DataGen

#263 - Masterclass | Mettre en place une stratégie GenAI qui passe à l’échelle et génère du ROI avec Axel de Goursac, Partner AI Lead chez KPMG France

Wed, 01 Apr 2026 08:00:49 GMT

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 génère du ROI.

On aborde :

🔥 La maturité actuelle des entreprises sur le déploiement de leur stratégie GenAI

🔥 La 1ère phase “top down” : identifier les rôles et les tâches et estimer le ROI et la faisabilité des projets

🔥 La 2ème phase “bottom up” : réconcilier le ROI à un niveau global et créer un cadre de pilotage

🔥 La 3ème phase : délivrer les quick wins, passer à l’échelle, piloter et synchroniser les équipes

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Ce podcast est rendu possible par KPMG.

👉 Leur site internet

👉 Recevoir leur étude AI Quarterly Pulse

👉 Contacter Axel sur LinkedIn ou par mail : adegoursac@kpmg.fr

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d’Axel

- L’étude KPMG AI Quarterly Pulse

- L’étude KPMG Trends of AI

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🎬 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 à l’échelle

16:48 Les grosses difficultés

19:44 L’IA agentique

22:13 Sa reco de contenu

22:51 Ce qu’Axel aime dans la Data et l’IA

🤩 AUTRES ÉPISODES 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 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives

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#262 - Veepee : Adopter une organisation hybride centralisée x décentralisée et une approche Analytics Engineering

Mon, 30 Mar 2026 10:56:05 GMT

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 dernières années : adopter une organisation hybride centralisée x décentralisée et une approche Analytics Engineering.

On aborde :

🔥 La décentralisation d’une partie des équipes Data Analytics dans chaque département (Marketing, Sourcing, Opérations)

🔥 Les étapes clés : identifier les collaborateurs métiers motivés, créer une Data Academy, les former et recruter des nouveaux profils

🔥 Leur organisation actuelle et leur stack (BigQuery, dbt, Strategy…)

🔥 Le repositionnement de l’équipe Analytics centrale sur des projets avancés : Analytics Engineering, Semantic Layer, Machine Learning

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👉 Découvrir l’épisode avec Jérôme Couzy, Customer Success Manager chez Alteryx

👉 Découvrir leur guide pratique pour préparer ses données pour l’IA ici

👉 Contacter Jérôme sur LinkedIn ou par mail : jerome.couzy@alteryx.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Sandrine

- Le blog Towards Data Science

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Sandrine

02:31 Pourquoi décentraliser l’équipe Data ?

04:05 Les étapes clés

07:51 Leur organisation

09:39 Leur stack

11:37 Leurs plus grosses difficultés

15:22 Leurs prochaines étapes

17:46 Sa reco de contenu

18:14 Ce qui l’a fait le plus progresser

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#216 - Datadog : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup

#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

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#261 - Accor : De la Business Intelligence à une Data & AI Factory

Mon, 23 Mar 2026 11:32:19 GMT

Christophe Vaudable est VP Data chez Accor, le leader mondial de l'hôtellerie. Christophe pilote les équipes Data et IA de l'activité centrale d'achat du groupe.

On aborde :

🔥 L’évolution du modèle opérationnel, de la Business Intelligence à une Data & AI Factory

🔥 La première phase : livrer 3 applications Data & IA en 5 mois pour 60K€ chacune

🔥 Leurs deux premiers cas d’usage et l’organisation de leur équipe Data & IA

🔥 Leur stack, l’usage de Streamlit et leur plus grosse difficulté : maintenir le rythme

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Christophe

- L’article publié chez Martin Flower sur le Data Mesh

- L’interview de Carlos Ghosn sur le podcast Generation Do It Yourself

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🎬 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 d’usage

14:08 Leur organisation

18:47 Leur stack

20:46 Leurs plus grosses difficultés

22:02 Leurs prochaines étapes

23:00 Sa recommandation de contenu

24:17 Son conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique

#214 - Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)

#119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory

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#260 - Masterclass | Scaler l’adoption des agents IA avec Yoann Benoît, co-fondateur chez Hymaïa

Wed, 18 Mar 2026 10:35:57 GMT

Yoann Benoît est un expert Data, IA et Produit qui a fondé Hymaïa, l’agence spécialisée sur la transformation Data & IA des entreprises. Ils travaillent aussi bien avec des boîtes tech comme Leboncoin et des grands groupes comme Bel. Et depuis quelques années, ils accompagnent de nombreuses boîtes dans l'adoption des IA génératives. Il est venu nous expliquer comment on scale l’adoption des agents IA.

On aborde les 4 piliers clés :

🔥 #1 - Outillage (Dust, Plateforme…) : l’importance de l’UX pour faciliter l’usage et la construction des agents

🔥 #2 - Gouvernance & Leadership : identifier des sponsors dans chaque département et promouvoir l’exemplarité

🔥 #3 - Formation : un roll-out progressif qui priorise les early adopters et des ateliers pratiques & gamifiés

🔥 #4 - AI Champions & Product Mindset : créer une communauté de builders et infuser un mindset produit

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👉 Contacter Yoann sur LinkedIn

👉 Contacter Yoann par mail : yoann.benoit@hymaia.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Yoann

- Le livre Crossing the Chasm de Geoffrey A. Moore

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🎬 CHAPITRES

00:00 L’adoption, l’enjeu majeur des agents IA

02:46 Les 4 pilliers pour scaler l’adoption

04:31 #1 Outillage (Dust, N8N, Plateforme…)

09:40 #2 Gouvernance & Leadership

14:00 #3 Formation

19:45 #4 AI Champions & Product Mindset

23:35 Les plus grosses difficultés

27:36 Ses ressources préférées

28:15 Yoann m'offre un cadeau !

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique

#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle

#195 - Masterclass / Adopter une approche Produit dans l'équipe Data & IA

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🇪🇺 #259 - HelloFresh : Building and scaling a Product Analytics culture

Mon, 16 Mar 2026 11:50:09 GMT

Florian Bonnet is a former Director of Product at HelloFresh. He later held product leadership roles in scale-ups such as Typeform and Fintechture. He is currently VP of Product Management at Veriff, the Estonian unicorn.

We cover :

🔥 #1 - How to define the metrics (North Star, KPI Tree…)

🔥 #2 - How to manage product performance with data on a weekly basis

🔥 #3 - How to implement the right collaboration between Product & Data

🔥 His 2 main challenges and his views on GenAI for Product Analytics

📚 RESOURCES

- Florian’s LinkedIn profile

- His book The Power of Analytics

- Matt Watkinson's book The Grid

🎬 CHAPTERS

00:00 What is HelloFresh?

01:32 Florian’s journey from Data Analyst to Director of Product

03:16 The context at HelloFresh when he became Director of Product

05:49 #1 - How to define the metrics (North Star, KPI Tree…)

08:30 #2 - How to manage product performance with data on a weekly basis

12:17 #3 - How to implement the right collaboration between Product & Data

15:38 His main challenges

18:53 The tech stack he recommends

21:04 The impact of GenAI on Product Analytics

25:48 Florian’s favorite resources

28:14 His best advice

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

#5 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing

#4 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence

#2 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused

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#258 - Alteryx : Permettre aux profils non techniques d’exploiter les données

Wed, 11 Mar 2026 09:45:54 GMT

Jérôme Couzy est Customer Success Manager chez Alteryx, l'outil qui permet aux profils non techniques d'exploiter et de valoriser leurs données. La solution est utilisée par plus de 8 000 clients dans le monde, tous secteurs confondus, Telco avec Orange notamment, Banque avec la Caisse d'Épargne, mais aussi Pharma, services financiers, etc. Plus de 750 000 utilisateurs dans le monde utilisent la solution.

On aborde :

🔥 La genèse et le positionnement actuel d'Alteryx

🔥 Les 3 grandes briques de la solution : préparation, automatisation et analyse

🔥 Pourquoi les entreprises choisissent la solution versus Dataiku, Informatica ou dbt

🔥 Plusieurs cas d’usage (Telco, Banque) et l’impact des IA Génératives sur Alteryx

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👉 Contacter Jérôme par mail : jerome.couzy@alteryx.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Jérôme

- Le guide pratique de la préparation des données pour l'IA

🎬 CHAPITRES

00:00 La genèse d’Alteryx

02:48 Ses 3 grandes briques

04:25 Son positionnement dans la Modern Data Stack

06:37 Pourquoi choisir Alteryx ?

10:37 Comparaison avec Informatica, Dataiku, dbt

15:26 L’impact des GenAI sur Alteryx

20:08 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#246 - SNCF Connect & Tech : Leur stratégie Data

#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique

#237 - ENGIE : Déployer la stratégie Data & IA dans l’Industrie

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#257 - Uber : Ex-Data Science Manager, elle raconte ses 9 ans dans la Silicon Valley

Mon, 09 Mar 2026 12:08:16 GMT

Marie-Camille Achard a passé 9 ans chez Uber à San Francisco où elle était Data Science Manager.

On aborde :

🔥 Son parcours de Data Scientist à Data Science Manager chez Uber à San Francisco

🔥 Ses projets clés : lutte contre la fraude et mesure d’incrémentalité à l’échelle

🔥 La réalité du marché de l’emploi aux US et pourquoi elle a failli se faire virer du jour au lendemain

🔥 Ce qui fait d’Uber l’une des boîtes les plus data-driven au monde : organisation et culture

💪 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 Marie-Camille

- Le podcast High Signal

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🎬 CHAPITRES

00:00 Son parcours avant les US

01:31 Vivre à San Francisco

02:17 Applied Scientist VS Data Scientist

04:49 Algos pour lutter contre la fraude

08:04 Proche du lay-off

10:06 De Data Scientist à Manager

11:01 Orga data & tech

12:47 Mesure d’incrémentalité à l’échelle

17:49 Data-driven à l’échelle

21:49 Culture business très tech

23:03 Solutions développées en interne

27:14 Sa recommandation de contenu

27:30 Ce qu’elle aime dans la data

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US

#208 - Alan : Déployer des algorithmes pour lutter contre la fraude

#133 - Devenir Data Engineer aux US ou au Canada et gagner 250K$/an avec Willis Nana

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Redif Top 10 : BlaBlaCar - L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

Wed, 04 Mar 2026 08:00:00 GMT

Rémi Guyot est l’ancien Chief Product Officer de BlaBlaCar, la plateforme de transports partagés leader en Europe qui compte 20 millions d’utilisateurs en France. Aujourd’hui, il a co-fondé l’agence Produit Discovery Discipline et est co-auteur du livre et de la méthode du même nom.

On aborde :

🔥 Les gros chantiers data qu’il a menés chez BlaBlaCar : rendre les équipes Produit autonomes et utiliser la data dans le produit

🔥 Son plus gros challenge : se faire confiance sur les sujets data et gérer la tension Data x Design

🔥 Ses conseils pour des équipes Product Analytics

🔥 La création de Discovery Discipline et sa vision sur les IA Génératives

💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

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🎬 CHAPITRES

00:00 Intro

04:43 Comment Rémi est devenu CPO de BlaBlaCar

06:38 Les plus gros chantiers data qu’il a menés en tant que CPO

12:00 Son plus gros challenge data : se faire confiance sur les sujets data

19:15 Ses conseils pour des Product Analysts

21:04 Le contexte de la création de Discovery Discipline

24:37 L'impact des GenAI sur nos métiers demain

32:40 Les questions de la fin (ressource, conseil)

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Rémi Guyot

- Discovery Discipline de Rémi Guyot et Tristan Charvillat

- The Visual Display of Quantitative Information par Edward Tufte

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering

#124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

#114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science

#47- Airbnb : Rapprocher la Data et le Design

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Redif Top 10 : Palantir - La plateforme Data & IA pour les cas d’usage opérationnels

Mon, 02 Mar 2026 08:00:00 GMT

Agathe Verro est Deployment Lead chez Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels. Pour ceux qui ne connaissent pas, l’entreprise est valorisée 200 milliards de dollars. Palantir travaille avec des acteurs clés dans divers secteurs comme l’automobile (Stellantis, Forvia), l’aéronautique (Airbus), le secteur bancaire et assurance, et l’industrie au sens large.

On aborde :

🔥 La mission de Palantir : concilier puissance de la Data & de l’IA avec sécurité & confidentialité des données

🔥 Les grandes briques de la solution : ontologie, intégration, interfaces opérationnelles et gouvernance

🔥 Leur positionnement par rapport aux autres plateformes Data & IA du marché

🔥 Quelques use cases et l’impact des IA Génératives sur Palantir (marché, fonctionnalités…)

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast était rendu possible par Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels.

👉 Contacter Agathe sur LinkedIn ou par mail : datagen@palantir.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Agathe

- La vidéo Palantir for Scuderia Ferrari

- Le reportage Social dilemma est à retrouver sur Netflix

- Le livre Fake News de Julie Martinez

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:31 Intro et parcours

04:17 Les grandes briques de Palantir

08:40 Son positionnement

11:55 Quelques use cases

15:45 Pourquoi les entreprises choisissent Palantir ?

17:49 L’impact des GenAI sur Palantir

21:06 Dernières questions (conseils, recommandation)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie GenAI

#138 - Ovrsea : Gagner 50% de Productivité avec les GenAI

💪 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

Ce bootcamp est opéré en collaboration avec DataBird et DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂

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#256 - Strategy Software : Accélérer le time-to-data avec un Semantic Layer Universel et la GenAI

Wed, 25 Feb 2026 12:21:00 GMT

Henri-François Chadeisson (HF) est expert data depuis 20 ans et aujourd’hui Solution Engineering Director Europe chez Strategy Software (ex-MicroStrategy). Strategy c’est une solution de BI, semantic layer et IA qui est valorisée plus de 50 milliards de dollars et utilisée par des grands groupes comme Société Générale, Monoprix ou Leclerc. Dans cet épisode, on décrypte 3 grandes tendances analytics du moment.

On aborde :

🔥 Trend Analytics #1 - L’accélération de la mise à disposition des données : contexte macro-économique, décentralisation, “chaos analytique”, GenAI…

🔥 Trend Analytics #2 - L’émergence des Semantic Layer universels : agnostique des outils de Business Intelligence et multi-cloud

🔥 Trend Analytics #3 - Le cas d’usage IA “chat with your data” : agents conversationnels branchés sur le Semantic Layer qui répond aux questions data

🔥 Comment les solutions de Strategy Software s’intègrent dans ces tendances (ex : Mosaic, le Semantic Layer Universel)

❤️ PARTENAIRE

Cet épisode est rendu possible par Strategy Software, la solution de BI, semantic layer et IA qui est valorisée plus de 50 milliards de dollars et utilisée par des grands groupes comme Société Générale, Monoprix ou Leclerc.

👉 Demander une démo

👉 Contacter Henri-François sur Linkedin

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Henri-François

- Le Ted talk de Simon Sinek "How Great Leaders Inspire Action"

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🎬 CHAPITRES

00:00 Trend #1 L’accélération “time-to-data”

06:44 Trend #2 L’émergence des Semantic Layers universels

11:48 Trend #3 Le cas d’usage IA “chat with your data”

17:36 La reco de contenu de HF

18:31 Ce qu’il aime dans la data

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#248 - Ornikar : Structurer une approche Analytics Engineering (CI/CD, FinOps, Naming & Semantic Layer)

#242 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef

#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery

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#255 - Brevo : Mettre en place une Business Intelligence orientée Self-Service avec Omni

Mon, 23 Feb 2026 12:13:22 GMT

Taha est Lead Analytics Engineer chez Brevo, la plateforme 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.

Taha va nous parler de son plus gros challenge sur cette dernière année, à savoir la mise en place d'Omni et d'une business intelligence orientée Self-Service.

On aborde :

🔥 Le contexte initial chez Brevo : 5 outils de BI différents, peu de Self-Service

🔥 Les fonctionnalités clés d'Omni, le POC réalisé et l’adoption par les équipes en Self-Service

🔥 Le cas d’usage IA “chat with your data” : documentation, tests unitaires et intégration Slack

🔥 L’organisation pour migrer, les bonnes pratiques et les principales difficultés qu'ils ont rencontrées

💪 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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DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Taha

- Lenny’s Podcast

- La chaîne YouTube de Supabase

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🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte chez Brevo

02:53 La fonctionnalité clé d’Omni

05:24 La phase de POC : tester l’adoption du Self-Service

07:55 Le cas d’usage IA “chat with data” dans Omni

11:05 Garantir la Data Quality

12:18 Le chantier Embedded Analytics

16:52 La Data Visualisation avec Omni

18:54 L’intégration dans Slack

20:31 L’organisation de Brevo pour migrer

23:58 Leurs plus grosses difficultés

25:05 Leurs prochaines étapes

26:43 La reco de contenu de Taha

27:56 Qu’est ce qui a fait progresser Taha

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#247 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence

#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery

#184 - Brevo : Mettre en place de l’embedded analytics dans le Produit

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#254 - Les 5 tendances Data Gouvernance de 2026 avec Charlotte Ledoux

Wed, 18 Feb 2026 12:11:48 GMT

Charlotte Ledoux est une experte Data Gouvernance, elle accompagne de très belles boîtes comme Pernod Ricard ou Disney. En parallèle, elle crée du contenu sur LinkedIn sur ce sujet avec beaucoup de succès (+50K abonnés) et est identifiée par les leaders data comme l’experte n°1 sur la Data Gouvernance.

On aborde :

🔥 Le retour à la réalité sur l'IA pour la Data Gouv et pourquoi ce n'est plus la priorité (1)

🔥 L'adoption massive du modèle fédéré et les binômes data stewards métier et IT (2)

🔥 L'évolution des rôles vers “l'AI governance” (3) et la Data Gouv devient un sujet COMEX (4)

🔥 L'industrialisation des data catalogs et l'accélération des outils de data quality (5)

💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

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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 Charlotte

- Sa newsletter

- Son jeu en ligne CDO Game

- La newsletter The Data Letter de Hodman Murad

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🎬 CHAPITRES

00:00 #1 AI for Data Governance ?

03:37 #2 La Data Gouvernance fédérée

09:27 #3 La gouvernance de l’IA

12:53 #4 Nouvel enjeu pour le COMEX

16:29 #5 L’industrialisation des catalogues et l’accélération des outils de Data Quality

18:37 Les outils recommandés par Charlotte

20:52 Sa ressource préférée

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#200 - Mettre en place un framework Data Domain avec Charlotte Ledoux (40K abonnés LinkedIn)

#168 - Les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnés LinkedIn) 😎

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn) 💪

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#253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique

Mon, 16 Feb 2026 11:59:20 GMT

Jessica Matheron est CDO Europe chez Nestlé. Avant cela, elle était CDO chez Agicap, une scale-up française.

On aborde :

🔥 Son parcours : Mines, MIT, Finance en Hedge Fund, reconversion data…

🔥 La création chez Nestlé d’une équipe Data technique et l’internalisation du Data Engineering

🔥 Le déploiement d’une Modern Data Stack dans un grand groupe (Airflow, Snowflake, dbt…)

🔥 Zoom sur 2 cas d’usage et leurs plus grandes difficultés (qualité de données, embarquer les équipes, upskilling scientifique)

💪 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 Jessica

- Le livre A Brief History of Intelligence de Max Bennett

- Le podcast Freakonomics de Stephen J. Dubner

- Le paper Bayesian Methods for Media Mix Modeling with Carryover and Shape Effects de Google

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🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte Data et IA chez Nestlé

01:38 Le parcours de Jessica

03:41 Son arrivée en tant qu’Head of Analytics France

06:11 Les gros chantiers de l’équipe Europe

13:16 Les 2 cas d’usages principaux

20:24 Ses plus grosses difficultés

26:13 Leurs prochaines étapes

28:05 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#237 - Déployer la stratégie Data & IA chez Engie dans l'Industrie

#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe

#228 - Comment l’ex-CDO de Carrefour structure le département Data & IA de la FDJ United (ex-Française des Jeux)

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#252 - Sweep : Lancer le département Data & IA d'une startup (Stack, Self-Service & Agents IA)

Mon, 09 Feb 2026 12:29:48 GMT

Adèle Guillet est Data & AI Director chez Sweep, le logiciel de pilotage du quota carbone qui a levé 100 millions de dollars dans ses 2 premières années d’existence et qui accompagne déjà notamment L’Oréal, SNCF, Auchan ou Leroy Merlin.

Elle va nous raconter comment elle a lancé le département Data & IA.

On aborde :

🔥 Son parcours de Data Scientist à Head of Data en startup

🔥 La mise en place d’une Modern Data Stack (Snowflake, dbt, Fivetran, Metabase…)

🔥 La mise en place d’une approche Self-Service pragmatique (Data Champions, certified dashboards…)

🔥 Le déploiement de fonctionnalités IA dans le produit et la structuration de l’équipe IA (ML Engineer et AI Engineers “full full Stack”)

💪 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 touche une commission sur les inscriptions. 🙂

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Adèle

- Le livre Radical Candor de Kim Scott

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🎬 CHAPITRES

00:00 Qu’est-ce que Sweep ?

02:03 Le parcours d’Adèle

02:46 Le contexte data & IA à son arrivée

04:06 Chantier #1 : Stack

05:59 Chantier #2 : Analytics

07:36 Chantier #3 : Agents IA

10:04 Orga de l’équipe Data & IA

11:22 Leurs plus grosses difficultés

14:38 Leurs prochaines étapes

15:12 Sa reco de contenu

15:28 Ce qu’elle aime dans la data

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#218 - Fairly Made : Lancer le département Data d'une startup

#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup

#132 - Joko : Lancer le département Data d'une startup

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🇪🇺 #251 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing

Wed, 04 Feb 2026 09:42:40 GMT

Mathias is Head of Data for Marketing at N26, the Berlin-based neobank valued at over $9 billion. He joined as a Senior Data Analyst in May 2020 and has since scaled the team to 12 people.

We cover :

🔥 His journey to becoming Head of Data for Marketing at N26

🔥 His main projects: Marketing Mix Modeling, User Value Modeling, Data Governance & Data Quality

🔥 The data stack at N26: AWS, Snowplow, dbt, Redshift, Metabase…

🔥 His main challenges: scale-up volatility and the classic imposter syndrome

📚 RESOURCES

- Mathias’s LinkedIn profile

- The book of Zhamak Dehghani Data Mesh : Delivering Data-Driven Value at Scale

- The book of Joe Reis & Matt Housley Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data

- The book of Gene Kim, Kevin Behr and George Spafford The Phoenix Project

- The book of Gene Kim The DevOps Handbook

- The book of Gene Kim The Unicorn Project

- The book of Gene Kim, Jez Humble and Nicole Forsgren PhD Accelerate

🎬 CHAPTERS

00:00 Introduction to N26

03:25 How he became Head of Data for Marketing at N26

10:49 1st project: implementing a Marketing Mix Model

17:36 2nd project: building a User Value Model

20:57 3rd project: Data Governance & Quality

23:37 The data stack at N26

25:16 The biggest challenges

29:29 What’s next: decision automation

31:11 Mathias’s favorite resources

32:14 Why he loves working in data

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

🇺🇸 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

🇺🇸 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

🇺🇸 #96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused

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#250 - Malt : Mettre en place une approche MLOps et LLMOps

Mon, 02 Feb 2026 11:30:39 GMT

Nicolas Mauti est Staff MLOps Engineer chez Malt, où il a été le premier MLOps de l’équipe. Malt c’est la plateforme leader du freelancing en Europe, qui met en relation des freelances avec des entreprises.

Dans cet épisode, Nicolas revient sur son principal défi de ces dernières années : mettre en place et structurer une approche MLOps chez Malt, dans un contexte déjà mature côté data, puis l’adapter à l’arrivée massive des IA génératives.

On aborde :

🔥 Le profil de Nicolas et le contexte chez Malt qui nécessite un rôle MLOps

🔥 Les fondations MLOps chez Malt : feature store, rationnalisation des pipelines ML, CI/CD & monitoring

🔥 L’évolution du besoin MLOps avec l’arrivée des IA génératives

🔥 La stack technique de Malt et les prochaines étapes de l’équipe

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Nicolas

- Le blog Malt Engineering sur Medium

- La communauté MLops

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🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Nicolas

03:41 Le contexte à son arrivée

05:14 Chantier #1 : Centralisation des features (aka Feature Store)

08:05 Chantier #2 : Optimisation des pipelines ML et CI/CD

10:34 Chantier #3 : Monitoring & alerting

16:01 Comment l'arrivée des GenAI impacte les besoins MLOps

18:39 Le premier projet LLMOps

24:22 L’acculturation des équipes Engineering

29:58 Leur stack MLOps

34:20 Leurs prochaines étapes

35:56 Sa recommandation de contenu

36:54 Son meilleur conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering

#211 - Brevo : Mettre en place une approche DataOps

#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle

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#249 - On décrypte la fusion Fivetran x dbt avec Blef

Wed, 28 Jan 2026 10:06:11 GMT

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 comme 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 utilise l'IA.

On aborde :

🔥 La stratégie derrière la fusion Fivetran x dbt : créer un centre de gravité plus gros pour concurrencer les mastodontes

🔥 L'impact sur les équipes Data : frustration de la communauté open source, positionnement enterprise…

🔥 L’approche "one-stop shop” avec des rachats probables à venir (data catalog, orchestrateur…)

🔥 Les news de dbt Coalesce : Open Semantic Interchange, Metric Flow en Open Source…

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Christophe

- Sa newsletter blef.fr

- Sa boîte nao

- L'article “Build Your Own Database”

🎬 CHAPITRES

00:00 Fusion dbt x Fivetran

06:18 La stratégie du côté de dbt

09:44 La stratégie du côté de Fivetran

12:54 L’impact sur les équipe Data

19:44 Quelles seront les synergies ?

22:41 Les news clés de dbt Coalesce

24:55 Sa ressource préférée

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#231 - On décrypte avec Blef : Sommets Snowflake et Databricks, ClickHouse, DuckDB, BigQuery

#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US

#186 – On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

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#248 - Ornikar : Structurer une approche Analytics Engineering (CI/CD, FinOps, Naming & Semantic Layer)

Mon, 26 Jan 2026 11:20:32 GMT

Bastien Caunègre est Head of Data Platform chez Ornikar. La scale-up qui a dépoussiéré l'auto-école en la rendant 100% en ligne et qui s’est récemment lancée dans l’assurance auto. Arrivé comme premier Analytics Engineer, il a déployé l’approche Analytics Engineering chez Ornikar et pilote aujourd’hui l’équipe Data Platform.

On aborde :

🔥 Les 1ères initiatives : CI/CD dbt, FinOps, naming conventions

🔥 La construction d’un Semantic Layer dans dbt pour centraliser les métriques

🔥 La structuration d’une gouvernance pour accompagner l’équipe Analytics (standards sur Notion, building committee…)

🔥 Leur usage des GenAI et de l’automatisation : Dust pour le self-service analytics, n8n pour les workflows sur Git

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Bastien

- La newsletter Blef.fr

- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

0:00 Son parcours

02:23 L’orga de l’équipe Data

02:56 L’approche Analytics Engineering

05:00 Les 1ères actions

12:01 La gouvernance

13:41 Semantic Layer dans dbt

19:29 Intégration de Dust

24:32 Automatisations avec n8n

26:25 Next steps

26:56 Sa reco de contenu

27:37 Son meilleur conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#225 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)

#216 - Datadog : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

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🇪🇺 #247 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence

Wed, 21 Jan 2026 12:53:21 GMT

Colin is the co-founder & CEO of Omni, the Business Intelligence tool that has seen rapid adoption over the past years. By 2025, Omni had raised $69 million and reached a valuation of $650 million. Many data leaders are now choosing to abandon their traditional BI tools in favor of Omni.

We address :

🔥 Why Colin left his role as VP of Product at Looker to build a new BI tool

🔥 The Omni vision: reconciling enterprise BI governance with the flexibity of Excel and SQL

🔥 AI for Analysis (”chat with your data”): what Omni did differently in its Semantic Layer to make it work

🔥 The future of Data teams when anyone can do complex analyses in minutes

❤️ SPONSOR

This episode is made possible by Omni, the next-generation BI platform already used by many companies (Brevo, Photoroom, etc.).

👉 Discover the demos

📚 RESOURCES

- Colin's LinkedIn

- Jason Lemkin’s SaaStr blog

- Dave Kellog’s Kellblog blog

- Demos on the Omni website (Build in Public)

🎬 CHAPTERS

00:00 Colin’s career path

01:37 Omni’s initial vision

05:07 From Looker to Omni

09:42 Why data leaders choose Omni

15:53 AI for Analysis (”Chat with your data”): what Omni did differently in its Semantic Layer to make it work

20:12 “Building in public” at Omni

24:36 The evolution of data teams

30:58 The specifics of the French market

32:30 Colin’s resource recommendations

33:13 What he likes most about data

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery

#192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives

#184 - Brevo : Mettre en place de l’embedded analytics dans le Produit

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Bilan DataGen 2025 : 350 000€ de CA, 45 000 écoutes mensuelles, 3 top épisodes et une grosse news

Mon, 19 Jan 2026 11:41:25 GMT

Voici le bilan 2025 et les nouveaux projets de 2026 pour DataGen ! 🔥

🎬 CHAPITRES

00:00 Intro

01:25 Les performances

03:20 Le top 3 épisodes

05:06 Le chiffre d'affaires

07:49 Grosse news

10:39 Update perso

🤩 LE TOP 3 DE 2025

#179 - dbt : L’outil le plus adopté ? ⚙️

#196 - Monter l’équipe GenAI d’une licorne

#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

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#246 - SNCF Connect & Tech : Leur stratégie Data

Mon, 19 Jan 2026 11:13:37 GMT

Angélique Bidault-Verliac est Chief Data & Performance Officer chez SNCF Connect & Tech, la filiale digitale de SNCF Voyageurs. Avant ça, elle était Chief Data Officer chez OUI.SNCF depuis 2018, ce qui lui donne un solide recul sur les enjeux data du groupe. Elle revient sur la stratégie data menée ces 4 dernières années.

On aborde :

🔥 Chantier #1 : re-structurer l’architecture Cloud pour absorber 1,5 milliard de visites par an

🔥 Chantier #2 : déployer un plan de gouvernance à l’échelle du groupe

🔥 Chantier #3 : mettre la donnée à disposition en temps réel

🔥 Leurs plus gros challenges : trouver une vision technologique commune et embarquer les métiers

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d'Angélique

- Le film "The Creator" de Gareth Edwards

- Pour recevoir Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Leur orga

03:00 Le contexte data

03:50 Chantier #1 : Achitecture Cloud

07:34 Chantier #2 : Gouvernance

10:55 Chantier #3 : Temps réel

13:38 Cas d’usage : la “rétrainspective”

15:45 Leurs 3 plus grosses difficultés

22:25 Leurs prochaines étapes

23:18 Sa ressource préférée

24:23 Son meilleur conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#237 - ENGIE : Déployer la stratégie Data & IA dans l’Industrie

#194 - Sanofi : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (cas d’usage, Data Mesh, Stack)

#123 - Starburst : Accélérer l’accès au Data Lake et attaquer plusieurs sources en une requête

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#245 - Masterclass | Mettre en place dbt avec Matthieu Rousseau, CEO & Data Engineer chez Modeo

Thu, 15 Jan 2026 11:52:32 GMT

Matthieu Rousseau est un expert en Data Engineering, sur le sujet de la Modern Data Stack et notamment sur dbt. Il a monté Modeo, l’agence spécialisée sur l’IA et le Data Engineering (dbt, Snowflake, Airflow, DLT, Databricks...).

On aborde :

🔥 Les étapes clés pour mettre en place dbt : choix open source vs cloud, structuration des projets, orchestration et observabilité

🔥 Les 5 avantages de l'outil : cadre de travail, time to market, qualité des données, self-service BI et intégration dans la stack

🔥 Ses inconvénients : structuration complexe sur les gros projets, limitations du SQL et learning curve pour les Data Analysts

🔥 Les conseils de Matthieu : documentation & tests dès le début, séparation logiques techniques/métiers, usage de librairies open source

❤️ PARTENAIRE

Cet épisode est rendu possible par Modeo, l’agence spécialisée sur l’IA et le Data Engineering (dbt, Snowflake, Airflow, DLT, Databricks...).

👉 Découvrir leur guide pour mettre en place dbt : ici

👉 Contacter Matthieu sur LinkedIn

👉 Contacter Matthieu par mail : matthieu@modeo.ai

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Matthieu

- Le blog Start Data Engineering

- Le guide de Modeo pour mettre en place dbt : ici

- Le blog de Modeo

🎬 CHAPITRES

00:00 Qu’est-ce que dbt ?

01:41 Pourquoi l’outil est autant utilisé ?

03:44 Les étapes clés

08:29 Les avantages

14:50 Les inconvénients

17:30 Les conseils de Matthieu

20:24 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#203 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

#143 - Masterclass | Tout comprendre sur le DataOps avec Matthieu Rousseau

#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

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#244 - Qonto : Industrialiser sa Data Platform (Obvervabilité, Data Contracts, Automatisation, Self-Service)

Mon, 12 Jan 2026 11:27:36 GMT

Victor Cumer est Data Engineering Team Lead chez Qonto, la solution bancaire en ligne pour les PME et les indépendants qui est aussi l'une des plus belles licornes françaises. Avant de rejoindre Qonto, Victor était Head of Data Platform chez Veepee, une autre licorne française.

On aborde :

🔥 L’objectif de Victor en arrivant : stabiliser et scaler la Data Platform

🔥 Ses 4 chantiers clés : Observabilité, Data Contracts, Automatisation & Self-Service

🔥 Les difficultés : faire adhérer la nouvelle vision à l’équipe, faciliter l’adoption des utilisateurs

🔥 Les prochaines étapes : intégrer des solutions autour de la gouvernance des données

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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 Victor

- Le livre Deciphering Data Architectures de James Serra

- Pour recevoir le dossier sur les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte à son arrivée

02:34 Objectif : Stabiliser la plateforme

04:01 Chantier #1 : Observabilité

07:12 Chantier #2: Data Contracts

17:21 Chantier #3 : Automatisation

21:06 Chantier #4 : Self-Service

28:19 La stack chez Qonto

31:33 Les plus grosses difficultés

36:30 Les prochaines étapes

38:43 Ses reco de contenu

41:05 Pourquoi il aime la data

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#225 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)

#211 - Brevo : Mettre en place une approche DataOps

#84 - Veepee : Utiliser les Data Contracts pour scaler sa Data Platform

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Redif Top 3 : BlaBlaCar - Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

Mon, 05 Jan 2026 09:00:00 GMT

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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Redif Top 3 : Pigment - Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)

Tue, 30 Dec 2025 09:00:00 GMT

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.

👉 Nous rencontrer

📚 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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Redif Top 3 : dbt, l’outil le plus adopté ?

Mon, 22 Dec 2025 12:35:36 GMT

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)

❤️ 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 Jeremy Cohen

- Le Roundup de dbt

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup

#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse, progresser en tant que DE

#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

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#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique

Mon, 15 Dec 2025 11:33:52 GMT

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

❤️ 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

📚 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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#242 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef

Mon, 08 Dec 2025 08:39:02 GMT

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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#241 - Adobe : Personnaliser l'expérience client avec la Data et la GenAI

Wed, 03 Dec 2025 13:40:55 GMT

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

#235 - Masterclass | Déployer une stratégie data pour scaler sa performance marketing avec Denis Ravera

#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle

#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe

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#240 - Lead Data au Ministère de la Transition Écologique

Mon, 01 Dec 2025 18:19:01 GMT

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

💪 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 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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#239 - Le marché du freelancing data & IA en 2026 avec Matthieu Ramognino

Wed, 26 Nov 2025 09:35:57 GMT

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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#238 - Doctolib : Scaler ses projets GenAI grâce à l’évaluation

Mon, 24 Nov 2025 11:24:02 GMT

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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#237 - ENGIE : Déployer la stratégie Data & IA dans l’Industrie

Mon, 17 Nov 2025 13:54:20 GMT

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 de l'un des 4 grands départements 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

❤️ PARTENAIRE

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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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#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery

Mon, 10 Nov 2025 16:32:13 GMT

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

❤️ 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.

👉 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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#235 - Masterclass | Déployer une stratégie data pour scaler sa performance marketing avec Denis Ravera

Wed, 05 Nov 2025 12:31:52 GMT

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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👉 Recevoir l’article rédigé par Arcane ici

👉 Contacter Denis sur LinkedIn ou par mail : denis@wearcane.com

📚 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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#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle

Mon, 03 Nov 2025 12:24:23 GMT

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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Ce podcast est rendu possible par Denodo, la solution de virtualisation.

👉 Ecouter l'épisode avec Denodo

👉 Contacter Olivier sur LinkedIn ou par mail otijou@denodo.com

👉 Recevoir leur manifesto pour accélérer ses projets GenAI ici

📚 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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#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe

Mon, 27 Oct 2025 12:46:00 GMT

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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Ce podcast est rendu possible par Denodo, la solution de virtualisation.

👉 Ecouter l'épisode avec Denodo

👉 Contacter Olivier sur LinkedIn ou par mail otijou@denodo.com

👉 Recevoir leur manifesto pour accélérer ses projets GenAI ici

📚 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

💪 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

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#232 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer en freelance chez Back Market

Wed, 22 Oct 2025 10:50:41 GMT

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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#231 - On décrypte avec Blef les news de 2025 : Sommets Snowflake et Databricks, ClickHouse, DuckDB, BigQuery

Mon, 20 Oct 2025 12:30:07 GMT

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

💪 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

🎙 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

#227 - Masterclass Snowflake

#167 - Masterclass Databricks

Les épisodes avec Snowflake, Databricks, ClickHouse et Google

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#230 - Denodo : Accélérer le time-to-market des projets Data & IA grâce à la virtualisation

Wed, 15 Oct 2025 12:07:40 GMT

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.

👉 Recevoir le manifesto pour accélérer ses projets GenAI ici

👉 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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#229 - Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le département Data chez Sorare

Mon, 13 Oct 2025 10:51:35 GMT

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”

💪 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’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

#130 - Comment l’ex-Head of Data Science & Analytics de Veepee structure le département Data de Choose

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#228 - Comment l’ex-CDO de Carrefour structure le département Data & IA de la FDJ United (ex-Française des Jeux)

Wed, 08 Oct 2025 11:45:02 GMT

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

💪 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 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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#227 - Masterclass | Tout comprendre sur Snowflake avec Mickaël Kuentz

Mon, 06 Oct 2025 12:15:22 GMT

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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#226 - Brevo : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Centaure, 189 millions ARR)

Mon, 29 Sep 2025 12:03:12 GMT

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.

❤️ 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

👉 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

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#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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#225 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)

Mon, 22 Sep 2025 11:56:49 GMT

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

🎙 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 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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#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US

Wed, 17 Sep 2025 12:53:28 GMT

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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#223 - Adeo : Déployer l’approche Data Mesh au sein du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)

Mon, 15 Sep 2025 13:08:23 GMT

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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#222 - Retool : L’outil low code adopté par les équipes Data & IA (OpenAI, Nvidia, Pernod Ricard, Decathlon…)

Wed, 10 Sep 2025 10:31:17 GMT

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

❤️ PARTENAIRE

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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#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt

Mon, 08 Sep 2025 11:25:02 GMT

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

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Claire

- Le livre "Thinking, Fast and Slow" de Daniel Kahneman

- Lenny’s Podcast

- 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…)

#130 - Comment l’ex-Head of Data Science & Analytics de Veepee structure le département Data de Choose

#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne

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#220 - Masterclass | Industrialiser sa Data Visualisation avec Frédéric Forest et le Design System

Mon, 01 Sep 2025 10:00:00 GMT

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

- L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter

🎬 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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#219 - Decathlon : Leur nouvelle stratégie Analytics

Sun, 31 Aug 2025 09:38:14 GMT

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, …)

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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

💪 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. 🙂

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#218 - Fairly Made : Lancer le département Data d'une startup

Mon, 25 Aug 2025 12:29:49 GMT

Sarah De Oliveira Bugalho est Head of Data chez Fairly Made, la startup qui propose une solution de mesure de l’impact environnemental des produits textiles et qui a levé 15 millions en 2025. Arrivée premier profil data dans une équipe de 45 personnes, elle a monté le département Data de zéro (stack, use cases, recrutement et intégration produit) et dirige aujourd'hui une équipe de 5 personnes.

