂ©gie
06:33 Les 2 exemples de projets
08:14 Lâorganisation de lâĂ©quipe
11:17 L'architecture technique (OpenAI, LangChain, LandfuseâŠ)
16:53 Leur plus grosse difficultĂ© : lâĂ©quilibre performance x latence
22:25 Leurs prochaines Ă©tapes
25:21 Les derniĂšres questions (recommandations, conseil)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA (Dust, GeminiâŠ)
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#146 - LâOrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
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Yoann Benoit expert Data, IA et Produit, est le fondateur dâHymaĂŻa, lâagence spĂ©cialisĂ©e dans la Data, lâIA et le Produit. Aujourdâhui ils travaillent avec des grosses boĂźtes comme Pernod Ricard mais aussi avec des boĂźtes Tech comme Leboncoin.
On aborde :
đ„ Quâest-ce que l'approche Produit et dans quels contextes lâadopter ?
đ„ Les 4 Ă©tapes pour adopter une approche Produit (framework des 4F) : Find, Face, Frame, Form
đ„ Les difficultĂ©s lorsquâon adopte une approche Produit : langage commun, mindset âsolutionââŠ
đ„ Est-ce quâil y a des spĂ©cificitĂ©s liĂ©es aux projets IA gĂ©nĂ©ratives ?
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par HymaĂŻa, lâagence spĂ©cialisĂ©e dans la Data, lâIA et le Produit.
đ Contacter Yoann sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Yoann
- Le livre Escaping the Build Trap de Melissa Perri
- Le livre Continuous Discovery Habits de Teresa Torres
đŹ CHAPITRES
00:00 Comment Yoann sâest spĂ©cialisĂ© sur ce sujet ?
01:48 Quâest-ce que l'approche Produit ?
03:07 Dans quel contexte on met en place une approche Produit
08:06 Ătape #1 : Find
11:10 Ătape #2 : Face
14:53 Ătape #3 : Frame
18:41 Ătape #4 : Form
21:29 Les plus grosses difficultĂ©s quâon rencontre lorsquâil met en place une approche Produit
25:09 Est-ce quâil y a des spĂ©cificitĂ©s liĂ©es aux projets IA ?gĂ©nĂ©ratives ?
28:56 Les questions de la fin (ressources, conseilsâŠ)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#177 - BlaBlaCar : Lâex-Chief Product Officer partage sa StratĂ©gie Data
#136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data dâune licorne
#124 - ManoMano : Lâex-Chief Product Officer partage sa StratĂ©gie Data
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Thibault LefÚvre est Global Data & AI Product Manager sur le périmÚtre Manufacturing et Supply chez Sanofi, le groupe pharmaceutique leader mondial. Il nous parle des 3 piliers de leur stratégie Data et IA.
On aborde :
đ„ Pilier #1 : DĂ©ployer des cas dâusage sur toute la chaĂźne
đ„ Pilier #2 : Mettre en place une approche Data Mesh
đ„ Pilier #3 : DĂ©ployer des fondations data (stack, data products)
đ„ Leurs plus gros challenges et les prochaines Ă©tapes
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- Le LinkedIn de Thibault
- Le 1er livre de la trilogie Sapiens de Yuval Noah Hararir
đŹ CHAPITRES
00:00 La data chez Sanofi
03:24 Les plus gros chantiers de lâĂ©quipe data & IA
04:11 Pilier #1 : Les cas dâusage
07:16 Pilier #2 : Lâapproche Data Mesh
10:37 Pilier #3 : Les fondations data
13:53 Le contexte de lâindustrie pharmaceutique
15:16 Leurs plus gros challenges
21:42 Les prochaines Ă©tapes : lâapproche user builder, Copilot et GenAI
23:35 Leur stack data : Snowflake, Dataiku, PowerBI, Airflow, dbt, Informatica
24:37 Les questions de la fin (ressources, conseilsâŠ)
đ€© AUTRES ĂPISODES 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 - CrĂ©dit Agricole : Leur stratĂ©gie Data (gouvernance, cas dâusage et GenAI)
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Lou Welgryn est SecrĂ©taire GĂ©nĂ©rale chez Data For Good, lâassociation qui rĂ©unit 7000 bĂ©nĂ©voles qui travaillent sur des projets data & IA Ă impact. Avant ça elle Ă©tait Head of Product chez Carbon4 Finance (montĂ© par Jean-Marc Jancovici).
On aborde :
đ„ Lâenjeu de la Tech au global et du Climat
đ„ Lâimpact spĂ©cifique de lâIA sur le Climat
đ„ Doit-on ralentir malgrĂ© la course Ă lâIA menĂ©e par la Chine et les USA ?
đ„ Sa vision du marchĂ© de lâemploi sur le secteur Data x Sustainability
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Lou
- Le livre Les ProphĂštes de lâIA de Thibault Prevost
- Le livre GĂ©opolitique du numĂ©rique dâOphĂ©lie Coelho
- Le livre Contre-atlas de l'intelligence artificielle de Kate Crawford
- Le livre Toxic Data de David Chavalarias
đŹ CHAPITRES
00:00 Présentation
01:10 Son TEDx sur le thĂšme de la Tech & du Climat
04:10 Lâimpact de lâIA sur le climat
16:03 Doit-on ralentir face Ă la course Ă lâIA menĂ©e par la Chine et les USA ?
20:50 Que fait lâassociation Data For Good ?
24:29 Sa vision du marchĂ© de lâemploi sur le secteur Data x Sustainability
27:49 Les ressources de Lou pour se former sur le sujet
29:46 Ses prochaines Ă©tapes dans lâassociation Data For Good
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#147 - Comment faire de la France un leader de lâIA ? 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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