Nach Genre filtern
DataGen est un podcast qui permet de comprendre les stratégies data des plus belles boîtes en France. Je m'appelle Robin Conquet et chaque semaine j'invite un expert de la data pour décrypter ses problématiques. BlaBlaCar, Doctolib, Pernod Ricard, Deezer et bien d'autres, dans ce podcast, tu découvriras comment les entreprises qui réussissent utilisent la data.
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- 328 - #302 - 10 ans dans la Silicon Valley : les ingés français sont-ils au niveau ?
Michel Moriniaux travaille dans la Silicon Valley depuis dix ans. Il a été lead de l’équipe Infrastructure chez Criteo aux États-Unis, puis manager de plusieurs équipes techniques chez LinkedIn. Plus récemment, il est devenu Head of Observability chez GEICO, l’un des plus gros assureurs américains.
On aborde :
🔥 Comment Michel est arrivé aux États-Unis (Epita, Criteo…) et ses premières impressions
🔥 Son expérience chez LinkedIn et ce qu'on apprend dans une big tech américaine
🔥 Les différences entre les équipes tech françaises et américaines : recrutement, culture, niveau technique…
🔥 Pourquoi il a rejoint récemment une grosse entreprise (GEICO) plutôt qu’une autre big tech
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On a lancé avec DataBird 3 bootcamps IA :
👉 DataGen apporte sa vision du marché pour co-construire et faire évoluer les programmes
👉 DataBird apporte son expertise dans la formation avec 4000+ profils Data & IA formés
Découvrez toutes les formations et bénéficiez de 5% de réduction (uniquement en réservant via ce lien) : ici
Dans le cadre de ce partenariat, DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Michel
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🎬 CHAPITRES
00:00 Son parcours en 2 mots
03:01 Son expérience chez Criteo
09:05 Son expérience chez Linkedin
13:18 Les différences entre équipes tech FR et US
15:24 Son arrivée chez GEICO
18:06 Pourquoi GEICO plutôt qu’une big tech US ?
22:59 Big Tech US : encore la voie royale ?
24:19 Retravailler en France ?
25:04 Ou partir en Chine ?
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#301 - YouTube, Snapchat : Lancer une équipe data dédiée à la croissance
#290 - Facebook, Slack & Patreon : Culture Data, Rôle du Data Scientist et Importance de l’influence
#292 - Doordash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)
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Mon, 02 Nov 2026 - 29min - 327 - #301 - YouTube, Snapchat : Lancer une équipe data dédiée à la croissance
Jordan Gomes a lancé des équipes data dédiées à la croissance chez YouTube puis Snapchat. Il est aujourd'hui VP Analytics chez Chess.com.
On aborde :
🔥 Sa transition du business à la data et les différences entre YouTube et Snapchat (maturité, vitesse, prise de risque)
🔥 La création de l'équipe Growth Science et Analytics chez YouTube (missions, profils, difficultés)
🔥 L’adoption de l’IA pour la data chez Snapchat (automatisation des analyses, animation de la communauté)
🔥 Son nouveau rôle de VP Analytics chez Chess.com (licorne US) et ses premières initiatives
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👉 Ecouter l’épisode avec Ole Olesen-Bagneux ici
👉 Recevoir l'early release de la 2ème édition de The Enterprise Data Catalog, le livre d'Ole
👉 Contacter Ole sur LinkedIn ou par mail : ole.olesenbagneux@hcl-software.com
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Jordan
- Le livre Startup Communities: Building an Entrepreneurial Ecosystem in Your City de Brad Feld autour de la Boulder Thesis
- L’ Article sur le recrutement comme problème de prédiction
- Les offres d’emplois chez Chess.com
- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Jordan : YouTube, Snapchat…
04:36 YouTube vs Snapchat
06:56 Lancer une équipe data chez YouTube
12:32 L’impact de l’équipe sur le produit
16:36 Ses plus grosses difficultés
17:59 Le déploiement de l’IA pour la data chez Snap
22:52 VP Analytics : 1ères initiatives 26:32 Ses ressources préférées
27:57 Ce qui l’a fait progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#292 - DoorDash : Comment monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)
#290 - Meta & Slack : Culture Data, rôle du Data Scientist et importance de l'Influence
#286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)
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Mon, 26 Oct 2026 - 30min - 326 - #300 - Comment un ex-Lead Data de Google et Meta structure la stratégie agentique d’une licorne
Gio Granato est Head of Data & AI chez Checkr, la licorne américaine spécialisée dans la vérification des antécédents.
Gio est dans la Silicon Valley depuis plus de 10 ans. Il a notamment passé 3 ans chez Google en tant que Data Scientist puis a managé une équipe de 10 Data Scientists chez Meta.
Il va nous parler des plus gros enseignements qu’il a tirés de ses expériences chez Google et Meta puis nous expliquer comment il a structuré la stratégie agentique chez Checkr.
On aborde :
🔥 Le parcours de Gio et ses learnings chez Google et Meta
🔥 Chantier #1 : Mettre en place des agents pour la data et l’analytics (Omni, Claude…)
🔥 Chantier #2 : Mettre en place des agents pour l’engineering et le développement (”Constitution”, Claude Code)
🔥 Ses plus grosses difficultés et sa vision du futur de la Data & de l’IA
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👉 Ecouter l’épisode avec Ole Olesen-Bagneux ici
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👉 Contacter Ole sur LinkedIn ou par mail : ole.olesenbagneux@hcl-software.com
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Gio
- Le livre Politics and the English Language de George Orwell
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🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Gio
03:00 Ses learnings chez Google et Meta
05:02 Présentation de Checkr
07:01 Le contexte data chez Checkr
11:31 Chantier #1 : La stratégie agentique & AI analytics
21:49 Chantier #2 : L’agentique pour l’engineering
26:39 Ses plus grosses difficultés sur l’agentique
28:31 Leur stack
30:25 Leurs prochaines étapes
32:21 Ses recommandations de contenu
33:17 Ce qui le fait progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#295 - Malt : Construire un agent AI Analytics fiable à 90%
#281 - Gorgias : Créer sa couche de contexte pour l'agent AI Analytics
#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery
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Tue, 20 Oct 2026 - 34min - 325 - #299 - On décrypte le marché du Data Management et Actian avec Ole Olesen-Bagneux (auteur de The Enterprise Data Catalog, bestseller chez O’Reilly)
Ole Olesen-Bagneux est Chief Evangelist chez Actian, le groupe qui propose une Data Intelligence Platform et qui a notamment racheté le Data Catalog Zeenea en 2024. Avant ça, Ole a été Enterprise and Data Architect dans plusieurs grands groupes et a écrit deux livres sur le data management qui sont devenus des références.
On aborde :
🔥 Le Federated Knowledge Graph : la technologie qui permet à un Data Catalog d'être performant
🔥 L'IA au service de la gouvernance : descriptions automatiques, tagging et recherche avancée
🔥 Le changement global de paradigme : de la barre de recherche vers le conversationnel
🔥 Les trois briques d'Actian : base de données, data & AI management et business intelligence
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📚 RESSOURCES
• Le LinkedIn d'Ole
• La nouvelle édition de son livre The Enterprise Data Catalog
• Le livre The C4 Model: Visualizing Software Architecture de Simon Brown
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours d'Ole
02:53 Brique #1 : Base de données
05:23 Brique #2 : Data & AI Management
07:04 Brique #3 : Business Intelligence
08:49 Federated Knowledge Graph
15:25 L'IA au service de la gouvernance
18:08 Data Contrats & Data Products
21:22 Le changement de paradigme
26:10 Sa recommandation de contenu
27:10 Son meilleur conseil
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#270 - Les outils de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux
#185 - Masterclass | Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt
#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh
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Wed, 14 Oct 2026 - 28min - 324 - #298 - OpenAI : Comment sont développés les modèles GPT (orga, dév, culture & biais)
Alexandre Robicquet a monté une startup dans l’IA qu’il a vendue à OpenAI en 2025. Il a ensuite choisi de rester chez OpenAI comme Research Scientist pendant un peu plus d’un an avant de finalement rejoindre Google.
On aborde :
🔥 Son parcours de CEO à Research Scientist chez OpenAI, et son rôle dans le développement des modèles
🔥 Le cycle de développement des modèles : entraînement, évaluation et gestion des biais
🔥 La course aux modèles entre OpenAI, Anthropic et Google, et les choix stratégiques de chacun
🔥 Les grands risques de l’IA : sécurité, manipulation et impacts sur la société
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Alexandre
- Le compte X d’Andrej Karpathy
🎬 CHAPITRES
00:00 De CEO à Research Scientist
04:56 Research Scientist chez OpenAI
17:04 Cycles de développement des modèles
21:57 Course OpenAI / Anthropic / Google
27:22 Gestion des biais
32:10 Risques de l'IA
39:55 Reco de contenu d’Alexandre
41:08 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#297 - Palantir, Google, Expedia : Les clés pour réussir ses produits IA
#292 - DoorDash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)
#286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)
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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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Mon, 12 Oct 2026 - 42min - 323 - #297 - Palantir, Google, Expedia : Lancer des produits IA (Forward Deployed, Product, Transformation)
Boris Valensi a lancé des produits IA chez Palantir, Google et Expedia en tant que PM, Lead PM puis Director of PM.
Il va nous raconter son parcours et nous partager ses plus gros enseignements.
On aborde :
🔥 Comment Palantir a réussi à mettre en place le fameux modèle Forward Deployed Engineers
🔥 Comment Google a réussi à déployer des produits IA qui génèrent des milliards (rigueur produit, PRD, tech review, A/B testing)
🔥 L’accélération IA chez Expedia et la mise en place d’une approche produit à la Google
🔥 Les risques liés à l’IA et à l’arrivée des LLM pour les marketplaces comme Expedia
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Boris
- Les ressources d’Andrew Ng
- Les contenus de Marty Cagan
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🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Boris
03:40 Clés du succès de Palantir
17:04 Son arrivée chez Google
19:10 Excellence produit chez YouTube
28:31 Enjeu tech ou humain ?
36:11 Son expérience chez Expedia
41:47 Impact de l’IA sur le secteur du Travel
52:25 Son projet entrepreneurial
54:06 Ses ressources préférées
54:49 Ce qui l’a fait progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#187 - Palantir : La plateforme Data & IA pour les cas d’usage opérationnels
🇺🇸 #292 - Doordash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)
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Mon, 05 Oct 2026 - 57min - 322 - #296 - ClickHouse : La plateforme Data & IA de l’ère agentique ?
Melvyn Peignon est Product Management Director chez ClickHouse, la base de données en temps réel utilisée par Deliveroo, Uber, Qonto ou Accor, mais aussi par de nouveaux géants comme OpenAI, Anthropic et Tesla.
Avec l'accélération de l'IA et l'explosion des besoins temps réel, l'entreprise a connu une croissance exceptionnelle ces dernières années.
Ils ont atteint une valorisation de 15 milliards de dollars après une levée de fonds de 400 millions de dollars en 2026, comptent 4 000+ clients et réalisent 250+ millions de dollars d'ARR.
On aborde :
🔥 Comment l'arrivée des agents IA impacte ClickHouse, la base de données et l’observabilité
🔥 La création d’une Agentic Data Stack avec le rachat de Langfuse, leader dans l’observabilité et l’industrialisation des agents IA
🔥 Les nouvelles fonctionnalités d’observabilité “sur étagère” inspirées de ce que propose Datadog, Elastic…
🔥 L'extension vers une plateforme data & IA complète (PostgreSQL, CDC, streaming queries)
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Ce podcast est rendu possible par ClickHouse.
👉 Contacter ClickHouse ici
👉 Contacter Melvyn sur LinkedIn ou par mail : melvyn@clickhouse.com
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Melvyn
- Le blog de ClickHouse
- Le livre Thinking Backwards: The Art of Problem Solving in Business
- Pour recevoir le dossier sur les parcours des Head of Data & IA des plus belles boites, s'inscrire à la newsletter ici.
🎬 CHAPITRES
00:00 L’impact de l’agentique sur ClickHouse
05:04 Zoom sur le cas d’usage d’observabilité
10:56 News #1 : L'observabilité
17:27 News #2 : L’Agentic Data Stack
23:35 News #3 : L'analyse en temps réel
29:06 Ses ressources préférées
30:20 Ce qui l'a fait progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#153 - ClickHouse : Le Real-Time Data Warehouse qui Concurrence les Géants (BigQuery, Snowflake…)
#231 - On décrypte avec Blef : Sommets Snowflake et Databricks, ClickHouse, DuckDB, BigQuery
#279 - Stellantis : