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Thomas Pocreau est Staff Machine Learning Engineer chez BlaBlaCar, la licorne de covoiturage et de transport que tout le monde connaît.
On aborde :
🔥 Pourquoi ils ont adopté une approche Staff dans l’équipe Data
🔥 La différence entre un Staff et un Senior
🔥 2 exemples de projets Staff
🔥 Les plus gros challenges de la création du poste
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par dbt Labs qui développe dbt, l’outil le plus mentionné sur le podcast.
👉 Contacter Jeremy sur LinkedIn ou par mail : jeremy@dbtlabs.com
👉 Demander une démo : https://bit.ly/40kXh8K
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Thomas
- Le Machine Learning Rules Book de Google
- The Staff Engineer's Path de Tanya Reilly
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:43 Intro
05:40 Le contexte
08:13 Senior vs Staff
11:06 1er projet : MLOps
13:19 2ème projet : Analytics
21:09 Le plus gros challenge de Thomas
25:46 Les plus gros challenges de BlaBlaCar lors de la création du poste de Staff Data
27:41 Les prochaines étapes pour l’approche staff chez BlaBlaCar
29:07 Les questions de la fin (ressources, conseil)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering
#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
#150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie Data (organigramme, stack…)
🇬🇧 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
📚 Découvrir le programme du bootcamp ici
🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines
DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂
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Samya est Generative AI Research Lead chez Pigment, la nouvelle licorne française qui a levé +230 millions de dollars.
On aborde :
🔥 La genèse de l’équipe GenAI et sa stratégie
🔥 Deux exemples de projets GenAI appliqués au Produit
🔥 L’organisation de l’équipe et leur architecture technique (OpenAI, LangChain, Langfuse…)
🔥 La plus grosse difficulté : trouver le bon équilibre performance x latence
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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.
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Samya
- L'épisode DeepSeek, China, OpenAI, NVIDIA, xAI, TSMC, Stargate, and AI Megaclusters du podcast de Lex Fridman
- La newsletter AlphaSignal
🎬 CHAPITRES
00:00 Pigment en deux mots
01:53 Le parcours de Samya
03:47 La genèse de l’équipe GenAI et leur stratégie
06:33 Les 2 exemples de projets
08:14 L’organisation de l’équipe
11:17 L'architecture technique (OpenAI, LangChain, Landfuse…)
16:53 Leur plus grosse difficulté : l’équilibre performance x latence
22:25 Leurs prochaines étapes
25:21 Les dernières questions (recommandations, conseil)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA (Dust, Gemini…)
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
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Jeremy Cohen est Principal Product Manager chez dbt, la solution de transformation souvent mentionnée sur le podcast. On en a parlé avec des 10aines de boîtes : BlaBlaCar, Doctolib mais aussi des plus grosses boîtes comme Decathlon.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:32 Intro
03:27 La genèse de dbt
08:51 dbt aujourd’hui
14:54 Ses facteurs de succès
17:13 L’impact de la GenAI sur dbt
21:19 Les autres tendances : Iceberg, accessibilité, Semantic Layer
28:02 Les questions de la fin (ressources, conseil)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Jeremy Cohen
- Le Roundup de dbt
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup
#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering
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Arthur Feger est Director of AI & Analytics chez Carrefour. Après six ans chez Ekimetrics, il a rejoint Carrefour pour diriger les chantiers data et IA pour l'e-commerce et le marketing. Il s'est intéressé très tôt aux IA génératives et a notamment construit le chatGPT interne de Carrefour. Maintenant, c'est lui qui porte la vision de l'IA agentique chez Carrefour.
On aborde :
🔥 Les agents à destination de l’externe : agent pour faire ses courses, service client…
🔥 Leur stratégie pour déployer des agents pour l’interne : approche Self-Service et agents complexes
🔥 Les outils utilisés et l’organisation pour déployer leurs agents : Data Scientists, Software Engineers…
🔥 Leurs plus grosses difficultés : UX et déploiement d’agents par des profils non techniques
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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
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Arthur
- La chaîne YouTube de Andrej Karpathy
- Le cours Structuring Machine Learning Projects de Andrew Ng
🎬 CHAPITRES
00:00 Le contexte IA de Carrefour
04:04 Les initiatives agentiques
08:15 L’agentique appliquée au service client
13:49 La stratégie agentique pour l’interne
18:28 Un agent IA pour l'expansion des magasins
22:46 Leur stack IA agentique
24:39 Leur organisation
27:10 Leurs plus grosses difficultés
31:57 Ses recommandations de contenu
32:43 Ses conseils pour progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle
#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe
#197 - Salesforce : Déployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce
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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, un éditeur de code à destination des équipes Data qui utilisent l'IA.
On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026.
On aborde :
🔥 La GenAI pour la Data Analyse : “chat with your data”, état des lieux, semantic layer
🔥 La GenAI pour le Data Engineering : “chat with your Modern Data Stack”, MCP, impacts sur l’équipe Data
🔥 La GenAI “en production” : 95% des projets ne sont pas en production, limites technologiques, besoins en AI Engineers
🔥 Le scale des Assistants IA en interne : enjeux différents (adoption, formation, communauté, automatisation & no code)
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christophe Blefari
- Sa newsletter Blef.fr
- Sa boîte Nao
- Le LinkedIn de Naïm Kosayyer (Selfr)
- L'étude MIT sur les projets GenAI
- Pour recevoir la liste des 10 outils Data & IA à suivre, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 “Chat with your data”
13:59 “Chat with your Modern Data Stack”
22:50 L’impact sur l’équipe Data
27:51 La GenAI “en production”
36:20 Le scale des assistants IA
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
Les épisodes avec Malt, Gorgias, Pigment, Mirakl, Decathlon, Doctolib et Photoroom.
