Afleveringen
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Patrice Chaperon est Directeur Data, Infra et Plateforme chez Leboncoin, la marketplace que tout le monde connaĂźt. Avant ça, Patrice a passĂ© plus de dix ans chez Doctolib et Criteo, oĂč il Ă©tait notamment Head of Analytics.
On aborde :
đ„ Le changement de stratĂ©gie chez Adevinta, le groupe derriĂšre Leboncoin
đ„ La modernisation de leur plateforme data : Databricks, Coalesce Catalog, Confidence (by Spotify)âŠ
đ„ Lâorganisation de lâĂ©quipe Data : 60 personnes (Data Product Engineers, Data Analysts, GovernanceâŠ)
đ„ Leurs plus grosses difficultĂ©s et leurs prochains chantiers (exĂ©cution, IAâŠ)
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đ Regarder lâĂ©pisode avec François, leur Senior VP Product Management
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Patrice
- Le LinkedIn de Marcel Dybalski
- Le livre Factfulness de Hans Rosling
đŹ CHAPITRES
00:00 Le contexte de départ
04:43 La refonte de leur stack data
12:42 Lâorganisation data chez Leboncoin
17:44 Leurs plus grosses difficultés
27:43 Leurs prochaines Ă©tapes
29:51 Ses reco de contenu
31:01 Ce que Patrice préfÚre dans la data
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#229 - Comment lâex-Head of Data dâAircall structure le dĂ©partement Data chez Sorare
#221 - Comment lâex-Head of Data dâAirbnb structure le dĂ©partement Data & IA chez Malt
#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering
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Eva Weber est Head of Data Office & Transformation Europe chez LâOrĂ©al. Elle pilote le lancement de la nouvelle organisation Data & IA Europe du groupe, une Ă©quipe rattachĂ©e Ă la Finance avec pour objectif dâharmoniser les pratiques data entre les pays et dâaccĂ©lĂ©rer les projets IA Ă lâĂ©chelle europĂ©enne.
On aborde :
đ„ Chantier #1 : CrĂ©ation dâune organisation Data & IA Europe rattachĂ©e Ă la Finance
đ„ Chantier #2 : RĂ©organisation des Ă©quipes et change management
đ„ Chantier #3 : DĂ©finition dâune roadmap commune et premiers cas dâusage
đ„ Leurs plus grosses difficultĂ©s pendant ces chantiers : alignement, adoption et passage Ă lâĂ©chelle
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Eva
- La newsletter Club Datalogy de Florence Haxel
- Le podcast The AI Daily Brief
- Le film Le StratĂšge (Moneyball, 2011)
- Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, inscrivez-vous à la newsletter ici
đŹ CHAPITRES
00:00 Le parcours dâEva
01:54 Le contexte chez LâOrĂ©al
03:42 Chantier #1 : Nouvelle organisation data & IA Europe
05:57 Chantier #2 : Restructuration & change management
10:01 Chantier #3 : Roadmap & premiers use cases
14:50 Leurs plus grosses difficultés
17:52 Leurs prochaines Ă©tapes
18:42 Ses reco de contenu
19:25 Son meilleur conseil
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#146 - LâOrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives
#173 - Klépierre : Transformer le département Finance via la Data
#253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique
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Zijn er afleveringen die ontbreken?
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Ina Vaduvescu is director of analytics at Marshmallow, the UK-based unicorn that offers affordable car insurance for newcomers to the UK. The scaleup raised $90 million in 2025 at a $2 billion valuation. She leads a team of 12 analysts and has spent the past few years building and structuring the analytics function.
We cover :
đ„ Her journey, from data analyst to director across startups and scale-ups
đ„ How she structured a high-performing and standardized data team
đ„ The KPI tree framework that was transformative to how they operate
đ„ Their AI projects: AI analytics and customer support AI agent
đ RESOURCES
- Inaâs LinkedIn profile
- The newsletter TLDR
- Lenny's Podcast
đŹ CHAPTERS
00:00 What's Marshmallow ?
00:39 Ina's journey
02:48 #1 - recruitment & stack
10:23 #2 - better prioritization
15:34 #3 - self-service & AI analytics
21:55 #4 - AI project for customer support
27:06 Their main challenges
28:05 Their next steps
30:04 The resources she recommends
30:41 Her career advice
đ€© OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE
#7 - Flix: Leveraging data to scale operations
#5 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing
#2 - Deezer: How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused
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Dans cet Ă©pisode, je vous raconte toute l'histoire de DataGen depuis le dĂ©but : pourquoi j'ai eu envie de lancer un podcast, comment c'est devenu mon mĂ©tier, avec qui je travaille au quotidien et quels sont les projets Ă venir. đ
đ RESSOURCES
- La newsletter DataGen
- Le podcast DataGen Europe
đŹ CHAPITRES
00:00 Mon parcours
00:59 La genĂšse de DataGen
03:21 Mon lancement Ă temps plein
05:56 L'arrivée de Flore-Anne
07:44 Le lancement du Collectif avec Matthieu
10:26 2025 : l'année de la structuration
12:49 DataGen Europe
13:37 DataGen part aux USA
đ€© AUTRE ĂPISODE QUE VOUS POURRIEZ AIMER
Bilan DataGen 2025 : 350 000⏠de CA, 45 000 écoutes mensuelles, 3 top épisodes et une grosse news
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François Lopitaux est Senior VP Product Management chez ThoughtSpot, la solution de business intelligence spécialisée sur l'analyse de données en langage naturel grùce à l'IA et plus globalement sur l'Agentic Analytics. ThoughtSpot a été créé en 2012 et a été valorisé plus de 4 milliards de dollars lors de leur derniÚre levée de fonds en 2023. Ils sont utilisés par de trÚs belles boßtes comme DoorDash, Lyft, Sephora aux US et Canal+ en France.
On aborde :
đ„ La genĂšse de ThoughtSpot et leur Agentic Analytics Platform
đ„ Pourquoi les utilisateurs aiment la solution : solution moderne, mix BI et IA, embedded analytics
đ„ Les clĂ©s pour dĂ©ployer une solution Agentic Analytics (prĂ©cision, context layerâŠ)
đ„ L'Ă©volution du rĂŽle du Data Analyst vers un enabler de lâAgentic Analytics Platform
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par ThoughtSpot, la solution spĂ©cialisĂ©e sur lâagentic analytics qui permet de faire de la BI et de lâanalyse en langage naturel. Ils ont Ă©tĂ© valorisĂ© plus de 4 milliards de dollars et sont utilisĂ©s par de trĂšs belles boĂźtes comme DoorDash, Lyft, Sephora aux US et Canal+ en France.
đ Obtenir une synthĂšse de lâĂ©pisode : https://go.thoughtspot.com/datagen
đ Contacter François sur LinkedIn
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de François
- La newsletter de Sven Balnojan sur Medium
- Lâarticle de ThoughSpot qui rĂ©sume notre Ă©change : https://go.thoughtspot.com/datagen
đŹ CHAPITRES
00:00 Le parcours de François
02:44 La genĂšse de ThoughtSpot
05:23 Pourquoi les clients adoptent ThoughtSpot
09:00 Comment la solution se distingue
15:06 Les clés pour déployer une solution Agentic Analytics
20:41 LâĂ©volution du rĂŽle de Data Analyst
22:39 La prochaine tendance de lâAgentic Analytics
23:45 Ses ressources préférées
24:56 Ce quâaime François dans la data & lâIA
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#263 - Masterclass | Mettre en place une stratĂ©gie GenAI qui passe Ă lâĂ©chelle et gĂ©nĂšre du ROI avec Axel de Goursac, Partner AI Lead chez KPMG France
#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique
#236 - Photoroom : DĂ©ployer une stratĂ©gie GenAI pour lâanalytics et x15 sa vitesse de delivery
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Cet Ă©pisode est le premier dâun nouveau format : le Talk Show DataGen. Trois leaders data & IA sont rĂ©unis pour dĂ©battre et Ă©changer sur une tendance data & IA et sur lâactualitĂ© du marchĂ©.
Dans ce premier épisode, on échange sur l'accélération de l'AI Analytics et son impact sur l'équipe Data Analytics avec :
Juliette Duizabo, Head of Data chez PhotoroomĂdouard Flouriot, Directeur Data Analytics chez Sorareet Christelle Marfaing, ex-Head of Data chez Lydia puis chez May, aujourd'hui freelance Head of Data / Lead Data.On aborde :
đ„ L'accĂ©lĂ©ration de lâAI Analytics et comment ça se traduit concrĂȘtement : Omni, Hex, Nao, Claude Code
đ„ Lâimpact actuel sur lâĂ©quipe Analytics et ses nouvelles missions : fiabilitĂ©, outils data internesâŠ
đ„ Des insights exclusifs issus de la derniĂšre Ă©tude du Modern Data Network (impacts salaires, ressenti des leaders data)
đ„ Le futur de lâanalytics : sans dashboards ? Sans Data Analysts ? Sans Head of Data ?
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 âDevenir Analytics Engineer en 6 semainesâ avec DataBird ici
DataGen opĂšre ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. đ
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Juliette
- Le Linkedin d'Edouard
- Le Linkedin de Christelle
- Lâarticle How to finally trust Claude's advice dâOle Lehmann
- Le repo d'Antoine Sauvage
- Lâarticle Something Big Is Happening de Matt Shumer
- L'article AI's effects on programming jobs
- Lâarticle LLM Wiki de Karphaty
- L'article Five things I believe about the future of analytics de Tristan Handy
- La newsletter d'Arthur Srz
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đŹ CHAPITRES
00:00 Ce qu'ils pensent de l'AI Analytics
03:54 Insights issus du Modern Data Network
10:40 Comment ça se matĂ©rialise ? Claude Caude, Omni, HexâŠ
21:31 Lâadoption massive de Claude Code
25:28 Le nouveau rĂŽle de lâĂ©quipe : la fiabilitĂ©
29:27 LâĂ©quipe Analytics dans 5 ans
34:03 Devenir âbuilderâ ?
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#264 - DĂ©ployer un projet agentique au coeur du produit
#221 : Comment lâex-Head of Data dâAirbnb structure le dĂ©partement Data & IA chez Malt
#236 : Photoroom : DĂ©ployer une stratĂ©gie GenAI pour lâanalytics et x15 sa vitesse de delivery
#229 : Comment lâex-Head of Data dâAircall structure le dĂ©partement Data chez Sorare
#175 : Stack Open Source, Manager "doer" & Sâadapter Ă la GenAI avec Christelle (ex-Lydia) et Blef âĄ
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Benoßt de La Porte est un expert sur le sujet de la formation tech, data et IA. Il a cofondé On train, l'agence spécialisée dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data, IA et qui travaille avec des belles boßtes comme Pierre Fabre, LVMH, Euronext, Sopra Steria et d'autres.
Pour la deuxiÚme fois sur le podcast, il partage son analyse du marché et ses recommandations pour accélérer la montée en compétences des entreprises sur ces sujets.
On aborde :
đ„ Les 4 freins Ă l'adoption de l'IA en entreprise (compĂ©tences, ROI, sĂ©curitĂ© et souverainetĂ©)
đ„ Comment les lever par la formation et lâacculturation
đ„ Le bon mix pour former 100% des collaborateurs : e-learning, ateliers mĂ©tiers, mentoring
đ„ Comment gamifier la formation IA pour maximiser l'engagement
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par On train, l'agence spécialisée dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data, IA et qui travaille avec des belles boßtes comme Pierre Fabre, LVMH, Euronext, Sopra Steria et d'autres.
đ Contacter BenoĂźt sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de BenoĂźt
- La conférence d'Arthur Mensch à Polytechnique
- la newsletter de McKinsey
đŹ CHAPITRES
00:00 Ătat des lieux du marchĂ©
01:44 Les 4 freins majeurs
03:28 Frein #1 : Adoption & compétences
05:14 Frein #2 : Coût et incertitude du ROI
08:23 Frein #3 : Sécurité & confidentialité
10:58 Frein #4 : Souveraineté & compétitivité économique
16:42 Mix formation physique et e-learning
22:51 Cadence de formation
24:30 Gamifier lâexpĂ©rience en formation
27:20 Ce que propose On train
29:38 Sa ressource préférée
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#264 - Gorgias : DĂ©ployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)
#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe
#137 - Masterclass | Former ses collaborateurs aux IA Génératives avec Benoßt de La Porte
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Gregory Vanuynsberghe est Head of Data chez Exotec, la pĂ©pite industrielle française qui produit des robots intelligents qui permettent dâautomatiser les activitĂ©s dans les entrepĂŽts. Avant de rejoindre Exotec, GrĂ©gory Ă©tait Directeur Analytics chez Decathlon oĂč il encadrait plus de 100 profils Data Analysts.
On aborde :
đ„ Construire une relation de confiance avec les stakeholders
đ„ Refondre la stack pour prĂ©parer le Self-Service et la dĂ©centralisation
đ„ DĂ©centraliser lâĂ©quipe avec des Data Analysts spĂ©cialisĂ©s par domaine
đ„ Les plus grosses difficultĂ©s et les prochaines Ă©tapes (GenAI, dashboardlessâŠ)
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Grégory
- Le livre Antifragile de Nassim Taleb
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đŹ CHAPITRES
00:00 Le parcours de Grégory
03:12 Le contexte chez Exotec
05:28 Chantiers #1 : Construire la confiance
08:06 Chantiers #2 : Refondre l'architecture
10:59 Leur stack
13:51 Chantiers #3 : Décentraliser et spécialiser
17:24 Leurs plus grosses difficultés
26:02 Leurs prochaines Ă©tapes
29:19 Les questions de la fin
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#229 - Comment lâex-Head of Data dâAircall structure le dĂ©partement Data chez Sorare
#251 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing
#198 - Swile : La nouvelle stratégie Data de la licorne
#136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data dâune licorne
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Charlotte Ledoux est une experte Data & AI Gouvernance, elle accompagne de trĂšs belles boĂźtes comme Pernod Ricard, Disney ou Printemps. En parallĂšle, elle crĂ©e du contenu sur LinkedIn sur ce sujet avec beaucoup de succĂšs (+50K abonnĂ©s) et est identifiĂ©e par les leaders data comme lâexperte n°1 sur la Data Gouvernance.
On aborde :
đ„ Le Data Catalog : rĂŽle, solutions principales et comment structurer son benchmark
đ„ La Data Quality : rĂŽle, solutions principales et maturitĂ© actuelle des entreprises
đ„ Le Semantic Layer : rĂŽle et pourquoi on devrait le fusionner avec le Data Catalog pour alimenter les IA
đ„ La consolidation du marchĂ© : CastorDoc rachetĂ© par Coalesce, Informatica rachetĂ© par SalesforceâŠ
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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.
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Charlotte
- Sa newsletter
- Son jeu en ligne The CDO Game
- L'article de Peter Baumann sur la perspective du marché des Data Catalogs
- Pour recevoir les 10 outils Data & IA Ă suivre en 2025, s'inscrire Ă la newsletter ici
đŹ CHAPITRES
00:00 Qu'est-ce qu'un Data Catalog ?
04:54 Les solutions principales
07:05 Structurer son benchmark
16:00 Qu'est-ce qu'un outil Data Quality ?
17:40 Les solutions principales
19:47 La maturité des entreprises
22:35 Qu'est-ce qu'un Semantic Layer ?
24:59 Le lien entre Semantic Layer et Data Catalog
28:14 Les solutions principales
29:06 La consolidation du marché
30:47 Sa ressource préférée
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#254 - Les 5 tendances Data Gouvernance de 2026 avec Charlotte Ledoux
#256 - Strategy Software : Accélérer le time-to-data avec un Semantic Layer Universel et la GenAI
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnĂ©s LinkedIn) đȘ
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Guilhem Jolly était Data Analyst pendant deux ans avant de devenir Analytics Engineer. Il travaille actuellement chez Pierre Fabre, un des leaders pharmaceutiques français.
On aborde :
đ„ Pourquoi lâAnalytics Engineering est le âmeilleur des deux mondesâ entre tech et business
đ„ Comment il s'est formĂ© et a dĂ©crochĂ© immĂ©diatement 3 opportunitĂ©s (BetClic, Elevate, Pierre Fabre)
đ„ Les compĂ©tences clĂ©s quâil a acquises : SQL robuste, dbt, architecture mĂ©daillon et orchestration
đ„ Ses missions actuelles chez Pierre Fabre : rapports de performance, flux de donnĂ©es et prospective marchĂ©
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Guilhem
- Le LinkedIn de Mathias Frachon (recruteur tech, live data sur les salaires)
- Le LinkedIn de Benjamin Dubreu
- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici
đŹ CHAPITRES
00:00 Le parcours de Guilhem
03:04 Le bootcamp quâil a suivi
07:04 Ses nouvelles compétences
08:51 Ses missions chez Pierre Fabre
11:37 Lâimportance des pairs
12:03 Son conseil pour réussir la transition DA > AE
15:16 Ses side projects
16:46 Ses reco de contenu
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#232 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer en freelance chez Back Market
#217 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer en freelance chez Lacoste
#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance
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Sarah Nogueira est Staff Machine Learning Lead chez Criteo, l'une des premiÚres licornes françaises, spécialisée dans le marketing et le ciblage publicitaire sur les sites e-commerce. Elle dirige une équipe qui développe et met en production des modÚles de Machine Learning dans le produit.
On aborde :
đ„ Le dĂ©ploiement de leur premier LLM en production
đ„ Leur cycle de dĂ©veloppement ML du prototype Ă la mise en production
đ„ Leur stack in-house et leurs plus gros enjeux : temps rĂ©el et qualitĂ© des rĂ©sultas
đ„ Ses principaux challenges en temps que manager : vĂ©locitĂ©, staffing, coordination
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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.
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Sarah
- Le blog de Criteo
- La newsletter The Batch de DeepLearning.AI
đŹ CHAPITRES
00:00 Son parcours
01:34 Le rĂŽle de son Ă©quipe ML
04:46 1er LLM en production
06:16 Leur cycle de développement ML
16:15 Leurs principaux challenges
19:59 Ses reco de contenu
21:01 Ce qui lâa le plus fait progresser
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#250 - Malt : Mettre en place une approche MLOps et LLMOps
#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)
#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering
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Christophe Blefari a Ă©tĂ© Head of Data Engineering, Staff Data Engineer et Head of Data dans dans des startups et des grands groupes et il a cofondĂ© Nao, un agent IA open source pour lâanalytics.
On aborde :
đ„ LâaccĂ©lĂ©ration de lâagentique en 2026 : l'autonomisation des agents, OpenClawâŠ
đ„ Lâimpact sur lâĂ©quipe Data (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists...)
đ„ L'impact sur le Buy Versus Build : est-ce que ça devient rentable de dĂ©velopper certains outils en interne ?
đ„ Le Context Engineering et pourquoi les data catalogues ont ratĂ© le coche
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...).
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christophe Blefari
- Sa newsletter Blef.fr
- Sa boĂźte Nao
- Lâarticle I Taught My Dog to Vibe Code Games de Caleb Leak
- Replay de leur meetup Agentic Analytics
- Son Ă©pisode avec Alexis Blandin de Jolimoi
- Pour recevoir les 10 outils Data & IA Ă suivre en 2025, s'inscrire Ă la newsletter ici
đŹ CHAPITRES
00:00 LâaccĂ©lĂ©ration de l'agentique en 2026
03:49 L'impact sur les Ă©quipes Data
18:11 Quelles boĂźtes sont matures ?
21:13 L'impact sur le Buy vs Build
29:59 Les reco de contenu de Blef
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#236 : Photoroom : DĂ©ployer une stratĂ©gie GenAI pour lâanalytics et x15 sa vitesse de delivery
#242 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef
#249 : On décrypte la fusion Fivetran x dbt avec Blef
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Manoj Raghavan is a Staff Data Strategist at Flix, the affordable travel tech scaleup based in Germany, solving technology for long-distance buses and trains. Flix operates in 40+ countries, has 5,000 employees, including around 100 data & AI experts.
We cover :
đ„ Their data organisation: decentralized and with no central data leadership
đ„ One of the main projects he worked on to improve customer experience: bus partner classification
đ„ Their stack: AWS, Snowflake, dbt, Power BIâŠ
đ„ One of their main current challenges: build vs. buy when it comes to AI tools
đ RESOURCES
- Manojâs LinkedIn profile
- The book of book Chip Huyen Designing Machine Learning Systems
- The book of book Chip Huyen AI Engineering
đŹ CHAPTERS
00:00 What is Flix?
02:38 Manoj's journey
06:28 The Data team organization
10:43 One of his main projects
16:35 Their stack
19:02 Their main challenges
21:17 Their next step
23:40 Resources he recommends
24:42 His career advice
đ€© OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE
#6 - HelloFresh: Building and scaling a Product Analytics culture
#5 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing
#1 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data
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Matthieu Colin est Analytics Engineering Manager chez Back Market, la marketplace de produits reconditionnés présente dans 17 pays qui compte plus de 15M de clients.
On aborde :
đ„ La construction d'un data model robuste pour arrĂȘter de ârĂ©inventer la roueâ Ă chaque analyse
đ„ Le passage dâun dbt âhome-madeâ Ă dbt : tests de qualitĂ©, incremental et fondations pour scaler
đ„ Lâouverture du data model Ă 35+ contributeurs : gouvernance, metadata et gestion du self-service
đ„ La maĂźtrise des coĂ»ts BigQuery et la stabilisation de la stack grĂące au monitoring et Ă la CI/CD
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 touche une commission sur les inscriptions. đ
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Matthieu
- La newsletter du fondateur de dbt
- La newsletter Blef.fr
- Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, inscrivez-vous à notre newsletter ici.
đŹ CHAPITRES
00:00 Le parcours de Matthieu
02:08 Chantier #1 : Le Data Model
03:31 La stack
06:02 Chantier #2 : Ouvrir le data model
08:52 Chantier #3 : Qualité et metadata
13:48 Chantier #4 : Maßtriser les coûts
16:59 Chantier #5 : Stabilité de la stack
19:27 Leur organigramme data
22:22 Leurs plus grosses difficultés
25:17 Leurs prochaines Ă©tapes
29:54 Les reco de contenu de Matthieu
30:34 Son meilleur conseil
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#245 - Masterclass | Mettre en place dbt avec Matthieu Rousseau, CEO & Data Engineer chez Modeo
#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service
#150 - Back Market : Re-centraliser lâĂ©quipe et la stratĂ©gie Data (organigramme, stackâŠ)
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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 GenAI sur Informatica
20:32 Leurs webinars Data Management
21:03 La reco 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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Elliot Trabac est Senior Data Analytics Engineering Manager chez Gorgias, la scaleup qui propose une plateforme dâIA conversationnelle permettant aux e-commerçants de mieux gĂ©rer leur support client. Aujourdâhui ils comptent plus de 15 000 clients.
On aborde :
đ„ Le contexte et le dĂ©ploiement du Self-Service Analytics grĂące aux GenAI
đ„ Leur stack data (Dot Ai, OmniâŠ)
đ„ Lâun des avantages clĂ©s du Self-Service
đ„ Lâorganisation de lâĂ©quipe, les difficultĂ©s, etc.
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 leur 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 dâElliot
- La chaĂźne YouTube de Dave Ebbelaar, fondateur de Datalumina
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:28 Gorgias en quelques mots
05:42 Le contexte autour du projet
09:10 Comment il sâinsĂšre dans la stratĂ©gie Analytics ?
13:23 Lâoutil utilisĂ©
15:50 Le déploiement
19:59 Leur stack Self-Service Analytics & GenAI
25:26 Lâavantage clĂ© du Self-Service Analytics : lâObservabilitĂ©
27:13 Lâorganisation de lâĂ©quipe pour dĂ©ployer ce projet
32:06 Les difficultĂ©s quâa rencontrĂ©es Elliot
34:02 Les prochaines Ă©tapes pour ce projet
34:49 Les questions de la fin (ressources, conseilsâŠ)
đ€© AUTRES ĂPISODES 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
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đ DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici
đ Ecouter lâĂ©pisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines
DataGen a lancĂ© ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. đ
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Firas Jarboui est Head of Machine Learning chez Gorgias, la scale-up qui propose une plateforme d'IA conversationnelle pour les e-commerçants. Ils ont plus de 15 000 clients et la scale-up a été valorisée plus de 700 millions de dollars lors de leur derniÚre levée de fonds en 2022.
Firas va nous raconter comment l'arrivĂ©e des IA gĂ©nĂ©ratives a entraĂźnĂ© un repositionnement complet de Gorgias avec des fonctionnalitĂ©s GenAI qui sont maintenant au cĆur du produit.
On aborde :
đ„ Le repositionnement de Gorgias autour dâune IA conversationnelle
đ„ Les 3 phases de dĂ©veloppement : POC, refonte de lâarchitecture LLM & scale
đ„ Lâorganisation de lâĂ©quipe et le nouveau rĂŽle de Machine Learning Analyst
đ„ La stack quâils utilisent et leurs plus gros challenges : qualitĂ© et feedback loops
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Alteryx, lâoutil aux 750 000 utilisateurs qui permet aux profils non techniques dâexploiter et de valoriser leurs donnĂ©es.
đ DĂ©couvrir lâĂ©pisode avec JĂ©rĂŽme Couzy, Customer Success Manager chez Alteryx
đ DĂ©couvrir leur guide pratique pour prĂ©parer ses donnĂ©es pour lâIA ici
đ Contacter JĂ©rĂŽme sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Firas
- Les ressources Anthropic
- Les ressources OpenAI
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đŹ CHAPITRES
00:00 Le parcours de Firas
03:46 Gorgias avant lâIA gĂ©nĂ©rative
05:36 Le contexte Ă lâarrivĂ©e des GenAI
06:55 Chantier #1 : Chatbot support
10:01 Chantier #2 : Chatbot sales
15:24 Chantier #3 : Refonte archi LLM
18:29 Lâorganisation de lâĂ©quipe
22:45 Leur stack
23:50 Leurs plus grosses difficultés
26:30 Leurs prochaines Ă©tapes
29:47 La reco de contenu de Firas
30:13 Ce qui l'a le plus fait progresser
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#226 - Brevo : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Centaure, 189 millions ARR)
#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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Axel de Goursac est Partner AI Lead chez KPMG France. Avant ça, Axel était directeur de la Data Science et de l'IA au sein du groupe LVMH. Axel nous explique comment mettre en place une stratégie GenAI qui passe à l'échelle et qui génÚre du ROI.
On aborde :
đ„ La maturitĂ© actuelle des entreprises sur le dĂ©ploiement de leur stratĂ©gie GenAI
đ„ La 1Ăšre phase âtop downâ : identifier les rĂŽles et les tĂąches et estimer le ROI et la faisabilitĂ© des projets
đ„ La 2Ăšme phase âbottom upâ : rĂ©concilier le ROI Ă un niveau global et crĂ©er un cadre de pilotage
đ„ La 3Ăšme phase : dĂ©livrer les quick wins, passer Ă lâĂ©chelle, piloter et synchroniser les Ă©quipes
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par KPMG.
đ Leur site internet
đ Recevoir leur Ă©tude AI Quarterly Pulse
đ Contacter Axel sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn dâAxel
- LâĂ©tude KPMG AI Quarterly Pulse
- LâĂ©tude KPMG Trends of AI
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đŹ CHAPITRES
00:00 Le parcours d'Axel avant KPMG
01:27 La maturité actuelle des entreprises
03:54 Phase #1 : approche top-down
07:54 Phase #2 : approche bottom-up
11:30 Phase #3 : opérationnalisation
13:33 Passer Ă lâĂ©chelle
16:48 Les grosses difficultés
19:44 LâIA agentique
22:13 Sa reco de contenu
22:51 Ce quâAxel aime dans la Data et lâIA
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe
#162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratégie GenAI
#146 - LâOrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives
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Sandrine Kerfers est Head of Data Analytics chez Veepee, la licorne française qui propose des ventes flash sur son site e-commerce. Sandrine va nous parler du plus gros challenge qu'elle a rencontré ces derniÚres années : adopter une organisation hybride centralisée x décentralisée et une approche Analytics Engineering.
On aborde :
đ„ La dĂ©centralisation dâune partie des Ă©quipes Data Analytics dans chaque dĂ©partement (Marketing, Sourcing, OpĂ©rations)
đ„ Les Ă©tapes clĂ©s : identifier les collaborateurs mĂ©tiers motivĂ©s, crĂ©er une Data Academy, les former et recruter des nouveaux profils
đ„ Leur organisation actuelle et leur stack (BigQuery, dbt, StrategyâŠ)
đ„ Le repositionnement de lâĂ©quipe Analytics centrale sur des projets avancĂ©s : Analytics Engineering, Semantic Layer, Machine Learning
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Sandrine
- Le blog Towards Data Science
đŹ CHAPITRES
00:00 Le parcours de Sandrine
02:31 Pourquoi dĂ©centraliser lâĂ©quipe Data ?
04:05 Les étapes clés
07:51 Leur organisation
09:39 Leur stack
11:37 Leurs plus grosses difficultés
15:22 Leurs prochaines Ă©tapes
17:46 Sa reco de contenu
18:14 Ce qui lâa fait le plus progresser
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#216 - Datadog : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
#176 - Agorapulse : Structurer le dĂ©partement Data dâune startup
#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
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Christophe Vaudable est VP Data chez Accor, le leader mondial de l'hÎtellerie. Christophe pilote les équipes Data et IA de l'activité centrale d'achat du groupe.
On aborde :
đ„ LâĂ©volution du modĂšle opĂ©rationnel, de la Business Intelligence Ă une Data & AI Factory
đ„ La premiĂšre phase : livrer 3 applications Data & IA en 5 mois pour 60K⏠chacune
đ„ Leurs deux premiers cas dâusage et lâorganisation de leur Ă©quipe Data & IA
đ„ Leur stack, lâusage de Streamlit et leur plus grosse difficultĂ© : maintenir le rythme
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christophe
- Lâarticle publiĂ© chez Martin Flower sur le Data Mesh
- Lâinterview de Carlos Ghosn sur le podcast Generation Do It Yourself
- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici
đŹ CHAPITRES
00:00 Le contexte data & IA chez Accor
02:09 Le parcours de Christophe
03:53 Le contexte à son arrivée
06:38 Les 1ers chantiers
09:55 Les cas dâusage
14:08 Leur organisation
18:47 Leur stack
20:46 Leurs plus grosses difficultés
22:02 Leurs prochaines Ă©tapes
23:00 Sa recommandation de contenu
24:17 Son conseil
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique
#214 - Adeo : DĂ©ployer la stratĂ©gie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, WeldomâŠ)
#119 - Carrefour : Passer dâun Data Lab Ă une Analytics Factory
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