On aborde :

🔥 Son retour d’expérience entre conseil, freelance, grosses boîtes et startups

🔥 Le lancement du département : Modern Data Stack, quick wins avec Streamlit

🔥 Les projets data intégrés dans le produit : embedded analytics

🔥 Ce qu’elle ferait différemment notamment sur la mise en place de Metabase et les 1ers projets

💪 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 Sarah

- La newsletter de Blef

- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Son parcours : conseil, freelance, grosses boîtes, startup

04:30 Ses enseignements clés

05:22 Le contexte à son arrivée

08:28 Mise en place d’une stack V1

10:37 La stack aujourd’hui

12:31 1ers cas d’usage avec Streamlit

14:43 La data pour le produit

16:15 Ses plus grandes difficultés

18:59 Zoom sur Metabase

21:30 Orga, data quality et IA responsable

26:07 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#208 - Alan : Déployer des algorithmes pour lutter contre la fraude

#193 - Comprendre l’impact de l’IA sur le Climat avec Lou Welgryn de Data For Good, ex-Carbon4

#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

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Redif Top 3 : Comment l'ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May

Tue, 19 Aug 2025 06:00:00 GMT

Christelle Marfaing, ex-Head of Data de Lydia, est aujourd’hui Chief Data Officer de May, la startup qui a développé une app d’avantages salariés (3 millions d’euros levés en 2022).

Cet épisode est le 1er d’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 dans une plus petite structure.

Aujourd’hui, Christelle nous parle du lancement du département Data chez May après avoir dirigé une équipe de 14 personnes chez Lydia.

On aborde :

🔥 Son choix de rejoindre une jeune startup après son passage chez Lydia

🔥 Le contexte data chez May, ses premières initiatives et ses choix techno (Airbyte, Dagster…)

🔥 2 sujets qu’elle décide de lancer très tôt : Data Contracts et RGPD

🔥 Sa vision sur la GenAI et comment elle est utilisée au sein du Produit chez May.

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Eulidia, le cabinet de conseil et d'expertise technique spécialisé sur la data et l'IA.

👉 Contactez Benjamin pour vous faire accompagner

Son mail : bcohen@eulidia.com

Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/cohenlhyver/

👉 Mettez Elisa également dans la boucle

Son mail : echarbonnier@eulidia.com

Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/elisa-charbonnier-737219121/

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:46 Pourquoi revenir en startup après Lydia ?

04:41 Présentation de May

07:13 Le contexte data à son arrivée

07:55 Ses premières initiatives : POC, Data Contracts, RGPD

14:39 La stack mise en place (Airbyte, Dagster…)

17:29 Buy vs build

25:00 Sa vision sur la Generative AI

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh

#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne

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Redif Top 3 : La fin de la Modern Data Stack ? Avec Christophe Blefari (aka Blef)

Tue, 12 Aug 2025 06:00:00 GMT

Christophe Blefari est Staff Data Engineer et auteur de la célèbre newsletter data française Blef.fr. Il est l’un des plus gros experts data en France et est d’ailleurs membre du collectif de freelances DataGen. Il revient nous parler des dernières actualités data, notamment du débat qui échauffe les esprits ces dernières semaines : est-ce la fin de la Modern Data Stack ?

On aborde :

🔥 Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?

🔥 Ce qu’on observe auprès de l’écosystème français

🔥 Le retour de Christophe sur la dernière conférence DuckDB

🔥 La “Fast news” de Christophe : SDF, nouvelle alternative à dbt ?

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💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:27 Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?

05:41 Retour sur l’adoption massive du concept de Modern Data Stack

20:50 Zoom sur l’écosystème Data Stack en France

29:46 Nouveauté DuckDB : l'outil sort en version 1 à l'été 2024

35:12 La Fast news de Blef : SDF, la nouvelle alternative de bdt

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📚 RESSOURCES

- Fundamentals of Data Engineering de Joe Reis

- Les replays du Data Council à Austin 2024 ne sont pas encore sortis. Voici la chaîne YouTube

- L’article sur SDF, l’alternative à dbt

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#153 - ClickHouse : Le Real-Time Data Warehouse qui Concurrence les Géants

🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari 🎁

#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari (Aka Blef.fr)

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Redif Top 3 : Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

Tue, 05 Aug 2025 06:00:00 GMT

Charlotte Ledoux est une experte Data Gouvernance et également une créatrice de contenu sur LinkedIn à succès (+20K abonnés). Elle est venue nous faire une masterclass sur son sujet de prédilection : la Data Gouvernance.

On aborde :

🔥 Qu’est-ce que la Data Gouvernance ?

🔥 La méthodologie de Charlotte en 3 étapes : état des lieux, “buy in”, 1ères batailles…

🔥 Les grosses difficultés liées à la Data Gouvernance

🔥 L’impact des GenAI sur les projets de Data Gouvernance.

💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

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📚 RESSOURCES

- Son LinkedIn

- Son ebook

- Sa newsletter

- Le compte LinkedIn de Modern Data 101

- La chaîne YouTube The Data Governance Coach

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:21 Qu’est-ce que la Data Gouvernance ?

07:41 La méthodologie de Charlotte : étape 1/ L’état des lieux

10:10 Etape 2/ Obtenir le buy-in

13:31 Etape 3/ Lancement opérationnel

25:24 Les grosses difficultés liées à la Data Gouvernance

28:12 L’impact des GenAI sur la Data Gouvernance

32:12 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

🇬🇧 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

#111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog

#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh

#94 - CybelAngel : Implémenter une stratégie de Data Gouvernance en 5 piliers

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News DataGen #7 : Nouvelle hôte, 2ème bootcamp, 3 reco d'épisodes pour cet été

Thu, 31 Jul 2025 08:58:46 GMT

Réagis à ces news sur mon dernier post LinkedIn ici 🫶

🤩 LES NEWS

#1 DataGen accueille Caroline, nouvelle hôte sur le podcast.

🚀 Suivre Caroline sur LinkedIn

🎙 Découvrir son 1er épisode #216 - Datadog : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

#2 On lance l'extension du bootcamp Analytics Engineering, orientée Data Orchestration, toujours en collaboration avec DataBird.

📚 Découvrir le programme du bootcamp

#3 On fait un break sur le contenu jusqu'au 26 août et on vous propose de (ré)écouter les 3 meilleurs épisodes de l'année.

📆 5 août : épisode avec Charlotte Ledoux

📆 12 août : épisode avec Christophe Blefari

📆 19 août : épisode avec Christelle Marfaing

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#217 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer en freelance chez Lacoste

Wed, 16 Jul 2025 10:39:58 GMT

Adil Soundardjee était Data Analyst pendant 3 ans au sein du comité des JO. Il s’est spécialisé en Analytics Engineering grâce à une formation continue et travaille aujourd’hui pour Lacoste.

On aborde :

🔥 Son parcours : de Data Analyst à Analytics Engineer en freelance

🔥 Le bootcamp Analytics Engineering qu’il a suivi

🔥 Ses conseils pour réussir sa transition vers l’Analytics Engineering

🔥 Comment il a trouvé sa mission chez Lacoste en freelance

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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'Adil

- Les formations de dbt Labs

- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours d'Adil

02:55 Bootcamp ou formations en ligne ?

06:21 Le Bootcamp qu’il a suivi

07:34 Comment il a trouvé sa mission

10:59 Les conseils d'Adil

12:03 Le marché du freelancing

13:03 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#199 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Full-Stack Data Analyst en freelance

#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

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#216 - Datadog : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

Mon, 14 Jul 2025 12:13:33 GMT

Marguerite Vial est l’ex-Analytics Engineering Manager de Datadog, une entreprise tech américaine fondée par deux français cotée à la bourse de NY. Aujourd’hui, l’entreprise compte plus de 6 500 employés et est présente dans 33 pays dans le monde.

On aborde :

🔥 Le contexte autour de la mise en place de l’Analytics Engineering et du Self-Service

🔥 Comment ils s’y sont pris : benchmark, Metabase, reportings, formation, dbt…

🔥 Les plus gros challenges rencontrés : priorisation, diversité des utilisateurs

🔥 La décentralisation progressive de leur organisation et leur stack data

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On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Marguerite

- Le podcast Data Skeptic

- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Datadog en quelques mots

01:24 Le parcours de Marguerite

02:34 Le contexte

08:21 La mise en place de dbt

09:56 Leur stack

10:43 Leurs plus gros challenges

11:55 Décentralisation et nouvelle orga

14:21 Le bilan de Marguerite

15:43 Son nouveau rôle de Software Engineer

16:43 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#191 - Tableau : Mettre en place une stratégie Self-Service Analytics

#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

#154 - Doctolib : Mettre en place une approche Analytics Engineering et Self-Service

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#215 - Le CEO d’Airbyte partage sa vision (Open Source, GenAI, Souveraineté)

Wed, 09 Jul 2025 09:03:42 GMT

Michel Tricot est CEO et co-fondateur d'Airbyte, l’un des outils d’ingestion modernes leader sur le marché. Leur dernière levée de fonds en 2021 s'élève à 150 millions de dollars avec une valorisation à 1.5 milliards de dollars.

On aborde :

🔥 La genèse d'Airbyte et le choix de l’Open Source

🔥 Le positionnement actuel d’Airbyte par rapport aux concurrents

🔥 L’impact de la GenAI : données non structurées, ingestion pour le Software Engineering

🔥 L’autre tendance que Michel suit de près : l’enjeu de la souveraineté

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Airbyte, l'outil d'ingestion moderne open source.

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👉 Contacter Michel sur LinkedIn

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Michel

- Le livre High Output Management d’Andy Grove (ex-CEO d'Intel)

🎬 CHAPITRES

00:48 La genèse d’Airbyte

02:36 Sa stratégie Open Source

05:50 Ses avantages

10:02 La version 1.0

12:26 La tendance des IA génératives

16:39 L’enjeu de la souveraineté

18:41 Monter une licorne Data : France vs USA ?

19:59 Le livre recommandé par Michel

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#203 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

#175 - Stack Open Source, Être Manager "doer" & S’adapter à la GenAI avec Christelle (ex-Head of Data @Lydia) et Blef

💪 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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🎙 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. 🙂

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#214 - Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)

Mon, 07 Jul 2025 11:54:18 GMT

Benjamin Rey est Head of AI au sein 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. Ex-CDO de Leroy Merlin, il pilote désormais la stratégie IA du groupe.

On aborde :

🔥 Le contexte et la genèse de la stratégie IA du groupe

🔥 Ses missions en tant que Head of AI : aligner tout le monde, construire les plateformes et tester les technologies

🔥 L’identification de 200+ use cases et le déploiement des 1ers projets (commerce, supply…)

🔥 Leur stack GenAI et leurs plus grosses difficultés (gouvernance de l’IA et cohérence globale)

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Benjamin

- Le blog de Philip Schmidt, chercheur chez DeepMind (ex-Hugging Face)

- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte et la genèse de la stratégie IA

04:51 1ère étape : cartographier les initiatives existantes

06:41 2 cas d’usage prioritaires : Commerce et Supply

08:25 La définition d’un MVP AI chez Adeo

12:30 La stack GenAI : Google, OpenAI, Mistral...

13:32 Les plus gros challenges rencontrés

15:27 Les prochaines étapes

17:07 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit

#165 - BNP Paribas : Les 6 piliers de leur programme IA

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives

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#213 - Red Bull : Gagner le Tour de France grâce à la Data Science

Wed, 02 Jul 2025 09:10:44 GMT

Kevin Yven est Head of Data Science chez Red Bull-BORA-Hansgrohe, l’une des plus grandes équipes du Tour de France.

On aborde :

🔥 Leurs projets Data Science : détection de talents, entraînement, analyse concurrentielle

🔥 Un projet clé pour le Tour : calcul des watts rapportés au poids des coureurs

🔥 Une analyse live qui a fait gagner une étape

🔥 Leur stack data, l’organisation et la réalité du métier sur le terrain

💪 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 de Kevin

- La série Netflix sur le Tour de France : Au Coeur du Peloton

- Le film Le stratège de Bennett Miller avec Brad Pitt

- Le livre Atomic Habits de James Clear

- L’assistant IA pour les professionnels du sport développé par Kevin : Sports Science AI

- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Kevin et de l’équipe Red Bull en quelques mots

01:19 Les projets Data Science de l’équipe

02:26 Un projet clé pour préparer le Tour de France

08:07 Une analyse live qui a permis de gagner une étape

11:35 Leur orga et leur stack data

14:41 Leurs plus grosses difficultés

16:36 Les pré-requis du métier

18:56 Réalité vs fantasmes du métier

21:44 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#181 - Olympique de Marseille : L’ex-Head of Data partage sa stratégie Data

#164 - Jeux Olympiques : Améliorer la performance des athlètes avec la Data & l’IA

#193 - Comprendre l’impact de l’IA sur le Climat avec Lou Welgryn de Data For Good, ex-Carbon4

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#212 - BlaBlaCar : Déployer un projet GenAI qui rapporte 1 million par an

Mon, 30 Jun 2025 13:19:59 GMT

Raphaël Berly est Data Science Lead chez BlaBlaCar, la licorne française qui a l’une des équipes Data les plus matures en France. Aujourd’hui, on parle de son plus gros challenge de ces dernières années : déployer un projet GenAI qui rapporte 1 million d’euros par an à BlaBlaCar.

On aborde :

🔥 Le contexte autour de ce projet GenAI : la modération

🔥 Comment la solution fonctionne : zoom sur l’embedding

🔥 Les 2 axes méthodologiques du projet, l’organisation & la stack GenAI

🔥 Les plus grosses difficultés & les prochaines étapes du projet

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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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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Raphaël

- Ses articles Medium sur la place du Machine Learning chez BlaBlaCar

- Les Règles du Machine Learning de Google

- L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 La modération de texte chez BlaBlaCar

03:00 Comment ça fonctionne ?

05:45 L’embedding : définition et avantages

09:32 Les 2 axes méthodologies clés du projet

14:21 La stack GenAI

17:03 L’orga de l’équipe

18:27 Leurs plus gros challenges

23:51 Les prochaines étapes du projet

25:33 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#188 - Le VP Data de BlaBlaCar partage ses 3 priorités de 2025, avec Blef

#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)

#192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives

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#211 - Brevo : Mettre en place une approche DataOps

Mon, 23 Jun 2025 10:57:07 GMT

Antoine Tanguy est DataOps chez Brevo, la licorne française qui propose une solution de marketing automation. Arrivé il y a 4 ans chez Brevo, il a évolué du poste de SRE vers celui de Data Ops il y a 1 an et demi. Il accompagne une équipe Data de 15 personnes répartie en 3 sous-équipes : Data Science, Data Engineering et Data Analytics.

On aborde :

🔥 Le rôle et les missions d’un DataOps chez Brevo

🔥 Les chantiers concrets : MLOps avec ZenML, Semantic Layer avec Cube.js, CI/CD avec Terraform et GitHub

🔥 Les plus grosses difficultés du DataOps : cibler le besoin, comprendre son interlocuteur, rester pragmatique…

🔥 Les prochaines étapes de l’équipe : renforcer le MLOps, adopter Kafka, recruter un 2ème Data Ops

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d'Antoine

- La Newsletter TLDR

- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours d’Antoine

02:46 Les chantiers d’un DataOps

10:23 Ses principales difficultés

13:45 Ses prochaines étapes

16:17 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#184 - Brevo : Mettre en place de l’Embedded Analytics dans le Produit

#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure

#143 - Tout comprendre sur le DataOps

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#210 - Informatica : Préparer ses données pour l’IA

Wed, 18 Jun 2025 10:43:41 GMT

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 :

🔥 La genèse et les grandes briques d’Informatica (Intégration, Vision 360°, Data Quality…)

🔥 Leur positionnement sur le marché (plateforme globale, approche neutre, R&D…)

🔥 2 cas d’usage Data & GenIA dans la Pharma et l’Assurance

🔥 L’impact de la GenAI sur Informatica depuis quelques années

❤️ 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.

👉 S’inscrire aux cafés de la data d’Informatica

👉 Contacter Are sur LinkedIn

📚 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

🎬 CHAPITRES

00:00 Informatica en quelques mots

02:07 Les grandes briques d’Informatica

05:04 Son positionnement face aux concurrents

08:51 Les types de clients

10:21 2 cas d’usage : Pharma et Assurance

17:10 L’impact de la Gen AI

20:32 Leurs webinars Data Management

21:03 La recommandation de contenu d’Are

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#205 - La Lead Data Scientist de Pernod Ricard partage sa stratégie (orga, stack, projets)

#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnés LinkedIn)

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)

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#209 - Mirakl : Déployer des Agents IA pour le Business

Mon, 16 Jun 2025 12:00:00 GMT

Laure Menissier est AI & Analytics Director chez Mirakl, la licorne française qui accompagne les entreprises sur le développement de leur eCommerce avec des solutions SaaS notamment pour la marketplace ou le retail media, et qui a réalisé une levée de fonds record de 555 millions de dollars.

On aborde :

🔥 Le contexte et le lancement d’un pilote avec Dust

🔥 Des exemples d’Agents IA qu’ils ont déployés (Support, RFP, onboarding…)

🔥 Les plus gros challenges : évangélisation sur les attentes et formation

🔥 La stack déployée et leur objectif de l’année : 50% des collaborateurs ont créé leur agent

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Laure

- Les postes à pourvoir chez Mirakl

- La chaîne YouTube 3Blue1Brown

- La plateforme de formation DeepLearning.ai

- Les meetups Generative AI Paris

- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Laure & Mirakl en quelques mots

03:41 Le contexte autour du déploiement des Agents IA

05:40 Les étapes & l’organisation du projet

07:32 Les agents types qu’ils ont déployés

11:51 La stack centrée sur Dust

16:23 Les plus gros challenges de Laure dans le cadre de ce projet

23:33 Les questions de la fin (recommandations, conseils…)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#197 - Salesforce : Déployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce

#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit

#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)

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#208 - Alan : Déployer des algorithmes pour lutter contre la fraude

Mon, 09 Jun 2025 10:22:52 GMT

Gabrielle Prat est dans l'équipe Data chez Alan, la licorne française qui a révolutionné la complémentaire et la mutuelle santé. Avec 500 millions d'euros de revenus annuels, c'est l'un des plus beaux succès de la startup nation. Aujourd’hui, elle revient sur la stratégie Data Science qu’ils ont mis en place pour lutter contre la fraude à l’assurance.

On aborde :

🔥 Qu’est-ce que la fraude à l’assurance et quel est l’enjeu pour Alan ?

🔥 Les 4 étapes du projet : Data Mining, Rule-based, Machine Learning et UX

🔥 Le déploiement d’agents IA pour augmenter l’équipe Ops

🔥 La culture chez Alan (transparence radicale, peu de meetings, culture de l’écrit…)

📅 VOUS AVEZ ENTENDU PARLER DE L'IA SUMMIT A LILLE LE 1ER JUILLET ?

La Cité de l'IA Summit à Lille est le rendez-vous dédié à l’Intelligence Artificielle et à la Data. Il aura lieu le 1er juillet 2025 de 8h30 à 18h45 à Marcq-en-Baroeul (59).

📚 Découvrir l'événement

🎙 Découvrir le programme

Ceci n'est pas une collaboration commerciale. :)

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Gabrielle

- L’article Why data-driven product decisions are hard de Andrew Chen

- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Alan en quelques mots

04:24 L’équipe Data chez Alan

09:15 Les différents types de fraude

13:06 Etape 1 : Data mining

14:18 Etape 2 : Rule based

17:25 Etape 3 : Machine learning

18:48 Etape 4 : UX

21:03 Mise en place d’agents IA

25:44 La culture chez Alan

29:45 Les questions de la fin (incl. ses ressources pref)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering

#166 - Defacto : Déployer des algorithmes pour scorer la solvabilité des entreprises

#162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratégie GenAI

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#207 - On décrypte 4 tendances GenAI de 2025 avec Marc Sanselme (Data Driven 1o1)

Wed, 04 Jun 2025 14:43:35 GMT

Marc Sanselme est expert IA, diplômé de Polytechnique et de l’ENS, et a travaillé dans de belles boîtes comme Tesla ou Owkin, la licorne française spécialisée dans l’IA et la santé. Il a monté un cabinet de conseil spécialisé en IA, Scopeo et plus récemment, Draft'n run, un logiciel spécialisé dans l'IA sur mesure. En parallèle, il a lancé le podcast Data Driven 101 dans lequel il a échangé avec presqu’une centaine d’experts Data & IA.

On décrypte 4 tendances GenAI :

🔥 LLM spécialisés versus LLM généralistes

🔥 L’émergence des agents IA et leur différence avec les chatbots

🔥 L’industrialisation des projets GenIA et le concept “LLM as a judge”

🔥 La course à la performance des modèles (aka l’histoire de Deepseek)

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Marc

- Son podcast Data Driven 101

- Le LinkedIn de Peter Gotsev, Head of AI chez Moonpig

- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Marc

01:23 LLM spécialisés VS LLM généralistes

06:25 Agents IA VS Chatbot (LLM)

13:55 L’industrialisation (LLM as a Judge)

18:16 La course à la performance (Deepseek)

22:31 Sa ressource préférée du moment

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#171 - Snowflake : Une stack unique pour l’Analytics & l’IA

#197 - Déployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce de Salesforce

#196 - Pigment : Monter l’équipe GenAI d’une licorne

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#206 - Decathlon : Leur Stratégie Supply Chain Analytics

Mon, 02 Jun 2025 14:50:31 GMT

Laurent Borel est Data & Analytics Manager pour le département Supply Chain chez Decathlon. Il y a 5 ans, ils étaient 3 dans l’équipe. Aujourd’hui, ils sont une 30aine. Des Data Analysts, Data Scientists… tous spécialisés sur la Supply Chain.

On aborde :

🔥 Le lancement de l’équipe Data & Analytics et son organisation

🔥 Leurs principaux chantiers : Modern Data Stack, Data Governance, offre…

🔥 Quelques exemples de projets Supply Chain : Analytics & Machine Learning

🔥 Le plus gros challenge de Laurent : la croissance de l’équipe

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- Le LinkedIn de Laurent

- La vidéo de Thinkerview avec Cédric Villani et Justine Cassel

- L’article Hype Sustainability, the Price of the Bigger is Better in AI

- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Le lancement de l’équipe Data & Analytics

02:15 Son organisation chez Decathlon

05:52 Les principaux chantiers menés

14:24 Des exemples de projets Analytics et ML

19:35 Leurs plus gros challenges

23:06 Leurs prochaines étapes

24:54 Les questions de la fin (ressources, conseils…)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#60 - Decathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

#190 - Decathlon : Lancer l’équipe People Analytics

#119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory

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#205 - La Lead Data Scientist de Pernod Ricard partage sa stratégie (orga, stack, projets)

Mon, 26 May 2025 12:10:13 GMT

Solène Bergaire est Lead Data Scientist chez Pernod Ricard. On revient sur son plus gros challenge de ces dernières années : scaler l’équipe Data Science.

On aborde :

🔥 La genèse de l’équipe Data Science chez Pernod Ricard

🔥 L’organisation de l’équipe et leur stack (Scikit-learn, PyTorch…)

🔥 Deux projets Data Science : Promotion & Pricing

🔥 Les difficultés rencontrées par Solène et ses prochaines étapes

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- Le LinkedIn de Solène

- Les formations Coursera

- La plateforme Medium

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🎬 CHAPITRES

00:00 La genèse de l’équipe Data Science

03:25 Leur organisation

09:49 Leur stack

11:05 Leurs projets

14:17 Leurs difficultés

20:14 Leurs prochaines étapes

21:17 Les questions de la fin (ressources, conseils…)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#194 - Sanofi : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (cas d’usage, Data Mesh, Stack)

#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science

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#204 - Sifflet : Mettre en place une approche Data Observability

Mon, 19 May 2025 11:47:05 GMT

Salma Bakouk est une experte en Data Gouvernance, elle a co-fondé Sifflet, la solution de Data Observability utilisée par des grands groupes comme Carrefour, BBC, Saint-Gobain mais aussi par des scaleups comme Dailymotion.

On aborde :

🔥 Qu’est-ce que la Data Observability et comment la discipline a émergé

🔥 Dans quels contextes on met en place une approche Data Observability

🔥 Comment on la met en place : Pré-POC, POC, benchmark, fonctionnalités…

🔥 La différence entre un outil de Data Observability et un Data Catalog

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Sifflet, la solution de Data Observability utilisée par des grands groupes comme Carrefour, BBC, Saint-Gobain mais aussi des scaleups comme Dailymotion.

👉 Télécharger le guide pour valider si vous devez mettre en place une approche Data Observability

👉 Contacter Salma sur LinkedIn ou par mail : salma@siffletdata.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Salma

- Le Medium de Tristan Handy, fondateur & CEO de dbt

- Le blog Data Expresso

- Le LinkedIn de Joe Reis

- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Sifflet en deux mots

00:34 Le parcours de Salma

03:16 Qu’est-ce que la Data Observability ?

05:48 Dans quels contextes la mettre en place ?

10:32 Les 2 étapes clés

16:29 Les fonctionnalités de Sifflet (lineage, documentation...)

21:02 Data Catalog VS Data Observability

24:58 Durée d'implémentation

28:07 L’impact de l’IA sur Sifflet et sur la Data Observability

30:30 Les questions de la fin (ressources, conseils…)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#200 - Mettre en place un framework Data Domain avec Charlotte Ledoux

#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

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#203 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

Wed, 14 May 2025 10:32:10 GMT

ECOUTER LE 1ER EPISODE SUR LA MODERN DATA STACK (#85) AVEC MATTHIEU

Matthieu Rousseau, expert en Data Engineering et DataOps, a fondé Modeo, un cabinet de conseil spécialisé sur la Modern Data Stack et le DataOps qui travaille avec des Grands Groupes et des Startups.

🎬 CHAPITRES

00:00 Qu’est-ce qu’une Modern Data Stack ?

02:07 Pourquoi la mettre en place ?

04:06 Les outils clés et la valeur qu’ils apportent

09:07 Les use cases

11:17 Pourquoi la Modern Data Stack est clé

14:26 Timeline et orga

18:41 Les conseils de Matthieu

21:39 IA et French Modern Data Stack

23:21 Les dernières questions

PARTENAIRE ❤️

Ce podcast est rendu possible par Modeo, le cabinet de conseil spécialisé sur la Modern Data Stack et le DataOps qui travaille avec des Grands Groupes et des Startups.

👉 Découvrir leurs projets et leur blog

👉 Contacter Matthieu sur LinkedIn ou par mail : matthieu@modeo.ai

👉 Recevoir le guide pour mettre en place une Modern Data Stack : formulaire de contact

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Matthieu et le blog de Modeo

- Recevoir le guide mentionné par Matthieu

- Le blog Start Data Engineering

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

#143 - Masterclass | Tout comprendre sur le DataOps avec Matthieu Rousseau

💪 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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#202 - On compare le Staff, le Senior et l’Engineering Manager avec Christophe Blefari (aka Blef)

Mon, 12 May 2025 11:06:17 GMT

Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français (Blef.fr), co-fondateur de nao et surtout selon moi l’un des plus gros experts data en France.

On aborde :

🔥 Qu’est-ce qu’un Staff et pourquoi le rôle émerge en France

🔥 La différence entre un Staff, un Senior et un Engineering Manager

🔥 Comment on devient Staff et le marché du Staff en France

🔥 Comment le métier de Data Engineer évolue avec l’IA

💪 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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DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Christophe

- La newsletter de Christophe

- L’article "Senior to Staff" dans la newsletter Technical Leadership

- Le site StaffEng

- Le Github Career Paths de Dropbox

- Le Career Path d’Alan

🎬 CHAPITRES

00:00 Qu’est-ce qu’un Staff ?

05:21 Le Staff Data Engineer, Bras Droit Tech du VP Data ?

09:18 Staff Data Engineer vs Engineering Manager

13:45 Comment devenir Staff Data Engineer ?

17:43 Le marché du Staff en France

21:13 L’évolution du Data Engineering avec l’IA

25:18 Les changements de projets

28:15 Les recommandations de contenu de Blef

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

🇺🇸 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

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#201 - Pennylane : Monter une équipe Data Analytics

Mon, 05 May 2025 11:25:09 GMT

Juliette Bon est Data Analytics Team Lead chez Pennylane, la licorne (148 millions levés) qui propose une solution de gestion des finances et de comptabilité. Aujourd’hui, revient sur son plus gros challenge : monter une équipe Data Analytics.

On aborde :

🔥 Le contexte autour du lancement de l’équipe Data Analytics chez Pennylane

🔥 Les 2 chantiers principaux : recrutement & organisation

🔥 Ses plus grosses difficultés et ses conseils pour monter une équipe Data Analytics

🔥 Un exemple de projet Analytics et les prochaines étapes pour l’équipe

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

📚 Découvrir le programme du bootcamp

🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines

DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Juliette

- Le podcast The Analytics Power Hour

- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Pennylane en 2 mots

04:30 Le contexte autour du lancement de l’équipe Data Analytics

06:54 1er chantier : le recrutement

11:28 2ème chantier : l’orga de l’équipe

17:50 Les difficultés qu’a rencontrées Juliette

22:10 Un exemple de projet Analytics à forte valeur ajoutée

24:59 Les conseils de Juliette

27:24 Leurs prochaines étapes

29:21 Dernières questions (incl. ses ressources préférées)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#190 - Decathlon : Lancer l’équipe People Analytics

#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne

#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May

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#200 - Mettre en place un framework Data Domain avec Charlotte Ledoux

Mon, 28 Apr 2025 15:16:19 GMT

Charlotte Ledoux est une experte Data & IA Gouvernance qui crée du contenu sur LinkedIn avec beaucoup de succès (+35K abonnés). Dans ce 3ème épisode ensemble, Charlotte nous fait une Masterclass sur la mise en place d'un framework data domain.

On aborde :

🔥 L’approche Data Domain : définition & les 3 types d’approche

🔥 L’organisation des équipes par Data Domain et les livrables types d’une squad

🔥 Les conseils de Charlotte pour mettre en place un framework Data Domain

🔥 L’avis de Charlotte sur 2 tendances de la Data Gouvernance : centralisation VS décentralisation & Self-Service

💪 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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Charlotte

- L’article Why Data Mesh will fail?

🎬 CHAPITRES

00:00 Qu’est-ce que le framework Data Domain ?

01:51 Les différentes approches

06:16 L’orga des équipes par Data Domain

08:53 Les livrables types d’une Squad Data Domain

12:49 Les conseils de Charlotte

14:34 Retour sur 2 tendances Data Gouv

19:22 Retour en arrière sur le Self-Service

22:21 La news de Charlotte (Why Data Mesh will fail?)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#191 - Tableau : Mettre en place une stratégie Self-Service Analytics

#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnés LinkedIn)

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)

#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh

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#199 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Full-Stack Data Analyst en freelance

Wed, 23 Apr 2025 15:43:55 GMT

Maud est passée d’un rôle de Data Analyst à un rôle de Data Analyst Full-Stack en Freelance. Dans cet épisode, elle nous parle de sa transition, de sa formation et de son nouveau rôle.

On aborde :

🔥 Son parcours : de Data Analyst à Data Analyst Full-Stack

🔥 Le bootcamp Analytics Engineering DataBird x DataGen qu’elle a suivi

🔥 Comment elle est passée en freelance à la suite du bootcamp

🔥 Ses conseils pour devenir Data Analyst Full-Stack

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

📚 Découvrir le programme du bootcamp

🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines

DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Maud

- Le LinkedIn de Willis Nana

- Le LinkedIn de Zach Wilson

- Le LinkedIn de Phuong Nguyen

- Le LinkedIn de Kevin Rosamont

- Le LinkedIn de Benjamin Dubreu

- Le LinkedIn de Morgan Gautherot

- Le programme du bootcamp

- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Son parcours

05:57 Le Bootcamp DataGen x DataBird

09:19 Ses nouvelles compétences

10:41 Les modules dbt

11:53 Sa transition en freelance

14:30 Sa mission actuelle

16:44 Ses conseils

20:21 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#182 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer

#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance

#151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen

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#198 - Swile : La nouvelle stratégie Data de la licorne

Mon, 21 Apr 2025 12:20:13 GMT

Alma Garcia-Mariller est Head of Business Analytics chez Swile, la licorne française qui améliore l'expérience des employés au travail grâce à ses titres restaurants, cartes cadeaux et avantages mobilité.

On aborde :

🔥 Le contexte autour du changement de stratégie Data

🔥 La nouvelle stratégie Data : projets, organisation, stack

🔥 Les plus grosses difficultés rencontrées par Alma et son équipe

🔥 Les prochaines étapes pour l’équipe Data chez Swile

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.

👉 Découvrir la masterclass Mettre en place une Data Analytics Factory

👉 Recevoir le livre blanc qui reprend l’approche présentée dans le détail

👉 Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : brahim.abdesslam@keyrus.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d’Alma

- Le LinkedIn de Théo Alves d'Acosta et son Substack

🎬 CHAPITRES

00:00 Pourquoi mettre en place une nouvelle stratégie ?

05:42 La nouvelle stratégie Data

09:54 Leurs projets Analytics

15:39 Leur stack data

17:50 Les plus grosses difficultés

18:55 Leurs prochaines étapes

27:00 Les dernières questions (incl. ses ressources préférées)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

#150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie Data (organigramme, stack…)

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines

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#197 - Salesforce : Déployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce

Wed, 16 Apr 2025 11:43:10 GMT

Guillaume est Ingénieur Solution chez Salesforce et expert sur le sujet des agents IA. Récemment, Salesforce a lancé un nouveau produit, Agentforce, qui permet de les déployer.

On aborde :

🔥 La différence entre les LLMs et les agents, et la genèse d’Agentforce

🔥 L’état actuel du marché et quelques cas d’usage agent IA pour le Retail

🔥 Les étapes pour mettre en place un agent IA (rôle, data, action, garde-fou, canal)

🔥 Les grandes briques d’Agentforce, les utilisateurs et les prérequis

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Salesforce.

👉 Découvrir le replay du Webinar Agentforce avec une démo d'Agentforce

👉 Contacter Guillaume sur LinkedIn ou par mail : gleheuzey@salesforce.com

📚 RESSOURCES

- Le replay du Webinar avec une démo d'Agentforce Webinar Agentforce

- La plateforme de formation Trailhead

- La newsletter The Rundown AI

🎬 CHAPITRES

00:00 Agentforce en deux mots

03:16 La différence entre les LLMs et les agents IA

06:07 Où en est le marché sur l’adoption des agents IA ?

07:36 Des exemples d’agents IA

12:50 Les grandes briques d’Agentforce

19:49 Les conseils pour mettre en place ces cas d’usage

21:36 Echanger avec Guillaume et découvrir la démo d’AgentForce

22:26 Les dernières questions (recommandations...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)

#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives

#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative

💪 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

Ce bootcamp est opéré en collaboration avec DataBird et DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂

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#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)

Mon, 14 Apr 2025 11:52:25 GMT

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

💪 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

📚 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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#195 - Masterclass | Adopter une approche Produit en tant qu’équipe Data avec Yoann Benoît

Wed, 09 Apr 2025 09:36:09 GMT

Yoann Benoit expert Data, IA et Produit, est le fondateur d’Hymaïa, l’agence spécialisée dans la Data, l’IA et le Produit. Aujourd’hui ils travaillent avec des grosses boîtes comme Pernod Ricard mais aussi avec des boîtes Tech comme Leboncoin.

On aborde :

🔥 Qu’est-ce que l'approche Produit et dans quels contextes l’adopter ?

🔥 Les 4 étapes pour adopter une approche Produit (framework des 4F) : Find, Face, Frame, Form

🔥 Les difficultés lorsqu’on adopte une approche Produit : langage commun, mindset “solution”…

🔥 Est-ce qu’il y a des spécificités liées aux projets IA génératives ?

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Hymaïa, l’agence spécialisée dans la Data, l’IA et le Produit.

👉 Contacter Yoann sur LinkedIn ou par mail : yoann.benoit@hymaia.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Yoann

- Le livre Escaping the Build Trap de Melissa Perri

- Le livre Continuous Discovery Habits de Teresa Torres

🎬 CHAPITRES

00:00 Comment Yoann s’est spécialisé sur ce sujet ?

01:48 Qu’est-ce que l'approche Produit ?

03:07 Dans quel contexte on met en place une approche Produit

08:06 Étape #1 : Find

11:10 Étape #2 : Face

14:53 Étape #3 : Frame

18:41 Étape #4 : Form

21:29 Les plus grosses difficultés qu’on rencontre lorsqu’il met en place une approche Produit

25:09 Est-ce qu’il y a des spécificités liées aux projets IA ?génératives ?

28:56 Les questions de la fin (ressources, conseils…)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#177 - BlaBlaCar : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne

#124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

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#194 - Sanofi : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (cas d’usage, Data Mesh, Stack)

Tue, 08 Apr 2025 14:53:17 GMT

Thibault Lefèvre est Global Data & AI Product Manager sur le périmètre Manufacturing et Supply chez Sanofi, le groupe pharmaceutique leader mondial. Il nous parle des 3 piliers de leur stratégie Data et IA.

On aborde :

🔥 Pilier #1 : Déployer des cas d’usage sur toute la chaîne

🔥 Pilier #2 : Mettre en place une approche Data Mesh

🔥 Pilier #3 : Déployer des fondations data (stack, data products)

🔥 Leurs plus gros challenges et les prochaines étapes

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Ce podcast est rendu possible par Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.

👉 Découvrir la masterclass Mettre en place une Data Analytics Factory

👉 Recevoir le livre blanc qui reprend l’approche présentée dans le détail

👉 Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : brahim.abdesslam@keyrus.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Thibault

- Le 1er livre de la trilogie Sapiens de Yuval Noah Hararir

🎬 CHAPITRES

00:00 La data chez Sanofi

03:24 Les plus gros chantiers de l’équipe data & IA

04:11 Pilier #1 : Les cas d’usage

07:16 Pilier #2 : L’approche Data Mesh

10:37 Pilier #3 : Les fondations data

13:53 Le contexte de l’industrie pharmaceutique

15:16 Leurs plus gros challenges

21:42 Les prochaines étapes : l’approche user builder, Copilot et GenAI

23:35 Leur stack data : Snowflake, Dataiku, PowerBI, Airflow, dbt, Informatica

24:37 Les questions de la fin (ressources, conseils…)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#165 - BNP Paribas : Les 6 piliers de leur programme IA

#156 - AXA France : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (Culture, Organisation et Tech)

#152 - Crédit Agricole : Leur stratégie Data (gouvernance, cas d’usage et GenAI)

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#193 - Comprendre l’impact de l’IA sur le Climat avec Lou Welgryn de Data For Good, ex-Carbon4

Wed, 02 Apr 2025 10:28:11 GMT

Lou Welgryn est Secrétaire Générale chez Data For Good, l’association qui réunit 7000 bénévoles qui travaillent sur des projets data & IA à impact. Avant ça elle était Head of Product chez Carbon4 Finance (monté par Jean-Marc Jancovici).

On aborde :

🔥 L’enjeu de la Tech au global et du Climat

🔥 L’impact spécifique de l’IA sur le Climat

🔥 Doit-on ralentir malgré la course à l’IA menée par la Chine et les USA ?

🔥 Sa vision du marché de l’emploi sur le secteur Data x Sustainability

💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

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👉 Nous rencontrer

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Lou

- Le livre Les Prophètes de l’IA de Thibault Prevost

- Le livre Géopolitique du numérique d’Ophélie Coelho

- Le livre Contre-atlas de l'intelligence artificielle de Kate Crawford

- Le livre Toxic Data de David Chavalarias

🎬 CHAPITRES

00:00 Présentation

01:10 Son TEDx sur le thème de la Tech & du Climat

04:10 L’impact de l’IA sur le climat

16:03 Doit-on ralentir face à la course à l’IA menée par la Chine et les USA ?

20:50 Que fait l’association Data For Good ?

24:29 Sa vision du marché de l’emploi sur le secteur Data x Sustainability

27:49 Les ressources de Lou pour se former sur le sujet

29:46 Ses prochaines étapes dans l’association Data For Good

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#147 - Comment faire de la France un leader de l’IA ? Les 6 recommandations remises au gouvernement par la Commission IA

#98 - Data For Good | OpenClimat : Accélérer la transition écologique avec la data

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#192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives

Mon, 31 Mar 2025 10:09:28 GMT

Elliot Trabac est Senior Data Analytics Engineering Manager chez Gorgias. La scaleup qui propose une plateforme d’IA conversationnelle permettant aux e-commerçants de mieux gérer leur support client. Aujourd’hui ils comptent plus de 15 000 clients.

On aborde :

🔥 Le contexte et le déploiement du Self-Service Analytics grâce aux GenAI

🔥 Leur stack data (get.dot.ai, Omni…)

🔥 L’un des avantages clés du Self-Service

🔥 L’organisation de l’équipe, les difficultés, etc.

❤️ PARTENAIRE

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d’Elliot

- La chaîne YouTube de Dave Ebbelaar, fondateur de Datalumina

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:28 Gorgias en quelques mots

05:42 Le contexte autour du projet

09:10 Comment il s’insère dans la stratégie Analytics ?

13:23 L’outil utilisé

15:50 Le déploiement

19:59 Leur stack Self-Service Analytics & GenAI

25:26 L’avantage clé du Self-Service Analytics : l’Observabilité

27:13 L’organisation de l’équipe pour déployer ce projet

32:06 Les difficultés qu’a rencontrées Elliot

34:02 Les prochaines étapes pour ce projet

34:49 Les questions de la fin (ressources, conseils…)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr)

#158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics

#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

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#191 - Tableau : Mettre en place une stratégie Self-Service Analytics

Wed, 12 Mar 2025 11:47:15 GMT

Yann Tanguy est Field Chief Data Officer chez Tableau et ex-Head of Business Intelligence chez Pernod Ricard et Enterprise Data Architect chez Sodexo. Je suis ravi de recevoir quelqu’un de Tableau car c’est l’outil de BI le plus cité sur DataGen ces dernières années. On en a parlé avec Doctolib, Ledger, Decathlon…

On aborde :

🔥 La définition du Self-Service Analytics

🔥 Les grandes phases pour le mettre en place

🔥 Le rôle des GenAI

🔥 L’histoire de Tableau

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Tableau, l’outil de BI le plus cité sur DataGen ces dernières années.

👉 Recevoir le livre blanc sur le Self-Service Analytics de Tableau : ici

👉 Contacter Yann sur LinkedIn ou par mail : ytanguy@salesforce.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Yann

- L'événement Tableau à Paris le 22 mai 2025

- L’événement Tableau à San Diego les 15-17 avril 2025

- Le livre blanc sur le Self-Service Analytics de Tableau : ici

- Le livre L’Obsession du Service Client de J. Lefèvre

🎬 CHAPITRES

00:00 Contexte

03:48 Définition du Self-Service Analytics

04:38 Quand le mettre en place ?

05:43 Phase #1 : Expérience analytics

12:38 Phase #2 : Data Management

15:57 Phase #3 : Adoption

17:16 Les plus grosses difficultés

23:20 L’histoire de Tableau

25:14 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

#115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprès de 2000 utilisateurs

#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

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#190 - Decathlon : Lancer l’équipe People Analytics

Mon, 10 Mar 2025 15:42:00 GMT

Fabien Viossat est People Analytics Manager chez Decathlon. C'est une tendance qui émerge depuis quelques années. Les grands groupes créent des équipes Data Analytics dédiées au sujet des ressources humaines.

🎬 CHAPITRES

00:00 Contexte

08:37 Etape #1 : Réorganisation

10:17 Etape #2 : Stratégie

15:41 Etape #3 : Passage à l’échelle

16:30 Etape #4 : Communication

18:14 Leurs plus gros challenges : montée en compétences et centralisation des données

21:34 Les prochaines étapes pour l’équipe People Analytics

26:35 Ce qui se fait dans les autres boîtes

38:42 Les dernières questions (ressources, conseils)

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Layer Data, le cabinet de conseil spécialisé sur la gouvernance et la qualité des données, qui accompagne les plus grandes multinationales comme LVMH, Coca-Cola ou EDF.

👉 Découvrir la masterclass Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt

👉 Contacter Rachid et son équipe sur LinkedIn ou par mail : rtighremt@layer-data.com et fblaise@layer-data.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Fabien

- L'article How to build an actionable data and analytics strategy de G. Vanuynsberghe

- Le livre The Culture Map d'E. Meyer

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

#118 - Reconversion | Des RH à Data Analyst

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

📚 Découvrir le programme du bootcamp ici

🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines

DataGen a lancé ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂

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#189 - Masterclass | Mettre en place une Data Analytics Factory avec Brahim Abdesslam

Wed, 05 Mar 2025 13:39:57 GMT

Brahim Abdesslam est un expert de la data et de l'IA, il travaille dans le domaine depuis plus de 10 ans et est Vice-Président chez Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.

On aborde :

🔥 Les contextes dans lesquels les entreprises mettent en place une Data Analytics Factory

🔥 Les 4 piliers d’une Data Analytics Factory : Pilotage, Ressources, Développement, Accélérateurs

🔥 Les avantages de cette organisation

🔥 Les conseils de Brahim pour la mettre en place dans son entreprise.

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Ce podcast est rendu possible par Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.

👉 Recevoir le livre blanc qui reprend l’approche présentée dans le détail

👉 Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : brahim.abdesslam@keyrus.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Brahim

- Le livre blanc avec les 4 piliers de Brahim

- Le site DataMesh-Architecture.com

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:30 Intro

03:54 Le Pilotage

05:29 Les Ressources Expertes

09:21 Les étapes : sourcing, préparation, visualisation

10:16 Les Accélérateurs

12:13 Les challenges

15:35 Les conseils de Brahim

17:09 Les avantages

19:31 Les questions de la fin (ressources, conseil)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory

#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh

#78 - Air France : Assurer l’Adoption des produits Data

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DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂

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#188 - Le VP Data de BlaBlaCar partage ses 3 priorités de 2025, avec Blef

Mon, 03 Mar 2025 11:59:38 GMT

Emmanuel Martin-Chave est VP Data chez BlaBlaCar, la licorne de covoiturage et de transport que tout le monde connait. Ils sont 50 dans l'équipe Data et c'est une des équipes les plus matures de l'écosystème.

Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français Blef.fr et récemment co-fondateur de nao. Il est également selon moi l’un des plus gros experts data en France.

🎬 CHAPITRES

00:00 Overview

01:28 Prio #1 : GenAI at scale

09:19 Prio #2 : BI-as-code

16:44 Les outils qui émergent sur ce sujet

18:23 Prio #3 : Les Soft. Eng. reprennent un périmètre Analytics

29:25 Les news de Blef (rachat de SDF par dbt, annonce DuckDB)

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👉 Découvrir la masterclass Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt

👉 Contacter Rachid et son équipe sur LinkedIn ou par mail : rtighremt@layer-data.com et fblaise@layer-data.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Christophe et sa newsletter Blef.fr

- Le LinkedIn d’Emmanuel

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Blef

#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

#178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Blef

#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse

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#187 - Palantir : La plateforme Data & IA pour les cas d’usage opérationnels

Wed, 26 Feb 2025 12:00:00 GMT

On aborde :

🔥 La mission de Palantir : concilier puissance de la Data & de l’IA avec sécurité & confidentialité des données

🔥 Les grandes briques de la solution : ontologie, intégration, interfaces opérationnelles et gouvernance

🔥 Leur positionnement par rapport aux autres plateformes Data & IA du marché

🔥 Quelques use cases et l’impact des IA Génératives sur Palantir (marché, fonctionnalités…)

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels.

👉 Contacter Agathe sur LinkedIn ou par mail : datagen@palantir.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Agathe

- La vidéo Palantir for Scuderia Ferrari

- Le reportage Social dilemma sur Netflix

- Le livre Fake News de Julie Martinez

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:31 Intro et parcours

04:17 Les grandes briques de la solution

08:40 Leur positionnement

11:55 Quelques use cases

15:45 Pourquoi les entreprises choisissent Palantir ?

17:49 L’impact des GenAI sur Palantir

21:06 Dernières questions (conseils, recommandation)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie GenAI

#138 - Ovrsea : Gagner 50% de Productivité avec les GenAI

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#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

Mon, 24 Feb 2025 12:00:00 GMT

Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français (Blef.fr), cofondateur de nao et surtout selon moi l’un des plus gros experts data en France.

On aborde :

🔥 Ce que proposent dbt et SQLMesh

🔥 Comparaison des fonctionnalités clés

🔥 Comparaison de l'expérience utilisateur, des communautés et du coût

🔥 La rivalité naissante entre les fondateurs

❤️ PARTENAIRE

👉 Découvrir la masterclass Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt

👉 Contacter Rachid et son équipe sur LinkedIn ou par mail : rtighremt@layer-data.com et fblaise@layer-data.com

📚 RESSOURCES

Le LinkedIn de Christophe et sa newsletter Blef.fr

🎬 CHAPITRES

00:00 Intro

02:36 Que proposent dbt et SQLMesh ?

05:46 Comparaison des fonctionnalités clés

11:05 SQLMesh, un outil plus technique ?

14:08 Comparaison de l’expérience utilisateur et des communautés

16:23 Comparaison des coûts

21:23 La rivalité naissante entre les fondateurs de SQLMesh et dbt

22:50 Zoom sur nao, l’outil que développe Blef

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#179 - dbt : L’outil le plus adopté de 2024 ?

#178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Blef

#161 - On décrypte avec Blef : Sa Data Horror Story d’Halloween et un update DataOps

#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse

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#185 - Masterclass | Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt

Wed, 19 Feb 2025 13:00:00 GMT

Rachid Tighremt est un expert Data Governance et plus spécifiquement sur la mise en place des Data Catalogs. Il a fondé Layer Data, le cabinet de conseil spécialisé sur la gouvernance et la qualité des données. Ils accompagnent les plus grandes multinationales comme LVMH, Coca-Cola ou EDF.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:37 Intro

02:28 Pourquoi mettre en place un Data Catalog ?

04:04 Les grandes étapes

06:52 Mettre en place un benchmark

10:49 Mettre en place un projet pilote

13:52 Quelle organisation adopter ?

16:00 Le plus gros challenge : déterminer l’usage en amont

18:17 Pourquoi Rachid a décidé de se spécialiser sur le sujet

20:08 L’impact des GenAI sur le Data Catalog

22:51 Les questions de la fin (ressources, conseil)

❤️ PARTENAIRE

👉 Contacter Rachid et son équipe sur LinkedIn ou par mail : rtighremt@layer-data.com et fblaise@layer-data.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Rachid

- Le livre The Enterprise Data Catalog de Ole Olesen-Bagneux

- Le podcast Decideo de Philippe Nieuwbourg

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

#158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics

#111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

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#184 - Brevo : Mettre en place de l’embedded analytics dans le Produit

Mon, 17 Feb 2025 13:00:00 GMT

Taha Bel Khayate est Lead Analytics Engineer chez Brevo, la plateforme 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 revient sur l’un des plus gros challenges de l’équipe Analytics Engineering.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:26 Intro

02:49 Contexte

04:42 Le POC

06:31 L'implémentation

10:08 Leur stack data : dbt, BigQuery, Looker Explore

11:21 les outils utilisés pour l'embedding

13:37 leurs plus grosses difficultés

15:59 Les prochaines étapes

22:02 Les questions de la fin (ressources, conseil)

❤️ PARTENAIRE

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👉 Découvrir l’épisode avec Jeremy : #179 - dbt : L’outil le plus adopté de 2024 ?

👉 Demander une démo : https://bit.ly/40kXh8K

👉 Contacter Jeremy sur LinkedIn ou par mail : jeremy@dbtlabs.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Taha

- Le LinkedIn de Maxime Beauchemin

- Minding the Machine de Jeremy Adamson

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure

#108 - Jellysmack : Adopter une approche Data Mesh

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📚 Découvrir le programme du bootcamp ici

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DataGen a lancé ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂

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#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

Mon, 10 Feb 2025 12:07:24 GMT

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

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👉 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

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#182 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer

Wed, 05 Feb 2025 16:04:06 GMT

Lara Guiral est Analytics Engineer chez Lenstra. Dans cet épisode dédié à l’Analytics Engineering, elle nous parle de sa transition de Data Analyst à Analytics Engineer et des avantages que ses nouvelles compétences lui apportent.

On aborde :

🔥 Son parcours : de Data Analyst à Analytics Engineer

🔥 Pourquoi et comment elle s’est formée en Analytics Engineering ?

🔥 Son retour d’expérience sur le bootcamp Analytics Engineering qu'elle a suivi

🔥 Les ressources et conseils qui l’ont le plus aidée

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines

🤔 Des questions concernant le bootcamp ? Contactez-moi sur LinkedIn

DataGen a lancé ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Lara

- La newsletter Analytics Engineering Roundup

- Les projets Data for Good

- La communauté 50inTech

- Le Slack #measure

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:38 Intro et son parcours

03:43 Pourquoi se spécialiser

08:15 Comment elle s’est formée

11:54 La charge de travail à prévoir

13:25 Ce qu’elle a préféré dans le bootcamp

15:54 Comment ça l’a aidée à trouver un job

18:28 Les questions de la fin (ressources, conseil)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance

#151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen

#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering

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#181 - Olympique de Marseille : L’ex-Head of Data partage sa stratégie Data

Mon, 03 Feb 2025 13:00:00 GMT

Jessy Hanzo est l’ex-Head of Data & Digital à l'Olympique de Marseille, le club de foot emblématique.

On aborde :

🔥 Les 2 gros enjeux data : Business et Sportif

🔥 L’organisation de l’équipe Data et un exemple de projet

🔥 Leur stack data : AWS, Redshift, dbt, Microsoft Power BI, Hightouch, Splio

🔥 Le plus gros challenge de Jessy : scaler l’équipe Data

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par dbt Labs qui développe dbt, l’outil le plus mentionné sur le podcast.

👉 Découvrir l'épisode avec Jeremy de dbt Labs

👉 Contacter Jeremy sur LinkedIn ou par mail : jeremy@dbtlabs.com

👉 Demander une démo

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Jessy

- A Brief History of Humankind de Yuval Noah Harari

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:35 Intro

03:55 Les 2 gros enjeux data

09:42 L’organisation de l’équipe Data

12:16 Leur stack data

15:43 Zoom sur leurs chantiers data

18:25 Le plus gros challenge de Jessy

19:36 Leurs prochaines étapes en Data

20:50 Les questions de la fin (ressources, conseil)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#164 - Jeux Olympiques : Améliorer la performance des athlètes avec la Data & l’IA

#60 - Decathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

#46 : Gouvernement : Monter la cellule data de l'Élysée

💪 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

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#180 - Qonto : Déployer des projets Data Science appliqués à la décision

Mon, 27 Jan 2025 17:34:51 GMT

Nicolas Augusti est Senior Data Scientist chez Qonto, la banque en ligne des PME et des indépendants, et également l’une des plus belles licornes françaises. La spécificité de l'équipe Data Science chez Qonto, c'est qu'elle fait de la data science appliquée à la décision.

On aborde :

🔥 Les chantiers de l’équipe Data Science chez Qonto : Mix Marketing Modeling, prévisions financières, pricing…

🔥 Leur méthodologie : Value Analysis, Exploration, Modélisation, Communication, Documentation

🔥 Les plus grosses difficultés : créer des modèles qui intègrent les changements liés au scale de l’entreprise et s’assurer que les projets aboutissent à des décisions et aient un impact sur le Business

🔥 Les prochaines étapes de l’équipe : spécialiser l’équipe par stakeholders, se concentrer sur la rétention des clients.

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par CastorDoc, le Data Catalog qui propose aussi une solution de Self-Service Analytics (”Text-to-Insight”).

👉 Contacter Tristan sur LinkedIn ou par mail : tristan@castordoc.com

👉 Recevoir le benchmark avec tous les outils Self-Service Analytics identifiés et testés par Tristan et son équipe

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Nicolas

- La chaîne YouTube StatQuest

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:40 Intro

05:13 Les chantiers

08:15 Les projets actuels

11:05 Leur méthodologie

20:33 Leurs plus grosses difficultés

25:02 Leurs prochaines étapes

27:12 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne

#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

Vous avez un projet data ? On a l'équipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.

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#179 - dbt : L’outil le plus adopté ?

Wed, 22 Jan 2025 10:04:52 GMT

🎬 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)

❤️ 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 Jeremy Cohen

- Le Roundup de dbt

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup

#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse, progresser en tant que DE

#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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#178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁

Mon, 20 Jan 2025 16:43:29 GMT

Christophe Blefari est Staff Data Engineer, co-fondateur de nao et auteur de la newsletter data la plus connue de l’écosystème français (Blef.fr). Membre du Collectif de freelances DataGen, il est selon moi l’un des plus gros experts data en France.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:32 Intro

01:51 Tendance #1 : Le Semantic Layer dans le Data Warehouse

13:36 Tendance #2 : Le lien entre Iceberg et les Data Lakes

25:14 Tendance #3 : Les GenAI et le use case Text-to-Insight

31:41 Retour sur la Forward Data Conference

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Ce podcast est rendu possible par CastorDoc, le Data Catalog qui propose également une solution de Self-Service Analytics (”Text-to-Insight”).

👉 Contacter Tristan sur LinkedIn ou par mail : tristan@castordoc.com

👉 Recevoir le benchmark avec tous les outils Self-Service Analytics identifiés et testés par Tristan et son équipe

📚 RESSOURCE

- La newsletter de Christophe Blef.fr

- La chaîne YouTube de la Forward Data Conference

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg

#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un Centaure

#120 - La fin de la Modern Data Stack ? Avec Christophe Blefari (aka Blef)

💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

Vous avez un projet data ? On a l'équipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.

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#177 - BlaBlaCar : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

Wed, 15 Jan 2025 09:00:00 GMT

On aborde :

🔥 Les gros chantiers data qu’il a menés : rendre les équipes Produit autonomes et utiliser la data dans le produit

🔥 Son plus gros challenge : se faire confiance sur les sujets data et gérer la tension Data x Design

🔥 Ses conseils pour des équipes Product Analytics

🔥 La création de Discovery Discipline et sa vision sur les IA Génératives

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:31 Intro

04:43 Comment Rémi est devenu CPO de BlaBlaCar

06:38 Les plus gros chantiers data qu’il a menés en tant que CPO

12:00 Son plus gros challenge data : se faire confiance sur les sujets data

19:15 Ses conseils pour des Product Analysts

21:04 Le contexte de la création de Discovery Discipline

24:37 L'impact des GenAI sur nos métiers demain

32:40 Les questions de la fin (ressource, conseil)

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Rémi Guyot

- Discovery Discipline de Rémi Guyot et Tristan Charvillat

- The Visual Display of Quantitative Information par Edward Tufte

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering

#124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

#114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science

#47- Airbnb : Rapprocher la Data et le Design

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#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup

Mon, 13 Jan 2025 14:36:50 GMT

Juliette Duizabo est Head of Data chez Agorapulse, la startup qui propose un outil de gestion des réseaux sociaux qui a levé plus de 16 millions d’euros. Avant, Juliette était déjà Head of Data chez Ovrsea.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:24 Intro

01:57 Pourquoi Juliette est partie d’Ovrsea pour rejoindre AgoraPulse

04:03 Le contexte Data & IA chez AgoraPulse

06:23 Les chantiers que Juliette a priorisés en arrivant

07:47 Chantier #1 : Améliorer la fiabilité des données

10:53 Ses conseils pour mettre en place dbt

12:51 Chantier #2 : Mettre en place le Self-Service

15:12 Pourquoi Juliette recommande Metabase

17:16 L’impact du Self-Service sur l’organisation des équipes Data

21:06 Chantier #3 : Promouvoir une mentalité plus ROIste

23:38 La stack Data chez AgoraPulse : Segment, BigQuery, Airbyte, Fivetran, dbt, Airflow, Metabase

26:40 Le plus gros challenge qu’a rencontré Juliette à son arrivée : être une bonne manager

28:29 Les prochaines étapes pour l’équipe Data chez AgoraPulse : LLM pour le produit et “Self-Service AI”

31:01 Les questions de la fin

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Juliette

- La chaîne YouTube 3Blue1Brown

- L’article du Financial Times sur les LLMs

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh

#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May

#130 - Comment l’ex-Head of Data Science & Analytics de Veepee structure le département Data de Choose

#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de productivité

💪 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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#175 - 🎄🎁 Stack Open Source, Être Manager "doer" & S’adapter à la GenAI avec Christelle (ex-Head of Data @Lydia) et Blef

Wed, 18 Dec 2024 16:31:04 GMT

Christelle Marfaing, ex-Head of Data de Lydia, est aujourd’hui Chief Data Officer de May, la startup qui a développé une app d’avantages salariés (3 millions d’euros levés en 2022).

Christophe Blefari est Staff Data Engineer et auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français : Blef.fr.

Cet épisode spécial Noël est le 1er d’une nouvelle série dont l’objectif est d’échanger avec un.e leader data à 3 avec Blef.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

02:04 Intro

02:34 Stack Open Source déployée On-Prem

12:37 Concilier prise de management tout en restant "doer"

20:36 L’Impact des IA génératives sur les équipes data et comment s’y préparer

27:16 Les News Préférées de Blef

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Christelle

- Le LinkedIn de Blef

- Article sur la GenBI de Simon Späti

- Notre newsletter DataGen "Les 40 Chantiers Data & IA à lancer en 2025"

- L'article Please just stop saying "just"

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#161 - On décrypte avec Blef : Sa Data Horror Story d’halloween et une update DataOps

#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May

# 90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

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#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

Mon, 16 Dec 2024 17:41:56 GMT

Alice Fresko est Lead Analytics Engineer chez Qonto, la solution bancaire en ligne qui permet aux PME et aux indépendants de gérer leur quotidien bancaire, facturer leurs clients en un clic et effectuer leur comptabilité. Ils ont levé 622M€ depuis leur création et comptent aujourd’hui 1 600 collaborateurs et 500 000 clients en Europe. Aujourd’hui, Alice nous parle de leur approche Analytics Engineering et Self-Service.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:42 Intro

02:38 La place de l’équipe Analytics Engineering

03:17 Le process Analytics Engineering chez Qonto

08:30 Les Data Contracts V0

11:39 Analytics Engineering vs Business Intelligence

13:08 Les outils de l’équipe Analytics Engineering

13:35 Le plus gros challenge de l’équipe Analytics Engineering : le Self-Service

18:12 Les principales difficultés qu’Alice a rencontrées

21:23 Les prochaines étapes pour l’équipe Analytics Engineering chez Qonto

22:11 Les questions de la fin

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Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.

👉 Découvrir l’épisode avec Frédéric : #166 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest

👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d’Alice

- Les blogs Tech des entreprises, dont celui de Qonto

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance

#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

#151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines

#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne

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#173 - Klépierre : Transformer le département Finance via la Data

Wed, 11 Dec 2024 16:10:52 GMT

Charly Cadet est Group Head of Financial Performance chez Klépierre, le leader européen des centres commerciaux. Charly a initié un programme de transformation du département Finance et un peu plus largement de Klépierre via l'usage de la data. Il explique la genèse du projet, le détail du programme et leurs initiatives data.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:41 Intro

05:41 1ère étape du programme : la formation

08:19 2ème étape : la Data Gouvernance

13:06 3ème étape : automatiser les tableaux de bord

17:40 La grosse difficulté que Charly a rencontrée : convaincre son équipe mais aussi les équipes métiers

25:25 Dernière étape : recruter un profil technique dans l’équipe

27:08 La collaboration avec l’équipe IT pendant le programme

28:52 Les prochains focus data pour l’équipe Finance : l’adoption et la simulation à la volée

32:36 La recommandation de contenu de Charly

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par DataBird, l'acteur qui accompagne les entreprises dans leur transformation data via des programmes sur mesure de montée en compétence.

👉 Découvrir l’épisode avec Alexandre : Masterclass | Lancer une Data Academy

👉 Contactez Alexandre sur LinkedIn ou par mail à alexandre@data-bird.co

📚 RESSOURCES

- Accelerate de N. Forsgren, J. Humble & G. Kim

- La chaîne Youtube Alex The Analyst

- The FP&A Guy sur YouTube et sur LinkedIn

- Le LinkedIn de Jonathan Plateau

- Le podcast “Moment de vérité” de Bruno Clément

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#156 - AXA France : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA

#119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory

#99 - Masterclass | Lancer une Data Academy avec Alexandre Miny de Tornaco

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#172 - Mirakl : Déployer une stratégie IA Générative

Mon, 09 Dec 2024 17:00:56 GMT

Anne-Claire Baschet est Chief Data & AI Officer chez Mirakl, la licorne française qui propose une solution clé en main pour monter sa marketplace et qui a réalisé une levée de fonds record début 2024 de 555 millions de dollars.

On aborde :

🔥 Son parcours de AXA jusqu’à Mirakl en passant par la SNCF et Aramis

🔥 L’objectif de Mirakl : reconstruire le Produit en intégrant la GenAI

🔥 Les fonctionnalités, l’organisation et son plus gros challenge : scaler l’équipe

🔥 Leur stack GenAI : AWS, Databricks, MLflow, OpenAI, Galileo.ai, Llama, Anyscale

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.

👉 Découvrir l’épisode avec Frédéric : #166 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest

👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d’Anne-Claire

- "Pré-suasion" de Robert Cialdini

🎬 CHAPITRES

00:00 Intro

03:03 Son parcours

11:27 L’objectif chez Mirakl : reconstruire le Produit en intégrant la GenAI

16:05 Les fonctionnalités GenAI core product

25:33 Son plus gros challenge : scaler l’équipe

30:38 Leur Stack GenAI

35:29 La structure de l’équipe

40:08 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)

#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

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#171 - Snowflake : Une stack unique pour l’Analytics & l’IA

Wed, 04 Dec 2024 14:57:46 GMT

Jade Le Van est Principal Sales Engineer chez Snowflake, la plateforme Data & IA dont tout le monde parle sur le podcast (Qonto, Ledger, Spendesk…).

On aborde :

🔥 La genèse de Snowflake (une plateforme pour l’Analytics & l’IA dans le Cloud)

🔥 Pourquoi elle est adoptée massivement (simplicité & rapidité pour activer la donnée)

🔥 Les fonctionnalités IA et leurs convictions (ex : faciliter l’usage de petits modèles moins gourmands)

🔥 La rivalité avec Databricks, les nouvelles fonctionnalités d’ingestion, le format Iceberg

❤️ PARTENAIRES

Ce podcast est rendu possible par :

- Snowflake, la plateforme Data & IA dont tout le monde parle sur le podcast (Qonto, Ledger, Spendesk…).

👉 Contacter Jade sur LinkedIn ou par mail : jade.levan@snowflake.com

👉 Découvrir le free trial

- KPC, le cabinet de conseil spécialisé sur la data et l'IA.

👉 Contacter Mickaël sur LinkedIn ou par mail : mickael.kuentz@kpconsulting.fr

👉 Découvrir l'épisode avec Mickaël : #160

👉 Recevoir le manifesto avec les 5 piliers clés

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Jade

- La chaîne YouTube Snowflake en français

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:28 Intro

01:38 Le parcours de Jade : Alstom, Tableau, GCP, Snowflake

04:05 La genèse de Snowflake

05:50 Pourquoi Snowflake connaît un tel succès sur le marché

08:32 Les features AI chez Snowflake

13:02 Les atouts IA de Snowflake

18:02 Y a-t-il vraiment une rivalité entre Snowflake et Databricks ?

19:58 La stratégie de Snowflake

26:34 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg

#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne

#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne

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#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering

Mon, 02 Dec 2024 17:35:44 GMT

Elisa Gilles est AI & ML Engineering Manager chez Leboncoin, le fleuron de la tech française qu’on ne présente plus. Aujourd’hui elle nous parle de son plus gros challenge de ces dernières années, à savoir : passer d’une approche Data Science à une approche ML Engineering.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:44 Intro et parcours (ex-Deezer)

04:53 Le contexte

07:18 Les initiatives pour y arriver

19:09 Leur grille de compétence d’équipe

25:52 La plus grosse difficulté qu’elle a rencontrée : la conduite du changement

27:51 Les prochaines étapes : continuer l’itération, aller plus loin dans les bonnes pratiques

31:38 Les questions de la fin (recommandation, achievement, déclic)

❤️ PARTENAIRE

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👉 Découvrir l’épisode avec Frédéric : #166 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d’Elisa

- Lien pour rejoindre le Modern Data Network MDN

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#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)

#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May

#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science

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#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance

Wed, 27 Nov 2024 18:01:26 GMT

Caroline Mestre est Analytics Engineer en freelance et crée également du contenu pour l’institut de formation DataBird. Dans cet épisode spécial dédié à l’Analytics Engineering, elle nous parle de sa transition de Data Analyst à Analytics Engineer et des avantages que ses nouvelles compétences lui apportent.

On aborde :

🔥 Son parcours : de Data Analyst à Analytics Engineer

🔥 Ses missions en tant que freelance Analytics Engineer

🔥 Comment les compétences en Analytics Engineering valorisent son profil sur le marché du travail

🔥 Ses conseils pour un Data Analyst qui souhaite évoluer vers un poste d’Analytics Engineer

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Caroline

- La newsletter DataGen

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:27 Intro et parcours (de Data Analyst à Analytics Engineer)

02:30 Ce qui l’a poussée à devenir Analytics Engineer

04:20 Les missions de Caroline en tant qu’Analytics Engineer

09:20 Comment elle s’est formée sur le rôle d’Analytics Engineer ?

11:20 En quoi les compétences d’Analytics Engineering lui apportent de la valeur au quotidien

12:27 Ses conseils à un Data Analyst souhaitant évoluer vers un poste d’Analytics Engineer

13:51 Zoom sur le bootcamp DataBird pour devenir Analytics Engineer

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

#151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen

#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering

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#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnés LinkedIn)

Mon, 25 Nov 2024 17:21:29 GMT

Charlotte Ledoux est une experte Data Gouvernance et également une créatrice de contenu sur LinkedIn à succès (+30K abonnés). Elle est venue nous faire une masterclass sur son sujet de prédilection : la Data Gouvernance, avec un focus sur les rôles.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:30 Intro

02:02 Les rôles clés de la Data Gouvernance : Data Owner, data Steward

12:12 Les tendances du moment : Data Product Manager, Data Governance Engineer

22:12 L’avis de Charlotte sur l’impact des GenAI sur la Data Gouvernance

27:48 Une ressource qui l’a interpellée ces dernières semaines

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par delaware, le cabinet de conseil leader sur Microsoft Fabric et SAP en France.

👉 Découvrir l'épisode #155 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Fabric de Microsoft

👉 Contacter Enzo sur LinkedIn ou par mail à enzo.rideau@delaware.pro

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Charlotte Ledoux

- Sa formation en ligne "Define your data governance strategy"

- Sa newsletter sur le sujet du Data Governance Engineer

- L’article Is Excel immortal ? de Benn Stancil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh

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#167 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest

Mon, 18 Nov 2024 15:30:12 GMT

Frédéric Forest est Directeur Général et cofondateur de Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:34 Intro

02:22 Dans quel(s) contexte(s) les entreprises mettent en place Databricks ?

04:53 Quel type de stack peut-on mettre en place avec Databricks ?

09:13 Les inconvénients et les avantages de Databricks

15:56 Les conseils de Frédéric pour mettre en place Databricks

17:13 Une tendance clé du marché : la coopétition entre Databricks et Microsoft

20:54 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

❤️ PARTENAIRE

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👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Frédéric Forest

- Le livre Spark: The Definitive Guide: Big Data Processing Made Simple de Bill Chambers et Matei Zaharia

- Le livre The Data Warehouse Toolkit de Ralph Kimball et Margy Ross

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg

#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA

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#166 - Defacto : Déployer des algorithmes pour scorer la solvabilité des entreprises

Sun, 17 Nov 2024 15:30:49 GMT

Dany Srage est Lead Data chez Defacto, la startup FinTech qui propose des prêts aux PME. Dans cet épisode, il nous parle de leurs projets de Data Science.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:26 Intro et son parcours (ex-Amazon, ex-BlaBlaCar)

03:34 Le contexte Data Science chez Defacto

05:29 Les 3 étapes de la mise en place des projets Data Science

15:05 Leurs plus gros challenges Data Science

16:26 La stack data de Defacto

18:58 Leur processus de recrutement

21:01 L’organisation de l’équipe Data

22:19 Les prochaines étapes

24:24 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par KPC, le cabinet de conseil spécialisé sur la data et l'IA.

👉 Découvrir l'épisode avec Mickaël : #160 - Masterclass | Mettre en place un Data Office 4.0 avec Mickaël Kuentz

👉 Contacter Mickaël sur LinkedIn ou par mail : mickael.kuentz@kpconsulting.fr

👉 Recevoir le manifesto avec les 5 piliers clés

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Dany Srage

- Le podcast Génération do it yourself

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité

#122 - 360Learning : Déployer un projet GenAI avec GPT-4

#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science

💪 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 avec Alexandre le fondateur

DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂

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#165 - BNP Paribas : Les 6 piliers de leur programme IA

Wed, 13 Nov 2024 15:30:32 GMT

Adrien Vesteghem est AI Program Director chez BNP Paribas, la banque leader mondial que tout le monde connaît. Aujourd'hui, il va nous parler de son plus gros challenge de ces dernières cette année, à savoir lancer le programme IA de la BNP.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:25 Intro

05:18 Le contexte autour de la mise en place du programme IA

07:44 La structure du programme IA (la vision, les projets…)

12:00 Les plus gros challenges : créer de la confiance, structurer les équipes…

14:17 Les prochaines étapes pour Adrien et son équipe

19:30 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Adrien Vesteghem

- Le roman Fondation d'Isaac Asimov

- Le livre Gödel, Escher, Bach de D. Hofstadter

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#152 - Crédit Agricole : Leur stratégie data (gouvernance, cas d’usage et IA génératives)

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives

#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative

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#164 - Jeux Olympiques : Améliorer la performance des athlètes avec la Data & l’IA

Mon, 11 Nov 2024 21:32:44 GMT

🚨 🎁 Tentez de gagner 1 pass VIP pour l'événement AI For Sport pour 2 personnes en likant et en taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn ici 🚨

Adrien Sedeaud est Deputy Director à l’institut National du Sport, de l’Expertise et de la Performance. C’est l’institut qui a accompagné les athlètes lors des JO avec des analyses et des outils qui se basent sur la data et l’IA.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:45 Intro

03:55 Les gros chantiers data dans le cadre des JO

17:47 Les use cases : estimer les potentiels, détecter les risques de blessures…

21:22 Le plus gros challenge : ancrer une culture data dans le monde du sport

25:15 Les dernières questions (recommandations, conseils…)

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est réalisé en collaboration avec AI For Sports by Artefact.

👉 Retrouvez Adrien Sedeaud à l’événement AI For Sports by Artefact à Paris le 20 novembre 2024.

🎁 Tentez de gagner 1 pass VIP pour 2 personnes en likant et en taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn ici

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Adrien et son livre Gagner avec les données

- EGOals de M. Buchheit et G. Perry

- The Pudding

- Black Box Thinking de M. Syed

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre

#147 - Comment faire de la France un leader de l’IA ?

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

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#163 - Comment la GenZ voit le secteur de la Data ? Avec Ithier, étudiant à Albert School

Wed, 06 Nov 2024 15:26:28 GMT

Ithier est étudiant à Albert School, la nouvelle école spécialisée sur la data et le business dans laquelle Xavier Niel a investi. Dans cet épisode, on fait avec Ithier une interview croisée pour découvrir comment il voit la Data et comment sa génération se projette dans le secteur.

On aborde :

🔥 Pourquoi il a décidé de ne pas suivre la voie classique (prépa ou écoles post-bac établies)

🔥 Comment les étudiants utilisent ChatGPT au quotidien ?

🔥 Les jobs et les secteurs convoités par la GenZ

🔥 Est-ce que le conseil est une bonne option pour démarrer sa carrière ?

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d'Ithier

- L'école Albert School

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:04 Intro

02:31 La voie “classique” (commerce ou ingé), trop boring ?

08:05 L’utilisation de ChatGPT par les étudiants

10:41 L’impact des GenAI sur les métiers de la Data

15:49 Les jobs et les secteurs convoités par la GenZ

21:55 Est-ce que le conseil est une bonne option pour démarrer sa carrière ?

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

#133 - Devenir Data Engineer aux US ou au Canada et gagner 250K$/an avec Willis Nana

#121 - Lancer sa carrière en Data Science avec Natacha Njongwa Yepnga

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#162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratégie GenAI

Mon, 04 Nov 2024 15:18:37 GMT

Pierre Pessarossi est Lead Data Science chez Back Market, la licorne française qui propose une marketplace de produits reconditionnés. Il nous parle de leur stratégie GenAI.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:28 Intro

03:30 La genèse de la stratégie GenAI de Back Market

04:55 La stratégie GenAI de Back Market

11:11 L’organisation des équipes Data pour les projets GenAI (répartition, ownership…)

14:58 Les grandes briques tech des projets GenAI (OpenAI, Chainlit…)

18:45 Les plus grosses difficultés rencontrées par Pierre et son équipe

20:16 Les prochaines étapes pour l’équipe Data Science & lA chez Back Market

25:19 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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👉 Découvrir l'épisode #155 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Fabric de Microsoft

👉 Contacter Enzo sur LinkedIn ou par mail à enzo.rideau@delaware.pro

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Pierre Pessarossi

- La chaîne Youtube de Andrej Karpathy

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie Data (organigramme, stack…)

#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité

#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative

#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives avec Benjamin Cohen-Lhyver

#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

#63 - Back Market : Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier

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#161 - On décrypte avec Blef : Sa Data Horror Story d’Halloween et un update DataOps

Tue, 29 Oct 2024 12:12:34 GMT

Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français (Blef.fr) et récemment cofondateur de nao. Il est également selon moi l’un des plus gros experts data en France.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:31 Intro

02:24 La Data Horror Story de Blef

15:42 1er insight : L’équipe DataOps se positionne en amont de l’équipe Data Engineering

27:16 2ème insight : La tendance du YAML Engineer

30:32 3ème insight : L’évolution du métier de Data Engineer

33:11 Les news de Blef

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📚 RESSOURCES

- Le Linkedin de Christophe Blefari

- Le LinkedIn de Julien Hurault

- Le Linkedin de Benoit Pimpaud et sa newsletter

- La Forward Data Conférence

- Le LinkedIn de Matthieu Caneill (PicNic) et son article

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg

#143 - Masterclass | Tout comprendre sur le DataOps avec Matthieu Rousseau

#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure

#130 - Comment l’ex-Head of Data Science & Analytics de Veepee structure le département Data de Choose

#108 - Jellysmack : Adopter une approche Data Mesh

#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr)

#51 - Nickel : Rendre les équipes métier plus autonomes

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#160 - Masterclass | Mettre en place un Data Office 4.0 avec Mickaël Kuentz

Wed, 16 Oct 2024 15:36:20 GMT

Mickaël Kuentz est expert Data et IA et est également Directeur Data chez KPC, le cabinet de conseil spécialisé sur la data et l'IA qui connaît une croissance fulgurante.

On aborde :

🔥 Le rôle d’un Data Office et son évolution depuis 20 ans

🔥 Les 5 piliers d’un Data Office 4.0 : la data est l’affaire de tous, est un asset aussi important que l’argent, doit aller à la vitesse du Business…

🔥 Les plus grosses difficultés lorsqu’on implémente un Data Office

🔥 L’impact des GenAI sur un Data Office.

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👉 Contacter Mickaël sur LinkedIn ou par mail : mickael.kuentz@kpconsulting.fr

👉 Recevoir le manifesto avec les 5 piliers clés

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:55 Intro

03:34 Pilier #1 : La data est l’affaire de tous

05:09 Pilier #2 : La data est un asset aussi important que l'argent

09:21 Pilier #3 : La data nécessite des processus solides

12:20 Pilier #4 : Passer d'une approche défensive à une approche offensive

15:31 Pilier #5 : S'aligner sur la vitesse du business

18:59 Les plus grosses difficultés dans l’implémentation d’un Data Office

20:34 L’impact des GenAI sur un Data Office

22:31 La question de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratégie GenAI

#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh

#79 - SUEZ : Lancer le département Data d’un grand groupe

#78 - Air France : Assurer l’Adoption des produits Data

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#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)

Mon, 14 Oct 2024 14:29:35 GMT

Anaïs Ghelfi est Head of Data Platform chez Malt, la plateforme qui met en relation les entreprises avec les freelances. Aujourd'hui, elle nous parle du projet Assistant IA mis en place par les équipes Data et de son adoption globalisée (+50%) aux différentes équipes métiers de l’entreprise.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:29 Intro

05:01 Les différences entre une grosse boîte (Pernod Ricard) et une scaleup (Malt)

08:53 L’objectif initial de l’assistant IA : trouver facilement du contenu sur le produit

10:36 Le contexte qui a enclenché ce projet

16:12 La stack GenAI mise en place

19:01 L’organisation vis-à-vis des projets data traditionnels

21:19 Les plus grosses difficultés : embarquer les bonnes personnes et itérer sur la documentation

26:32 Les prochaines étapes pour l’équipe Data de Malt

30:09 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d'Anaïs Ghelfi

- La newsletter de Christophe Blefari (Membre du collectif DataGen 😉)

- Lenny’s Podcast

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité

#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science

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#158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics

Wed, 09 Oct 2024 14:04:52 GMT

Tristan Mayer est CEO et co-fondateur de CastorDoc, une solution de Data Catalog utilisée aussi bien par des scaleups (IbanFirst, Vestiaire Collective) que par des grandes entreprises (Veolia, Deliveroo). Aujourd'hui, il nous parle de l'état du marché des Data Catalogs et de leur évolution vers des solutions de Self-Service Analytics, notamment depuis l'émergence des IA Génératives.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:49 Intro

03:44 Comment CastorDoc a su se différencier sur le marché des Data Catalogs

06:24 Les grandes briques à la création de CastorDoc

11:01 Le positionnement de CastorDoc par rapport à la tendance IA

14:58 Les briques proposées par l’outil aujourd’hui

18:55 Comment le CEO voit l’évolution de CastorDoc

24:55 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par CastorDoc, le Data Catalog qui propose dorénavant également une solution de Self-Service Analytics (”Text-to-Insight”).

👉 Contacter Tristan sur LinkedIn ou par mail : tristan@castordoc.com

👉 Recevoir le benchmark avec tous les outils Self-Service Analytics identifiés et testés par Tristan et son équipe

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Tristan

- La newsletter de Benn Stancil

- Lien pour le Benchmark de CastorDoc

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)

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#156 - AXA France : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (Culture, Organisation et Tech)

Wed, 02 Oct 2024 14:33:22 GMT

🚨 Tentez de gagner un pass pour 2 personnes pour le Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre en likant et taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn 🚨

Chafika Chettaoui est Chief Data & AI Officer chez AXA France, l’un des plus grands groupes d’assurance au monde. Aujourd’hui, elle nous décrit les 3 piliers de son programme Data & IA : l’acculturation, l’organisation et la tech.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:07 Intro

04:57 Le 1er pilier du programme data & IA : l’acculturation

09:13 2ème pilier : l’organisation

11:51 3ème pilier : la tech

14:13 La différence avec ses expériences passées chez SUEZ et L’Oréal

15:58 Les plus grosses difficultés rencontrées par Chafika et son équipe

18:16 Quelques cas d’usage des équipes Data & IA

19:09 Leurs prochaines étapes

20:00 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est réalisé en collaboration avec Big Data & AI Paris.

👉 Retrouvez Chafika Chettaoui à l’événement Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre 2024.

📆 Inscrivez-vous ici

🎁 Tentez de gagner 1 pass pour 2 personnes en likant et en taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Chafika Chettaoui

- Leading Change de John P. Kutter

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#152 - Crédit Agricole : Leur stratégie Data (gouvernance, cas d’usage et GenAI)

#146 - L’Oréal : mettre en place une Stratégie IA Génératives

#79 - SUEZ : Lancer le département Data d’un grand groupe

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#155 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Fabric de Microsoft

Wed, 25 Sep 2024 16:47:17 GMT

Enzo Rideau, expert Fabric (le nouvel outil de Microsoft) est Solution Leader Microsoft Analytics chez delaware, le cabinet de conseil leader sur les solutions Microsoft et SAP en France. Il a également fondé le podcast House of Fabric et partage régulièrement du contenu sur LinkedIn (à ses +10 000 abonnés).

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:48 Intro

03:48 Pourquoi mettre en place une Modern Data Stack sur Microsoft Fabric ?

05:07 Qu’est-ce que Microsoft Fabric ?

07:54 #1 : Embarquer l’humain

09:32 #2 : Etat des lieux technique

12:10 #3 : Design de l’architecture

13:26 #4 : Identifier les pain points

15:07 #5 : Mise en place de la solution

17:46 #6 : Livraison et accompagnement

18:50 Les plus grosses difficultés dans la mise en place de Fabric

21:55 Les conseils d’Enzo pour réussir son implémentation

23:14 La tendance #1 sur Fabric : le déploiement des GenAI dans toutes les fonctionnalités

26:11 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

❤️ PARTENAIRE

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👉 Contacter Enzo sur LinkedIn ou par mail à enzo.rideau@delaware.pro

📚 RESSOURCES

-Le livre Microsoft Fabric : Le guide complet

-Les meetups Club Fabric

-Les événements de delaware

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

#112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks

#75 - Microsoft : Fabric, l’alternative à la Modern Data Stack ?

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#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

Mon, 23 Sep 2024 16:30:30 GMT

Romain Fays est Head of Analytics Engineering chez Doctolib, la licorne qui propose une plateforme de prise de rendez-vous avec des médecins et qui permet également de faire de la téléconsultation.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:12 Intro

04:33 1er chantier : Se réorganiser et intégrer les Data Analysts dans l’équipe Analytics Engineering

06:35 2ème chantier : La migration vers dbt

07:33 L’organigramme de Doctolib aujourd’hui

09:31 La stack de Doctolib aujourd’hui

11:11 Les outils de l’équipe Analytics Engineering

13:42 Les challenges lorsqu’on lance une équipe Analytics Engineering

17:04 Les Data Analysts étaient contents de rejoindre l’équipe Analytics Engineering ?

21:32 Leur process Analytics Engineering dans le détail

22:16 Les plus grosses difficultés rencontrées par Romain sur ces chantiers

25:04 Les prochaines étapes de l’équipe

26:12 La place de l’Analytics Engineering dans les projets GenAI

29:42 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Qlik, le nouveau géant de la data qui couvre toute la chaîne de l’ingestion à la visualisation.

👉 Découvrir l'épisode avec Charles

👉 Contacter Charles sur LinkedIn ou par mail

📚 RESSOURCES

- La documentation de GitLab

- Le LinkedIn de Romain

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

‎#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative

#115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprès de 2000 utilisateurs

#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering

#11 - Doctolib : Consommer la donnée avec modération sur Apple Podcasts

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News DataGen #6 : Bootcamp Analytics Engineering, 25 000 écoutes, Editions Spéciales Newsletter

Fri, 20 Sep 2024 08:41:05 GMT

Cette rentrée annonce de nouveaux projets pour DataGen ! 🔥

🤩 LES NEWS

#1 On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

📚 Découvrez le programme du bootcamp ici

🎙 Découvrez l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird

#2 Le podcast a dépassé les 25K d'écoutes par mois et a intégré le top 3 des meilleurs podcasts en France dans la rubrique Technologie.

#3 On a lancé un nouveau format sur la newsletter : les éditions spéciales. L’objectif est de consolider les informations et les insights qui sont disséminés dans les différents podcasts.

👉️ Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen (BlaBlaCar, Doctolib, Décathlon…) 📚

👉️ Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen (Airbnb, BlaBlaCar, Air France...) 🏋️‍♀️

👉️ Quels parcours ont les Head of Data des plus belles boites (BlaBlaCar, Pernod Ricard, Doctolib, Lydia...) ? 🎓

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#153 - ClickHouse : Le Real-Time Data Warehouse qui concurrence les géants (BigQuery, Snowflake…)

Wed, 18 Sep 2024 15:30:54 GMT

Melvyn Peignon est Product Manager chez ClickHouse, le Data Warehouse en temps réel utilisé par Netflix, Uber, Disney ou encore Contentsquare.

On aborde :

🔥 Son parcours d’Elastic Search jusqu’au Produit chez ClickHouse

🔥 Pourquoi des entreprises migrent de BigQuery ou Snowflake vers ClickHouse

🔥 Où se positionne ClickHouse dans la Modern Data Stack

🔥 Les grandes tendances du marché (Iceberg, GenAI, séparation compute x compute).

PARTENAIRE ❤️

Ce podcast est rendu possible par ClickHouse, le data warehouse en temps réel utilisé par Netflix, Uber, Disney ou encore Contentsquare.

👉 Contacter Melvyn sur Linkedin ou découvrir l’outil ici.

📚 RESSOURCES

Le linkedIn de Melvyn

Les earning calls de Snowflake, d’Elasticsearch, de Crowstrike

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:55 Intro

03:29 Qu’est-ce que ClickHouse ?

10:23 Pourquoi des entreprises migrent de BigQuery ou Snowflake vers ClickHouse ?

14:58 Où se positionne ClickHouse dans la Modern Data Stack ?

17:52 Les grandes tendances du marché (Iceberg)

21:20 L’impact des GenAI sur ClickHouse

23:58 Les prochaines étapes de ClickHouse (séparation compute x compute)

26:00 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg

#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse

#128 - Le temps réel, grande tendance de 2024 avec Benjamin Djidi, CEO @Popsink

💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !

👉 Nous rencontrer : https://www.datageneration.co/

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#152 - Crédit Agricole : Leur stratégie Data (gouvernance, cas d’usage et GenAI)

Mon, 16 Sep 2024 16:00:47 GMT

🚨 Tentez de gagner un pass pour 2 personnes pour le Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre en likant et taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn 🚨

Aldrick Zappellini est Chief Data Officer du groupe Crédit Agricole, la banque qui compte plus de 150 000 collaborateurs. Aldrick parle de ses plus gros challenges de ces dernières années, de ses projets et des prochaines étapes pour le département Data.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:37 Intro

04:40 Leur 1er chantier clé : gouvernance & réglementation

10:20 2ème chantier clé : accélération sur la création des cas d’usage business

15:54 3ème chantier clé : adoption maîtrisée de l’IA générative

25:05 Ses plus grosses difficultés : acculturation, recrutement et upskilling

28:15 Les prochaines étapes de la direction Data du groupe

32:27 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est réalisé en collaboration avec Big Data & AI Paris.

👉 Retrouvez Aldrick Zappellini à l’événement Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre 2024.

📆 Inscrivez-vous ici

🎁 Tentez de gagner 1 pass pour 2 personnes en likant et en taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn qui concerne cet épisode

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)

#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

📚 Découvrez le programme du bootcamp

🎙 Découvrez l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird

DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂

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#151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen

Wed, 11 Sep 2024 17:01:15 GMT

Alexandre Miny de Tornaco est le co-fondateur de DataBird, le bootcamp spécialisé sur la data, qui a formé plus de 4000 personnes en 4 ans. Ils ont lancé des bootcamps spécialisés sur la Data Analyse, la Data Science et le Data Engineering. Aujourd’hui, on parle de la tendance de l’Analytics Engineering qui a explosé et d’un bootcamp spécialisé sur ce sujet qu’on lance en collaboration.

DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂

👉 Découvrir le programme de la formation

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:58 Intro

03:13 L’historique entre DataGen et DataBird

04:19 La genèse du bootcamp Analytics Engineering

06:30 La tendance de l’Analytics Engineering

09:25 Le lien entre l’Analytics Engineering et le Self-Service

13:09 Comment l’Analytics Engineering se traduit chez Aircall, Back Market et Doctolib

17:50 Le détail du bootcamp Analytics Engineering

24:31 Une semaine type

25:26 A qui s’adresse le bootcamp ?

28:45 Les modalités du bootcamp

29:36 Les 3 épisodes que je recommande pour creuser le sujet

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#99 - Masterclass | Lancer une Data Academy avec Alexandre Miny de Tornaco

#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering

#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

#26 - Swile : Intégrer l’Analytics Engineering dans son organisation Data

#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise

#8 - Databird : Former des data analysts en 8 semaines

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#150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie Data (organigramme, stack…)

Mon, 09 Sep 2024 15:29:16 GMT

Capucine Claude est Data Product Lead chez Back Market, la marketplace de produits reconditionnés. Après un épisode sur l’organisation de l'équipe Data Engineering et un épisode sur leur stratégie Data Science, aujourd’hui on parle d’un des plus gros chantiers de l’équipe Data de Back Market : leur recentralisation et la définition d’une nouvelle vision.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:10 Intro

02:16 Le rôle de Data Product Manager de Capucine (parcours, missions…)

06:30 Le contexte avant la réorganisation des équipes Data

10:02 À quoi ressemble l’organisation des équipes Data aujourd’hui

15:33 Comment ça a permis de résoudre les problèmes (bottleneck, collaboration…)

19:45 Les challenges autour de cette réorganisation

22:36 La stack data

24:48 Les next steps pour l’équipe Data

25:45 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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👉 Découvrir l'épisode avec Charles

👉 Contacter Charles sur LinkedIn ou par mail : charles.clement@qlik.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Capucine

- The weekly Digest

- Les meetups Crafting Data

- Les meetups Paris Data Ladies

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

#94 - CybelAngel : Implémenter une stratégie de Data Gouvernance en 5 piliers

#63 - Back Market : Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier

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#149 - Se reconvertir et devenir Lead Data en freelance avec Benjamin Dubreu (58K abonnés LinkedIn)

Wed, 04 Sep 2024 15:55:59 GMT

Benjamin Dubreu est aujourd’hui Lead Data Engineer en freelance. Il s’est reconverti dans la data il y a 6 ans suite à une thèse en Sciences Politiques. Depuis, il a travaillé pour des grands groupes (BNP Paribas, TotalEnergies) et des scaleups. En parallèle, il crée du contenu data avec beaucoup de succès (58 000 abonnés sur LinkedIn) et a lancé une formation à la data pour progresser notamment sur des sujets techniques comme le Data Engineering.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:00 Intro

01:50 Le parcours de Benjamin

07:39 La comparaison du salaire en CDI versus en freelance

11:50 Pourquoi passer de Data Scientist à Data Engineer ?

16:02 La priorité : travailler ses fondamentaux

19:30 L'impact des IA génératives sur les métiers data

23:37 Comment s'insérer sur le marché en tant que freelance aujourd’hui ?

29:11 La formation Data Upskilling de Benjamin

31:55 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

- Le Linkedin de :

- La formation Data Upskilling de Benjamin (Les modalités de la formation de Benjamin ont évolué suite à une forte demande.)

- La newsletter sur le freelancing de Benjamin

- Le livre So Good They Can't Ignore You de Cal Newport

- Le livre The Art of Learning de Josh Waitzkin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

#121 - Lancer sa carrière en Data Science avec Natacha Njongwa Yepnga

#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo

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#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

Mon, 02 Sep 2024 16:01:25 GMT

Michael Benisti est Head of Data & AI chez Ledger, la licorne leader mondial de la sécurisation des cryptomonnaies. Après un épisode sur leur stack et leur orga (épisode #50), Michael revient présenter sa stratégie IA Génératives et 6 projets qu’ils ont déjà mis en production.

On aborde :

🔥 La genèse des projets GenAI chez Ledger

🔥 Leurs projets GenAI “tactiques” : YouTube Analyser, Reddit Sentiment Analysis…

🔥 Leurs projets GenAI “stratégiques” : Customer Chatbot, GitHub Copilot et du “Ledger Assistant”

🔥 L’organisation pour délivrer et les plus gros challenges qu’ils rencontrent.

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par DataBird, le bootcamp spécialisé sur la Data.

👉 Lien vers leur site internet : https://bit.ly/47UthCv

📚 RESSOURCES

La plateforme d’Andrew Ng DeepLearning.AI
le comparateur de LLMs Chatbot Arena

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:30 Intro

03:08 La genèse des projets GenAI chez Ledger

04:28 Le projet YouTube Analyser

06:58 Le projet Reddit Sentiment Analysis

09:22 Le projet Catalog Position Tracker

11:19 Le chatbot à destination des clients

15:01 Le déploiement de GitHub Copilot

18:05 Le projet “Ledger Assistant”

22:39 L’orga pour délivrer les projets

23:30 Leurs plus gros challenges sur ces projets GenAI

26:48 Les prochaines étapes de Ledger en GenAI

27:24 Les questions de la fin (ressources GenAI)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives

#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité

#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne

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#147 - Comment faire de la France un leader de l’IA ? Les 6 recommandations remises au gouvernement par la Commission IA

Wed, 28 Aug 2024 15:57:50 GMT

Arno Amabile est le Rapporteur Général de la Commission IA instaurée par l’ex-Première ministre et constitué de pontes du secteur tels que Yann LeCun, Arthur Mensch, Dr. Luc Julia, Anne Bouverot…. Ils ont formulé des recommandations pour orienter la stratégie IA du gouvernement et faire de la France un leader de l’IA.

On aborde :

🔥 La genèse de la Commission IA et du Plan IA

🔥 La revue des 6 recommandations clés (sensibilisation, investissement, puissance de calcul…)

🔥 Les débats qui ont animé les membres de la commission (ex : AI Act)

🔥 L’adoption du plan IA au sein du gouvernement.

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Arno : https://www.linkedin.com/in/amabile-arno/?originalSubdomain=fr

- La newsletter de Benedict Evans : https://www.ben-evans.com/newsletter

- Le podcast américain The Ezra Klein Show : https://podcasts.apple.com/us/podcast/the-ezra-klein-show/id1548604447

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:58 Intro

03:35 Reco #1 : un plan de sensibilisation et de formation de la nation

06:31 Reco #2 : réorienter l’épargne vers l’innovation, fonds “France & IA” de 10 Mds

10:38 Reco #3 : faire de la France un pôle majeur de la puissance de calcul

18:58 Reco #4 : faciliter l’accès aux données

22:20 Reco #5 : assumer le principe d’une “exception IA” dans le secteur publique

24:03 Reco #6 : promouvoir une gouvernance de l’IA

25:31 Comment le consensus s’est-il fait au sein de la commission ?

28:58 Aujourd’hui, comment ce plan est adopté par le gouvernement ?

30:48 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

‎#140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre

‎#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives

‎‎#46 : Gouvernement : Monter la cellule data de l'Élysée

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#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives

Mon, 26 Aug 2024 16:15:58 GMT

Jean-Paul Paoli est Generative AI Business Transformation Director chez L’Oréal, le leader mondial du secteur de la beauté qui emploie 86 000 personnes dans 150 pays au travers de 36 marques internationales. Jean-Paul est venu aujourd’hui nous offrir une masterclass sur la stratégie GenAI qu’il met en place.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:24 Intro

01:43 Le contexte Data & IA chez L’Oréal

04:04 Le parcours de Jean-Paul

06:08 Les prémices de la stratégie GenAI chez L'Oréal

08:48 La mise en place de cette stratégie

13:17 Use case #1 : la production de contenu marketing

18:10 Use case #2 : Beauty Genius, le conseiller de beauté virtuelle

21:42 Focus sur la partie Tech

30:01 Les principales difficultés de Jean-Paul

33:06 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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👉 Découvrir l'épisode avec Charles

👉 Contacter Charles sur LinkedIn ou par mail : charles.clement@qlik.com

📚 RESSOURCES

- Suivre Benoit Raphael

- Suivre Olivier Martinez

- Suivre Gilles Guerraz

- La newsletter One Useful Thing d’Ethan Mollick

- Le podcast The Cognitive Revolution

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité

#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative

#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives

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#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg

Tue, 20 Aug 2024 10:44:04 GMT

Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français (Blef.fr). Il est également selon moi l’un des plus gros experts data en France. Aujourd’hui, on décrypte l’actu data ensemble.

On aborde :

🔥 Les annonces clés des sommets Snowflake & Databricks (Iceberg, Polaris, Spark 4.0, Tabular…)

🔥 Qu’est-ce que la technologie Iceberg et pourquoi tout le monde en parle ?

🔥 Le positionnement de BigQuery en comparaison avec Snowflake et Databricks

🔥 1 news : un mini LLM qui tourne dans un navigateur web.

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Christophe

- La newsletter de Blef

- La conférence Forward Data avec Blef

- L'article sur les hallucinations

- Le post de Thomas Wolf sur le mini LLM qui tourne dans un navigateur web

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:29 Intro

01:39 Les sommets Snowflake & Databricks

08:14 Les annonces clés de Snowflake

10:27 L’impact pour des équipes data

13:15 Les annonces clés de Databricks

16:23 Zoom sur la techno Iceberg

21:14 Le positionnement de BigQuery vs Snowflake et Databricks

23:32 La news : un mini LLM qui tourne dans un navigateur web

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse

#139 - Google Cloud : Les 3 tendances data & IA de 2024

#120 - La fin de la Modern Data Stack ? Avec Blef

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#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)

Tue, 23 Jul 2024 13:57:51 GMT

On aborde :

🔥 Qu’est-ce que la Data Gouvernance ?

🔥 La méthodologie de Charlotte en 3 étapes : état des lieux, “buy in”, 1ères batailles…

🔥 Les grosses difficultés liées à la Data Gouvernance

🔥 L’impact des GenAI sur les projets de Data Gouvernance.

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👉 Rencontrez-nous ici.

📚 RESSOURCES

Son LinkedIn

Son ebook

Sa newsletter

Le compte LinkedIn de Modern Data 101

La chaîne YouTube The Data Governance Coach

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:21 Intro

06:05 Qu’est-ce que la Data Gouvernance ?

07:41 La méthodologie de Charlotte : étape 1/ L’état des lieux

10:10 Etape 2/ Obtenir le buy-in

13:31 Etape 3/ Lancement opérationnel

25:24 Les grosses difficultés liées à la Data Gouvernance

28:12 L’impact des GenAI sur la Data Gouvernance

32:12 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

🇬🇧 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

#111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog

#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh

#94 - CybelAngel : Implémenter une stratégie de Data Gouvernance en 5 piliers

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#143 - Masterclass | Tout comprendre sur le DataOps avec Matthieu Rousseau

Wed, 17 Jul 2024 14:57:07 GMT

On aborde :

🔥 La définition du DataOps et la différence avec le Data Engineering

🔥 À quel type de boîte peut bénéficier une équipe DataOps

🔥 Comment mettre en place une approche DataOps en 5 piliers

🔥 Les avantages et les difficultés lorsqu’on met en place une approche DataOps.

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Modeo, le cabinet de conseil spécialisé sur la Modern Data Stack et le DataOps qui travaille avec des Grands Groupes et des Startups.

👉 Contacter Matthieu sur LinkedIn ou par mail à matthieu@modeo.ai

📚 RESSOURCES

- Les articles de Modeo et notamment Construire son équipe et sa stratégie DataOps en 2024

- Le blog de DataKitchen

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:48 Intro

01:39 Qu’est-ce que le DataOps ?

02:28 Quelle est la différence entre le DataOps et le Data Engineering ?

03:40 Quels types de boîtes peuvent mettre en place une équipe DataOps ?

06:29 Comment mettre en place une approche DataOps ?

09:39 La redéfinition du rôle de Data Engineer

14:32 La timeline pour mettre en place une approche DataOps

16:53 Les avantages de cette approche

18:11 Les principaux challenges

20:24 Les tendances observées par Matthieu

22:12 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure

#92 - Saagie : Mettre en place une approche DataOps

#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

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#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure

Mon, 15 Jul 2024 15:27:35 GMT

Bilal Baltagi est Data Director chez Brevo (ex-Sendinblue), la plateforme 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 :

🔥 Le parcours de Bilal et le contexte à son arrivée chez Brevo,

🔥 L’organisation de l'équipe, la stack et les projets de Data Science,

🔥 La création récente d’une équipe DataOps,

🔥 Ses plus gros challenges et les prochaines étapes (ex : semantic layer)

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Ce podcast est rendu possible par DataBird, le bootcamp spécialisé sur la Data.

📚 RESSOURCES

- La newsletter Blef

- Medium

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:23 Intro

05:29 Le contexte en arrivant chez Brevo

07:12 L’approche de Bilal pour structurer ses chantiers

10:02 La stack chez Brevo

12:55 Exemple de projet Data Science

15:04 Ses plus gros challenges

18:13 L’orga de l'équipe Data

21:15 Le DataOps chez Brevo

24:50 Les prochaines étapes pour l'équipe Data

27:43 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May

#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

#92 - Saagie : Mettre en place une approche DataOps

💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

Vous avez un projet data ? On a l'équipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.

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#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse

Thu, 11 Jul 2024 13:58:19 GMT

Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français (Blef.fr) et membre du Collectif DataGen. Il est également selon moi l’un des plus gros experts data en France. Aujourd’hui, on décrypte l’actu data ensemble.

On aborde :

🔥 L’impact de la GenAI sur le Self-Service

🔥 Le Concept de Metric Tree

🔥 Comment progresser en tant que Data Engineer

🔥 Le Real-Time Data Warehouse ClickHouse.

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La conférence d’Abhi Sivasailam

Le Data Council 2024

La Newsletter Everything is still BI de Benn Stancil

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:07 Intro

02:04 Text to insights : l’extension du self-service grâce à l’IA

03:38 Dans les faits, est-ce que les boîtes l’utilisent ?

06:07 Le concept du Metric Tree

12:08 Comment se challenger au quotidien en tant que Data Engineer ?

20:24 Son point de vue sur ClickHouse

27:58 Les news de Blef : le talk Abhi Sivasailam & l’article “Everything is still BI” de Ben Stancil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#133 - Devenir Data Engineer aux US ou au Canada et gagner 250K$/an avec Willis Nana

#128 - Le temps réel, grande tendance de 2024 avec Benjamin Djidi, CEO @Popsink

#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁

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#140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre

Tue, 09 Jul 2024 12:16:42 GMT

Laure Luchesi est l’ex-Directrice d’Etalab, le service rattaché au Premier ministre qui coordonne les projets Data & IA de l'État.

On aborde :

🔥 Ses 3 chantiers principaux : open data, échange de données entre administrations et Lab Data & IA

🔥 Une 10aine de projets : COVID tracker, APIsation du revenu fiscal de référence, identification de décharges sauvages à partir d’images satellites…

🔥 L'impact du rapport de Cédric Villani sur cette accélération Data & IA

🔥 Ses plus gros challenges et les solutions adoptées : l’acculturation et l’initiative des hackathons ou le recrutement et le programme “entrepreneur d’intérêt général”

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Ce podcast est rendu possible par Qlik, le nouveau géant de la data qui couvre toute la chaîne de l’ingestion à la visualisation.

👉 Découvrir l'épisode Qlik : Racheter Talend et devenir un géant de la Data

👉 Contacter Charles sur LinkedIn ou à charles.clement@qlik.com

📚 RESSOURCES

Son programme Give & Tech
La BD Etalab - 10 ans de Data

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:21 Intro

04:15 1er chantier : Open Data

09:04 2e chantier : Échange de données entre administrations

14:07 3e chantier : Laboratoire Data & IA

17:08 L'impact du rapport de Cédric Villani

19:30 L’organisation des équipes Data

23:07 Les plus gros challenges (acculturation, recrutement)

28:41 Son aventure dans l'entrepreneuriat

30:45 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#135 - Qlik : Racheter Talend et devenir un géant de la Data

#46 : Gouvernement : Monter la cellule data de l'Élysée

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#139 - Google Cloud : Les 3 tendances data & IA de 2024

Wed, 03 Jul 2024 11:50:35 GMT

Vincent Le Roy est expert Data Analytics et IA chez Google Cloud, il nous parle des 3 plus grandes tendances data qu’il observe sur le marché et c’est très intéressant d'avoir son prisme qui est celui à fortiori de Google Cloud.

On aborde :

🔥 Tendance #1 : la convergence vers une plateforme Data & IA unifiée

🔥 Tendance #2 : “English is the new SQL”

🔥 Tendance #3 : L’adoption des LLMs en entreprise

🔥 La structure de l’écosystème Google Cloud et quelques news

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👉 Contacter Vincent sur LinkedIn ou par mail à vincentleroy@google.com

📚 RESSOURCES

Le LinkedIn de Christophe Blefari
Data Engineering Podcast
Le podcast vidéo Carcast de Bruno Aziza
La plateforme Google Cloud Skills Boost

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:49 Intro

01:23 Tendance #1 : la convergence vers une plateforme Data & IA unifiée

04:09 Ses conseils pour migrer vers un lakehouse

05:51 Zoom sur les nouvelles fonctionnalités de BigQuery

08:16 Tendance #2 : “English is the new SQL”

10:38 Ses conseils aux leaders data pour accélérer sur ce sujet

12:32 Zoom sur les nouvelles solutions Google Cloud

16:27 Tendance #3 : L’adoption des LLMs en entreprise

19:20 Les 2 grands cas d’usage observés par Vincent

23:55 Panorama de la suite GenAI de Google Cloud

26:26 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse

#127 - Doctolib : Déployer une stratégie GenAI

#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les GenAI

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#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité

Mon, 24 Jun 2024 14:47:01 GMT

Antoine Sauvage est CTO chez Ovrsea, la scale up qui propose un service de transport de conteneurs pour les entreprises. Cet épisode suit celui réalisé avec Juliette, ex-Head of Data d’Ovrsea, qui m’avait impressionné avec son approche du Self-Service. Aujourd’hui, on aborde leur stratégie GenAI.

On aborde :

🔥 Comment ChatGPT a révolutionné leur métier et l’industrie

🔥 Leurs premiers cas d’usage GenAI et leurs difficultés sur ces projets

🔥 Leur stack et l’orga des équipes sur les projets GenAI

🔥 L’impact de la GenAI sur le marché des Software Engineers et des Data Scientists.

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📚 RESSOURCE

Accelerate: The Science Behind Devops de Nicole Forsgren

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:03 Intro

02:59 La genèse de l’IA chez Ovrsea

07:44 Leurs premiers cas d’usage GenAI

12:17 Leur stack tech & data

13:42 L’orga des équipes sur les projets GenAI

17:26 Les plus grosses difficultés rencontrées sur ces projets

20:03 Utiliser ChatGPT et le no code pour gagner 50% de productivité

23:05 Les prochaines étapes côté GenAI

27:42 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative

#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives avec Benjamin Cohen-Lhyver

#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

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#137 - Masterclass | Former ses collaborateurs aux IA Génératives avec Benoît de La Porte

Wed, 19 Jun 2024 13:07:04 GMT

Benoît de La Porte est un expert de la formation et CEO d’On Train, l’agence spécialisée dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data et IA.

On aborde :

🔥 La spécificité du sujet IA Génératives versus Data par rapport à la formation

🔥 Comment construire un programme de formation IA Génératives (phases, formats, timelines…)

🔥 Des illustrations : événements, hackathons, use cases, intervenants pertinents…

🔥 Les principaux challenges et ses conseils aux leaders qui veulent former leurs collaborateurs.

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Ce podcast est rendu possible par On Train

👉 Contactez Benoît si vous souhaitez vous faire accompagner pour former vos collaborateurs aux IA Génératives :

- Par mail à benoit@on-train.com

- Sur LinkedIn

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:48 Intro

02:31 Pourquoi former ses collaborateurs aux IA Génératives ?

03:39 Une initiative qui part souvent du COMEX et qui facilite la mise en place de la formation

06:04 Construire un programme de formation : audience, format, contenu

07:33 Les grandes phases d’un programme de formation IA Génératives

13:48 Illustration pour une équipe Comptabilité

18:35 Les timelines d’un programme de formation

19:14 Les principaux challenges

20:13 Ses conseils pour lancer un programme de formation

23:11 Les moyennes de marché en termes de budget

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative

#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives

#105 - Déployer une stratégie IA Générative avec Mick Levy

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#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne

Mon, 17 Jun 2024 16:48:46 GMT

Jérémie Jakubowicz est VP Data chez Qonto, la banque en ligne qui permet aux PME et aux indépendants de gérer leur quotidien bancaire, facturer leurs clients en un clic et effectuer leur comptabilité. Ils ont levé 622M€ depuis leur création et comptent aujourd’hui 1 500 collaborateurs et 450 000 clients en Europe.

On aborde :

🔥 Le parcours de Jérémie, de chercheur à VP Data

🔥 L’organisation de l’équipe Data : BI, Data Science, Data Product & Platform

🔥 Ses principaux chantiers : recrutement, équipe Data Science, Data Platform, Data Contracts…

🔥 L’utilisation de la GenAI chez Qonto.

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Ce podcast est rendu possible par Qlik.

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📆 S'inscrire à l’AI Reality Tour organisé par Qlik à Paris le 2 juillet 2024 ici

📚 RESSOURCE

L'article sur Llama 2 de Meta

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:25 Intro

02:31 Présentation de Qonto

04:10 Le parcours de Jérémie

07:50 Ses plus gros chantiers

14:06 L’organisation data chez Qonto

19:28 Ses principaux challenges passés

25:36 Ses principaux challenges actuels et futurs

30:58 La GenAI chez Qonto

33:16 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#127 - Doctolib : Déployer une stratégie GenAI

#47 - Airbnb : Rapprocher Data et Design

#26 - Swile : Intégrer l’Analytics Engineering dans son organisation Data

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#135 - Qlik : Racheter Talend et devenir un géant de la Data

Wed, 12 Jun 2024 16:30:53 GMT

Charles Clément est expert data intégration chez Qlik, le nouveau géant de la data qui a récemment racheté Talend.

On aborde :

🔥 La vision derrière le rachat de Talend

🔥 Les avantages pour la communauté : un seul interlocuteur, écosystème unifié…

🔥 Les “killer features” de Qlik sur l’Intégration et l’Analytics

🔥 L’avis de Charles sur la Modern Data Stack et l’impact des GenIA sur Qlik.

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📚 RESSOURCES

- Le podcast de Pauline Laigneau

- La Vallée du Silicium d’Alain Damasio

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:52 Intro

03:58 Le rachat et les avantages pour la communauté : un seul interlocuteur, un écosystème unifié…

05:50 Les “killer features” de Qlik sur l’Analytics et l’Intégration

08:57 L’avis de Charles sur la tendance de la Modern Data Stack

12:30 L’impact des IA Génératives chez Qlik

19:03 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#130 - Comment l’ex-Head of Data Science & Analytics de Veepee structure le département Data de chez Choose

#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative

#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

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#134 - Le CEO de Livestorm partage sa Stratégie Data

Mon, 10 Jun 2024 11:21:40 GMT

Gilles Bertaux est cofondateur et CEO de Livestorm, la plateforme pour organiser des webinars qui est leader en Europe. Ils ont levé 30 millions de $ en 2020, comptent aujourd’hui +4000 clients et ont atteint la rentabilité.

On aborde :

🔥 Les prémices de la data chez Livestorm (Segment, Amplitude…)

🔥 La stack data mise en place et les premiers profils data recrutés

🔥 L’impact de la data sur le business et notamment leur modèle de pricing

🔥 Les plus gros challenges data du CEO et leurs prochains projets data.

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📚 RESSOURCES

- La newsletter de Kyle Poyar sur les stratégies Go-to-Market

- La marketplace ModernDataStack

- La plateforme d'e-mail marketing Customer.io

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:13 Intro

03:14 Les prémices de la data chez Livestorm

10:08 Le lancement de leur data warehouse

13:22 Leur stack data (Snowflake, Looker…)

14:42 L’impact de la data sur le business et leur modèle de pricing

19:04 L’orga de l’équipe Data

21:23 Les plus gros challenges data du CEO

23:33 Les next steps de l’équipe Data

26:30 La place des GenAI chez Livestorm

28:20 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May

#124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne

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#133 - Devenir Data Engineer aux US ou au Canada et gagner 250K$/an avec Willis Nana

Thu, 06 Jun 2024 07:37:41 GMT

📆 S’inscrire au webinar qu’on organise le 3 septembre à 12h avec Benjamin : ICI 📆

Willis Nana est Senior Data Engineer au Canada chez Ticketmaster, 1ère société de billetterie au monde pour les spectacles et événements sportifs. Il a aussi lancé en parallèle une chaîne YouTube, “Data from Scratch”, qui a dépassé les 10 000 abonnés et dans laquelle il donne des conseils techniques et de carrière à destination des Data Engineers, en particulier sur le marché américain et canadien.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:34 Intro

05:38 Les salaires des DE en Amérique du Nord

11:24 Les autres différences pour les DE entre US/Canada et Europe (recrutement, attentes et remote)

14:43 Le rôle du DE “nouvelle génération”

20:38 L’état du marché du Data Engineering actuel aux US & au Canada

23:08 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Popsink, la plateforme d'intégration et de traitement de données en temps réel.

👉 Contacter Benjamin sur Linkedin ou découvrir l’outil ici.

📆 S’inscrire au webinar qu’on organise le 3 septembre à 12h avec Benjamin sur le temps réel.

📚 RESSOURCES

- Sa chaîne Data From Scratch

- Les sites Glassdoor et Medium

- L'application américaine Blind

- Le Reddit Data Engineering

- La newsletter de Jesse Anderson

- Le Podcast Big Data Hebdo

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#128 - Le temps réel, grande tendance de 2024 avec Popsink

#121 - Lancer sa carrière en Data Science avec Natacha Njongwa

#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (Blef) 🎁

#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont

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#132 - Joko : Lancer le département Data d'une startup

Mon, 03 Jun 2024 13:03:36 GMT

📆 S’inscrire au webinar qu’on organise le 3 septembre à 12h avec Benjamin : ICI 📆

Coralie Betbeder-Déchelette est Lead Data chez Joko, l’application mobile qui facilite le shopping à plus de 3 millions d’utilisateurs et qui permet de faire des économies dans plus de 3000 enseignes partenaires grâce au cashback.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:33 Intro

04:01 Son plus gros challenge data : prioriser les chantiers

06:00 Zoom sur la stack (Airbyte, AWS, dbt, Snowflake, Metabase, Amplitude)

09:07 De la construction à l'exploitation de la stack

11:27 Zoom sur le processus de priorisation de Coralie

17:54 Ses conseils data

20:36 L’orga de l’équipe Data

22:19 Leurs next steps

24:10 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

- La newsletter Blef de Christophe Blefari

- Les blogs d’Airbyte et de dbt

- Le Medium Modern Data Network

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May

#112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks

#97 - Contentsquare : Lancer l’équipe Product Analytics

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👉 Nous rencontrer : https://bit.ly/3ROmPbc

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#131 - Masterclass | Devenir un meilleur Manager avec Pierre Fournier

Wed, 29 May 2024 09:40:56 GMT

Pierre Fournier est l’ex-Chief Product Officer de ManoMano et est aujourd’hui le CEO de Will, une startup qui forme des managers avec la méthode Will. Il est venu nous faire une masterclass sur le management.

On aborde :

🔥 Ce qu’est un bon manager et le concept du “manager coach”

🔥 Comment définir les objectifs en tant que manager : les 6 questions

🔥 Comment résoudre un blocage chez un collaborateur : la pyramide des niveaux logiques

🔥 Une mise en situation avec moi (Robin) : pratiquer l’écoute active.

💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

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👉 Rencontrez-nous : https://bit.ly/3RnEPaY

📚 RESSOURCES

- Reinventing Organizations de Frédéric Laloux

- Les mots sont des fenêtres de Marshall Rosenberg

- On Becoming a Person de Carl Rogers

- La méthode WILL: Apprenez à régler définitivement tous vos problèmes récurrents au travail de Pierre Fournier

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:17 Intro

05:05 Qu’est-ce qu’un bon manager et le concept du “manager coach”

06:35 Comment définir les objectifs en tant que manager : les 6 questions

13:15 Comment résoudre un blocage chez un collaborateur : la pyramide des niveaux logiques

21:12 L'importance de l'écoute active : mise en situation avec moi (Robin)

25:34 Les questions de la fin (ressources, conseils …)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

🇬🇧 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

🇦🇺 #96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused

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#130 - Comment l’ex-Head of Data Science & Analytics de Veepee structure le département Data de Choose

Mon, 27 May 2024 05:00:15 GMT

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Marie Crappe est Head of Data chez Choose, l’application qui propose des produits de qualité (made in France, naturels, faits main...).

Cet épisode est le 2nd d’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 dans une plus petite structure.

Aujourd’hui Marie nous parle de la structuration du département Data chez Choose après avoir dirigé une équipe de 30 personnes chez Veepee.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:45 Intro

05:07 Le contexte avant l’arrivée de Marie

09:51 L’approche de Marie (People Process Tools)

11:51 Les outils de la Modern Data Sack utilisés (Airbyte, dbt, BigQuery ...)

14:44 L’orga de l’équipe

17:06 Comment elle priorise les projets

20:18 Ses plus gros challenges

23:34 Les next steps de l’équipe

25:11 Sa philosophie de l'Analytics : vers le self-service ?

27:59 Les IA génératives chez Choose

33:06 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

- Coûts et décisions de Carla Mendoza

- Le réseau Tech Rocks

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May

#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne

#25 - Deezer : Lancer le département data d'une licorne

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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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#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering

Mon, 20 May 2024 14:20:56 GMT

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Thibault Ambard est Data Engineering Manager chez BlaBlaCar, la plateforme de transports partagés (voiture et bus) leader en Europe avec 20 millions d’utilisateurs en France. Aujourd’hui il vient nous parler de la réorganisation et des nouveaux outils qu’ils ont mis en place pour scaler l’impact de l’équipe.

On aborde :

🔥 Le contexte de départ côté Data Engineering (manque d’ownership, difficulté à prioriser…)

🔥 Leur réorganisation par squad inspirée du Data Mesh et comment elle résout ces problèmes

🔥 L’adaptation de la stack à la nouvelle organisation avec notamment la mise en place de dbt

🔥 Les nouvelles difficultés pour mener des projets transverses (ex: pratiques de Software Engineering).

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📚 RESSOURCES

- An Elegant Puzzle de Will Larson

- Le code a changé

- Christophe Blefari fait partie du Collectif de freelance DataGen, contactez-nous pour travailler avec lui

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:30 Intro

03:27 Le contexte autour de la réorganisation

04:54 L’orga aujourd’hui

06:42 Comment la réorg a résolu les problèmes initiaux

11:20 L’adaptation de la stack

17:36 Les étapes clés de la mise en place de dbt

20:41 Les principales difficultés

22:00 Les prochaines étapes pour l'équipe Data

24:09 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks

#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA

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#128 - Le temps réel, grande tendance de 2024 avec Benjamin Djidi, CEO @Popsink

Wed, 15 May 2024 13:49:10 GMT

📆 S’inscrire au webinar qu’on organise le 3 septembre à 12h avec Benjamin : ICI 📆

Benjamin Djidi est le CEO de Popsink, la plateforme d'intégration et de traitement de données en temps réel. Fin 2023, j’ai enregistré un épisode sur les tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (alias Blef). Une des plus grosses tendances de l’année est le temps réel et Blef m’avait parlé d’une nouvelle solution : Popsink. J’ai donc invité Benjamin sur le podcast pour en savoir plus.

On aborde :

🔥 Le parcours de Benjamin et la genèse de Popsink

🔥 Le cas d’usage type et la différence avec un ETL “classique” (Fivetran, Airbyte, Rivery…)

🔥 Les 2 atouts du temps réel : faible latence et baisse des coûts

🔥 Pourquoi le temps réel est particulièrement adopté en 2024 ?

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:02 Intro

03:04 Les cas d'usage type

03:54 La différence avec un ETL “classique”

11:03 Pourquoi le temps réel est particulièrement adopté en 2024 ?

15:36 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

- La newsletter de Blef

- La newsletter de Yaroslav Tkachenko, ex-Staff Data Engineer @Shopify et Principal Software Engineer @GoldSky

- Les articles d’Hubert Dulay

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA

#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁

#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

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#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative

Mon, 13 May 2024 12:41:52 GMT

Nacim Rahal est Senior Director Data & AI chez Doctolib, la licorne qui propose une plateforme de prise de rendez-vous avec des médecins et qui permet également de faire de la téléconsultation.

On aborde :

🔥 La stratégie GenAI de Doctolib (la genèse, l’approche, les use cases…)

🔥 DoctoGPT (aka leur ChatGPT interne) et le projet Medical Assistant

🔥 Leur organisation pour déployer ces projets et l’impact sur la stack

🔥 Leur plus gros challenge et les prochaines étapes

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Son mail : echarbonnier@eulidia.com

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:40 Introduction

06:22 La genèse GenAI chez Doctolib

12:22 Zoom sur DoctoGPT (ChatGPT interne)

15:07 Zoom sur Medical Assistant (Core Product)

18:12 Leur organisation pour déployer ces projets GenIA

20:01 L’approche “start-up”

21:17 L'impact sur l'équipe tech et la stack data

25:32 Les plus gros challenges GenAI

28:10 Les next steps sur les sujets GenAI

29:32 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

Le podcast Acquired et en particulier les 3 épisodes avec Nvidia

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives avec Benjamin Cohen-Lhyver

#115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprès de 2000 utilisateurs

#11 - Doctolib : Accélérer la mise à disposition des données grâce à une réorganisation

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#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May

Mon, 29 Apr 2024 10:53:20 GMT

Christelle Marfaing, ex-Head of Data de Lydia, est aujourd’hui Chief Data Officer de May, la startup qui a développé une app d’avantages salariés (3 millions d’euros levés en 2022).

Aujourd’hui, Christelle nous parle du lancement du département Data chez May après avoir dirigé une équipe de 14 personnes chez Lydia.

On aborde :

🔥 Son choix de rejoindre une jeune startup après son passage chez Lydia

🔥 Le contexte data chez May, ses premières initiatives et ses choix techno (Airbyte, Dagster…)

🔥 2 sujets qu’elle décide de lancer très tôt : Data Contracts et RGPD

🔥 Sa vision sur la GenAI et comment elle est utilisée au sein du Produit chez May.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:46 Intro

02:54 Pourquoi revenir en startup après Lydia ?

04:41 Présentation de May

07:13 Le contexte data à son arrivée

07:55 Ses premières initiatives : POC, Data Contracts, RGPD

14:39 La stack mise en place (Airbyte, Dagster…)

17:29 Buy vs build

25:00 Sa vision sur la Generative AI

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh

#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne

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#125 - Reconversion | De Directeur de Magasin à Data Analyst

Wed, 24 Apr 2024 10:51:22 GMT

Vincent Gossiaux était Directeur de Magasin et s’est reconverti vers un rôle de Consultant Data Analyst chez Elevate, le cabinet de conseil spécialisé en data.

On aborde :

🔥 Son parcours et ce qui l’a poussé à se reconvertir dans la data,

🔥 Pourquoi il a choisi DataBird et le déroulement de la formation,

🔥 Les compétences qu’il utilise le plus au quotidien,

🔥 Ses principaux chantiers actuels et ses conseils pour se reconvertir.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:02 Intro

02:45 Le moment où Vincent décide de changer de carrière

04:21 Focus sur la formation DataBird

06:40 Son arrivée chez Elevate, cabinet de conseil en data

08:48 Ses principaux chantiers au quotidien

10:43 Ce que la formation lui a apporté

11:43 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

La newsletter Blef de Christophe Blefari

La chaîne Youtube de Luke Barousse

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#118 - Reconversion | Des Ressources Humaines à Data Analyst spécialisée RH

#103 - Reconversion | De Responsable Études de Marché à Data Analyst

#95 - Reconversion | De Journaliste à Data Analyst

#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo

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#124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

Mon, 22 Apr 2024 14:20:52 GMT

Pierre Fournier est l’ancien Chief Product Officer de ManoMano, la licorne qui propose un site e-commerce spécialisé dans le bricolage. Elle est présente sur 6 marchés (France, Belgique, Espagne, Italie, Allemagne, Royaume-Uni), compte aujourd’hui plus de 5 000 marchands et 19 millions de références.

On aborde :

🔥 Les prémices de la data chez ManoMano au Marketing et au Produit,

🔥 Pourquoi il ne faut pas être trop data-driven lorsqu’on fait du Produit,

🔥 L’importance de définir des métriques utilisateurs (versus business),

🔥 Ses plus gros challenges data : tracking, culture et collaboration Data x Produit.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:12 Intro

02:18 Pierre nous explique ses choix de carrière

04:04 Son point de vue sur les GAFAM

06:03 Leur ADN data

07:59 Être ou ne pas être trop data driven, telle est la question

13:17 L’importance des métriques utilisateurs versus business

22:08 La collaboration entre les équipes Data et Produit

25:34 Ses plus gros challenges data

28:07 Ses conseils aux équipes Data pour mieux collaborer avec le Produit

30:39 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

Data Strategy de Bernard Marr

Statistics Done Wrong de Alex Reinhart

Relevant Search de Doug Turnbull & John Berryman

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#97 - Contentsquare : Lancer l’équipe Product Analytics

#53 - Pennylane : Utiliser la data en tant que Product Manager

#44 - IbanFirst : Mieux collaborer avec l'équipe Produit

#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics

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#123 - Starburst : Accélérer l’accès au Data Lake et attaquer plusieurs sources en une requête

Wed, 17 Apr 2024 15:58:22 GMT

Jérôme Campo est Solution Architect chez Starburst, la licorne américaine valorisée 3 milliards de $ qui propose une solution qui permet de requêter les Data Lake et de les fédérer avec d'autres sources, avec des grosses performances et avec des coûts très compétitifs. Pas très connue du grand public, c'est pourtant la solution qui est déjà utilisée par quasiment la moitié du CAC 40.

On aborde :

🔥 Son parcours entre Microsoft, Google, Cloudera et Starburst

🔥 La technologie Open Source sous-jacente fondée en 2012 chez Facebook (aka Presto)

🔥 Les 2 usages de Starburst : accélérer l’accès au Data Lake et attaquer plusieurs sources en une seule requête

🔥 Où se positionne l’outil dans la stack versus le Data Warehouse, Fivetran, dbt…

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❤️ PARTENAIRES

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Starburst, la solution qui permet de requêter les Data Lake et de les fédérer avec d'autres sources.

👉 Contactez Jérôme pour en savoir plus

Leur site : https://engage.starburst.io/fr

Son mail : jerome.campo@starburstdata.com

Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/jérôme-campo-06344019/

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:41 Intro

03:34 À quoi sert Starburst ?

05:07 1er usage : accélérer l’accès au Data Lake (Hadoop)

07:17 Illustration avec Crédit Mutuel Arkea

09:59 2ème usage : attaquer plusieurs sources avec une seule requête (multi-source / multi-cloud)

12:51 Le positionnement de Starburst dans la Stack Data (Warehouse, Fivetran, dbt)

14:37 Paysage concurrentiel

15:55 La fonctionnalité de Starburst compatible avec l’approche Data Mesh

18:32 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

Le LinkedIn de Zak Wilson

Le User Group de Starburst

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives

#111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog

#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering

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#122 - 360Learning : Déployer un projet GenAI avec GPT-4

Mon, 15 Apr 2024 11:02:38 GMT

Marie Douriez est Machine Learning Engineer chez 360Learning, la plateforme qui permet aux entreprises de créer des formations et de piloter leur suivi par leurs collaborateurs. Avant ça, elle est passée par Netflix et Lyft, 2 boîtes américaines connues pour être extrêmement data-driven. 360Learning compte près de 2000 clients en Europe et aux US. Ils sont 400 salariés dont 80 ingénieurs. Marie nous parle d’un projet GenAI qui permet à leurs utilisateurs de créer des cours en quelques minutes qui est aujourd’hui live dans le produit.

On aborde :

🔥 Son parcours et son passage à San Francisco : Berkeley, Lyft, Netflix

🔥 Les grandes phases du projet GenAI et l’usage de GPT-4

🔥 Les challenges principaux : expérience utilisateur, personnalisation, métriques de succès…

🔥 L'évolution du métier de Machine Learning Engineer.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:31 Intro

05:14 Le projet GenAI développé par 360Learning

10:22 Comment ils utilisent GPT-4

12:38 Les dernières features développées

17:22 L'évolution du métier de Machine Learning Engineer

19:17 Les challenges principaux : XP utilisateur, personnalisation…

22:57 Le bilan

24:14 Les next steps : nouveaux produits GenAI notamment pour améliorer l'XP côté élève

25:12 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

- Data Driven 101, le podcast de Marc Sanselme

- Les meetups Generative AI Paris

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#117 - Eulidia : Tout comprendre sur les IA Génératives

#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA

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#121 - Lancer sa carrière en Data Science avec Natacha Njongwa Yepnga

Wed, 10 Apr 2024 10:42:20 GMT

Natacha Njongwa Yepnga est Senior Data Scientist et est actuellement Consultante à la Société Générale. Elle est surtout l’une des plus grandes influenceuses data en France avec +26 000 followers sur LinkedIn et +10 000 abonnés à sa chaîne Youtube LeCoinStat. Elle y partage du contenu sur des sujets techniques ou des conseils de carrière à destination des profils data.

On aborde :

🔥 Son parcours et ce qui la motive à créer du contenu

🔥 Les différents métiers data et les études à suivre pour se former

🔥 Sa vision sur le métier de Data Scientist : est-ce que le métier est saturé ?

🔥 Ses recommandations pour bien se préparer aux entretiens d’embauche.

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👉 Lien vers leur site internet : bit.ly/47UthCv

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:40 Intro

03:35 Quelles études pour travailler ou se reconvertir dans la data ?

08:29 Les différents métiers de la data

11:36 Est-ce que le métier de Data Scientist est saturé sur le marché aujourd'hui ?

15:07 Vers quel type d'entreprise se diriger ?

16:37 Comment préparer les entretiens d'embauche

18:35 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

StatQuest de Josh Starmer

Machine Learnia de Guillaume Saint-Cirgue

The Diary of a CEO de Steven Bartlett

Linchpin de Seth Godin

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#71 - Lancer sa carrière data

#118 - Reconversion | De RH à Data Analyst

#103 - Reconversion | De Responsable Études à Data Analyst

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Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !

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#120 - La fin de la Modern Data Stack ? Avec Christophe Blefari (aka Blef)

Mon, 08 Apr 2024 05:00:34 GMT

On aborde :

🔥 Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?

🔥 Ce qu’on observe auprès de l’écosystème français

🔥 Le retour de Christophe sur la dernière conférence DuckDB

🔥 La “Fast news” de Christophe : SDF, nouvelle alternative à dbt ?

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💪 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.

👉 Rencontrez-nous ici.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:27 Intro

02:23 Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?

05:41 Retour sur l’adoption massive du concept de Modern Data Stack

20:50 Zoom sur l’écosystème Data Stack en France

29:46 Nouveauté DuckDB : l'outil sort en version 1 à l'été 2024

35:12 La Fast news de Blef : SDF, la nouvelle alternative de bdt

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📚 RESSOURCES

- Fundamentals of Data Engineering de Joe Reis

- Les replays du Data Council à Austin 2024 ne sont pas encore sortis. Voici la chaîne YouTube

- L’article sur SDF, l’alternative à dbt

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#153 - ClickHouse : Le Real-Time Data Warehouse qui Concurrence les Géants

🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari 🎁

#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari (Aka Blef.fr)

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#119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory

Mon, 01 Apr 2024 09:00:18 GMT

🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (3-4 MIN) POUR TENTER DE GAGNER UNE MONTRE FITBIT : https://bit.ly/3uwlqNH 🎁

Arnaud Grojean est Chief Data & Analytics Officer Europe chez Carrefour, le leader de la grande distribution en Europe. Ils sont aujourd’hui 150 au sein de l’Analytics Factory. Il est venu nous parler de son plus gros challenge : passer la data à l’échelle via la création d’une Analytics Factory.

On aborde :

🔥 Son parcours pour devenir Chief Data & Analytics Officer Europe

🔥 La phase Data Lab et le passage à l’échelle avec l’Analytics Factory

🔥 L’approche adoptée et les objectifs de l’Analytics Factory

🔥 Les principaux challenges et les prochaines étapes.

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❤️ PARTENAIRE

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:44 Intro

03:45 Le parcours d’Arnaud

05:50 Prouver l’impact de la data (Data Lab)

08:43 Scaler l’usage de la data (Analytics Factory)

11:22 Deux use cases

14:42 Les challenges rencontrés : prioriser les projets et s’adapter au marché

19:47 La data victime de son succès chez Carrefour

21:58 Les next steps : extension géographique, acculturation data et formations

24:56 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

Cassie Kozyrkov : son LinkedIn, sa chaîne YouTube et son Medium

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data

#84 - Veepee : Utiliser les Data Contracts pour scaler sa Data Platform

#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science

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💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !

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#118 - Reconversion | Des Ressources Humaines à Data Analyst spécialisée RH

Wed, 27 Mar 2024 10:00:08 GMT

Laura Chane Ching était cheffe de projet RH chez Decathlon et s’est reconvertie vers un rôle de Data Analyst spécialisée RH toujours chez Decathlon (aka People Analytics).

On aborde :

🔥 Son parcours et les facteurs qui l’ont poussée à se reconvertir dans la data

🔥 Le choix de la formation DataBird et le soutien de Decathlon

🔥 La transition et ses chantiers au sein du département People Analytics

🔥 Ses conseils pour réussir une reconversion en data.

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❤️ PARTENAIRE

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👉 Lien vers leur site internet : bit.ly/47UthCv

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:51 Intro

02:35 Qu’est-ce que le People Analytics ?

04:49 Le déclic pour se reconvertir

05:42 Pourquoi DataBird ?

07:07 La transition vers son nouveau poste

09:24 Ses nouvelles missions

12:09 Les compétences acquises lors de la formation qu’elle utilise au quotidien

13:08 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCE

ChatGPT

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#103 - Reconversion | De Responsable Études de Marché à Data Analyst

#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo

#60 - Décathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

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#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives avec Benjamin Cohen-Lhyver

Mon, 25 Mar 2024 15:15:21 GMT

🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (3-4 MIN) POUR TENTER DE GAGNER UNE MONTRE FITBIT : https://bit.ly/3uwlqNH 🎁

Benjamin Cohen-Lhyver est expert et docteur en Data Science & en IA, et également Chief Data Science Officer chez Eulidia, le cabinet de conseil et d'expertise technique spécialisé sur la data et l'IA.

On aborde :

🔥 Les étapes d’un projet GenAI en entreprise : cadrage, sélection des modèles, industrialisation

🔥 Les différents types de modèles et leurs avantages : Propriétaire, Open Source, OpenAI, Mistral, etc.

🔥 La définition des concepts clés : transformers, RAG, “LLM as a judge”, etc.

🔥 Ses prévisions pour le futur à l’ère de l’Intelligence Artificielle.

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❤️ PARTENAIRES

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DataGalaxy, le Data Catalog utilisé par plus de 150 clients dans le monde (Total, SNCF ou Bank of China aux US).

👉 Réservez une demo : https://bit.ly/3P0DQNA

Eulidia, le cabinet de conseil et d'expertise technique spécialisé sur la data et l'IA.

👉 Contacter Benjamin sur LinkedIn https://www.linkedin.com/in/cohenlhyver/ ou par mail à bcohen@eulidia.com

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:39 Intro

03:06 Zoom sur les Transformers

08:24 Cadrer un projet GenAI

11:04 Comment choisir le bon LLM ?

15:52 Que choisissent les boîtes aujourd’hui ? Open Source ou Propriétaire ?

18:59 Zoom sur Mistral

20:35 Utiliser des LLM as a judge

24:02 Industrialiser un projet GenAI

26:51 Zoom sur les RAGs

28:28 Les plus gros challenges des projets GenAI

30:39 A quoi ressemblera le monde de demain ?

33:52 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

Les subreddits LocalLLaMA, machinelearningnews et datascience

La chaîne YouTube 3Blue1Brown

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

#89 - Therapixel : Détecter le cancer grâce à l’IA

#122 - L’épisode 360Learning mentionné avec Benjamin sera publié le 13/04. Abonne-toi pour ne pas rater sa sortie !

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#116 - Fivetran : L’ETL pilier de la Modern Data Stack

Wed, 20 Mar 2024 11:29:39 GMT

Mabrouk Gadri est Senior Solution Engineer chez Fivetran, l’ETL moderne qui a été adopté par énormément de boites en France et dans le monde, aussi bien des startups que des grands groupes du CAC40.

On aborde :

🔥 Ce qu’est un ETL Moderne et les différentes solutions du marché

🔥 Pourquoi les entreprises choisissent Fivetran ?

🔥 L’adoption croissante des ETL modernes par les grands groupes

🔥 Comment les IA Génératives impactent ce marché.

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Fivetran

👉 Lien vers leur site internet : https://bit.ly/3Tm34ax

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:55 Intro

04:22 Qu’est-ce qu’un ETL moderne ?

07:37 Qu’est-ce qui distingue Fivetran des autres solutions ?

10:23 L’adoption croissante des ETL modernes par les grands groupes

13:13 Quel est l’impact des IA génératives sur ce marché ?

15:36 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

- Le Medium Towards Data Science

- Le LinkedIn de Mabrouk

- Le LinkedIn de Bill Hillman

- La chaîne Ternary Data de Joe Reis

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks

#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise

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#115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprès de 2000 utilisateurs

Mon, 18 Mar 2024 10:09:53 GMT

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Lucie Bailly est Data Product Manager chez Doctolib, la licorne française qui propose une plateforme de prise de rendez-vous avec des médecins et qui permet également de faire de la téléconsultation. Elle est présente en France, en Allemagne et en Italie, et est aujourd’hui utilisée par 340 000 personnels de santé et plus de 80 millions de patients.

On aborde :

🔥 L’organisation Data chez Doctolib et son rôle de Data Product Manager

🔥 Son plus gros challenge : déployer Tableau à l’échelle auprès de 2000 utilisateurs

🔥 Les étapes clés : audit, POC, implémentation technique, gouvernance, ouverture, run

🔥 La difficulté majeure : la phase d’itération nécessaire au moment de l’ouverture de l’outil aux équipes (ex : process, documentation)

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❤️ PARTENAIRE

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:25 Intro

04:33 L'organisation Data chez Doctolib

05:45 Les principaux chantiers de Lucie

07:07 Son challenge principal : scaler son outil de Data Visualisation

09:55 Etape 1 : audit

10:58 Etape 2 : POC

13:00 Etape 3 : implémentation technique

15:13 Etape 4 : ouverture de l'outil aux équipes Data

17:16 Etape 5 : run

17:47 Sa plus grosse difficulté : l’ouverture aux équipes

20:53 Le Data Enablement chez Doctolib

22:22 Ses conseils pour scaler sa Data Visualisation

24:13 La stack data chez Doctolib

24:39 Les prochaines étapes

26:46 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCE

Dear Data de Giorgia Lupi

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#97 - Contentsquare : Lancer l’équipe Product Analytics

#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

#11 - Doctolib : Accélérer la mise à disposition des données grâce à une réorganisation

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🇬🇧 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

Mon, 04 Mar 2024 10:46:08 GMT

🎁 LINK TO THE QUESTIONNAIRE TO WIN A FITBIT WATCH: https://bit.ly/3uwlqNH 🎁

Emmanuel Martin-Chave is VP Data at BlaBlaCar, the French unicorn who offers several mobility services. I had already welcomed him on the podcast to know more about their data strategy in the episode #13. This time, we talk about management.

We cover:

🔥 What the Data department looks like today

🔥 How to introduce “Middle Managers” (Manu prefers “Front Line Managers”)

🔥 How to create a great path for Individual Contributors

🔥 Why it’s crucial to anticipate recruitments 3 years in advance when you’re 50 in the team.

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❤️ SPONSOR

This episode is brought to you by DataGalaxy, the Data Knowledge Catalog used by over 150 companies such as Total, SNCF, and Bank of China in the United States.

👉 Request a demo: https://bit.ly/3wxX06Z

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🎬 CHAPTERS

00:00 Trailer

01:45 Intro

02:35 What the Data department looks like

03:38 Why and how to introduce middle managers?

07:51 The importance of having a mix between Individual Contributors (IC) & Managers

10:29 The current mix between IC & Managers at BlaBlaCar

13:22 The challenges associated with this organization

17:11 How to create a great path for IC

22:26 Why it’s crucial to anticipate recruitments 3 years in advance when you’re 50 in the team

25:13 His main challenges in terms of management

29:18 The next steps of the Data team

30:34 Last questions (ressources, tips…)

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📚 RESSOURCE

An Elegant Puzzle by Will Larson

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🧐 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

🇬🇧 #96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused

#13 - BlaBlaCar : Fournir de la donnée et des algorithmes à l'entreprise

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DataGen is also a collective of data freelancers from top companies (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

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#113 - Inclusion In Data | Créer des Role Models et un réseau de Soutien pour les femmes de la Tech

Wed, 28 Feb 2024 11:16:29 GMT

Marie Sacksick est Head of Data chez CybelAngel et co-organisatrice des meetups WiMLDS (Women in Machine Learning and Data Science), la communauté mondiale regroupant les femmes passionnées par le Machine Learning et la Data Science.

On aborde :

🔥 Pourquoi créer Women in Machine Learning and Data Science (WiMLDS) ?

🔥 Les objectifs et les challenges de ces meetups : créer des role models et un réseau de soutien et d'expertise

🔥 Leur organisation et leurs actions aux quotidien (talks croisés, articles…)

🔥 Leur plus grosse réussite : attirer autant de femmes que d’hommes.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:03 Intro

04:41 Pourquoi créer WiMLDS ?

06:07 Leurs objectifs

08:12 Leurs challenges

09:13 L’organisation des meetups

11:54 Leurs réussites

13:29 Leurs next steps

14:35 Le conseil de Marie

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Marie

- Le LinkedIn de Clara

- Les meetups WiMLDS

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#107 - Inclusion In Data | Leader le collectif Women@Google avec Taline Mouradian

#88 - Inclusion In Data | Créer une équipe inclusive avec Sébastien Garcin

#61 - Inclusion In Data | Le management au féminin et les quotas avec Christelle Marfaing

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#112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks

Mon, 26 Feb 2024 16:06:31 GMT

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Loïc Magnien est Head of Data chez MyLight Systems, la scale up pionnaire de l’autoconsommation solaire qui permet aux particuliers et aux entreprises de faire des économies d'énergie. Ils ont levé 100 millions d’euros en 2023 et Loïc revient sur son plus gros challenge de ces dernières années : migrer vers une Modern Data (& AI) Stack.

On aborde :

🔥 Le contexte chez MyLight Systems avant de migrer vers la Modern Data (& AI) Stack

🔥 Les 3 étapes clefs de la migration : état des lieux, POC et industrialisation

🔥 La plus grosse difficulté de Loïc : continuer de servir le Business

🔥 La stack data et l'organisation des équipes.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:38 Intro

06:55 Les grandes étapes clés

07:39 Etape 1 : le POC

11:58 Etape 2 : Documentation

13:07 Etape 3 : Rationnalisation des rapports

15:36 Focus sur DBT

17:06 Le plus gros challenge de Loïc pendant sa migration : continuer à servir le Business

19:44 La stack data

20:33 Focus sur Databricks

22:46 L'orga des équipes

23:34 Leurs next steps

24:41 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

- Scaling People de Claire Johnson

- Futureproof: 9 Rules for Humans in the Age of Automation de Kevin Roose

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA

#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack

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#111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog

Wed, 21 Feb 2024 14:22:42 GMT

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Sébastien Thomas est co-fondateur et CEO de DataGalaxy, le Data Catalog qui est utilisé par plus de 150 clients dans le monde tels que Total, SNCF, Swiss Life ou Bank of China aux US. Il nous fait une masterclass sur la mise en place d’un Data Catalog.

On aborde :

🔥 Qu’est-ce qu’un Data Catalog et dans quel contexte c’est nécessaire ?

🔥 L’importance du sponsorship et la bonne méthode : procéder par use case et par itération

🔥 Les phases clés : collecter ses métadonnées, compléter le glossaire…

🔥 Le marché du Data Catalog et les différentes solutions.

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par DataGalaxy.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:55 Introduction

01:27 Le parcours de Sébastien

02:32 Qu’est-ce qu’un Data Catalog ?

04:25 Dans quel contexte c’est utile

05:56 A partir de quelle taille d'entreprise ?

06:37 Les différentes étapes

10:43 Les écueils à éviter

12:24 Les fonctionnalités d'un Data Catalog

17:52 Les utilisateurs du Data Catalog

20:15 Les différentes solutions sur le marché

22:30 Les ressources recommandées par Sébastien

24:36 Ce qu'il aime dans la data

24:58 Ce qui l’a le plus fait progresser

25:41 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCES

- Brent Dykes (sa page LinkedIn, son livre)

- Chat Sanderson

- Data Model Storytelling de Larry Burns

- La chaîne Youtube Science Etonnante

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA

#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh

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#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

Mon, 19 Feb 2024 11:55:03 GMT

Anne-Sophie Lavelle est Lead Product Data Science chez Back Market, la licorne française qui propose une marketplace de produits reconditionnés. Elle nous parle de la stratégie Data Science développée chez Back Market et de l’algorithme Back Box. 🤫

On aborde :

🔥 Le rôle d’un Lead Product Data Science chez Back Market

🔥 Leur contexte Data Science (ex : focus sur un algorithme pendant en 5 ans)

🔥 L’organisation de l’équipe Data Science et les nouveaux projets

🔥 Les challenges et les next steps du département.

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Data Bird, l'acteur qui accompagne les entreprises dans leur transformation data via des programmes sur mesure de montée en compétence.

👉 Lien vers leur site internet : http://bit.ly/41UbJVr.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:30 Introduction

02:14 Le parcours d’Anne-Sophie

04:52 Le rôle d’un Product Manager Data Science

07:34 Le contexte Data Science chez Back Market

09:12 Ce qu’on voit souvent sur le marché : trop de projets en parallèle

12:34 Le 1er projet de Machine Learning

16:21 Un autre projet de Machine Learning

19:00 L’organisation interne de l’équipe Data Science

23:56 Quelques outils utilisés

26:15 Les challenges qu’elle a rencontrés

28:28 Les next steps pour l’équipe Data Science

30:25 Les ressources qu’elle conseille

31:16 Ce qu’elle aime dans la data

32:29 Ce qui l’a le plus fait progresser

32:05 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCES

Les blogs Tech d’Uber, BlaBlacar, et de Meta

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#105 - Déployer une stratégie IA Générative avec Mick Levy

#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science

#63 - Back Market : Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier

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#109 - Aircall : Augmenter les performances du Customer Success grâce à la Data

Wed, 14 Feb 2024 16:49:36 GMT

Philippe Lima est Head of Customer Success chez Aircall, la licorne française qui propose une plateforme téléphonique à destination des équipes Sales et Support. Cet épisode intervient dans la série “Data User” dont l'objectif est de comprendre comment les autres départements de boîtes très data driven utilisent la data. J’avais déjà reçu Edouard, le Directeur Data d’Aircall, dans l’épisode #14 et avais été scotché par leur maturité data.

On aborde :

🔥 Le parcours de Philippe et le métier de Customer Success Manager

🔥 Les 3 grands chantiers Customer Success chez Aircall (opportunités, renouvellement et “Red Flags”)

🔥 Les outils qu’ils utilisent (Salesforce, Totango, Looker…)

🔥 La collaboration avec l’équipe Data d’Aircall.

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❤️ PARTENAIRE

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:28 Introduction

02:09 Le parcours de Philippe

03:05 Le job de Customer Success Manager, c’est quoi ?

04:41 Les 3 grands chantiers Customer Success chez Aircall : le Pipeline, le Renouvellement et les Red Flags

12:32 Focus sur le KPI "Net MRR Churn" ou "Net Retention" d'Aircall

14:19 Les outils utilisés pour analyser la donnée

16:08 Focus sur Totango

19:13 Focus sur Looker

20:37 Les plus gros challenges Data Analytics rencontrés par Philippe

22:37 Les conseils de Philippe pour une bonne collaboration entre Data et Customer Success

25:10 La recommandation de contenu de Philippe

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📚 RESSOURCE

Le podcast This is Growth de Daphné Costa Lopez (Dir. CS chez Hubspot)

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

#69 - Data User | Utiliser la data en tant que Growth avec Jordan et Bulldozer

#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise

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#108 - Jellysmack : Adopter une approche Data Mesh

Mon, 12 Feb 2024 19:17:58 GMT

Virginie Cornu est l’ex-VP Data de Jellysmack, la licorne franco-américaine qui produit des chaînes de contenu sur les réseaux sociaux et qui propose une technologie IA à destination des créateurs de contenu. Elle nous parle de l’approche Data Mesh qu’elle a mise en place.

On aborde :

🔥 Les raisons qui ont poussé Jellysmack à mettre en place une approche Data Mesh

🔥 L’organisation en interne pour basculer vers une approche Data Mesh

🔥 Les principaux challenges qu’elle a rencontrés avec cette approche

🔥 Son avis sur les IA Génératives : leur impact sur les entreprises et les métiers de la data.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:53 Introduction

01:50 Le contexte avant l’approche Data Mesh

06:46 Elle explique aux autres leaders comment ils impactent la Data Quality

08:08 L’organisation des équipes pour mettre en place cette approche

14:48 Les principaux challenges qu’elle a rencontrés avec cette approche

27:41 L’avis de Virginie sur les IA Génératives

32:25 L’avenir des métiers dans la data avec les IA génératives

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh

#77 - Scaler grâce à une approche Data Mesh

#19 - Jellysmack : Recruter et onboarder 100 profils data en 1 an

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#107 - Inclusion In Data | Leader le collectif Women@Google avec Taline Mouradian

Wed, 07 Feb 2024 15:59:45 GMT

Taline Mouradian est Creative Business Partner chez Google et également co-lead de Women @Google en France, le plus gros collectif d’employés chez Google. Ils comptent aujourd’hui 400 membres français et leur objectif est de favoriser l’inclusion et la diversité en interne comme en externe.

On aborde :

🔥 La genèse de Women @Google et les chiffres clefs du collectif

🔥 Les principales actions du collectif

🔥 Comment Women @Google mesure son impact grâce à la data

🔥 Les plus gros challenges de Taline sur le collectif.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:21 Introduction

03:01 Women @Google, c'est quoi ?

06:42 Les actions du collectif 11:53 Women @Google en chiffres

15:05 Les plus gros challenges de Taline sur le collectif

17:06 La data chez Women @Google

19:21 Les actions qui ont marqué Taline

25:37 Les conseils de Taline pour lancer ou développer un collectif

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Taline

- Le LinkedIn de Clara

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#88 - Inclusion In Data | Créer une équipe inclusive avec Sébastien Garcin

#61 - Inclusion In Data | Le management au féminin et les quotas avec Christelle Marfaing

#43 - Inclusion In Data | Paris Data Ladies : Promouvoir la parole des femmes

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🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

Tue, 06 Feb 2024 11:45:01 GMT

Edouard Flouriot is Director of Data at Aircall, the phone and communication platform designed for sales and support teams. Active in more than 100 countries with more than 10,000 customers, Aircall achieved centaur status after securing over $100 million in annual recurring revenue in 2022. In this episode, Edouard is sharing insights on its biggest recent challenge, which is: how to adapt the data strategy to the slowing economic environment?

We address:

🔥 The overall economic context for scaleups: going from hyperscale to a slower controlled growth

🔥 His conviction that this context requires more centralisation rather than decentralisation (aka Data Mesh)

🔥 How centralisation enables more governance and control over costs and ressource management

🔥 The initiatives that they launched around 3 pillars: cost tracking, project structure and culture shift.

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💪 GOT A DATA PROJECT?

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👉 Meet us

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🎬 CHAPTERS

00:00 Trailer

00:43 Introduction

01:41 The context

04:33 The 3 key implemented actions

05:02 1st action: shifting the culture towards more control and governance

07:38 2nd action: being more budget conscious by optimizing current tools & migrating to new ones

10:47 Focus on Fivetran & Looker

13:30 3rd action: identifying where to invest the efforts to better structure projects

18:01 The other challenges Edouard faced

20:00 Edouard’s ressource recommendations

21:07 What he likes most about data

21:51 What made him improve the most

22:47 The best advice Edouard ever received

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📚 RESSOURCES

- The book Trillion Dollar Coach

- The article “The Next Era of Data at Instacart” by Nate Kupp

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🧐 OTHER EPISODES

🇦🇺 #96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused

#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne

#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise

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#105 - Déployer une stratégie IA Générative avec Mick Levy

Wed, 31 Jan 2024 21:22:52 GMT

Mick Levy est Directeur Stratégie & Innovation chez Business & Decision (rattaché à Orange Business). Mick est un expert data, il a écrit un livre sur le sujet (Sortez vos données du frigo), il a réalisé des 100aines de conférences, il a 16K+ abonnés sur LinkedIn et a également un podcast (Trench Tech) qui aborde le thème un peu plus large de la tech éthique. Il est venu nous partager ses réflexions sur les IA Génératives.

On aborde :

🔥 Le parcours de Mick, de stagiaire à Directeur de l’Innovation chez Business et Décision

🔥 L’intérêt d’utiliser les GenAI en entreprise et les 3 grandes familles de cas d’usage

🔥 Les premières étapes pour y parvenir : acculturer puis identifier les cas d’usage à lancer

🔥 Les limites des GenAI : la sécurité des données et les hallucinations.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:40 Introduction

02:42 Le parcours de Mick

04:08 Pourquoi s’intéresser aux IA Génératives ?

06:11 Le marché des GenAI aujourd’hui

08:53 Etape 1 : Acculturer

12:00 Etape 2 : Identifier les cas d’usage

21:04 Les limites des GenAI

25:23 Les conseils de Mick pour identifier ses cas d’usage

27:29 Quels profils pour porter ces projets

31:33 Les prévisions de Mick

33:11 La recommandation de contenu de Mick

34:36 Ce qu’il aime dans la data

35:33 Ce qui l’a le plus fait progresser

36:02 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCES

- La page LinkedIn et le blog de Frédéric Cavazza

- La page LinkedIn, le podcast Trench Tech, le livre de Mick Levy et son site

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data

#80 - ChatGPT et la tendance des LLM avec Marc Sanselme

#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr)

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#104 - Doctrine : Disrupter le droit grâce à l’IA (NLP)

Mon, 29 Jan 2024 15:26:55 GMT

Pauline Chavallard est Engineering Manager & Senior Machine Learning Engineer chez Doctrine, la plateforme d'intelligence juridique qui utilise l’IA pour aider 12 000 avocats et juristes dans leur quotidien.

On aborde :

🔥 Les grandes briques de la solution (ex : ingestion des données juridiques, enrichissement Machine Learning et NLP)

🔥 Leur moto “Release early, release often, and listen to your customer” et leur organisation à la Spotify (ex : Squads pluridisciplinaires, Chapters fonctionnels)

🔥 Leurs challenges principaux : la montée en compétence de l’équipe sur les sujets juridiques, l’alignement sur tous les termes (ex : article de loi vs texte de loi vs convention) et l’application du NLP aux textes juridiques très longs

🔥 Les prochaines étapes : IA générative et internationalisation.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:08 Introduction

01:47 Présentation de Doctrine

04:48 Le parcours de Pauline chez Doctrine

07:31 Les différentes briques (ingestion, Machine Learning, NLP…)

13:07 Les premières étapes de développement

18:30 L’organisation en squad à la Spotify

20:49 Focus sur le rôle de Machine Learning Engineer chez Doctrine

22:45 Les plus gros challenges rencontrés

27:57 La vision de Pauline sur ChatGPT

31:49 Les ressources recommandées par Pauline

32:39 Ce qu'elle aime dans la data

33:20 Ce qui l’a le plus fait progresser

33:54 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCES

- The Cathedral & the Bazaar de Eric S. Raymond

- NLP News de Sebastian Ruder

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#89 - Therapixel : Détecter le cancer grâce à l’IA

#86 - Vestiaire Collective : Développer un algorithme d’automatisation pour scaler

#80 - ChatGPT et la tendance des LLM avec Marc Sanselme

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News DataGen #5 : DataGen lance son collectif de top freelances data issus des plus belles boites (BlablaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...) !

Fri, 26 Jan 2024 11:21:40 GMT

L'année 2024 annonce de nouveaux projets pour DataGen !🔥

#1 Le podcast a dépassé les 11K d'écoutes par mois et a intégré le top 10 des meilleurs podcasts en France dans la rubrique Technologie.

#2 DataGen a lancé un collectif de top freelances data issus des plus belles boîtes (BlablaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...) ! 💡

👉️ Nous rencontrer : https://www.datageneration.co/

#3 Une Directrice des Opérations rejoint le podcast : bienvenue à Flore-Anne. 🚀

👉️ Visiter son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/flore-anne-drouilhet-998953b7/

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#103 - Reconversion | De Responsable Études de Marché à Data Analyst

Wed, 24 Jan 2024 19:04:26 GMT

Stéphanie Lecomte était manager de l’équipe Études de marché chez Weldom, l'entreprise qui propose des articles de bricolage, de décoration et de jardinage dans ses 267 magasins partout en France. À la suite d’un bootcamp data, elle s’est reconvertie sur un rôle de Data Analyst au sein de la même entreprise.

On aborde :

🔥 Son parcours, les réflexions qui l’ont menée vers ce changement de job en interne et le soutien de sa boîte

🔥 Ce qu’elle a pensé du bootcamp Databird

🔥 Ses missions en tant que Data Analyst et comment ses nouvelles compétences lui sont utiles

🔥 Ses conseils pour réussir une reconversion en data.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:12 Introduction

01:46 Le parcours de Stéphanie

02:55 Les raisons qui l’ont poussée à changer de poste

05:54 Sa formation chez DataBird

07:28 Ses discussions avec Weldom pour lui permettre de suivre la formation

08:57 La création de son nouveau poste

12:11 Ses principaux chantiers en tant que Data Analyst

15:45 Les éléments de la formation qui lui ont été utiles

16:47 Les ressources recommandées par Stéphanie

19:41 Ce que Stéphanie aime dans la data

20:27 Ses conseils pour réussir sa reconversion

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📚 RESSOURCES

- Le podcast Signaux Faibles du média Siècle Digital

- La page LinkedIn de Asma Mhalla

- Le livre Femmes invisibles de Caroline Criado Perez

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#95 - Reconversion | De Journaliste à Data Analyst

#73 - Reconversion | De Head of Analytics à Product Manager Data

#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo

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#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA

Wed, 17 Jan 2024 11:03:55 GMT

Quentin est Lead Solution Architect chez Databricks qui propose notamment une solution de lakehouse mais aussi toutes les autres briques nécessaires à la mise en place d’une stack data Analytics et IA (ETL, Transformation, ML …). Databricks a pris très tôt la vague de l’IA et est aujourd’hui parfaitement placé pour devenir leader sur un marché en pleine accélération suite à l’arrivée des GenAI.

On aborde :

🔥 La différence entre un Data Lake, un Data Warehouse et un Lakehouse,

🔥 La genèse de Databricks et les différentes briques proposées par la plateforme,

🔥 La rivalité entre Databricks et Snowflake et ce qui les distingue particulièrement : l’IA,

🔥 L'impact des GenAI et des LLM sur Databricks (500M$ levés, rachat de MosaicML…).

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Databricks : https://www.databricks.com/

👉 Contacter Quentin sur LinkedIn : https://bit.ly/3vkIVZW

Le meetup Databricks chez Ekimetrics mentionné est déplacé au 13/03/2024.

👉 Contacter Clémence Meyer pour participer : clemence.meyer@databricks.com

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:57 Introduction

01:38 Le parcours de Quentin

02:24 La genèse de Databricks et la différence entre Data Lake / Warehouse / Lakehouse

04:54 Les différentes briques proposées par la plateforme

10:01 Son élément de différenciation : une stack pour l’Analytics et l’IA

11:42 Databricks vs Snowflake

14:04 L’évolution de Databricks depuis le départ

18:22 L'impact des GenAI et des LLM

24:16 La culture de l’innovation chez Databricks

26:44 La recommandation de contenu de Quentin

27:19 Ce qu'il aime dans la data

27:58 Ce qui l’a le plus fait progresser

28:49 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCES

- Le podcast de Lex Fridman : https://lexfridman.com/podcast/

- La newsletter Databricks : https://nextgenlakehouse.substack.com/

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁

#80 - ChatGPT et la tendance des LLM avec Marc Sanselme

#60 - Décathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

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#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh

Mon, 15 Jan 2024 12:58:56 GMT

Yannick Beltran est Data Governance & Transformation Director de Kering, le Groupe de Luxe qui rassemblent les Maisons Gucci, Balenciaga, Saint Laurent et 7 autres. Le Groupe compte plus de 47 000 collaborateurs au sein du groupe dont environ 200 experts de la data.

On aborde :

🔥 Le contexte Data chez Kering et le parcours de Yannick,

🔥 Les grandes étapes de lancement d’un programme de Data Gouvernance,

🔥 L’application “by the book” de l’approche Data Mesh,

🔥 Les enjeux tech et humain pour transformer un groupe de 47 000 employés.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:39 Introduction

03:05 Le parcours de Yannick

05:33 1ère phase : diagnostic

10:05 2ème phase : roadmap et approche Data Mesh

14:10 3ème phase : identification des data owners

18:17 Qu’est-ce qu’un Data Product chez Kering ?

25:18 L’équipe Data Governance centrale

31:38 La recommandation de contenu de Yannick

32:54 Ce qu'il aime dans la data

33:36 Ce qui l’a le plus fait progresser

33:55 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCE

- Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale de Zhamak Dehghani

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#99 - Masterclass | Lancer une Data Academy avec Alexandre Miny de Tornaco

#94 - CybelAngel : Implémenter une stratégie de Data Gouvernance en 5 piliers

#78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data

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#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁

Wed, 20 Dec 2023 14:58:13 GMT

Christophe, désormais invité récurrent sur le podcast, est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème : Blef.fr, selon moi un des plus gros experts data en France et... membre du collectif de freelances DataGen.

On aborde :

🔥 Le Data Modeling : pourquoi c’est une tendance et son lien avec le Self-Service,

🔥 Le Real-Time Analytics : est-ce que c’est pertinent pour des cas d’usage classiques ?

🔥 Le DataOps : d’où ça vient et pourquoi je n’en entends pas beaucoup parler sur le podcast,

🔥 Deux “Fast news” de Christophe : DuckDB Web Assembly et une IA qui prédit les images de notre cerveau.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:58 Introduction

02:37 Data Modeling

10:46 Real Time Analytics

16:27 DataOps

21:24 La Fast news de Blef #1 : Meta prédit les images de ton cerveau

23:38 La Fast news de Blef #2 : retour d’expérience sur DuckDB Web Assembly

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📚 RESSOURCES

- Le livre The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling de Ralph Kimball

- L'article de Meta sur l’IA prédictive à partir de l’activité cérébrale : Toward a real-time decoding of images from brain activity

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#92 - Saagie : Mettre en place une approche DataOps

#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh

#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari (Aka Blef.fr)

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#99 - Masterclass | Lancer une Data Academy avec Alexandre Miny de Tornaco

Mon, 18 Dec 2023 16:45:07 GMT

Alexandre Miny de Tornaco est un expert de la formation data, il a d’ailleurs co-fondé le bootcamp DataBird qui a déjà formé plus de 3000 personnes à la data. Dans cet épisode, il nous propose une masterclass sur le lancement d’une Data Academy en entreprise.

On aborde :

🔥 Pourquoi lancer une Data Academy : avènement du Cloud, besoin de désengorger l’équipe data, rendre autonome le métier

🔥 Comment convaincre le Comex par l’exemple : identifier une première équipe et un use case à forte valeur ajoutée

🔥 Les principes d’un bon programme de formation data : personnalisation, mix théorie & pratique, temps long, etc.

🔥 Les phases clés : acculturation, formation outils (Business Intelligence), formation avancée pour les Data Champions (ex : SQL, Dataiku), validation des acquis.

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par DataBird.

👉 Contactez Alexandre sur LinkedIn ou par mail à alexandre@data-bird.co.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:02 Intro

02:43 Pourquoi lancer une Data Academy ?

07:14 Etape 1 : Convaincre le Comex par l’exemple

09:30 Etape 2 : Construire un programme personnalisé

12:08 Etape 3 : Exécuter (acculturation, formation outils, formation avancée des Champions, etc.)

19:20 Comment adapter le format bootcamp intensif en entreprise

23:07 Les conseils pédagogiques d’Alexandre

24:49 Les pièges à éviter

25:43 Faut-il inclure les IA génératives dans le programme ?

27:24 La genèse des formations B2B de DataBird

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📚 RESSOURCES

- L’article McKinsey évoqué pendant l'épisode : The data gambit: How large B2B companies can outmaneuver start-ups

- Un autre article Harvard Business Review qu’Alexandre recommande : Reassessing Data-Driven Business Transformation Through a New Lens

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#79 - SUEZ : Lancer le département Data d’un grand groupe

#78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data

#29 - Data Bird : Le premier alumni partage son retour d'expérience

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#98 - Data For Good | OpenClimat : Accélérer la transition écologique avec la data

Thu, 14 Dec 2023 17:15:16 GMT

Vincent Pappolla est le co-fondateur d’OpenClimat, la plateforme qui rend accessible à tous l'information sur l'action climatique des entreprises. La startup référence déjà plus de 200 entreprises dont on peut analyser l’action climatique via des visualisations de données.

On aborde :

🔥 Le parcours de Vincent et la genèse d’OpenClimat,

🔥 L’accélération avec Data for Good et le fonctionnement de la visualisation de données,

🔥 Comment la diffusion de cette information accélère la transition écologique,

🔥 Les principaux challenges data et business d’OpenClimat.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:04 Introduction

01:35 Le parcours de Vincent et la genèse d’OpenClimat

02:57 La première version d’OpenClimat : une application

05:12 OpenClimat en chiffres

05:45 L’accélération avec Data for Good

07:59 Un exemple type d’information fournie par la plateforme

08:57 Les principaux challenges data et business de la startup

11:27 Les prochaines étapes pour OpenClimat

12:19 La vision en termes de produits data

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#93 - Data For Good | Atelier OGRE : Comprendre la transition énergétique

#48 - Data For Good | Pyronear : Détecter les feux de forêt via l'IA

#30 - Data For Good | BechdelAI : Détecter les films sexistes via l’IA

#17 - Data For Good : Passer à l'action et accélérer des projets à impact

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#97 - Contentsquare : Lancer l’équipe Product Analytics

Mon, 11 Dec 2023 18:13:08 GMT

Chloé Side est Manager Product Analytics chez Contentsquare, la licorne qui propose un outil d'analyse data dédié à l'amélioration des parcours utilisateurs. Première licorne à avoir levé 500 millions d’euros en France, elle compte désormais 1500 collaborateurs, 15 bureaux et +1000 clients à travers le monde. Le plus gros challenge de Chloé a été de lancer l’équipe Product Analytics de Contentsquare, elle nous raconte comment elle s’y est prise.

On aborde :

🔥 Les besoins analytics qui ont emergé avec l’hypercroissance (ex : analyses prescriptives),

🔥 Les étapes du lancement de l'équipe Product Analytics : recruter, former, prouver l’impact, consolider,

🔥 La principale difficulté qu’elle a rencontrée : rester concentrée sur les projets à fort impact,

🔥 Les prochaines étapes : migration vers la Modern Data Stack et Self-Service.

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❤️ PARTENAIRE

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:24 Introduction

03:37 L'orga des équipes Data chez ContentSquare

04:08 Le parcours de Chloé

08:09 Lancement de l'équipe Product Analysis

10:15 Prouver son impact

13:21 Définir ses objectifs

15:25 Les difficultés rencontrées par Chloé : prioriser les projets

17:57 Les conseils de Chloé pour lancer un département Product Analysis

19:04 Les prochaines étapes de l'équipe Product Analysis : Modern Data Stack et Self-Service

19:47 Les ressources recommandées par Chloé

20:41 Ce qu'elle aime dans la data

21:26 Ce qui l’a le plus fait progresser

22:27 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCES

- CaféTech : https://cafetech.fr/

- Les ressources de Chloé pour les 1on1 : Github (https://bit.ly/483guhk) et LiveAbout (https://bit.ly/3RAw9zi)

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering

#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics

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🇬🇧 #96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused

Mon, 04 Dec 2023 15:29:13 GMT

Thibaud Arbes Dupuy is Director of Operational Performance at Deezer, the French music streaming unicorn with 9 figures in revenue and +600 employees. Two years ago, in an urge to become more profitable, the CEO asked him to took over the Data Analytics team to make it business-focused. A challenge he took up successfully through a multi-dimensional strategy.

We address :

🔥 His career path to become Director of Operational Performance at Deezer,

🔥 The 4 pillars of his strategy: bring business focus, reorganize the team, retain talents and recruit the best,

🔥 His biggest difficulty: being patient and asking the other teams to be patient too,

🔥 His main advice when it comes to managing a team without any prior data experience.

---

🎬 CHAPTERS

00:00 Trailer

01:14 Introduction

02:11 His career from Finance to Director of Operational Performance at Deezer

07:14 Thibaud’s 1st strategy pillar: bring business focus in his team

10:49 Thibaud’s 2nd strategy pillar: organize the Business Analytics team

15:12 Thibaud’s 3rd strategy pillar: retain talents

20:27 Thibault's 4th strategy pillar: recruit the best

25:47 His biggest challenges: being patient and asking other teams to be patient too

27:16 His advice to manage a Data team with no data experience

28:09 The next steps of the Business Analytics team

29:24 Thibaud’s ressource recommandations

29:50 What he like most about data

30:36 What made him progress the most

31:53 The best advice Thibaud ever received

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📚 RESSOURCE

- DoorDash tech blog

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🧐 OTHER EPISODES

#31 - Ankorstore : Monter une équipe Business Analytics

#25 - Deezer : Lancer le département data d'une licorne

#23 - Lydia : Créer une culture de l'impact

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#95 - Reconversion | De Journaliste à Data Analyst

Wed, 29 Nov 2023 18:01:43 GMT

Aymeric Bescos s’est reconverti sur un rôle de Data Analyst. Aujourd’hui, il travaille chez Mydral, le cabinet de conseil spécialisé en data.

On aborde :

🔥 Son parcours et les réflexions qui l’ont mené vers ce changement de job,

🔥 Ce qu’il a pensé du bootcamp Databird,

🔥 Ses missions actuelles et comment ses nouvelles compétences lui sont utiles,

🔥 Ses conseils pour réussir une reconversion en data.

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par DataBird, le bootcamp spécialisé sur la Data.

👉 Lien vers leur site internet : bit.ly/47UthCv

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:47 Introduction

00:66 Le parcours d’Aymeric

05:49 Pourquoi Databird ?

08:34 Son nouveau poste de Consultant Data Analyst chez Mydral

09:48 Les avantages du bootcamp

11:29 Ce qu'Aymeric aime dans la data

12:55 Les profils qu’on retrouve dans le bootcamp de Databird

15:01 Les ressources recommandées par Aymeric

16:27 Son conseil pour réussir sa reconversion

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📚 RESSOURCES

La chaîne YouTube de Andy Kriebel (Tableau)

La newsletter The Pudding (Data Vizualisation)

La newsletter Nightingale (Data Vizualisation)

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo

#73 - Reconversion | De Head of Analytics à Product Manager Data

#57 - Reconversion | De Contrôleuse de Gestion à Data Analyst

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#94 - CybelAngel : Implémenter une stratégie de Data Gouvernance en 5 piliers

Mon, 27 Nov 2023 17:34:15 GMT

Marie Sacksick est Head of Data chez CybelAngel, la scale-up qui aide les entreprises à se protéger contre les risques de cybersécurité. Ils sont 150 collaborateurs et ont levé 33 millions d’euros en 2020.

On aborde :

🔥 Le parcours de Marie pour devenir Head of Data,

🔥 Les 5 piliers d’une stratégie de Data Gouvernance,

🔥 Leurs 2 initiatives clés : le programme Data Experts et la définition de l’ownership,

🔥 Les principales difficultés qu’elle a rencontrées.

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Business & Decision, le cabinet de conseil et services spécialisé sur la Data et l'IA du groupe Orange Business.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:57 Introduction

02:26 Présentation de CybelAngel

03:50 Le parcours de Marie

04:43 Le contexte autour de la mise en place d’une Data Gouvernance chez CybelAngel

06:19 Les différentes phases nécessaires à cette mise en place

11:47 Le premier projet initié par Marie : le programme “Data Expert”

17:50 Le second projet : définir l’ownership des data

23:14 Les plus grosses difficultés qu’elle a rencontrées

24:20 Les principaux bénéfices liés à la mise en place d’une Data Gouvernance

26:17 Les prochaines étapes pour l’équipe Data de CybelAngel

27:28 Les ressources recommandées par Marie

28:46 Ce que Marie aime dans la data

30:25 Ce qui l’a le plus fait progresser

31:08 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCE

La newsletter de Ludovic Girodon

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data

#60 - Décathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

#32 - Heetch : Adopter une organisation data plus proactive

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#93 - Data For Good | Atelier OGRE : Comprendre la transition énergétique

Tue, 21 Nov 2023 16:20:07 GMT

Grégory Kotnarovsky, enseignant-chercheur à l'ESTA, a créé l’Atelier OGRE, un jeu dont le but est de sensibiliser aux enjeux énergétiques et aux ordres de grandeur qui y sont associés. Initialement un cours “gamifié” destiné aux étudiants, Atelier OGRE est devenu une application accessible aux entreprises et au grand public grâce à l’accélération fournie par Data for Good.

On aborde :

🔥 La genèse d’Atelier OGRE et son fonctionnement,

🔥 Des exemples de décisions prises pendant l’Atelier,

🔥 L’accélération et le rôle de Data for Good,

🔥 Sa vision pour l’usage des données collectées pendant l’Atelier.

---

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:09 Introduction

01:59 Le parcours de Grégory & la genèse d’Atelier OGRE

03:53 Le fonctionnement de l’Atelier

05:35 Des exemples de décisions prises pendant l’Atelier

06:33 Atelier OGRE en chiffres

08:26 Le rôle “d’évangélisation” de l’atelier

16:38 L’accélération Data For Good

18:22 L’utilisation des data récoltées pendant l’Atelier

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💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !

👉 Nous rencontrer

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📚 RESSOURCE

- Le livre L'énergie durable : Pas que du vent !

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#48 - Data For Good | Pyronear : Détecter les feux de forêt via l'IA

#30 - Data For Good | BechdelAI : Détecter les films sexistes via l’IA

#17 - Data For Good : Passer à l'action et accélérer des projets à impact

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#92 - Saagie : Mettre en place une approche DataOps

Wed, 15 Nov 2023 13:29:43 GMT

Laurent Heurtin est VP Engineering chez Saagie, la start-up française ayant levé 30 millions d’euros qui édite un logiciel DataOps permettant d'accélérer la livraison des projets data.

On aborde :

🔥 Ce qu’est le DataOps en reprenant notamment la définition du Gartner,

🔥 Dans quel contexte les entreprises adoptent une approche DataOps,

🔥 Comment la mettre en place et quel est le rôle d’un outil comme Saagie,

🔥 Le marché du DataOps, les bonnes pratiques et des cas concrets.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Introduction

03:28 Son parcours pour devenir VP Engineering

04:43 Qu’est-ce que le DataOps ?

06:34 Pourquoi mettre en place une approche DataOps ?

08:15 Comment mettre en place cette approche ?

10:47 Les bonnes pratiques DataOps

13:43 Que fait un outil DataOps comme Saagie ?

17:35 Quelques cas concrets sur son utilisation

19:16 Focus sur le marché DataOps

21:04 Airflow : un concurrent ?

22:38 Les ressources recommandées par Laurent

23:18 Ce que Laurent aime dans la data

23:54 Ce qui l’a le plus fait progresser

24:16 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

24:40 Contacter Laurent pour en savoir plus sur Saagie

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❤️ PARTENAIRES

Ce podcast est rendu possible par Business & Decision, le cabinet de conseil et services spécialisé sur la Data et l'IA du groupe Orange Business.

Ce podcast est rendu possible par Saagie, la solution de DataOps qui permet d'accélérer la mise en production des projets data.

👉 Demander un free trial.

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📚 RESSOURCE

- Le Blog DataOps de Saagie

- La newsletter Data Products par Chad Sanderson

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data

#84 - Veepee : Utiliser les Data Contracts pour scaler sa Data Platform

#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari

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#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering

Mon, 13 Nov 2023 08:00:40 GMT

Jules Jeanroy est Analytics Engineer chez Spendesk, la licorne française aux 180 000 utilisateurs qui facilite les dépenses en entreprise.

On aborde :

🔥 Le parcours de Jules pour devenir Analytics Engineer,

🔥 Ses plus gros chantiers : Modélisation de données et Self-Service,

🔥 L’organisation des équipes Data chez Spendesk,

🔥 L’utilisation de DBT dans le métier d'Analytics Engineer.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:29 Introduction

03:14 Le parcours de Jules

05:14 Les plus gros chantiers de Jules en tant qu'Analytics Engineer : Modélisation de données et Self-Service

09:41 L'orga des équipes Data chez Spendesk

11:54 La collaboration avec les équipes métiers

14:42 La priorisation des projets Data

16:42 L’utilisation de DBT dans le métier d'Analytics Engineer

18:36 Le plus gros challenge de Jules : faire gagner l'équipe en visibilité

20:23 Les next steps de l'équipe Analytics Engineering : Monitoring et Observabilité

21:37 Les ressources recommandées par Jules

21:58 Ce qu'il aime dans la data

22:24 Ce qui l’a le plus fait progresser

23:09 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

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📚 RESSOURCE

- La newsletter Blef.fr

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#26 - Swile : Intégrer l’Analytics Engineering dans son organisation Data

#20 - Gorgias : Migrer vers la Modern Data Stack

#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise

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#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service

Mon, 06 Nov 2023 15:34:41 GMT

Juliette Duizabo est Head of Data chez Ovrsea, la startup qui propose un service de transport de containers pour les entreprises. Ils ont 500 clients, 150 collaborateurs et sont seulement … 3 en Data !

On aborde :

🔥 Les avantages et inconvénients du Self-Service,

🔥 Les étapes pour mettre en place cette approche,

🔥 Comment ça fonctionne opérationnellement et le rôle clé des Data Champions,

🔥 La stack data d’Ovrsea (DBT, AWS, Stitch, Airflow, MetaBase, GitHub…).

---

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:42 Introduction

03:02 Le parcours de Juliette

05:07 Pourquoi mettre en place une approche Self-Service chez Ovrsea

07:03 Le self-service, opérationnellement ça donne quoi ?

11:55 La stack Data d’Ovrsea

16:01 Les grandes étapes de la mise en place du Self-Service

20:57 Les avantages du Self-Service

22:40 Les inconvénients du Self-Service

25:02 Le conseil de Juliette pour adopter cette approche

28:44 Les projets à venir de l'équipe Data

29:40 Les ressources recommandées par Juliette

40:34 Ce qu'elle aime dans la data

31:11 Ce qui l’a le plus fait progresser

31:46 Le rituel des équipes chez Ovrsea

33:03 Le meilleur conseil qu'on lui a donné

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📚 RESSOURCE

- The Data Team Handbook de GitLab

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh

#51 - Nickel : Rendre les équipes métier plus autonomes

#31 - Ankorstore : Monter une équipe Business Analytics

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#89 - Therapixel : Détecter le cancer grâce à l’IA

Mon, 30 Oct 2023 13:28:45 GMT

🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (2 MIN) POUR TENTER DE GAGNER DES AIRPODS 3E : https://bit.ly/48AppYP 🎁

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Yaroslav Nikulin est Head of AI chez Therapixel, la pépite française qui détecte les cancers en se basant sur l’imagerie médicale grâce à l’IA. Après avoir levé 15 millions d’euros en 2022, ils se sont déjà implantés dans une quarantaine d’hôpitaux.

On aborde :

🔥 Le parcours de Yaroslav (Polytechnique, ENS Cachan …) et la genèse de Therapixel,

🔥 Le contexte lié à la détection du cancer, le fonctionnement de l’algorithme et ses principaux chantiers en tant qu’Head of AI (ex : passer d’un proof of concept à un produit qui fonctionne),

🔥 L’organisation des équipes chez Therapixel (ex : IA, Data, Dev, Clinique, Commerciale),

🔥 Dans quelle mesure les nouvelles IA génératives telles que ChatGPT constituent un risque pour les startups IA.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:59 Introduction

02:58 Présentation de Therapixel

04:08 Le parcours de Yaroslav

05:49 Comment fonctionne le produit

10:10 Les principaux chantiers de Yaroslav

14:17 L’organisation des équipesnchez Therapixel

20:50 Les outils Data Science utilisés par l’équipe IA

23:08 Les plus grosses difficultés qu’il a rencontrées

26:00 Les prochaines étapes de Therapixel

27:47 La vision de Yaroslav sur ChatGPT

32:21 Les ressources recommandées par Yaroslav

33:22 Ce qu'il aime dans la data

34:14 Ce qui l’a le plus fait progresser

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Rivery.

Demandez une démo du produit ici.

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📚 RESSOURCE

Le livre Iacocca: An Autobiography

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#80 - ChatGPT et la tendance des LLM avec Marc Sanselme

#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science

#16 - Veepee : Développer un moteur de recommandation pour personnaliser son site

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#88 - Inclusion In Data | Créer une équipe inclusive avec Sébastien Garcin

Thu, 19 Oct 2023 11:06:25 GMT

📢 Nouvel épisode sur la diversité et l'inclusion dans la Data avec Clara Mendes Sampaio en tant qu'animatrice. 📢

Sébastien Garcin est l'ex-Chief Marketing and Data Officer de L'Oréal et est aujourd'hui le Cofondateur de YZR, le SaaS B2B qui automatise des tâches de mise en qualité de données via l'IA. Sébastien est ce qu'on appelle "un allié", il a mis le sujet de l'inclusion au coeur de son équipe.

On aborde :

🔥 ‎Sa prise de conscience lorsqu'ils étaient une jeune équipe uniquement constituée d'hommes,

🔥 Les actions qu'ils ont mis en place par la suite pour créer une équipe inclusive,

🔥 Le décryptage d’une étude Baromètre Sista sur le sujet de l'inclusion au sein de l'écosystème startup,

🔥 Sa vision sur les quotas, quelques anecdotes et ses conseils pour créer une équipe inclusive.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#61 - Inclusion In Data | Le management au féminin et les quotas avec Christelle Marfaing

#43 - Inclusion In Data | Paris Data Ladies : Promouvoir la parole des femmes

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📚 RESSOURCES

Women led startups losing across the board: from creation to funding, in all key European markets de Sista x BCG

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#87 - Dinmo : Le Reverse ETL des équipes Métier

Fri, 13 Oct 2023 06:45:56 GMT

Oussama Ghanmi a été Chief Data Officer chez Ornikar (scaleup valorisée plus de 600 millions d’euros) et Directeur au sein du cabinet de conseil en data M13h. Aujourd’hui, il a lancé un nouvel outil de Reverse ETL à destination des équipes Métier : Dinmo. L’objectif est d’autonomiser les équipes Métier dans l’activation des données et aussi de permettre aux équipes Data de se concentrer sur les projets à forte valeur ajoutée.

On aborde :

🔥 Son parcours, d’Ornikar à Dinmo, en passant par le conseil,

🔥 Ce qu’est un reverse-ETL et comment Dinmo se positionne sur ce marché,

🔥 Les principales difficultés qu’Oussama a rencontrées : l'aventure entrepreneuriale en tant que solo-founder, trouver les premiers clients pour co-designer la solution,

🔥 L’enjeu de souveraineté technologique lié au développement de pépites data Française.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:57 Introduction

01:30 Le parcours d'Oussama de CDO à entrepreneur en passant par le conseil

05:29 Oussama définit les concepts d’ETL et de Reverse ETL

07:17 La genèse de Dinmo

10:52 L'avantage comparatif de Dinmo sur le marché

18:00 Pourquoi le serf-service est indispensable pour scaler ?

20:19 Les difficultés rencontrées dans le développement du produit

28:46 Les next steps de Dinmo

31:42 Les ressources recommandées par Oussama

32:25 Ce qu'il aime dans la data

33:07 Ce qui l’a le plus fait progresser

34:06 Tester Dinmo

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❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Dinmo, l’outil de Reverse ETL développé par Oussama.

👉 Demandez une démo du produit ici.

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📚 RESSOURCES

- Modern Data Network (MDN)

- Locally Optimistic

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#76 - FLOA : Créer une organisation data autonome

#75 - Fabric : L'alternative de Microsoft à la Modern Data Stack ?

#45 - Voyage Privé : Migrer vers la Modern Data Stack

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#86 - Vestiaire Collective : Développer un algorithme d’automatisation pour scaler

Tue, 10 Oct 2023 02:20:48 GMT

🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (2 MIN) POUR TENTER DE GAGNER DES AIRPODS 3E : https://bit.ly/48AppYP 🎁

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Adrien Marteau est Head of Data Science chez Vestiaire Collective, la licorne qui permet à ses utilisateurs de vendre et d’acheter des articles mode de seconde main. En grandissant, les équipes responsables d’authentifier les articles sont vite devenues débordées. Ils ont donc développé un algorithme pour automatiser les mises en ligne les plus simples, permettant aujourd’hui d’ajouter 1 demi-million d’articles chaque mois !

On aborde :

🔥 Le parcours d'Adrien et ses débuts en tant que 1er Data Scientist chez Vestiaire Collective,

🔥 Son plus gros challenge : développer un algorithme pour automatiser la mise en ligne des articles,

🔥 Les principales difficultés qu’il a rencontrées : la sélection des données utilisées, l’identification du bon niveau d’automatisation et le monitoring de la performance de l’algorithme.

🔥 Le fonctionnement de l’algorithme et l’organisation de l’équipe Data.

---

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

02:03 Introduction

01:52 L’organisation de l’équipe Data chez Vestiaire Collective

06:44 Le parcours d'Adrien et ses débuts en tant que premier Data Scientist

09:40 Leurs enjeux d'automatisation

13:43 Du Proof of Concept au modèle actuel

21:26 Le process itératif mis en place avec l'équipe Métier

25:43 Le fonctionnement de l'algorithme

26:18 L'équipe technique derrière l'algorithme

28:07 Les plus grosses difficultés d'Adrien (accessibilité des données, niveau d’automatisation, drifting)

31:19 Les ressources recommandées par Adrien

33:17 Ce qu'il aime dans la data

34:34 Ce qui l’a le plus fait progresser

35:25 Le meilleur conseil qu'on lui a donné

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❤️ PARTENAIRE

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📚 RESSOURCES

- The Visual Display of Quantitative Information

- The Design Of Everyday Things

- Mindset: The New Psychology of Success

- La newsletter de Jean-Charles Samuelian

- La newsletter Neuron

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#30 - Data For Good | BechdelAI : Détecter les films sexistes via l’IA

#16 - Veepee : Développer un moteur de recommandation pour personnaliser son site

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#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

Thu, 05 Oct 2023 08:04:11 GMT

ECOUTER LE 2EME EPISODE SUR LA MODERN DATA STACK (#203) AVEC MATTHIEU

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Matthieu Rousseau est un expert en Data Engineering et a lancé Modeo, un cabinet de conseil spécialisé sur la mise en place de Modern Data Stack.

On aborde :

🔥 La différence entre une stack traditionnelle et une Modern Data Stack,

🔥 Les étapes pour la mettre en place : Audit, Data Warehouse, Ingestion, Orchestration, Transformation, etc.

🔥 Les difficultés lorsqu’on met en place une stack data : la mesure de l’impact et de l’usage,

🔥 Les conseils de Matthieu pour mettre en place adopter une Modern Data Stack.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:42 Introduction

02:52 Le parcours de Matthieu

05:11 La différence entre une stack traditionnelle et une “Modern Data Stack”

06:53 Les étapes pour mettre en place une Modern Data Stack

21:11 Les difficultés que l'on rencontre en mettant en place une Modern Data Stack

22:09 Les conseils de Matthieu pour mettre en place sa Modern Data Stack

23:26 Les ressources recommandées par Matthieu

24:04 Ce qu'il aime dans la data

24:40 Ce qui l’a le plus fait progresser

25:12 Le meilleur conseil qu'on lui a donné

25:46 Contacter Matthieu

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📚 RESSOURCES

- Le Slack Modern Data Network

- Les Meetups Modern Data Stack

- La newsletter de DBT The Analytics Engineering Roundup

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#82 - Rivery : l’ETL moderne qui bouscule le marché

#45 - Voyage Privé : Migrer vers la Modern Data Stack

#20 - Gorgias : Migrer vers la Modern Data Stack

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#84 - Veepee : Utiliser les Data Contracts pour scaler sa Data Platform

Fri, 29 Sep 2023 06:21:01 GMT

🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (2 MIN) POUR TENTER DE GAGNER DES AIRPODS 3E : https://bit.ly/48AppYP 🎁

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Victor Cumer est Head of data platforms chez Veepee (ex-Vente-privée.com), la licorne française leader européenne des ventes événementielles en ligne. Ils sont 50 profils data et comptent 3 millions visiteurs uniques chaque jour dans 10 pays.

On aborde :

🔥 Son parcours et ses débuts au sein du Graduate Program spécialisé data,

🔥 La stack data de Veepee (DBT, Airflow, GCP, Informatica…),

🔥 Le lancement d’un outil d’ingestion de données in-house qui repose sur une approche Data Contracts,

🔥 Les principales difficultés rencontrées tout au long du projet : vision du produit, adoption…

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🎬 CHAPITRES

00:00 Introduction

02:29 Son parcours et ses débuts au sein du Graduate Program spécialisé data

08:44 La stack data de Veepee (DBT, Airflow, GCP…)

14:17 L'outil d'ingestion in-house de Veepee et les data contracts

26:33 Pourquoi mettre en place cet outil d'ingestion unique et des data contrats ?

29:35 Les premiers POC

30:50 Le plus gros challenge de Victor sur le projet : l’adoption

34:19 Les ressources recommandées par Victor

36:15 Ce qu'il aime dans la data

37:03 Ce qui l’a le plus fait progresser

37:30 Le meilleur conseil qu'on lui a donné

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📚 RESSOURCES

- La newsletter Blef.fr de Christophe Blefari

- Modern Data Stack : le site, la newsletter, le podcast

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari (Aka Blef.fr)

#16 - Veepee : Développer un moteur de recommandation pour personnaliser son site

#45 - Voyage Privé : Migrer vers la Modern Data Stack

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#83 - Le Wagon : Former des profils data & IA en quelques semaines

Sun, 24 Sep 2023 08:49:30 GMT

Paul Mochkovitch est VP Data & Content chez Le Wagon, l’école de code qui s’est fait connaître pour ses formations intensives en développement. Ils se sont élargis aux métiers de la Data et de l’IA avec le lancement initialement d’un bootcamp de Data Science puis de Data Analyse. Aujourd’hui, ils lancent un bootcamp sur le Data Engineering.

On aborde :

🔥 Son parcours, du lancement du bootcamp Emil à son rachat par Le Wagon,

🔥 Les différents bootcamps du Wagon et les profils concernés,

🔥 Le lancement du nouveau bootcamp Data Engineering.

🔥 L’avis de Paul sur l’évolution du métier de Data Scientist avec ChatGPT et les autres LLM.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Introduction

02:34 Le parcours de Paul

06:37 Les derniers chantiers du Wagon

09:49 Lancement du bootcamp Data Engineering

11:38 A qui s'adresse ce nouveau bootcamp Data Engineering ?

15:58 Une journée type du Bootcamp Data Engineering

19:22 Quel avenir pour les Data Scientists avec ChatGPT ?

25:58 Les ressources recommandées par Paul

28:12 Ce qu'il aime dans la data

29:12 Ce qui l’a le plus fait progresser

31:13 Le meilleur conseil qu'on lui a donné

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Ce podcast est rendu possible par Le Wagon. Découvrez toutes leurs formations ici.

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📚 RESSOURCES

- Natural Language Processing With Transformers: Building Language Applications With Hugging Face de Thomas Wolf, Lewis Tunstall et Leandro von Werra

- Designing Data–Intensive Applications de Martin Kleppmann

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#80 - ChatGPT et la tendance des LLM avec Marc Sanselme

#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari (Aka Blef.fr)

#20 - Gorgias : Migrer vers la Modern Data Stack

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#82 - Rivery : l’ETL moderne qui bouscule le marché

Wed, 20 Sep 2023 14:27:35 GMT

🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (2 MIN) POUR TENTER DE GAGNER DES AIRPODS 3E : https://bit.ly/48AppYP 🎁

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Ariel Pohoryles est Head of Product Marketing chez Rivery, la scale-up qui bouscule le marché de l'ETL (Extract Transform Load) en France et à l'international. Après un démarrage en Israël et une croissance rapide aux US, ils arrivent en force sur le marché français où ils ont déjà convaincu BlaBlaCar ou Welcome to the Jungle qui avaient évoqué l’outil lors de leur passage sur DataGen. 🎙

J’ai voulu en savoir plus sur ce nouvel outil en invitant Ariel. 🧐

On aborde :

🔥 Le parcours d’Ariel entre le Canada, la France et l’Israël,

🔥 Le marché des ELT et l’usage de ces outils,

🔥 La genèse de Rivery,

🔥 Son positionnement (ingestion, transformation et reverse-ETL).

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🎬 CHAPITRES

00:00 Introduction

02:25 Le parcours d'Ariel

05:44 La genèse de Rivery

07:18 Un ETL, c’est quoi ?

12:14 Le positionnement de Rivery sur le marché des ETL

21:45 Les avantages de l'outil

26:04 Les ressources recommandées par Ariel

27:08 Ce qu'il aime dans la data

28:19 Ce qui l’a le plus fait progresser

28:57 Le meilleur conseil qu'on lui a donné

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📚 RESSOURCES

- Le Substack de Ben Stancil

- Les articles de Lauren Balik sur Medium

- Viz of the Day de Tableau Public

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#75 - Fabric : L'alternative de Microsoft à la Modern Data Stack ?

#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari (Aka Blef.fr)

#45 - Voyage Privé : Migrer vers la Modern Data Stack

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#81 - JCDecaux : Lancer une nouvelle offre data pour 80 pays

Tue, 19 Sep 2023 07:24:16 GMT

🚀 LE POST LINKEDIN A COMMENTER POUR GAGNER UN FULL PASS GRATUIT POUR LE BIG DATA & IA PARIS LES 25 et 26 SEPTEMBRE 2023 : le lien sera ajouté le 19/09 à 10h.

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Isaline Duminil est Global Client Partner chez JCDecaux, le n°1 mondial de la publicité outdoor qui touche quotidiennement 850 millions de personnes dans 80 pays. Depuis quelques années, ils ont lancé une nouvelle offre data pour accompagner encore mieux les marques dans l'optimisation de leurs campagnes outdoor.

On aborde :

🔥 La genèse de l’offre data,

🔥 Les piliers de cette offre data (Optimize, Engage, Evaluate),

🔥 L’organisation en interne et les différentes phases,

🔥 La principale difficulté d’Isaline : le change management.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Introduction

04:06 Le parcours d’Isaline

05:46 L’offre data “JCDecaux Data Solution”

09:13 La genèse de l’offre

12:54 Les étapes du lancement de l’offre

17:02 Les 3 piliers de l’offre (Optimize, Engage, Evaluate)

17:58 Le déploiement de l’offre

21:36 La principale difficulté : le change management

23:09 La prochaine étape du déploiement : la déclinaison de l’offre pour les villes

24:29 Les ressources recommandées par Isaline

24:52 Ce qu'elle aime dans la data

25:28 Ce qui l’a le plus fait progresser

25:47 Le meilleur conseil qu'on lui a donné

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#79 - SUEZ : Lancer le département Data d’un grand groupe

#78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data

#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science

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📚 RESSOURCE

Le podcast Ping! avec Gregory Pouy

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#80 - ChatGPT et la tendance des LLM avec Marc Sanselme

Thu, 14 Sep 2023 14:47:26 GMT

Marc Sanselme est un expert en data science, machine learning, et intelligence artificielle. Après avoir travaillé chez Tesla, il a lancé son agence dédiée à la R&D en intelligence artificielle. En parallèle, il anime le podcast Data-Driven 101 sur la Data et l’IA.

On aborde :

🔥 Les cas d’usages principaux en entreprise,

🔥 Les métiers impactés par ces IA,

🔥 Le dilemme entre développer son IA en interne ou utiliser un outil disponible sur le marché,

🔥 L’enjeu de la confidentialité derrière l’utilisation des outils externes.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Introduction

02:15 Le parcours de Marc

03:38 Chat GPT et la tendance des LLM (Large Language Models)

09:13 Quelques illustrations concrètes des LLM en entreprise

16:10 Créer un ChatGPT interne dans son entreprise

19:45 L'enjeu de la confidentialité des données derrière l'utilisation des outils d'IA externes

22:23 Les limites des IA génératives

28:45 Quels profils travaillent sur ces projets en interne ?

33:39 Les entreprises doivent-elles suivre cette tendance ou attendre ?

36:17 Les ressources recommandées par Marc

36:13 Ce qu'il aime dans la data

37:30 Ce qui l’a le plus fait progresser

37:11 Le meilleur conseil qu'on lui a donné

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📚 RESSOURCES

- Ecouter le podcast Data Driven 101

- Suivre Yann LeCun (lien LinkedIn)

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari (Aka Blef.fr)

#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science

#24 - Gojob : Développer un algorithme de matching

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#79 - SUEZ : Lancer le département Data d’un grand groupe

Tue, 12 Sep 2023 06:43:29 GMT

Claire, Head of Data et AI chez Suez, un des leaders mondiaux de la gestion de l'eau et des déchets, nous raconte les chantiers data principaux qui ont marqué l’entreprise ces 4 dernières années.

On aborde :

🔥 Le lancement du Data Office chez Suez,

🔥 Les grands chantiers de ces dernières années : Architecture, Gouvernance, Culture et IA,

🔥 Son principal challenge : l’acculturation des équipes et du Comex,

🔥 Un use case passionnant entre enjeux data et environnementaux : comment ils ont optimisé la qualité et le coût du traitement des déchets de leurs usines.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:37 Intro

04:42 L'organisation du Data Office chez Suez

05:48 1er chantier : l'architecture

07:26 2ème chantier : la gouvernance

10:36 3ème chantier : la culture

14:03 4ème chantier : l'IA

15:07 L’approche au moment du lancement du Data Office

17:20 Le principal challenge : l'acculturation des équipes métiers et du Comex

19:32 La data dans les usines de traitement des déchets

23:31 Les next steps de l’équipe Data

24:08 Les questions de la fin (ses ressources, son conseil..)

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data

#60 - Décathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science

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📚 RESSOURCES

Le livre L'intelligence artificielle n'existe pas de Luc Julia

Le dernier livre On va droit dans le mur ? Pour sauver la planète, il faut un projet de société et une ambition de civilisation de Luc Julia

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#78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data

Wed, 06 Sep 2023 06:13:07 GMT

Julie Pozzi est Head of Operations Research, Data Science & Data Strategy chez Air France KLM. La compagnie aérienne fait de la data depuis 25 ans et compte aujourd’hui 300 profils data au sein du Groupe.

On aborde :

🔥 L’histoire de la data chez AirFrance,

🔥 Ses principaux chantiers : data quality, gouvernance, transversalité, etc.

🔥 Son plus gros challenge : l’acculturation des équipes et du Comex,

🔥 Comment elle tente de garantir l’adoption des outils Data.

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#64 - Brut : Premiers Chantiers Data, Business Intelligence & Éthique

#60 - Décathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science

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#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh

Mon, 28 Aug 2023 14:23:19 GMT

Claire Gouze est Head of Data chez Sunday, la startup des fondateurs de Big Mamma qui permet de payer au restaurant en scannant un QR code sur la table. Ils ont levé 100 millions d’euros en 2021 et sont une centaine de collaborateurs.

On aborde :

🔥 Comment le département Data de Sunday est devenu un goulot d’étranglement avec la réduction de ses effectifs,

🔥 Son challenge principal : adopter une organisation Data Mesh (aka : décentraliser une partie de la charge de travail),

🔥 Le 1er objectif : que l’équipe Tech s’occupe de préparer les données dans le Data Warehouse (ex : tables intermédiaires),

🔥 Le 2nd objectif : que les équipes Business soient autonomes pour trouver leurs données et réaliser des analyses.

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📚 RESSOURCE

Activez vos talents, ils peuvent changer le monde ! de Matthieu Dardaillon

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#63 - Back Market : Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier

#51 - Nickel : Rendre les équipes métier plus autonomes

#41 - Getaround : Scaler une organisation Data distribuée

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#76 - FLOA : Créer une organisation data autonome

Mon, 21 Aug 2023 10:54:57 GMT

Sébastien Robert est Chief Data & AI Officer chez FLOA, la FinTech rachetée 260 millions d’euros par BNP Paribas qui permet notamment aux commerçants de proposer à leurs clients des paiements en plusieurs fois.

On aborde :

🔥 Son parcours de Project Manager à Chief Data & AI Officer,

🔥 Son plus gros challenge : créer une organisation data autonome,

🔥 Les éléments clés qui constituent une organisation data autonome (organigramme, budget, profils, etc.),

🔥 Ses principales difficultés : priorisation court versus long-terme et organisation parfois perçue comme étant "floue".

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📚 RESSOURCES

- Turn The Ship Around! de David Marquet

- The Thinking Ladder de Tim Urban

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#58 - Leocare : Lancer un département Data en 1 an

#51 - Nickel : Rendre les équipes métier plus autonomes

#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne

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#75 - Fabric : L'alternative de Microsoft à la Modern Data Stack ?

Tue, 08 Aug 2023 15:40:33 GMT

Christopher Maneu, Principal Advocate Data Engineering & Analytics chez Microsoft, nous parle de Fabric, la nouvelle solution d'analytics tout-en-un.

On aborde :

🔥 L’histoire de la data chez Microsoft,

🔥 La genèse de Fabric,

🔥 En quoi c'est une alternative à la Modern Data Stack,

🔥 Fabric versus Snowflake, Google Cloud Platform, etc.

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📚 RESSOURCES

Le Ted Talk Mathematics of Love avec Hannah Fry

La mini-série The future with Hannah Fry

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari (Aka Blef.fr)

#52 - Whaly : Lancer un outil de Business Intelligence

#33 - Sifflet : Lancer un saas d'observabilité des données

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News DataGen #4 : DataGen dépasse les 8500 écoutes par mois

Fri, 04 Aug 2023 11:06:33 GMT

Quelques news avant l'été.

Lien vers la chaîne YouTube DataGen

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#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science

Mon, 31 Jul 2023 14:03:08 GMT

Célia Fischbach est Data Manager chez BlaBlaCar, la plateforme de transports partagés (voiture et bus) leader en Europe avec 20 millions d’utilisateurs en France.

On aborde :

🔥 Le contexte data chez BlaBlaCar (réorganisation Data Mesh) et le parcours de Célia,

🔥 Son principal challenge : adopter une approche Produit pour délivrer des projets Data Science avec succès,

🔥 Les étapes clés : la Discovery, la Planification, le Delivery d’un POC (Proof of Concept) et l’Industrialisation,

🔥 Sa principale difficulté : embarquer les équipes opérationnelles pour assurer l’adoption des produits data.

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📚 RESSOURCES

- Data Mesh de Zhamak Dehghani (lien)

- Discovery Discipline de Rémi Guyot et Tristan Charvillat, ex-CPO et VP Design chez Blablacar (lien)

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#63 - Back Market : Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier

#41 - Getaround : Scaler une organisation Data distribuée

#13 - BlaBlaCar : Fournir de la donnée et des algorithmes à l'entreprise

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#73 - Reconversion | De Head of Analytics à Product Manager Data

Wed, 26 Jul 2023 15:33:48 GMT

“Ca devenait impossible pour moi de travailler sans avoir de connaissances en SQL et en Python.”

Head of Analytics chez Se Loger depuis 4 ans, Astrid réalise qu’elle doit développer des compétences techniques pour aller plus loin dans sa carrière. Elle décide de se former aux derniers outils de Data Analyse via un bootcamp puis va parfaire ses nouvelles compétences en tant que Product Data Manager chez Avisia, cabinet de conseil en data.

On aborde :

🔥 Son parcours, les réflexions qui l’ont menée vers ce changement de job et le bootcamp DataBird,

🔥 Comment s’est déroulé sa recherche d’emploi avant, pendant et après le bootcamp,

🔥 Ses missions actuelles et comment ses nouvelles compétences l’aident au quotidien,

🔥 Ses conseils pour réussir une reconversion en data.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo

#65 - Reconversion | De Product Manager à Data Analyst

#57 - Reconversion | De Contrôleuse de Gestion à Data Analyst

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Lien vers leur site internet : ici

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#72 - OpenClassrooms : Améliorer la fiabilité des données

Mon, 24 Jul 2023 15:55:17 GMT

Victoire Renaudin est Data Project Manager chez OpenClassrooms, la plateforme de formation en ligne leader en France. En 2022, l’entreprise a permis 44 000 changements de carrière.

On aborde :

🔥 Son parcours depuis les grands groupes jusqu’aux startups,

🔥 Son principal challenge : améliorer la fiabilité des données,

🔥 Les étapes clés : l’harmonisation des modèles, la priorisation des projets data, la communication avec les autres départements, la mise en place de DBT, etc.

🔥 Ses difficultés : l’adoption des nouveaux process par l’équipe Data et par les équipes Business.

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📚 RESSOURCE

Bon Pote, le media qui vulgarise les sujets autour de la crise écologique.

Liens Instagram et LinkedIn

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#64 - Brut : Premiers Chantiers Data, Business Intelligence & Éthique

#60 - Décathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

#55 - Welcome to the Jungle : Mener des analyses à forte valeur ajoutée

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#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo

Mon, 17 Jul 2023 18:50:32 GMT

Kevin est Senior Data Scientist et formateur sur les métiers de la data. Il est surtout l'un des plus gros influenceurs data en France, avec +7K abonnés sur LinkedIn et 1K abonnés sur TikTok. Dans cet épisode, je me mets dans la peau d'un étudiant ou d'un profil en reconversion et lui pose les questions essentielles afin de lancer sa carrière en data.

On aborde :

🔥 Les différents parcours possibles pour travailler en data,

🔥 La différence entre Data Scientist, Data Engineer et Data Analyst,

🔥 Les conseils de Kevin pour trouver son premier job en data,

🔥 Comment les évolutions du marché de la data impactent les besoins des entreprises pour chaque métier.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#65 - Reconversion | De Product Manager à Data Analyst

#57 - Reconversion | De Contrôleuse de Gestion à Data Analyst

#48 - Data For Good | Pyronear : Détecter les feux de forêt via l'IA

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📚 RESSOURCES

Suivre sur LinkedIn Benjamin Ejzenberg, Alexandre Stevens, Alex Wang et Natacha Njongwa

Suivre sur Twitter KDnuggets, Cassie Kozyrkov, Zach Wilson et Willis Nana

Lire Python for Data Analysis de Wes Mckinney

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#70 - Toucan Toco : Migrer vers un nouveau CRM

Mon, 10 Jul 2023 11:16:19 GMT

Yanni Iyeze est Head of Operations & Data chez Toucan, la solution de data storytelling qui comptabilise plus de 350 clients.

On aborde :

🔥 Ses chantiers en tant que Head of Operations & Data,

🔥 La nouvelle stack business et data : Salesforce, Hubspot, Stitch, BigQuery, etc.,

🔥 Son plus gros challenge : la migration vers un nouveau CRM,

🔥 Les étapes clés : compréhension de l’existant, le mapping des champs, la "soirée migration", etc.

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📚 RESSOURCES

Le blog de Benn Stancil

Blef

Les blogs d'Airbyte, de Castor et de DBT

Signal de Stephen Few

Tribes

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#59 - Algolia : Maximiser les ventes grâce à la data

#31 - Ankorstore : Monter une équipe Business Analytics

#22 - 900.care : Optimiser ses dépenses marketing grâce à la data

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#69 - Bulldozer : Maximiser sa croissance grâce à la data

Wed, 05 Jul 2023 08:50:03 GMT

Jordan Chenevier-Truchet est expert du Growth, ex-Directeur Marketing de Germinal, une des agences Growth les plus réputées sur le sujet. Il est aujourd’hui l’un des Cofondateurs de Bulldozer, un collectif de top freelances spécialisés Growth. Il est également “influenceur” autour des sujets de Growth et d'entrepreneuriat avec 43K abonnés sur LinkedIn et une chaîne YouTube.

On aborde :

🔥 Son parcours et la genèse de Bulldozer,

🔥 Le métier de Growth avec le framework le plus connu : AARRR,

🔥 L’usage de la data au quotidien dans le métier de Growth,

🔥 Ses conseils pour des équipes Data qui travaillent sur des sujets Growth.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#59 - Algolia : Maximiser les ventes grâce à la data

#53 - Pennylane : Utiliser la data en tant que Product Manager

#22 - 900.care : Optimiser ses dépenses marketing grâce à la data

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📚 RESSOURCES

La chaîne YouTube de Jordan

Hacking Growth

Growth Marketing de Yann Leonardi

Le Growth Hacking de Grégoire Gambatto

Elena Verna

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#68 - Opendatasoft : Créer des portails de données pour les démocratiser

Mon, 03 Jul 2023 14:06:22 GMT

Jean-Marc Lazard est le cofondateur d’Opendatasoft, la solution qui permet à ses clients de déployer des portails de données. L’objectif étant de venir démocratiser la donnée pour les métiers. Ils sont une 100 aine de collaborateurs et ont plus de 300 clients.

On aborde :

🔥 Son parcours et la genèse d’Opendatasoft,

🔥 Le concept de portail de données,

🔥 Les briques clés pour le mettre en place (collecte, modélisation, etc.),

🔥 Comment un portail de données s’intègre avec sa plateforme data.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#56 - Work With Data : Lancer un saas qui démocratise l'open data

#52 - Whaly : Lancer un outil de Business Intelligence

#33 - Sifflet : Lancer un saas d'observabilité des données

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📚 RESSOURCES

Le blog d'Opendatasoft

Open Data Institute

Datanomics

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#67 - IA Génératives, Semantic Layer, DuckDB, Data Contrats... avec Christophe Blefari (aka Blef.fr)

Mon, 26 Jun 2023 10:09:51 GMT

Christophe est Senior Data Engineer et est selon moi l’un des plus gros experts data en France. Il rédige également la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème : Blef.fr. A ce titre, il suit de près les dernières tendances data.

On aborde :

🔥 Les IA Génératives : leur impact sur les métiers data et le Self-Service,

🔥 La Semantic Layer : pourquoi c’est une tendance ?

🔥 Les Data Contracts : qu’est-ce que c’est ? Est-ce que je dois les mettre en place ?

🔥 DuckDB : une nouvelle technologie qui émerge sur le marché.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#40 - Artefact : Encadrer 40+ Data Scientists dans un marché en forte évolution

#38 - 🇬🇧 Bonus 🎄 | Blef.fr : Writing the best Data Engineering newsletter

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📚 RESSOURCES

Google Keynote qui parle de DuetAI

Chad Sanderson au Data Council sur les Data Contracts

Lloyd Tabb au Data Council sur Malloy, un nouveau langage data

La newsletter de Christophe

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#66 - Meilleurs Agents : Internationaliser ses projets data après un rachat

Mon, 19 Jun 2023 17:09:17 GMT

La plateforme Meilleurs Agents diffuse de l’information immobilière et met en relation des particuliers avec des agences. Ils ont été rachetés 200 millions d’euros il y a quelques années et font partie aujourd’hui d‘AVIV Group. Thomas Lefebvre est leur VP Data & Science.

On aborde :

🔥 L’investissement de Meilleurs Agents dans la recherche,

🔥 Son plus gros challenge : internationaliser les produits data (Belgique, Allemagne),

🔥 L’approche adoptée : due diligence, POC en “mode commando” et industrialisation,

🔥 Deux risques : pas de contrôle sur la data des nouveaux pays et collaboration avec les équipes locales.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#49 - Masteos : Lancer le département Data par itération

#37 - SumUp : Fusionner les équipes data après un rachat

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📚 RESSOURCES

La bombe à retardement de Cathy O'Neil

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#65 - Reconversion | De Product Manager à Data Analyst

Wed, 14 Jun 2023 07:56:51 GMT

Maxime Drouet qui s’est reconverti sur un rôle de Data Analyst. Aujourd’hui, il travaille chez Singulart, la marketplace qui a levé 60 millions d’euros fin 2021 et qui développe une marketplace d'œuvres d'Arts.

On aborde :

🔥 Son parcours du produit vers la data,

🔥 Sa formation avec DataBird,

🔥 Les éléments de sa formation qui lui servent le plus aujourd’hui,

🔥 Ses conseils pour se reconvertir.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#57 - Reconversion : De Contrôleuse de Gestion à Data Analyst

#29 - Data Bird : Le premier alumni partage son retour d'expérience

#8 - Databird : Former des data analysts en 8 semaines

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#64 - Brut : Premiers Chantiers Data, Business Intelligence & Éthique

Mon, 12 Jun 2023 10:10:43 GMT

Dounia Zouine est Chief Data Officer chez Brut, le premier média en ligne en Europe. Ils ont dépassé les 22 Milliards de vidéos vues en 2022.

On aborde :

🔥 Son parcours jusqu’au lancement du département Data de Brut,

🔥 Ses chantiers principaux : Planification, Business Intelligence, Modern Data Stack, etc.,

🔥 Ses plus gros challenges : le recrutement et la collaboration avec les équipes créatives,

🔥 La vision de l’éthique dans la data chez Brut.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#25 - Deezer : Lancer le département data d'une licorne

#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne

#58 - Leocare : Lancer un département Data en 1 an

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📚 RESSOURCES

Café Tech

Minted

TLDR

Les événements Hymaia

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#63 - Back Market : Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier

Mon, 05 Jun 2023 13:34:04 GMT

Pierre Courvoisier est Head of Data chez Back Market, la licorne qui propose des produits reconditionnés (téléphones, ordinateurs, …) via sa plateforme e-commerce.

On aborde :

🔥 Son parcours pour devenir Head of Data chez Back Market,

🔥 Les frictions rencontrées entre équipes Data Engineering et métier,

🔥 Son plus gros challenge : la réorganisation de l'équipe Data Engineering par domaine métier (Marketing, Finance, etc.),

🔥 Les avantages et les difficultés liées à ce nouveau modèle.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#45 - Voyage Privé : Migrer vers la Modern Data Stack

#41 - Getaround : Scaler une organisation Data distribuée

#11 - Doctolib : Accélérer la mise à disposition des données grâce à une réorganisation

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📚 RESSOURCE

La newsletter de Blef.fr

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#62 - Masterclass | Créer un Data Storytelling impactant en 5 étapes avec Esther Voituron

Tue, 30 May 2023 09:20:59 GMT

Esther Voituron est experte en data storytelling et a d’ailleurs monté une agence pour aider les entreprises à mieux communiquer et comprendre leurs données : Data Organisation.

On aborde :

🔥 Son parcours : communication, data viz et data storytelling,

🔥 Qu’est-ce que le data storytelling ?

🔥 Sa méthode en 5 étapes pour créer un Data Storytelling impactant,

🔥 Ses tips : répétition, data trailer, …

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Ce podcast est rendu possible par Esther Voituron, experte en Data Storytelling.

👉 Son LinkedIn

👉 Son mail : esther@data-organisation.com

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics

#28 - Quitoque : Scaler sa data visualisation

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📚 RESSOURCES

Storytelling with data de Cole Nussbaumer Knaflic

Effective Data Storytelling de Brent Dykes

Petit traité de manipulation à l'usage des honnêtes gens

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#61 - Inclusion In Data | Le management au féminin et les quotas avec Christelle Marfaing

Wed, 24 May 2023 20:04:45 GMT

📢 Nouveau format sur la diversité et l'inclusion dans la Data avec Clara Mendes Sampaio en tant qu'animatrice. 📢

Dans ce nouvel épisode, je reçois Christelle Marfaing, ex-Head of Data chez Lydia et maintenant Head of Data chez May, la première solution en France qui centralise tous les avantages salariés sur une même plateforme.

On aborde :

🔥 Le décryptage d’articles sur l’inclusion et la diversité,

🔥 Ses deux anecdotes autour du leadership au féminin et des quotas,

🔥 Ses conseils pour faire face à ces situations,

🔥 Sa vision sur l’inclusion et la diversité.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#43 - Inclusion In Data | Paris Data Ladies : Promouvoir la parole des femmes

#23 - Lydia : Créer une culture de l'impact avec Christelle Marfaing

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📚 RESSOURCES

Le rapport “Women in the workplace 2022” par McKinsey

L’article “Who killed Silicon Valley Bank?” par le Wall Street Journal

L’article “Why diverse teams are smarter” par le HBR

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#60 - Decathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

Mon, 22 May 2023 09:20:42 GMT

Anicet Bart est Senior Analytics Staff Engineer chez Decathlon Digital, la marque préférée des Français. Aujourd’hui, ils sont environ 400 collaborateurs au sein de la BU Data.

On aborde :

🔥 La réorganisation vers un modèle “centralisé”,

🔥 L’implémentation d’une nouvelle stack data (Databricks, Tableau, DBT),

🔥 Son plus gros challenge : accompagner les équipes dans le changement tout en continuant à délivrer les sujets en cours,

🔥 Deux cas d’usage Analytics autour de la complémentarité d’achat dans un magasin et de la supplychain.

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💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !

👉 Nous rencontrer

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📚 RESSOURCES

Quand le monde s'est fait de l'ombre

Blitzscaling: The Lightning-Fast Path to Building Massively Valuable Companies

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics

#31 - Ankorstore : Monter une équipe Business Analytics

#26 - Swile : Intégrer l’Analytics Engineering dans son organisation Data

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#59 - Algolia : Maximiser les ventes grâce à la data

Mon, 15 May 2023 10:14:00 GMT

Anne-Charlotte Chauvet est ex-Senior Director, Global Revenue Operations chez Algolia, la licorne Franco-Américaine qui propose une solution clé en main pour mettre en place un moteur de recherche ou des modules de recommandation sur son site.

On aborde :

🔥 Le métier de RevOps (Revenue Operations),

🔥 Les enjeux analytics d’un département RevOps,

🔥 L’organisation et les outils de l’équipe RevOps Analytics,

🔥 Ses challenges principaux sur le chantier analytics : composer avec une faible qualité de données, s’aligner sur les définitions avec le marketing.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#53 : Pennylane : Utiliser la data en tant que Product Manager

#31 - Ankorstore : Monter une équipe Business Analytics

#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise

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#58 - Leocare : Lancer un département Data en 1 an

Tue, 09 May 2023 09:51:23 GMT

Dans ce nouvel épisode, je reçois Aymeric Veyron, ex-Head of Data de Leocare, la néo assurance qui a levé 110 millions de dollars en 2021.

On aborde :

🔥 Son parcours,

🔥 La mise en place de la stack data,

🔥 Le développement des premiers dashboards,

🔥 Ses challenges principaux (ex : "parler la même langue", choisir les bonnes technologies).

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#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne

#49 - Masteos : Lancer le département Data par itération

#25 - Deezer : Lancer le département data d'une licorne

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📚 RESSOURCE

Le blog d'Intercom sur le Product Management

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#57 - Reconversion | De Contrôleuse de Gestion à Data Analyst

Thu, 04 May 2023 10:02:13 GMT

Lina Triki s’est reconvertie de Contrôleuse de Gestion vers un rôle de Data Analyst il y a plus de 2 ans.

On aborde :

🔥 Son parcours de la finance à la data,

🔥 Sa formation avec Data Bird,

🔥 Les éléments de sa formation qui lui servent le plus aujourd’hui,

🔥 Ses conseils pour se reconvertir.

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#29 - Data Bird : Le premier alumni partage son retour d'expérience

#8 - Databird : Former des data analysts en 8 semaines

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#56 - Work With Data : Lancer un saas qui démocratise l'open data

Tue, 02 May 2023 09:23:27 GMT

Camille Lehujeur est CTO & Cofounder de Work With Data, une solution qui collecte les données d’open data et les rend accessibles en self-service à tous les profils quelles que soient leurs compétences techniques (ex : liste des petites entreprises de jouets en Finlande pour de la prospection).

On aborde :

🔥 La genèse de Work With Data,

🔥 Le fonctionnement du produit,

🔥 La solution technique mise en place,

🔥 Sa vision du marché de l’open data.

Lien vers le site Work With Data.

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#21 - Husprey : Lancer un notebook pour l'analytics

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Data Is Plural

Factfulness

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#55 - Welcome to the Jungle : Mener des analyses à forte valeur ajoutée

Mon, 24 Apr 2023 11:30:40 GMT

Jean-Nicolas Fine est Team Lead Data Analysis chez Welcome to the Jungle.

On aborde notamment :

🔥 Les chantiers de l’équipe Data Analytics,

🔥 L’analyse sur le parcours utilisateur,

🔥 La méthode pour mener des analyses à forte valeur ajoutée,

🔥 Les challenges liés à ces analyses.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics

#34 - La Fourche : Gérer les KPIs sur les "zones de divorce"

#31 - Ankorstore : Monter une équipe Business Analytics

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Dream Team: Les meilleurs secrets des managers pour recruter et fidéliser votre équipe idéale

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#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science

Mon, 17 Apr 2023 12:03:22 GMT

Dans ce nouvel épisode, je reçois David Lepicier, Global Data, Design & Analytics Director chez Pernod Ricard.

On aborde notamment :

🔥 Son parcours et la période Data Lab,

🔥 Ses plus gros chantiers (ex : évangélisation et recrutement),

🔥 Les 3 programmes de Data Science lancés,

🔥 Son plus gros challenge.

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#45 - Voyage Privé : Migrer vers la Modern Data Stack

#40 - Artefact : Encadrer 40+ Data Scientists dans un marché en forte évolution

#25 - Deezer : Lancer le département data d'une licorne

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La BD sur l'holacraty

Discovery Discipline

Eleven Rings: The Soul of Success

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#53 - Pennylane : Utiliser la data en tant que Product Manager

Tue, 11 Apr 2023 10:10:24 GMT

Charles Dieulefet est Group Product Manager chez Pennylane, la solution de gestion des finances et de comptabilité qui a levé 50 millions d’euros en 2022.

On aborde :

🔥 Les 4 grands chantiers d’un Product Manager,

🔥 Le rôle de la data dans chaque chantier,

🔥 Sa collaboration avec le Product Data Analyst de son équipe,

🔥 Ses plus gros challenges en termes de collaboration Product et Data.

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#47 - Airbnb : Rapprocher la Data et le Design

#44 - IbanFirst : Mieux collaborer avec l'équipe Produit

#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics

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#52 - Whaly : Lancer un outil de Business Intelligence

Mon, 03 Apr 2023 14:50:38 GMT

Pierre de Poulpiquet est Cofondateur et CTO chez Whaly, la solution de Business Intelligence accélérée au sein du prestigieux accélérateur américain YC. Ils ont déjà convaincu des dizaines de clients dont Ignition Program, Alma ou Zéphyr.

On aborde notamment :

🔥 La genèse de Whaly,

🔥 La différentiation du produit (ex : une sémantique layer abordable et facile à implémenter),

🔥 Le marché compétitif de la Business Intelligence (Tableau, Looker, Metabase, …),

🔥 Les 2 challenges rencontrés (le cycle de décision est lent chez les prospects, la couverture fonctionnelle à avoir pour se faire une place est énorme).

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#33 - Sifflet : Lancer un saas d'observabilité des données

#28 - Quitoque : Scaler sa data visualisation

#21 - Husprey : Lancer un notebook pour l'analytics

#12 - Castor : Lancer un saas de documentation de données

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📚 RESSOURCES

Le blog de Benn Stancil

Les articles de Tristan Andy, fondateur de DBT sur le blog The Analytics Engineering Roundup

Freakonomics

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Lien pour planifier une demo : ici

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#51 - Nickel : Rendre les équipes métier plus autonomes

Mon, 27 Mar 2023 09:36:44 GMT

Paul Marcombes est Head of Data chez Nickel, la scaleup qui permet à tout le monde de s’ouvrir un compte courant depuis un bureau de tabac. Ils ont déjà ouvert 3 millions de comptes clients en France, au Portugal et en Belgique.

On aborde notamment :

🔥 La décentralisation des Data Analysts,

🔥 Les risques et le besoin d’une équipe centrale forte,

🔥 Les produits data mis en place,

🔥 La real-time Modern Data Stack.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#41 - Getaround : Scaler une organisation Data distribuée

#26 - Swile : Intégrer l’Analytics Engineering dans son organisation Data

#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise

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📚 RESSOURCES

Blog Tech de Monzo

BigFunctions

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#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne

Mon, 20 Mar 2023 13:39:26 GMT

Michael Benisti est Head of Data chez Ledger, la licorne qui sécurise les crypto-monnaies. Ils sont aujourd’hui 800 collaborateurs et ont vendu 6 millions de portefeuilles physiques dans 180 pays.

On aborde notamment :

🔥 Son parcours avant Ledger,

🔥 Ses chantiers en tant que Head of Data,

🔥 L’organisation de l’équipe et de la stack,

🔥 Deux challenges (ex : la sélection de l’outil de Business Intelligence, le pilotage de l’activité dans un marché très volatile).

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#25 - Deezer : Lancer le département data d'une licorne

#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise

#13 - BlaBlaCar : Fournir de la donnée et des algorithmes à l'entreprise

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An Elegant Puzzle

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#49 - Masteos : Lancer le département Data par itération

Mon, 06 Mar 2023 17:56:16 GMT

Nicolas Lhuillery est Head of Data chez Masteos, la scaleup qui accompagne des particuliers dans leurs investissements immobiliers. Ils sont passés d’une 30aine de collaborateurs à 400 en seulement 2 ans.

On aborde :

🔥 La genèse de l’équipe Data de Masteos,

🔥 Les premières phases de développement (ex : proof of concept, mise en place d’un cloud moderne),

🔥 Le développement de produits data (ex : scoring des opportunités d’investissement),

🔥 L’organisation de l’équipe.

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📚 RESSOURCE

Data Skeptic

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics

#31 - Ankorstore : Monter une équipe Business Analytics

#25 - Deezer : Lancer le département data d'une licorne

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#48 - Data For Good | Pyronear : Détecter les feux de forêt via l'IA

Mon, 27 Feb 2023 12:09:29 GMT

François-Guillaume est le cofondateur de Pyronear, l’association qui développe une solution de détection précoce des feux de forêt.

On aborde :

🔥 La genèse du projet,

🔥 La solution développée (modèle, caméra, …),

🔥 Le test en Ardèche,

🔥 Les principaux challenges.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#42 : Data for Good | Solinum : Aider les personnes en difficulté via la data

#30 - Data For Good | BechdelAI : Détecter les films sexistes via l’IA

#17 - Data For Good : Passer à l'action et accélérer des projets à impact

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#47 - Airbnb : Rapprocher la Data et le Design

Mon, 20 Feb 2023 19:02:03 GMT

Claire Lebarz est ex-Head of Guest Data Science chez Airbnb et maintenant VP Data chez Malt.

On aborde :

🔥 Son parcours et l’organisation data d’Airbnb,

🔥 Le challenge du rapprochement entre la Data et le Design,

🔥 Les initiatives mises en place chez Airbnb pour rapprocher les deux équipes,

🔥 Ses chantiers à venir chez Malt.

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📚 RESSOURCE

Lenny's Podcast: Product | Growth | Career

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#44 - IbanFirst : Mieux collaborer avec l'équipe Produit

#25 - Deezer : Lancer le département data d'une licorne

#23 - Lydia : Créer une culture de l'impact

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#46 : Gouvernement : Monter la cellule data de l'Élysée

Mon, 13 Feb 2023 13:24:54 GMT

Antoine Khaitrine a monté la cellule Data & Analyse Numérique de l'Elysée. Leur objectif était notamment de détecter les signaux faibles sur les réseaux sociaux pour anticiper les polémiques.

On aborde :

🔥 Le lancement de la cellule Data & Analyse Numérique,

🔥 Les chantiers mis en place,

🔥 Des exemples de cas d’usage sur la sécurité, la santé, l’éducation, etc.

🔥 Le challenge principal : faire face aux agendas personnels des politiques.

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📚 RESSOURCE

Toxic Data : un livre sur la manipulation des opinions et les réseaux sociaux.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#27 - Linkfluence : Pionnier du social listening

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#45 - Voyage Privé : Migrer vers la Modern Data Stack

Mon, 06 Feb 2023 09:57:25 GMT

Orianne Friedrich est Chief Data Officer chez Voyage Privé, le leader européen de la vente de voyage éphémère en ligne. L’entreprise comptabilise 56 millions de membres et environ 1 milliard de chiffre d’affaires annuel.

On aborde notamment :

🔥 La genèse de la migration vers la Modern Data Stack,

🔥 Les technologies mises en place ? (ex : DBT, Airbyte),

🔥 Les étapes clés (état des lieux, évangélisation, design),

🔥 Les challenges principaux (ex : construction de l’équipe, data quality).

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📚 RESSOURCE

Se rapprocher de ses partenaires (ex : Google, Airbyte) : Orianne recommande cette ressource souvent sous-exploitée. Elle en parle dans l'épisode à la minute 24:30.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#20 - Gorgias : Migrer vers la Modern Data Stack

#18 - Believe : Développer une nouvelle stack data et doubler ses performances techniques

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#44 - IbanFirst : Mieux collaborer avec l'équipe Produit

Mon, 30 Jan 2023 14:26:35 GMT

Fatimata Sall est Head of Data chez IbanFirst, la solution qui permet aux PME de réaliser des paiements à l’international facilement et avec des coûts transparents. Ils sont 300 au sein de la fintech et ont connu une croissance à +100% par an sur ces dernières années.

On aborde notamment :

🔥 Le parcours de Fatimata, l’organisation et la stack de l’équipe Data,

🔥 La mise en place d’une meilleure collaboration Data x Produit,

🔥 L’approche suivie (ateliers avec l’équipe Produit, identification du rôle de la data à chaque étape du cycle de vie du produit, communication pour assurer l’adoption du process),

🔥 Le zoom sur un projet et sur la difficulté à faire adopter le process.

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📚 RESSOURCES

La newsletter Blef.fr

La page LinkedIn Modern Data Stack

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics

#32 - Heetch : Adopter une organisation data plus proactive

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#43 - Inclusion In Data | Paris Data Ladies : Promouvoir la parole des femmes

Wed, 18 Jan 2023 17:57:31 GMT

📢 Nouveau format sur la diversité et l'inclusion dans la Data avec Clara Mendes Sampaio en tant qu'animatrice. 📢

Aurore Baehr est senior consultante chez Quantmetry et co-organisatrice des meetups Paris Data Ladies, le collectif qui organise depuis 6 ans des événements afin de promouvoir la prise de parole des femmes sur des sujets data (ex : NLP, computer vision, data & marketing, etc.).

On aborde :

👉 La présentation de l'initiative,

👉 La prise de parole des femmes sur des sujets techniques,

👉 Les challenges principaux rencontrés,

👉 Les prochaines actions.

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#42 : Data for Good | Solinum : Aider les personnes en difficulté via la data

Mon, 16 Jan 2023 10:58:34 GMT

Philippe Nieto est responsable produit data chez Solinum, l’association qui propose plusieurs services gratuits aux personnes en difficulté : un guide numérique qui référence les lieux utiles (distribution alimentaire, accès à l’hygiène, cours de français, etc) et un service d'hébergement chez des particuliers pour des personnes sans domiciles fixes.

On aborde :

🔥 Le projet data qui fournit des insights aux pouvoirs publics,

🔥 L’accélération avec Data For Good,

🔥 La solution développée par l’équipe,

🔥 Les challenges principaux.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#35 - Data For Good | Mission Transition : Accélérer la transition écologique des PME

#30 - Data For Good | BechdelAI : Détecter les films sexistes via l’IA

#17 - Data For Good : Passer à l'action et accélérer des projets à impact

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#41 - Getaround : Scaler une organisation Data distribuée

Wed, 11 Jan 2023 09:42:59 GMT

Guillemette Maillère est Head of Data Europe chez Getaround, la plateforme de mise en relation entre propriétaires et locataires de voiture. En Europe, c’est l’ancien Drivy qui a été racheté 300 millions de dollars par son concurrent américain.

On aborde notamment :

🔥 Ses plus gros chantiers en tant que Head of Data,

🔥 Son plus gros challenge de ces dernières années : scaler une organisation distribuée,

🔥 La réorganisation avec les Analytics Engineers qui gèrent la plateforme data et coachent le reste de l’équipe,

🔥 Les initiatives lancées pour maintenir la qualité des projets data délivrés.

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📚 RESSOURCES

Analytics Engineering Roundup de Tristan Andy, fondateur de DBT

Slack DBT

Ben Stancil sur Twitter

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#26 - Swile : Intégrer l’Analytics Engineering dans son organisation Data

#23 - Lydia : Créer une culture de l'impact

#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise

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#40 - Artefact : Les 4 plus grosses tendances Data Science

Mon, 02 Jan 2023 11:16:20 GMT

Hanania Mikael Ouazan est VP Data Science chez Artefact, le cabinet de conseil spécialisé sur la data. En moins de 10 ans, Artefact est passé de 3 à 1000 collaborateurs avec une présence sur tous les continents.

On aborde notamment :

🔥 Son rôle de VP Data Science,

🔥 Son challenge principal : comment garder les équipes Data Science épanouies et motivées dans un contexte marché qui évolue très vite,

🔥 4 tendances qui impactent le marché actuellement : industrialisation, spécialisation (e.g. ML Engineer, Analytics Engineer), Éthique & Sustainability,

🔥 2 initiatives mises en place pour garder les Data Scientists motivés.

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📚 RESSOURCES

Data Elixir

Blef.fr

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#24 - Gojob : Développer un algorithme de matching

#16 - Veepee : Développer un moteur de recommandation pour personnaliser son site

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#39 - Bonus 🎄 | Développer ses soft skills

Mon, 26 Dec 2022 14:02:10 GMT

Sophie Baumé est une coach experte dans le développement des soft skills et fondatrice chez Nouvelle Vague, un cabinet de conseil en culture d'entreprise.

L'objectif de cet épisode est de vous aider à progresser sur vos soft skills avec des recommandations claires et actionnables.

On aborde :

🔥 L'importance de la communication pour des profils Data,

🔥 L'identification de ses forces en tant que communicant (e.g. pédagogie, écoute, aisance orale, etc.),

🔥 La clarification de ses objectifs pour adapter sa communication,

🔥 Un exercice pratique de coaching pour s'entrainer : les positions de perception.

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📚 RESSOURCE

Les secrets de la communication

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🇬🇧 #38 - Bonus 🎄 | Blef.fr : Writing the best Data Engineering newsletter

Fri, 23 Dec 2022 10:58:39 GMT

Christophe Blefari is Senior Data Engineer as a freelance and writer of the newsletter Blef.fr.

We go over :

🔥 His journey before launching the newsletter,

🔥 Why and how he writes it,

🔥 His main challenges as a Data Engineer,

🔥 His favorite contents, what he loves about data and a few tips.

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📚 RESSOURCES

Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems

The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition

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#37 - SumUp : Fusionner les équipes data après un rachat

Wed, 21 Dec 2022 08:41:40 GMT

Nolwenn Belliard est Head of Data de la POS Tribe chez SumUp, la licorne européenne qui fournit un boîtier de paiement et une caisse enregistreuse pour les commerçants.

On aborde notamment :

🔥 Le rachat de plusieurs entités par SumUp,

🔥 L’impact sur l’équipe Data,

🔥 L’approche à suivre pour aligner l’organisation,

🔥 Les difficultés rencontrées : change management, data quality, etc.

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📚 RESSOURCE

Modern Data Network

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#25 - Deezer : Lancer le département data d'une licorne

#23 - Lydia : Créer une culture de l'impact

#20 - Gorgias : Migrer vers la Modern Data Stack

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#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics

Mon, 12 Dec 2022 15:22:15 GMT

Alexandre Cortyl est Senior Analytics Manager chez Dashlane, la scaleup qui fournit un gestionnaire de mot de passe pour les entreprises ou les particuliers.

On aborde notamment :

🔥 Son rôle d’Analytics Manager,

🔥 La réorganisation de l’équipe avec un reporting au CPO,

🔥 Zoom sur 2 projets data : une fonctionnalité produit qui repose sur une solution data et la création d’un score “l’amour du client”,

🔥 La mise en place d’une bonne collaboration avec l’équipe produit.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#31 - Ankorstore : Monter une équipe Business Analytics

#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise

#11 - Doctolib : Accélérer la mise à disposition des données grâce à une réorganisation

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📚 RESSOURCES

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#35 - Data For Good | Mission Transition : Accélérer la transition écologique des PME

Mon, 05 Dec 2022 16:33:18 GMT

Cédric a lancé le projet Mission Transition en tant que développeur pendant 2 ans. Ce projet facilite l’accès aux aides publiques dédiées à la transition écologique pour les entreprises en proposant notamment un moteur de recherche.

On aborde :

🔥 Les difficultés que rencontrent les entreprises pour accéder aux aides publiques,

🔥 La genèse du projet et son accélération avec Data For Good,

🔥 La solution proposée par Mission Transition,

🔥 Les challenges data rencontrés par l’équipe.

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#30 - Data For Good | BechdelAI : Détecter les films sexistes via l’IA

#17 - Data For Good : Passer à l'action et accélérer des projets à impact

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#34 - La Fourche : Gérer les KPIs sur les "zones de divorce"

Mon, 28 Nov 2022 15:13:32 GMT

Capucine Columelli est Head of Data de La Fourche, le supermarché en ligne qui rend le bio accessible à tous. Les produits sont en moyenne 20% à 30% moins cher qu’en supermarché bio classique.

On aborde notamment :

🔥 Le parcours de Capucine,

🔥 Le challenge de la gestion des KPIs sur les “zones de divorce” (KPIs dont la responsabilité est diffusée sur plusieurs équipes),

🔥 Une illustration avec le panier moyen,

🔥 La méthode adoptée pour redresser ces KPIs lorsqu’ils baissent.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#28 - Quitoque : Scaler sa data visualisation

#22 - 900.care : Optimiser ses dépenses marketing grâce à la data

#17 - Data For Good : Passer à l'action et accélérer des projets à impact

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📚 RESSOURCE

Modern Data Network

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News Data Gen #3 : Data Gen accueille une nouvelle animatrice et se lance sur YouTube

Mon, 07 Nov 2022 13:00:30 GMT

Un bilan et 4 news pour la fin de l’année.

📚 RESSOURCES

- La chaîne YouTube en cours de création

- Lien pour s'inscrire à la newsletter

- Le replay du webinar sur la stratégie data de BlaBlaCar

- L'épisode avec BechdelAI de l'association Data For Good

- Le LinkedIn de Clara, la nouvelle animatrice

- Réserver un call de découverte pour projet data

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#33 - Sifflet : Lancer un saas d'observabilité des données

Mon, 31 Oct 2022 11:29:00 GMT

Salma Bakouk est CEO & Cofounder de Sifflet, la plateforme de Data Observability qui permet aux équipes Data d’assurer l'intégrité des données de l’entreprise.

On aborde notamment :

🔥 La genèse de Sifflet,

🔥 Les fonctionnalités clés de l’outil,

🔥 Le marché de l'observabilité des données,

🔥 Ses challenges principaux.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#21 - Husprey : Lancer un notebook pour l'analytics

#12 - Castor : Lancer un saas de documentation de données

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📚 RESSOURCE

Le blog de Sifflet

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#32 - Heetch : Adopter une organisation data plus proactive

Mon, 24 Oct 2022 13:45:09 GMT

Aurore Kervella est Head of Data Science chez Heetch, la plateforme VTC qui met en relation chauffeurs et passagers.

On aborde notamment :

🔥 La construction des fondations (e.g. stack, dashboard, etc.),

🔥 Le passage d’un mode réactif à un mode proactif,

🔥 Les profils de l’équipe Data Science : Data Analysts, Product Analysts et Data Scientists spécialisés algorithmes,

🔥 Un projet de collecte automatique des informations conducteurs (e.g. reconnaissance d’image).

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#23 - Lydia : Créer une culture de l'impact

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📚 RESSOURCE

Data power: Comprenez et exploitez la valeur de la donnée

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#31 - Ankorstore : Monter une équipe Business Analytics

Mon, 17 Oct 2022 15:57:12 GMT

Gautier Chenard est Lead Data chez Ankorstore, la marketplace B2B qui met en relation des commerçants avec des milliers de producteurs. Sa vision est de redonner le pouvoir aux petits commerces du centre-ville. Avec 350 millions levés et déjà 800 personnes recrutées, Ankorstore est devenue licorne en moins de 2 ans.

On aborde notamment :

🔥 La spécificité des analysts : ils privilégient un sens business fort vs les compétences techniques,

🔥 L’organisation hybride entre centralisée et décentralisée,

🔥 Les chantiers d’un Lead Data dans une startup en hypercroissance,

🔥 Quelques projets data : dashboards, scoring, recommandation, analyse d’impact, etc.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#28 - Quitoque : Scaler sa data visualisation

#22 - 900.care : Optimiser ses dépenses marketing grâce à la data

#15 - AssoConnect : Tracker les (bonnes) données pour son analytics

#21 - Husprey : Lancer un notebook pour l'analytics

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📚 RESSOURCES

The Data Team Handbook de GitLab

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#30 - Data For Good | BechdelAI : Détecter les films sexistes via l’IA

Mon, 10 Oct 2022 16:12:25 GMT

Chloé et Thomas ont lancé le projet BechdelAI qui vise à faire prendre conscience du sexisme dans le secteur cinématographique.

Dans cet épisode, on aborde :

🔥 La définition du test de Bechdel (un film doit répondre positivement à 3 questions pour le passer),

🔥 La genèse du projet et son accélération avec Data For Good,

🔥 La solution technique mise en place et les algorithmes utilisés,

🔥 Les plus gros challenges rencontrés (l’accès aux films, les limites des algorithmes, etc.).

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#48 - Data For Good | Pyronear : Détecter les feux de forêt via l'IA

#30 - Data For Good | BechdelAI : Détecter les films sexistes via l’IA

#17 - Data For Good : Passer à l'action et accélérer des projets à impact

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#29 - Data Bird : Le premier alumni partage son retour d'expérience

Mon, 03 Oct 2022 10:14:41 GMT

Alexandre et Antoine sont co-fondateurs du bootcamp Data Bird et Sébastien est leur premier alumni.

On aborde :

🔥 Le chemin parcouru par Data Bird depuis 1 an,

🔥 Leur vision de la formation Data,

🔥 Le parcours de Seb avant le bootcamp,

🔥 Sa reconversion avec succès vers un rôle de Data Analyst en freelance.

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📚 RESSOURCES

Data news de Castor, une newsletter LinkedIn mensuelle avec plein d'informations utiles sur les outils, les experts à suivre sur les réseaux, etc.

Blef.fr, une newsletter qui propose des articles et des analyses avec un focus Data Engineering mais très intéressant pour un Data Analyst également.

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🧐 AUTRES ÉPISODES

#8 - Databird : Former des data analysts en 8 semaines

#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo

#73 - Reconversion | De Head of Analytics à Product Manager Data

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#28 - Quitoque : Scaler sa data visualisation

Mon, 26 Sep 2022 14:13:13 GMT

Maël Herbert est Head of Data chez Quitoque, le service de livraison de box à cuisiner.

Aujourd’hui, ils connaissent une forte croissance, ils sont une centaine au siège et 6 en data.

Dans cet épisode, Maël nous fait un retour d'expérience sur la mise en place des premiers rapports de pilotage, la création d’ensembles de données (ex : clients, commandes, etc.), leur approche proactive pour faire évoluer les rapports et surtout sur son plus gros challenge de ces dernières années : scaler le déploiement de la data visualisation au sein de l'entreprise.

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Merci et bonne écoute !

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RESSOURCES

📚 Karolina Sowinska, une chaîne Youtube sur le Data Engineering.

📚 Seattle Data Guy, une autre chaîne Youtube sur le Data Engineering.

📚 Blef.fr, une newsletter qui propose des articles et des analyses très intéressantes.

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#27 - Linkfluence : Pionnier du social listening

Mon, 19 Sep 2022 09:53:11 GMT

Guilhem Fouetillou est Co-Founder de Linkfluence, la plateforme leader du social listening qui permet aux marques de comprendre les consommateurs grâce aux données collectées sur les réseaux sociaux.

Aujourd'hui, Linkfluence est un leader sur le marché du social listening, ils travaillent pour de nombreux grands comptes tels que Danone ou Nike et ont été rachetés 50 millions d'euros en 2021.

Dans cet épisode, Guilhem nous raconte la genèse de Linkfluence dans un marché en balbutiement, il nous parle d'exemples d’application sur Danone et Nike et revient sur l'énorme challenge technique qu'ils ont rencontré : traiter les centaines de millions de données générées par les réseaux sociaux et y appliquer les dernières technologies de pointe : computer vision, NLP, etc.

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🎙 Le code a changer, un podcast du journaliste Xavier De La Porte sur le numérique et son impact sur la société.

❤️ Lien pour s'inscrire à la communauté DataGen

🤝 robin@datageneration.co si tu souhaites être mis en relation avec des Heads of Data qui recrutent

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#26 - Swile : Intégrer l’Analytics Engineering dans son organisation Data

Mon, 12 Sep 2022 12:12:20 GMT

Arthur Péligry est Senior Analytics Engineering chez Swile, la licorne qui améliore l'expérience des employés au travail grâce notamment à ses titres restaurant, cartes cadeaux ou encore avantages mobilité.

Dans cet épisode, Arthur nous parle du rôle de l'Analytics Engineer, de ses chantiers clés (modélisation, définition des KPIs, etc.), de l'usage de DBT et du challenge de passer d’une approche individualiste à une approche collaborative au sein de l'équipe Data.

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📚 Blef.fr, la newsletter data qui concentre des news et des analyses très pertinentes.

📚 Hacker feed, le blog du YCombinator, l'incubateur le plus réputé des Etats-Unis, qui recense de nombreux articles sur le business et la tech dont certains passionnants sur le data.

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#25 - Deezer : Lancer le département data d'une licorne

Mon, 05 Sep 2022 15:50:44 GMT

Aurélien Hérault est Chief Innovation Officer, ex-Chief Data Officer et premier employé de Deezer, la licorne française qui propose un service de streaming de musique avec 90 millions de titres.

Dans cet épisode, Aurélien nous parle de son arrivée en tant que premier employé, de la création du département data, des chantiers qu'il a mis en place tels que la définition de la vision data ou la réorganisation des équipes, et enfin, il nous détaille les initiatives adoptées pour créer une culture data efficace.

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📚 Ask, Measure, Learn, un livre écrit par Lutz Finger qui a notamment été Directeur Data chez LinkedIn et Snapchat.

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News DataGen #2 : DataGen devient une communauté

Tue, 26 Jul 2022 13:28:39 GMT

S'inscrire à la communauté ❤️

Je vous partage un bilan des 2 derniers mois et 3 news pour Septembre.

Bilan des 2 derniers mois.

J'ai accéléré la cadence à 1 épisode par semaine depuis début juin et le podcast a dépassé les 3000 écoutes mensuelles. Ensuite, la newsletter du podcast a été lancée en juin dans laquelle je vous partage un récapitulatif de l’épisode, un ou plusieurs zooms sur les points les plus intéressants et les ressources de l’invité ! Enfin, je suis en discussion avancée avec des premiers partenaires de sponsoring que vous découvrirez je l’espère avant la fin de l’année.

News #1 : DataGen devient une communauté.

L'idée est d’accompagner les meilleurs profils Data dans leur carrière en proposant du contenu de qualité pour rester à la pointe sur les sujets Data (podcast, newsletter), des événements pour se rencontrer (webinars, rencontres lives) et des mises en relation avec les Heads of Data des plus belles boîtes sans avoir besoin de postuler pour celles et ceux qui recherchent leur nouvelle aventure.

News #2 : Nouvelle collaboration avec Data For Good.

L’objectif est de vous faire découvrir dans le podcast les projets à impact qui sont accélérés par l’association. Si vous ne connaissez pas Data For Good, je vous invite à écouter l’épisode 17 avec les co-présidents Lou et Théo. Ils font un travail incroyable.

News #3 : Break estival sur le podcast.

En août, focus sur le lancement de la communauté et on revient en septembre avec un épisode dingue : un indice, c’est une licorne qui vient de faire son introduction en bourse…🎶.

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RESSOURCE

📚 Le Modern Data Network est un groupe de partage et d’entraide pour des profils expérimentés sur toutes les thématiques data (data engineering, data analyse et data science). Ce groupe partage du contenu sur leur medium, communique via slack, organise des webinars et des meetups. Pour rejoindre la communauté, vous pouvez envoyer un mail ici : moderndatanetwork@gmail.com.

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#24 - Gojob : Développer un algorithme de matching

Mon, 18 Jul 2022 16:46:10 GMT

Henri Bouxin est Lead Data Scientist chez Gojob, la scaleup qui hack le chômage grâce à une plateforme qui met en relation des entreprises avec des intérimaires.

Pour vous donner un ordre d'idée, Gojob, c'est 500 000 travailleurs en base et 20 000 personnes qui ont travaillé via la plateforme en 2022.

Dans cet épisode, Henri revient sur le plus gros challenge qu'il a rencontré : le développement d'un algorithme de matching afin que Gojob propose à ses clients les profils les plus pertinents. Il nous parle notamment des phases de déploiement de l’algorithme, des challenges rencontrés autour de l'adoption ainsi que de la mesure de la performance.

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RESSOURCES

📚 Data Science Weekly est une newsletter sur la Data Science.

📚 The Batch est une newsletter sur le Machine Learning.

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#23 - Lydia : Créer une culture de l'impact

Mon, 11 Jul 2022 16:01:20 GMT

Christelle Marfaing est Head of Data chez Lydia, l’application mobile qui propose des services financiers tels que le transfert d’argent entre amis mais aussi le compte courant, la carte visa et plein d’autres. La particularité est qu’ils suppriment au maximum les contraintes administratives que l’on rencontre avec les institutions financières traditionnelles.

Aujourd’hui, ils sont 220 dans l’équipe dont 10 personnes en data. Ils comptabilisent 6 millions d’utilisateurs. Pour vous donner un ordre d’idée, en France, 45% des moins de 30 ans ont un compte Lydia.

Dans cet épisode, Christelle nous fait un retour d'expérience sur l’organisation du département Data, les projets de data science et surtout sur son plus gros challenge de ces dernières années : avancer sur les nouveaux projets data et gérer la maintenance des anciens, la difficulté étant que les équipes sont généralement moins excitées par les projets de maintenance.

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RESSOURCES

📚 Pheonix Project, un roman sur un leader IT qui opère une transformation de son département vers une approche DevOps.

📚 Distill, un blog qui propose des articles qui expliquent des concepts de Machine Learning avec des visualisations.

📚 Blog Technologique de AirBnB dans lequel ils font des retours d'expérience sur leurs projets data.

👋 Mon email : robin@datageneration.co si vous cherchez votre nouvelle aventure et souhaitez que je vous mette en relation avec des Heads of Data.

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#22 - 900.care : Optimiser ses dépenses marketing grâce à la data

Mon, 04 Jul 2022 17:18:37 GMT

Camille Capoul est Head of Business Intelligence chez 900.care, la marque d’hygiène beauté qui propose par abonnement des produits sains, made in France et tous rechargeables.

900.Care c’est plusieurs 10aines de milliers de clients et une communauté de 80K abonnés sur Instagram.

Dans cet épisode, Camille nous parle de son rôle en tant que Head of Business Intelligence et de son plus gros challenge des dernières années : l’analyse de la performance des canaux d’acquisition et de leur impact sur la rétention client. Elle nous explique pourquoi c'est important de mener ces analyses lorsqu'on a un modèle de vente par abonnement, elle nous détaille la mise en place d'un projet dashboard pour automatiser ces analyses et enfin, elle nous raconte quelles décisions business ont été prises grâce à ces analyses.

👋 UPDATE concernant mon annonce sur la mise en relation avec des Head of Data : je ne suis plus sollicité pour des posts pour l'instant malheureusement !

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RESSOURCES

📚 Entreprendre dans La Mode de Adrien Garcia est un Podcast Business.

📚 Nouvel Esprit Public de Philippe Meyer est un Podcast Politique.

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#21 - Husprey : Lancer un notebook pour l'analytics

Mon, 27 Jun 2022 14:50:38 GMT

Thibaut Collette est CEO et Cofondateur de Husprey, la startup qui développe un notebook pour aider les Data Analysts a répondre le plus rapidement possible à des questions business.

Lancé il y a 2 ans, Husprey compte déjà de très beaux clients comme Ankorstore, Malt ou Doctrine.

Dans cet épisode, Thibaut nous parle de la genèse du projet, il nous explique comment un notebook adapté à l'analytics permet de répondre à des questions business plus rapidement et efficacement, il nous raconte quels sont les plus gros challenges qu'il a rencontré en tant qu'entrepreneur dans la data et enfin, il nous explique pourquoi il est important de considérer la donnée comme un produit.

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RESSOURCES

🤔 Pour tester Husprey, tu peux aller sur https://www.husprey.com/ et cliquer sur try now.

📚 ChartMogul propose une newsletter avec notamment des articles très intéressants sur les metrics à suivre pour des business B2B.

📚 The Mom Test est un livre qui propose une méthode pour valider si une idée de startup a un potentiel.

📚 On m'avait dit que c'était impossible est la biographie de Jean-Baptiste Rudelle, le fondateur de Criteo.

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#20 - Gorgias : Migrer vers la Modern Data Stack

Mon, 20 Jun 2022 15:53:57 GMT

Elliot Trabac est Lead Analytics Engineer de Gorgias, le logiciel qui permet aux e-commerçants d’offrir une expérience de support client exceptionnelle grâce à une centralisation des informations et à de l’automatisation.

Gorgias a environ 10 000 clients, ils sont 200 collaborateurs et une 20aine en Data.

Dans cet épisode, Elliot nous parle de son plus gros challenge des dernières années : la migration vers la Modern Data Stack et la réorganisation associée. Ils nous explique quelles étaient les limites de l'ancienne stack, il nous détaille la phase de planification, la mise en place d'outils d'observabilité et d'accessibilité et surtout, il nous raconte comment ils ont embarqué toute l'équipe data dans cette migration.

👋 UPDATE concernant mon annonce sur la mise en relation avec des Head of Data : je ne suis plus sollicité pour des posts pour l'instant malheureusement !

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RESSOURCES

📚 L'article Fivetran sur l'organisation Hub-and-Spoke dont Elliot nous parle dans l'épisode et un article de Postman qui propose un retour d'expérience concret sur l'implémentation de ce modèle.

🤬 Les Modern Data Stack haters mentionnés dans l'épisode à suivre sur LinkedIn pour voir différents points de vue : Lauren Balik et Chad Sanderson.

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#19 - Jellysmack : Recruter et onboarder 100 profils data en 1 an

Mon, 13 Jun 2022 11:31:01 GMT

Virginie Cornu est VP Data de Jellysmack, la licorne qui produit des chaînes de contenu sur les réseaux sociaux et qui propose une technologie et un service à destination des créateurs de contenu. Cette seconde offre permet aux créateurs d'adapter leurs contenus plus facilement à toutes les plateformes comme Facebook, TikTok, etc.

Jellysmack touche 125 millions de viewers avec ses chaînes aux Etats-Unis et a déjà signé avec leur deuxième offre certains des plus grands Youtubers au monde tels que PewDiePie et MrBeast.

Dans cet épisode, Virginie nous raconte le pivot de Jellysmack d’un média à une boîte de tech, elle nous parle des projets data principaux qu'ils mettent en place et du challenge lié au recrutement de 100 profils data lorsque les ressources sont si rares.

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#18 - Believe : Développer une nouvelle stack data et doubler ses performances techniques

Tue, 07 Jun 2022 14:09:42 GMT

Antoine Bastien est VP Data Marketing chez Believe, la licorne française qui a pour mission d’accompagner tous les artistes et labels dans leur développement digital ainsi que de distribuer et promouvoir leur création musicale.

Believe est présent dans +50 pays avec +1400 salariés et accompagne plus d’un million d’artistes parmi lesquels Jul, Petit Biscuit, Vianney, Dja Dja et Yseult et Jeanne Added, ou des labels comme Nuclear Blast et Naïve.

Dans cet épisode, Antoine nous parle de son plus gros challenge des dernières années, à savoir, la gestion du "legacy" et le développement d'une nouvelle stack data. Il nous explique comment il s'y est pris et nous détaille les projets qu'ils ont pu mettre en place grâce à cette refonte.

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RESSOURCE

Le compte Instagram du frère d'Antoine qui fait de l'art avec de l'IA : https://www.instagram.com/rnobstin/?hl=fr

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#17 - Data For Good : Passer à l'action et accélérer des projets à impact

Tue, 24 May 2022 14:01:25 GMT

Lou Welgryn et Théo Alves Da Costa sont Co-Présidents de Data For Good, l'association qui met en relation 3000 bénévoles issus du milieu de la tech (ex : profils data, designers, développeurs, etc.) avec des associations, des ONG ou des porteurs de projets à impact.

Data For Good a été lancé en 2014 et propose des sessions d'accélération. Plus de 100 projets ont déjà pu bénéficier de ce programme dont notamment Open Food Facts, l'association qui développe la base de données utilisée par l'application Yuka.

Dans cet épisode, Lou et Théo nous parlent notamment de la genèse de l'association, de quelques projets et des challenges qu'ils rencontrent.

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#16 - Veepee : Développer un moteur de recommandation pour personnaliser son site

Wed, 04 May 2022 16:37:09 GMT

Amine Zghal est Data Science & Engineering Manager chez Veepee, la licorne qui organise des flash sales, des ventes qui durent 5 jours environ avec une décote très forte et des stocks limités. Pour que vous ayez un ordre d’idée, Veepee comptabilise 2,5 millions de visiteurs quotidiens et leur moteur de recommandation permet d’améliorer le taux de conversion de 15 à 20% en moyenne.

Dans cet épisode, Amine nous parle du développement du moteur de recommandation qui permet de personnaliser le site de Veepee pour chaque visiteur, il nous parle des données utilisées, du modèle choisi et des plus gros challenges rencontrés : l’évangélisation du business sur l’usage des algorithmes et la mise en place du monitoring.

Ce qui m'a interpellé dans cet épisode, c'est le niveau de maturité qu'a l'équipe d'Amine sur le sujet. Si vous travaillez sur un projet de recommandation, écoutez l'épisode, je mets ma main à couper que vous allez apprendre quelque chose !

Réagir sur LinkedIn 👋

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RESSOURCE

Site Reliability Workbook de Google 📚

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News Data Gen #1 : J'ai décidé de quitter ma boîte et de me lancer à 100% sur Data Gen

Sat, 30 Apr 2022 13:56:01 GMT

1 an et 6 mois après le lancement du podcast, je vous raconte la genèse et je vous partage 3 news.

La genèse.

Début 2020, j’ai écouté tous les épisodes de Growth Makers de Gabriel Gourovitch pour apprendre en accéléré sur le Growth. J’ai essayé de trouver la même chose sur la data et c’est comme ça que j’ai eu l’idée de lancer le podcast. J’en profite pour remercier Gabrielle Gourovitch dont je me suis beaucoup inspiré !

News #1 : Data Gen a dépassé les 1 000 écoutes mensuelles.

Le podcast a mis un an pour dépasser les 500 écoutes mensuelles, puis 5 mois pour dépasser les 1 000 écoutes. La croissance de l’audience s’accélère. Je me fixe comme objectif d’atteindre les 10 000 écoutes mensuelles fin 2022.

News #2 : Je quitte ma boîte pour me concentrer sur le développement du média.

Je souhaite produire un maximum de contenu sur la Data pour favoriser le partage de connaissances et l’adoption de stratégies efficaces au sein de l'écosystème français. Concrètement, je vais essayer d’atteindre 1 épisode par semaine d’ici fin 2022 et je vais lancer en juin la newsletter Data Gen via laquelle vous pourrez recevoir du contenu écrit et être prévenu de la sortie des épisodes.

News #3 : Nous lançons une collaboration avec le Modern Data Network.

Le Modern Data Network, c’est un groupe de partage et d’entraide qui compte plus de 400 leaders de la data en France. Concrètement, je vais interviewer un maximum de leaders Data de cette communauté toujours sur les stratégies des plus belles startups & scaleups en France.

Ce groupe partage du contenu sur leur medium, communique via slack, organise des webinars et des meetups.

Pour rejoindre la communauté, vous pouvez envoyer un mail ici : moderndatanetwork@gmail.com.

PS : Vous êtes nombreux à m’envoyer des messages sur Linkedin pour m’encourager ou me demander des conseils sur les meilleures boîtes ou aller travailler en data. Ça me fait toujours super plaisir d’échanger avec vous, donc n’hésitez pas à m’écrire sur Linkedin !

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#15 - AssoConnect : Tracker les (bonnes) données pour son analytics

Tue, 19 Apr 2022 08:35:10 GMT

Louise Columelli est Lead Data chez AssoConnect, la plateforme qui digitalise le secteur associatif en regroupant dans un même outil des modules de comptabilité, de CRM, d'emailing, de site internet, de campagne de don et d'adhésion en ligne. La startup compte déjà 20 000 clients.

Dans cet épisode, Louise nous parle du plus gros challenge qu'elle a rencontré lors de sa première année en tant que Lead Data : l'implémentation d'un outil de tracking pour améliorer les analytics chez AssoConnect. Elle nous décrit les problèmes de qualité et d'ownership qui étaient rencontrés en terme d'analytics, elle nous détaille le benchmark réalisé pour sélectionner le bon outil et l'approche adoptée pour identifier les bonnes données à tracker.

Ce qui m’a interpellé dans cet épisode, c'est l'impact qu'a apporté ce projet à AssoConnect : grâce à un tracking de qualité, les équipes Marketing et Produit peuvent piloter leurs activités et surtout faire confiance à la donnée.

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RESSOURCES

Informations utiles sur le Modern Data Network que Louise a co-fondé et qui est mentionné dans l'épisode.

Le Modern Data Network est un groupe de partage et d’entraide pour des profils expérimentés sur toutes les thématiques data (data engineering, data analyse et data science).

Ce groupe partage du contenu sur leur medium, communique via slack, organise des webinars et des meetups.

Pour rejoindre la communauté, vous pouvez envoyer un mail ici : moderndatanetwork@gmail.com.

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#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise

Mon, 14 Mar 2022 10:06:37 GMT

Edouard Flouriot est Director of Data chez Aircall, le système de téléphonie connecté à tous les outils métiers comme le help center, le CRM ou les outils de productivité. La licorne se spécialise sur les PMEs et compte plus de 10 000 clients.

Dans cet épisode, Edouard nous raconte comment il a implémenté avec son équipe l'approche modern data stack pour scaler l'impact de l'équipe data. Il nous explique pourquoi il est important dans le contexte d'Aircall de prioriser les projets à long terme sur les one shots, il nous parle du rapprochement qu'ils ont réalisé entre les équipes data et les équipes métiers, et enfin, il nous détaille la vision tournée vers le Self Service qu'ils ont adoptée avec l'équipe data.

Ce qui m’a interpellé dans cet épisode, c'est la taille de l'équipe Data Engineering : 2 Data Engineers pour 13 Data Analysts. Ce ratio fonctionne notamment grâce à l'approche Self Service et à l'autonomie dont bénéficient les Data Analysts sur tout le cycle de vie de la donnée de l'ingestion à l'exposition.

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RESSOURCE

Data Pipelines Pocket Reference

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#13 - BlaBlaCar : Fournir de la donnée et des algorithmes à l'entreprise

Mon, 17 Jan 2022 17:38:09 GMT

Emmanuel Martin-Chave est VP Data chez BlaBlaCar, la plateforme de covoiturage et de transports partagés qui comptabilise 100 millions de membres et 10 millions de recherches de trajets toutes les semaines.

Dans cet épisode, Emmanuel nous parle de leur dernière initiative de mise en qualité de la donnée, de leur organisation, de la mise en production de leurs algorithmes et de leur stack technique.

Ce qui m’a interpellé dans cette épisode, c'est la taille de l'équipe plateforme/engineering, 15 personnes pour un équipe data de 40 personnes. C'est une équipe qui est souvent sous-staffée mais chez BlaBlaCar, ils ont fait le choix de mettre le paquet pour construire une plateforme qui soit scalable et qui absorbe bien la croissance de l'entreprise.

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#12 - Castor : Lancer un saas de documentation de données

Mon, 15 Nov 2021 23:02:39 GMT

Ex-Head of Data chez Qonto, Amaury Dumoulin est maintenant CTO chez Castor, une startup qui propose en version saas un logiciel de documentation des données qui facilite pour les data analysts ou autres pratiquants SQL la recherche et la compréhension des données disponibles dans l’entreprise.

Après seulement un an, Castor compte déjà plusieurs dizaines de clients et a levé 2,5 millions d'euros pour financer sa croissance.

Dans cet épisode, Amaury nous parle du lancement de Castor, du rôle et des objectifs du CTO, de leur process d'exploration des fonctionnalités et du challenge de l'adoption auquel ils font face en tant que jeune saas sur un marché très concurrentiel.

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#11 - Doctolib : Accélérer la mise à disposition des données grâce à une réorganisation

Sun, 10 Oct 2021 14:20:53 GMT

Kemal Moktari est Directeur Global Tech Services chez Doctolib, la licorne française qui facilite l’accès aux soins en France en permettant notamment de prendre rendez-vous avec des professionnels de santé via leur plateforme digitale.

Doctolib compte 270 000 personnels de santé sur sa plateforme et 60 millions d'utilisateurs.

Dans cet épisode, Kemal nous parle de l'équipe Data Core qu'il a lancé chez Doctolib, de l'organisation des équipes data et du chaos auquel il faut s'habituer lorsqu'on monte une équipe au sein d'une scaleup.

Ce qui m’a interpellé, c’est la conviction de Kemal qu'une entreprise "trop" data-driven finit par surconsommer la donnée.

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#10 - Artefact 3000 : Faire collaborer des créatifs et des data scientists

Tue, 07 Sep 2021 07:02:22 GMT

Jean Allary est co-fondateur et directeur du Planning Stratégique chez Artefact 3000, l'agence de création publicitaire et entité du cabinet de conseil en stratégie data Artefact.

En quelques années, Artefact 3000 s'est fait une belle place sur le marché de la pub et l'agence créative compte déjà une trentaine de clients dont de beaux noms tels que Perrier, Franprix ou Nexity.

Dans cet épisode, Jean nous parle du lancement d'Artefact 3000 avec ses associés, de l'intégration de la data dans le processus créatif et du rôle que joue le planning stratégique dans les projets data.

Ce qui m’a interpellé dans cet épisode, c’est à quel point les outils de data science décuplent les capacités à identifier de nouveaux insights sur des marques ou des produits comparé aux outils de planning stratégique traditionnels, Jean nous donne quelques exemples dans l'épisode.

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#9 - Criteo : Mieux représenter la réalité grâce à la diversité et la collaboration

Mon, 28 Jun 2021 20:58:30 GMT

Laurent Molter est Directeur EMEA Analytics & Data Science chez Criteo, une plateforme qui met automatiquement en relation annonceurs et partenaires médias (Le Monde, CNN, etc.) sur des campagnes très ciblées grâce à la data.

Criteo compte 20000 annonceurs et touchent en moyenne 1 milliard d'internautes chaque mois en Europe, aux US et en Asie.

Dans cet épisode, Laurent nous parle de ses débuts dans la data chez Criteo, de comment il est arrivé à son poste actuel dans lequel il encadre 45 data analysts, des évolutions qui l'ont le plus marqué en presque 10 ans et de ses plus gros challenges.

Ce qui m’a interpellé, c’est l'importance que Laurent accorde à la diversité et à la collaboration au sein de ses équipes : il nous explique qu'avoir des analysts avec des idées et backgrounds différents qui partagent et s'entraident est essentiel pour améliorer en continu la performance des analyses et la valeur apportée aux clients.

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RESSOURCES

- Data is Plural

- Techmeme

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#8 - Databird : Former des data analysts en 8 semaines

Mon, 31 May 2021 20:45:15 GMT

Alexandre Miny De Tornaco et Antoine Grignola ont co-fondé le bootcamp DataBird, une formation intensive de 8 semaines pour se lancer dans une carrière de data analyst ou renforcer ses compétences dans le domaine.

DataBird a été lancé en 2020 et a déjà formé plus de 300 personnes à la data analyse, ils ont notamment formé des analysts aujourd'hui en poste dans de très belles boîtes telles que Veepee, Decathlon ou encore BlaBlaCar.

Dans cet épisode, Alexandre et Antoine nous parlent notamment du constat qui leur a fait sauter le pas, des profils que le bootcamp forme et des challenges que l'on rencontre lorsqu'on lance une formation.

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#7 - Yzr : Automatiser la préparation de données par l'IA

Tue, 27 Apr 2021 18:14:37 GMT

Yosr Mhiri est Chief Product Officer chez Yzr, une technologie d’intelligence artificielle qui automatise la normalisation et la standardisation des données.

La startup a levé 2 millions d’euros au tout début de l'année 2021 pour accélérer sa croissance et compte déjà parmi ses clients des grandes entreprises tel que Monoprix.

Dans cet épisode, Yosr nous parle de son parcours et des chantiers qu’elle a menés pour développer le produit. On aborde également les challenges principaux que l’on rencontre lorsqu’on lance un produit IA.

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#6 - Mangopay : Construire des outils pour aider à la prise de décision

Mon, 19 Apr 2021 17:20:10 GMT

Iva Stankovic est Head of Data chez MANGOPAY, la solution de paiement en ligne qui est utilisée par de nombreux acteurs tels que Vinted, Vestiaire Collective, Rakuten, KissKissBankBank ou Leetchi.

En quelques chiffres, MANGOPAY c’est 2500 clients, 16 transactions par seconde et plus de 15 milliards d’euros de transactions réalisées via leur solution depuis sa création.

Dans cet épisode, Iva nous raconte le lancement du pôle data, elle nous parle de nombreux projets et notamment de la construction d’une plateforme analytics qui permet aux équipes métier de se créer leurs propres analyses en autonomie.

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#5 - RapMinerz : Faire parler le rap par la data

Mon, 29 Mar 2021 21:48:52 GMT

Maxime et Jules ont fondé RapMinerz, un data média rap français.

En un an, ils ont atteint presque 30 000 followers sur Instagram en postant du contenu qui décortique les rappeurs, leurs lyrics et leur univers en analysant la data.

Ce projet a été rendu possible par la rencontre de deux amoureux du rap, un journaliste producteur audiovisuel et un data scientist.

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#4 - Welcome to the Jungle : Prendre le contrôle de sa donnée

Sun, 07 Feb 2021 20:48:07 GMT

Aurélien Rayer est Head of Data chez Welcome to the Jungle, une plateforme qui facilite la gestion du recrutement pour les entreprises mais aussi un média qui propose du contenu à destination des personnes qui recherchent un job.

Welcome suit une feuille de route produit très dynamique et a d’ailleurs lancé récemment deux nouveaux produits, Welcome Originals et Welcome Home, dont Aurélien nous parle dans l'épisode. Ils ont levé 15 million d'euros en 2019 pour financer le développement de ces produits mais aussi pour se déployer à l’international.

Dans cet épisode, Aurélien nous parle de plusieurs challenges tech que son équipe a rencontrés. Il nous explique notamment pourquoi ils ont décidé de ne plus utiliser Google Analytics et comment ils ont internalisé le tracking de toutes leurs données.

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#3 - Leetchi : Adopter une approche data-driven

Tue, 15 Dec 2020 07:00:04 GMT

Audrey Oudard est Head of Data chez Leetchi, une plateforme qui permet de créer des cagnottes en ligne pour des événements comme des anniversaires mais aussi pour faciliter des levées de fonds pour des causes solidaires.

Leetchi a été racheté un peu plus de 50 millions d’euros par Crédit Mutuel Arkea en 2015 et a réalisé un million de cagnottes en 2019.

Dans cet épisode, Audrey nous raconte comment elle accompagne les autres pôles, notamment produit et marketing, pour qu'ils adoptent une approche data-driven.

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#2 - Payfit : Lancer un département data en 1 an

Mon, 30 Nov 2020 08:30:12 GMT

Arnaud De Turckheim est Head of Data chez Payfit, une plateforme qui permet d’automatiser des activités RH telles que la gestion des fiches de paie et des notes de frais.

Payfit compte 4000 clients, principalement des PME, et a déjà levé 90 millions d’euros.

Dans cet épisode, Arnaud nous raconte le lancement du pôle data de Payfit, il nous parle de nombreux projets et notamment de la création d’un nouveau KPI qui améliore la mesure de la satisfaction client.

Ce qui m’a interpellé, c’est qu'il nous explique que dans un contexte de startup SaaS B2B, où il n’y a pas de gros volumes de données, son rôle est souvent d’informer sur les limites de la donnée dans la prise de décision.

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#1 - Taster : Intégrer la tech dans les cuisines

Fri, 06 Nov 2020 17:57:20 GMT

Dayvid Kayal est CTO chez Taster, une startup qui développe des cuisines virtuelles et propose des concepts de restaurants uniquement dédiés à la livraison via les plateformes telles que Deliveroo et UberEats.

Taster a déjà lancé 6 concepts dont par exemple Out Fry, le poulet frit à la coréenne, ou Mission Saïgon, un Bo Bun vietnamien. Ils sont déjà implantés dans 3 pays et ont effectué 3 levées de fonds dont la dernière s'élevait à 8 millions d’euros en 2019.

Dans cet épisode, on s’intéresse particulièrement au rôle que peut avoir un pôle tech dans une startup qui fait de la restauration.

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