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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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Kévin Bourlier est Solutions Consultant chez Adobe, l'éditeur qui propose de nombreuses solutions et notamment des solutions data. Avant ça, il est passé par plusieurs autres belles boîtes comme SeLoger et 55 où il était Lead Tech sur les sujets Analytics.
On aborde :
🔥 Les 4 étapes clés pour personnaliser l’XP client à l’échelle : création de contenu, hébergement des assets, activation data et mesure du ROI
🔥 Le concept de Content Supply Chain et comment gérer le cycle de vie de milliers d'assets
🔥 L'unification des données pour orchestrer les campagnes sur tous les canaux (web, mobile, hors ligne...)
🔥 Comment la GenAI accélère ces processus et zoom sur la nouvelle tendance du GEO (Generative Engine Optimization)
❤️ PARTENAIRE
Cet épisode est rendu possible par Adobe, l'éditeur de logiciels spécialisé sur la personnalisation de l'expérience client à l'échelle.
👉 Contacter Kévin sur LinkedIn
👉 Contacter Kévin par mail
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Kévin
- Le livre Mindset de Carol S. Dweck
- Le blog Data Analyst
- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 La genèse d'Adobe
02:03 Leur vision
03:49 #1 : Création de contenu
09:54 #2 : Hébergement
11:46 #3 : Activation
18:46 #4 : Mesure du ROI
22:48 Les plus grosses difficultés : unification, gestion de projet
24:20 La tendance majeure du moment : GEO
26:07 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle
#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe
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Louise est Data Team Lead au Ministère de la Transition Écologique. Après un parcours en startups, elle a rejoint le Ministère pour piloter un projet qui permet d’accélérer la transition écologique : avec son équipe, elle a construit des indicateurs pour aider les territoires à mesurer leurs progrès climatiques.
On aborde :
🔥 Comment ce projet s’insère dans la stratégie de Transition Écologique de la France
🔥 L’identification des indicateurs et la mise en place d’une Data Gouvernance
🔥 La mise en place d’une Modern Data Stack et les choix spécifiques de Scaleway et CubeJS
🔥 Les plus grosses difficultés : infrastructure adaptée à l’Open Data et adoption des indicateurs
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Louise
- Le catalogue des données pour la transition écologique (aka les indicateurs territoriaux)
- La newsletter blef.fr
- Le Slack Modern Data Stack
- La chaine YouTube de Riley Brown
- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Son parcours
02:36 Le contexte
09:57 Chantier #1 : Modern Data Stack
10:30 Le choix de CubeJS
12:42 Chantier #2 : Data gouvernance
15:19 Leurs plus gros challenges
18:50 Leurs prochaines étapes
21:10 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#193 - Comprendre l’impact de l’IA sur le Climat avec Lou Welgryn de Data For Good, ex-Carbon4
#140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre
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Matthieu Ramognino a été Lead Data Analyst chez Criteo puis freelance pour plein de belles boîtes pendant plus de 5 ans. En 2024, il a lancé avec moi le Collectif DataGen qui réunit les meilleurs freelances data & IA du marché et début 2025, il a lancé DataNomad, un podcast dans lequel il invite également les meilleurs freelances data & IA pour décortiquer leurs parcours.
On aborde :
🔥 Les types de boîte qui recrutent en freelance : grosses boîtes (85% du marché), scaleups…
🔥 Les formats de mission selon le type de boîte : temps plein, mi-temps, missions ponctuelles
🔥 Les vrais TJM : fourchettes par type de profil et quelques exemples concrets
🔥 Quelles boîtes acceptent le full-remote : grosses boîtes ? startups ?
🎧 DÉCOUVREZ LE PODCAST DATANOMAD
DataNomad est un podcast animé par Matthieu Ramognino, qui aide à réussir en tant que freelance data.
Dans chaque épisode, il échange avec des profils issus d’entreprises comme Criteo, Doctolib, Ecole 42 ou Le Wagon, qui ont choisi de se lancer dans l’aventure freelance. On y découvre leurs parcours, leurs motivations et leurs meilleurs conseils pour se lancer et performer en freelance.
👉 Écouter le podcast ici
👉 Contacter Matthieu sur LinkedIn
👉 Candidater pour rejoindre leCollectif ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Overview du marché
09:11 Les TJM
15:54 Le Full-remote
19:27 Ses ressources préférés
✍️ L'ÉDITION SPÉCIALE "LES PLUS GROS CHALLENGES DES LEADERS DATA INVITÉS SUR DATAGEN"
Lire l'édition spéciale de notre newsletter Ici
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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
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👉 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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- Le LinkedIn de Denis
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- La newsletter de Fred Cavazza
- Le site de Nicolas Guillon
- La chaîne Youtube Veritasium
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🎬 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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👉 Ecouter l'épisode avec Denodo
👉 Contacter Olivier sur LinkedIn ou par mail otijou@denodo.com
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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
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#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
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Denodo, une solution de virtualisation.
👉 Ecouter l'épisode avec Denodo
👉 Contacter Olivier sur LinkedIn ou par mail otijou@denodo.com
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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...).
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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.
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📚 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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📚 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
❤️ PARTENAIRE
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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📚 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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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Sébastien
- Le LinkedIn de Charlotte Ledoux
- Son jeu
- Sa newsletter
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🎬 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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