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Julien Richard est Senior Data Science Manager chez Doctolib, la licorne que tout le monde connait. En 2024, Doctolib avait lancé ses premiers projets GenAI. Un an plus tard, ils ont déjà commercialisé des solutions GenAI auprès de 1000 médecins.
On aborde :
🔥 La stratégie et les projets GenAI déployés chez Doctolib
🔥 Le chantier principal qui représente 95% du travail : l’évaluation
🔥 L’organisation des équipes et la stack utilisée
🔥 La plus grosse difficulté : le change management
❤️ PARTENAIRE
Cet épisode est rendu possible par Arcane, le cabinet de conseil spécialisé sur la stratégie data appliquée au marketing qui travaille notamment avec Leroy Merlin, Decathlon ou encore Europcar Mobility Group.
👉 Ecouter l'épisode Quelle stratégie data adopter pour scaler sa performance marketing ? avec Denis
👉 Recevoir l'article rédigé par Arcane pour connaître la méthode, les outils et l’équipe à mettre en place ici
👉 Contacter Denis sur LinkedIn ou par mail : denis@wearcane.com
📚 RESSOURCE
- Le LinkedIn de Julien
🎬 CHAPITRES
00:00 La genèse de la stratégie GenAI
02:52 Les projets GenAI de Doctolib
07:16 Le plus gros chantier : l’évaluation
12:33 Les outils utilisés
16:03 L’organisation
24:16 Le change management
27:23 Les prochaines étapes de la stratégie GenAI
28:56 Ses ressources préférées
29:36 Ses conseils pour progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#226 - Brevo : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Centaure, +100 millions ARR)
#212 - BlaBlaCar : Déployer un projet GenAI qui rapporte 1 million par an
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
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Morgane Dawant est Chief Data & AI Officer d’ENGIE Solutions France, acteur majeur de la transition énergétique. Arrivée il y a douze ans en tant que Data Scientist, elle pilote aujourd’hui la stratégie Data & IA du Groupe.
On aborde :
🔥 La mise en place d’une gouvernance data pragmatique et orientée ROI
🔥 Le déploiement des cas d’usage IA (ex : chatbot pour les techniciens)
🔥 L’organisation des équipes Data & IA chez Engie
🔥 Son plus gros challenge : aligner 15 000 personnes
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Morgane
- Le livre Chief Data Officer de Gilbert Ton et Alain Yen-Pon
- Le livre I.A 2042 - Dix scénarios pour notre futur
- L'édition spéciale Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 L’orga des équipes Data
02:58 Contexte à son arrivée
04:28 Chantier 1 : Data Gouvernance
08:14 Chantier 2 : IA
12:46 L’orga des équipes Data & IA
14:24 Leurs plus grosses difficultés
16:43 Leurs prochaines étapes
19:29 Sa vision du rôle de CDO
20:46 L’évolution du métier en 12 ans
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
#194 - Sanofi : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (cas d’usage, Data Mesh, Stack)
#156 - AXA France : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (Culture, Organisation et Tech)
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Juliette Duizabo a été Head of Data chez Ovrsea, puis Agorapulse et maintenant Photoroom. Elle a beaucoup testé l’usage des IA Génératives pour le Self-Service dans l’analytics et a mis les best practices en place chez Photoroom.
On aborde :
🔥 Sa vision : réponses en moins d’une seconde, vitesse de delivery de l’équipe Data x15
🔥 La mise en place sur toute la chaîne : Ingestion, Transformation, Semantic Layer, Analyse
🔥 L’organisation pour déployer cette stratégie et les outils utilisés (Omni, Nao…)
🔥 L’impact sur l'équipe Data : évolution des rôles de Data Analysts et d’Analytics Engineers
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Cet épisode est rendu possible par Denodo, la solution de virtualisation de données utilisée par presque un tiers du CAC 40, notamment la BNP, TotalEnergies ou le Crédit Agricole.
👉 Ecouter l'épisode avec Olivier de Denodo
👉 Recevoir leur manifesto pour accélérer ses projets GenAI ici
👉 Contacter Olivier sur LinkedIn ou par mail otijou@denodo.com
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Juliette
- Le livre Living documentation de Cyrille Martraire
- L’outil Nao Labs développé par Christophe Blefari
- L'édition spéciale Les 10 outils Data & IA à suivre de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Photoroom en 2 mots
01:29 Sa vision GenAI pour l'analytics
02:36 Ingestion et transformation
09:50 Le choix d’Omni
11:09 Semantic Layer
12:18 Analyses
17:48 L’organisation
20:09 Ses plus grosses difficultés
23:04 L’impact sur l'équipes Data
26:25 L’évolution du rôle de Data Analyst
29:32 Leurs prochaines étapes
30:16 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#226 - Brevo : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Centaure, +100 millions ARR)
#196 - Pigment : Monter l’équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)
#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup
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Denis Ravera est est co-Directeur Général chez Arcane, le cabinet de conseil spécialisé sur la stratégie data appliquée au marketing qui travaille notamment avec Leroy Merlin, Decathlon ou encore Europcar Mobility Group.
On aborde :
🔥 L’intérêt de mettre en place une stratégie data spécifique pour le marketing
🔥 Les cas d’usage principaux : optimisation du catalogue produit, pilotage à la valeur, Mix Marketing Modeling
🔥 Les outils et l’organisation à mettre en place
🔥 Les plus gros challenges : l’autonomie des équipes et la confiance dans les recommandations
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Denis
- L’article rédigé par Arcane
- La newsletter de Fred Cavazza
- Le site de Nicolas Guillon
- La chaîne Youtube Veritasium
- L'édition spéciale Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Denis
01:55 L'intérêt d'une stratégie data pour le marketing
04:07 Les différents cas d’usages
09:14 Les grandes briques à mettre en place
12:54 L’organisation à mettre en place
17:18 Combien de temps ça prend
18:36 Les plus gros challenges
20:34 L’impact des GenAI
22:01 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#198 - Swile : La nouvelle Stratégie Data de la licorne
#177 - Ex-CPO de BlaBlaCar, il partage sa Stratégie Data
#152 - Comment Crédit Agricole déploie sa Stratégie Data
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Anaïs Ghelfi est Data Platform Director chez Malt, la plateforme leader du freelancing en Europe, qui met en relation des freelances avec des entreprises. La scale-up fait partie du Next 40, qui référence les quarante scale-ups les plus prometteuses de l'écosystème en France.
Anaïs va nous parler des trois initiatives qui ont été clés chez Malt pour déployer des assistants IA à l'échelle.
On aborde :
🔥 Le lancement de leur communauté de “40 builders” GenAI grâce à des formations internes
🔥 Le déploiement des assistants IA dans les outils métiers (Salesforce, Looker…)
🔥 Le rôle du no/low code pour automatiser les workflows et l’adoption de N8N
🔥 Leur approche LLMOps, leur stack GenAI (Gemini, Dust…) et leurs plus grosses difficultés
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Anaïs Ghelfi
- Le manifesto pour accélérer ses projets GenAI ici
- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le contexte
03:07 #1 Lancer une communauté
07:48 #2 Déployer les assistants dans les outils
14:06 #3 Automatiser les workflows avec N8N
19:29 Leur approche LLMOps
22:03 Leur stack GenAI (Gemini, Dust, N8N…)
23:32 Leurs plus grosses difficultés
25:44 Leurs prochaines étapes
28:21 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)
#172 - Mirakl : Déployer une stratégie IA Générative
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Vania Pecheu Bovet est Head of Global Data & AI Strategy chez Carrefour et porte notamment la stratégie IA générative du Groupe, développée en France et maintenant déployée dans 8 pays.
On aborde :
🔥 La genèse autour de la stratégie GenAI de Carrefour
🔥 "AI Carrefour" : leur solution GenAI déployée auprès de 125 000 collaborateurs
🔥 Le déploiement de leur stratégie à l’international dans 8 pays et 3 continents
🔥 Leurs plus grosses difficultés, leurs prochaines étapes et l’enjeu sociétal lié à l’IA
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Vania
- Le documentaire Comment j'ai détesté les maths d'Olivier Peyon
- La communauté JFD
- L'édition spéciale Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Vania
02:52 Genèse de leur stratégie GenAI
04:49 1ères étapes : langage commun, formation...
06:18 Use cases et 1ères solutions
09:39 L'internationalisation dans 8 pays
13:00 Leurs plus grosses difficultés
14:36 Leurs prochaines étapes
17:25 L’équipe de Vania
18:46 Sa ressource préférée
23:53 Ce qui l’a fait progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#119 - Carrefour : Passer d'un Data Lab à une Analytics Factory
#172 - Mirakl : Déployer une stratégie IA Générative
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
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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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Élodie Sanchez, ex-Data Analyst chez Lydia et Betclic, est devenue Analytics Engineer chez Back Market en freelance. Dans cet épisode, elle nous parle de son parcours, de sa formation et de la raison pour laquelle elle s’est spécialisée sur l'Analytics Engineering.
On aborde :
🔥 Le parcours d’Élodie de Data Analyst à Analytics Engineer en freelance
🔥 Pourquoi et comment elle s’est spécialisée sur l’Analytics Engineering
🔥 Ses missions actuelles chez Back Market en tant qu’Analytics Engineer
🔥 Son avis sur le bootcamp et ses conseils pour réussir
💪 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 avec DataBird
DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Élodie
- Le LinkedIn de Christophe Blefari
- Sa newsletter Blef.fr
- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
- L'édition spéciale Les parcours des Head of Data des plus belles boites (BlaBlaCar, Pernod Ricard, Doctolib, Lydia...) de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours d’Elodie
02:38 Pourquoi elle s’est spécialisée ?
03:32 Comment elle a fait ?
06:46 Après le bootcamp
09:12 Ses missions chez Back Market
11:12 Ses conseils pour devenir Analytics Engineer
12:35 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#217 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer en freelance chez Lacoste
#199 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Full-Stack Data Analyst en freelance
#182 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer
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Christophe Blefari est le créateur de la newsletter data Blef.fr la plus connue en France. Il a été Head of Data, Head of Data Engineering et Staff Data Engineer dans des startups et des grands groupes et est selon moi l'un des plus grands experts data en France. Récemment, il a cofondé Nao Labs, un éditeur de code à destination des équipes Data qui utilisent l'IA.
On décrypte les news data qu’il ne fallait pas rater en 2025.
On aborde :
🔥 Les annonces clés des sommets Databricks & Snowflake
🔥 Le positionnement de BigQuery face à Databricks et Snowflake
🔥 L'émergence d’un challenger : ClickHouse
🔥 DuckDB et sa nouvelle offre LakeHouse
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🎙 Écouter l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird
DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christophe Blefari
- Sa newsletter Blef.fr
- Sa nouvelle boîte nao
- L’article How to build a coding agent
- Le blog de Simon Willison
- Le LinkedIn de Joe Reis
- La vidéo iPhone vs Android
- L'édition spéciale Les 10 outils Data & IA à suivre en 2025 de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Les nouveautés Databricks
09:51 Les nouveautés Snowflake
15:24 Zoom sur BigQuery
20:12 ClickHouse, le challenger
23:20 Les nouveautés DuckDB : DuckLake
25:16 La Forward Data Conference
27:42 Les reco de contenu de Blef
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Blef
Les épisodes avec Snowflake, Databricks, ClickHouse et Google
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Olivier Tijou est VP & General Manager chez Denodo, la solution de virtualisation de données qui a levé 330 millions de dollars en 2023. Elle est déjà utilisée par presque un tiers du CAC 40, notamment la BNP, TotalEnergies ou le Crédit Agricole.
On aborde :
🔥 Le concept de virtualisation de données : s’affranchir de la réplication physique et accéder à toutes ses sources
🔥 Les avantages : accélérer le time-to-market, réduire le vendor lock-in et renforcer sa souveraineté
🔥 Les grandes briques de la solution : virtualisation, couche sémantique, self-service
🔥 Quelques cas clients (banque, énergie) et l’impact de la GenAI sur Denodo
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Cet épisode est rendu possible par Denodo, la solution de virtualisation de données utilisée par presque un tiers du CAC 40, notamment la BNP, TotalEnergies ou le Crédit Agricole.
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👉 Contacter Olivier sur LinkedIn ou par mail : otijou@denodo.com
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Olivier
- Le Manifesto de Denodo pour accélérer ses projets GenAI
- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 La genèse de Denodo
01:12 La virtualisation de données
02:31 Ses avantages
07:42 Quelques cas concrets
11:00 Ses grandes briques
13:31 Son positionnement
15:36 L’impact de la GenAI
17:55 Le Manifesto
19:02 Ce qu’Olivier aime dans la Data
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#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)
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
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Edouard Flouriot est aujourd’hui Directeur Data Analytics chez Sorare, la licorne française qui a un modèle à la croisée entre le foot, le jeu et la blockchain. Avant ça, il était Head of Data chez Aircall, une autre licorne française.
Cet épisode s'inscrit dans une nouvelle série dont l’objectif est d’inviter des Head of Data qui ont déjà monté ou structuré une équipe Data et qui recommencent.
On aborde :
🔥 Le contexte Data chez Sorare et les premières initiatives d’Edouard
🔥 L’évolution du rôle de Head of Data : de bâtisseur à 10x Data Analyst
🔥 L’évolution du rôle de Data Analyst : il va se focaliser sur l’insight
🔥 La discipline spécifique à Sorare : “l’économie de jeu”
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d’Edouard
- La scaleup Ramp qui analyse les providers data : Ramp
- La Newsletter de Lenny
- L’épisode DoorDash sur Lenny’s Podcast
- L’épisode Netflix sur Lenny’s Podcast
- L’article de Tristan Handy
🎬 CHAPITRES
00:00 Sorare en quelques mots
05:11 Contexte et 1ères initiatives
12:27 L’organisation actuelle
20:19 L’évolution du rôle de Head of Data
26:48 L’économie de jeu
34:38 Les plus gros challenges d’Edouard
36:14 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment
#208 - Alan : Déployer des algorithmes pour lutter contre la fraude
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Sébastien Rozanes est Chief Digital, Data & AI Officer chez FDJ United (ex-Française des Jeux). Avant ça, Sébastien était Global Chief Data & Analytics Officer chez Carrefour et il avait passé au préalable plus de quinze ans dans le conseil en stratégie au BCG et chez McKinsey.
On aborde :
🔥 Ses 1ères initiatives : Data as a Product, Data Academy, accélération Cloud
🔥 Les challenges : prioriser les efforts, adopter l’orga “Spotify”, casser les silos Tech x Business
🔥 Ses conseils : adopter le “6 pager memo” d’Amazon et rester accessible pour obtenir du feedback des équipes
🔥 Les prochaines étapes : exécuter, co-localiser les équipes, le chantier IA agentique
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- Le LinkedIn de Sébastien
- Le LinkedIn de Charlotte Ledoux
- Son jeu
- Sa newsletter
- L'édition spéciale Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Sébastien
01:11 Le contexte chez FDJ United
05:36 Ses 1ères initiatives
14:34 Ses challenges
18:19 Ses conseils
22:57 Ses prochaines étapes
26:58 Ses ressources préférées
28:53 Ce qui l’a fait progresser
🤩 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 avec Charlotte Ledoux
#119 – Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory
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Mickael est un expert sur Snowflake et également Directeur Data & IA chez KPC, le cabinet de conseil élu partenaire de l’année 2024 de Snowflake.
On aborde :
🔥 Dans quel contexte les entreprises mettent en place Snowflake
🔥 La Stack Data que l’on peut mettre en place avec Snowflake : Fivetran, dbt…
🔥 Les avantages et les difficultés de l’outil : facilité de mise en place, vendor lock-in
🔥 Ses conseils pour mettre en place Snowflake et son avis sur la tendance de la GenAI
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par KPC, le cabinet de conseil spécialisé sur la data et l'IA qui a été élu partenaire de l'année par Snowflake.
👉 Contacter Mickaël sur LinkedIn ou par mail : mickael.kuentz@kpconsulting.fr
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Mickaël
- La chaîne Youtube Renaud Dékode
- La chaîne Youtube Vision IA
- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Comment Mickaël s’est spécialisé sur Snowflake
01:56 Dans quel contexte les entreprises utilisent Snowflake
05:11 La stack que l’on peut mettre en place avec Snowflake
15:03 Les difficultés lorsqu’on utilise Snowflake
16:55 Les avantages de l'outil
19:57 Ses conseils pour le mettre en place
24:18 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#171 - Snowflake : Une stack unique pour l’Analytics & l’IA
#160 - Mettre en place un Data Office 4.0
#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg
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Sylvain Ramousse est VP of AI chez Brevo, la licorne française qui propose une solution de marketing automation qui permet notamment d’orchestrer ses campagnes d'emailing ou de SMS. La scaleup a acquis le statut de “centaure” après avoir dépassé les 100 millions d’euros de revenus annuels.
On aborde :
🔥 La genèse de l’équipe GenAI chez Brevo
🔥 Les 1ers cas d’usages (génération de contenu, support client…)
🔥 La stack (ex : LangChain, RAPTOR…) et l’organisation de l’équipe
🔥 Les enseignements clés (maturité technologique, UX) et leurs prochaines étapes
PS : Cet épisode a été enregistré en juin 2025.
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Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.
👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com
👉 S'inscrire à leur prochain événement
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Sylvain
- Le Livre UX for AI de Greg Nudelman
🎬 CHAPITRES
00:00 Licorne vs Centaure ?
02:00 La genèse de l’équipe GenAI
05:17 Le parcours de Sylvain
07:34 La phase exploratoire
10:03 Les différents cas d’usages
14:13 La stack GenAI : LangChain, Raptor
18:26 L’organisation de l’équipe
24:03 Les résultats et les enseignements
35:49 Les difficultés rencontrées
37:34 Les prochaines étapes
39:49 Sa ressource préférée
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#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)
#172 - Mirakl : Déployer une stratégie IA Générative
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure
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Grégoire Hornung est Head of Data chez Qover, une pépite belge de l’InsurTech qui a levé 70 millions d’euros et des beaux clients tels que Revolut, Qonto ou Mastercard.
On aborde :
🔥 Leur plus gros challenge : structurer leur Data Warehouse & modéliser leurs données
🔥 Comment ils s’y sont pris : Modern Data Stack, architecture médaillon, rationalisation des modèles dans dbt…
🔥 Le plus gros challenge rencontré : réduire le temps de développement via des conventions fortes
🔥 Leur prochaine étape : mettre en place une approche Self-Service pour leurs partenaires externes
💪 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
🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird
DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Grégoire
- Le Linkedin de Mehdi Ouazza et sa chaîne Youtube Mehdio
- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Grégoire
03:37 Le contexte autour de leur plus gros challenge
05:46 Les étapes clés
11:19 Les plus grosses difficultés
16:39 L’organisation de l’équipe Data
17:27 Leurs prochaines étapes
19:28 Sa ressource préférée
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup
#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service
#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
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Christophe Blefari (alias Blef), fondateur de la newsletter blef.fr et cofondateur de nao, revient sur son expérience chez Y Combinator, l’incubateur américain le plus prestigieux au monde (Airbnb, Stripe…).
Pendant 3 mois au cœur de la Silicon Valley, il a vécu l’intensité de l’entrepreneuriat US et rencontré des dizaines d’équipes Data et Tech.
On aborde :
🔥 L'expérience YC : sélection, partners, office hours et accompagnement intensif
🔥 Les différences US/FR dans la Data : mentalité test & learn, volumes de données, organisation des équipes
🔥 Le boom IA chez YC avec notamment l'émergence des “full stack AI companies”
🔥 L’impact sur les métiers data & tech : juniors remplacés par des IA, seniors deviennent “PM”, nouveaux rôles
📅 ON SERA AVEC BLEF À LA FORWARD DATA CONFÉRENCE LE 24/11
L’événement, co-organisé par Blef, le Modern Data Network et Hymaïa, aura lieu le 24 novembre 2025. On y parlera du futur de l’écosystème data.
📚 Découvrir l'événement ici
🎙 Découvrir le programme ici
Ceci n'est pas une collaboration commerciale. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Blef
- Sa boîte nao
- Sa newsletter blef.fr
- Les tendances startups de YC
- Les essais de Paul Graham
🎬 CHAPITRES
00:00 Son expérience chez Y Combinator
04:38 Les différences US/FR dans la data
12:38 80% des startups produisent de l’IA
16:17 Le concept de "full stack AI company”
20:42 Le futur des équipes Data & Tech
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
#186 – On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)
#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse
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Jean-Benoît Mehaut et Mustapha Benosmane sont Global Head of Analytics et Head of Data Platform du groupe Adeo, le leader européen du bricolage qui rassemble notamment Leroy Merlin, Bricoman, Saint-Maclou et Weldom dans 11 pays avec 115 000 collaborateurs. Depuis 4 ans, ils ont piloté la mise en place d’une approche Data Mesh à l’échelle dans 11 pays pour 2000 utilisateurs internes afin de rendre la donnée plus qualitative et actionnable pour les métiers.
On aborde :
🔥 Le contexte et les points de douleurs qui ont poussé Adeo à mettre en place une approche Data Mesh (goulot d’étranglement dans l’équipe centralisée, problèmes de qualité de données…)
🔥 L'approche fédérée qu’ils ont mis en place : les outils (BigQuery, Data Catalog interne…) et le framework (Global Ready)
🔥 L'organisation : les équipes “produit”, les équipes “plateforme” et une équipe “plateforme technologique” globale
🔥 Leurs plus gros challenges : le change management, la transformation, la gouvernance fédérée…
💪 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.
👉 Nous rencontrer ici
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Jean-Benoît
- Le Linkedin de Mustapha
- Le Livre "Software Architecture : The Hard Parts"
- Le Livre "Data Mesh" de Zhamak Dehghani
- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le contexte
02:05 Les points de douleurs qui ont mené au Data Mesh
03:44 Approche fédérée : les outils (BigQuery, Data Catalog interne…)
06:35 Approche fédérée : le framework (Global Ready)
09:17 L’orga : équipes Produit, équipes Plateformes…
11:32 Leurs plus grosses difficultés
14:42 Leurs prochaines étapes
18:22 Leurs ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#77 – Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh
#101 – Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh
#214 – Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)
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Alexis Ego est Solution Engineer chez Retool, l’outil low code massivement adopté par les équipes Data & IA aux US et en Europe. Ils ont déjà convaincu des géants comme OpenAI et Nvidia aux Etats-Unis ou Pernod Ricard et Decathlon en France.
On aborde :
🔥 La genèse et les grandes briques de Retool (connecteurs, “drag & drop”, agents IA…)
🔥 Son positionnement dans la Modern Data Stack et sur le marché
🔥 Plusieurs cas d’usage Low Code x Data & IA (vente, marketing, RH…)
🔥 L’accélération de la tendance du low code dans la Data & l’IA
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Ce podcast est rendu possible par Retool, l'outil low code massivement adopté par les équipes Data & IA.
👉 Découvrir l'outil
👉 Contacter Alexis sur LinkedIn
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Alexis
- Le White Paper "Navigating the AI Frontier" de Capgemini
- L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours d’Alexis
03:11 La genèse de Retool
05:38 Les grandes briques
08:34 Son positionnement dans la Modern Data Stack
11:05 Pourquoi utiliser une solution Low Code ?
13:22 Pourquoi choisir Retool plutôt que ses concurrents ?
17:25 Plusieurs cas d’usage (vente, marketing, RH…)
21:59 La tendance du Low Code
26:26 Le lien entre le Low Code et les Agents IA
28:24 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#102 - Databricks : Une Stack Unique pour l’Analytics et l’IA 💪
#179 - dbt : L’outil le plus adopté de 2024 ? ⚙️
#215 - Airbyte : L'outil d'ingestion Open Source leader du marché
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Claire Lebarz est CTO chez Malt, la plateforme leader du freelancing en Europe, qui met en relation des freelances avec des entreprises. La scaleup fait partie du Next 40 qui référence les 40 scaleups les plus prometteuses en France. Claire a passé 6 ans chez Airbnb dans la Silicon Valley, où elle a été Head of Data sur une partie du produit. Elle est rentrée en France pour prendre le rôle de VP Data, de Chief Data AI Officer et enfin de CTO chez Malt.
On aborde :
🔥 Les chantiers Data & IA qu’elle a mis en place en arrivant chez Malt
🔥 Le projet IA de matching sur lequel elle s’est impliquée opérationnellement
🔥 Son passage sur le rôle de CTO
🔥 Le retour du Make or Buy et l’accélération de l’enjeu de souveraineté
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.
👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Claire
- Le livre "Thinking, Fast and Slow" de Daniel Kahneman
- Le livre "Nexus" de Yuval Noah Harari
- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Claire, ex-Head of Data chez Airbnb
01:30 Les premiers chantiers qu’elle lance en arrivant chez Malt
02:59 L’importance d’avoir une équipe Data centralisée
04:47 Refocus sur un seul projet de Machine Learning
07:24 Recherche vs Ecole d’Ingénieur
09:10 La suppression du système de ticketing
15:49 Son implication dans un projet IA
30:05 Le retour du make or buy
34:22 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)
#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne
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Frédéric Forest est expert Data Visualisation et a monté un cabinet de conseil spécialisé sur la data et notamment sur PowerBI : Datatorii.
On aborde :
🔥 Le concept de Design System (tokens, charts, patterns…)
🔥 Dans quel contexte les entreprises industrialisent leur Data Visualisation
🔥 Les étapes à suivre pour mener ce type de projet (axes “outil” et “organisationnel”)
🔥 Les plus gros challenges de cette approche et les conseils de Frédéric
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Frédéric
- Le Livre “Show Me the Numbers” de Stephen Few
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🎬 CHAPITRES
00:00 Le concept
00:29 Qu’est ce que le Design System ?
02:02 Dans quel contexte les entreprises industrialisent leur Data
03:54 Les étapes à suivre pour mettre en place un Design System
08:55 La structure et la durée de ce type de projet
11:42 Les plus gros challenges de cette approche
14:12 Les conseils de Frédéric
15:32 La professionnalisation de la Data Visualisation
16:51 Sa ressource préférée
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#167 - Tout comprendre sur Databricks 😎
#115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprès de 2000 Utilisateurs 📊
#28 - Quitoque : Scaler sa data visualisation
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Ex-Polytechnique, Hugo Palmer est aujourd’hui Senior Staff Engineer pour l’Analytics chez Decathlon où il pilote la vision tech de la stratégie Analytics. Avant ça, il a passé 7 ans dans l’équipe Data de BlaBlaCar à manager plusieurs équipes.
On aborde :
🔥 La mise en place du Self-Service : 3 étapes de maturité et harmonisation des KPIs cross-domaines
🔥 La création d'un Analytics Center of Excellence : équipe centralisée de 5 Staffs pour définir les bonnes pratiques
🔥 Le lancement des “Chapters Data” pour animer la communauté de 200+ profils Analytics répartis en domaines
🔥 L’adoption de la GenAI : déploiement d'un copilot pour les Data Analysts (MCP, LLM, …)
❤️ PARTENAIRE
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Hugo
- Le blog de Will Larson
- Le Livre "An Elegant Puzzle Systems of Engineering Management” de Will Larson
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours d’Hugo
02:54 Le chantier Self-Service Analytics
07:49 Harmoniser les KPIs
12:53 L’Analytics Center of Excellence
16:47 La mise en place des Chapters Data
21:45 L’adoption de la GenAI pour l’Analytics
27:14 Les ressources préférées d’Hugo
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)
#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup
#60 - Decathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics avec Anicet Bart, Sr Staff Engineer
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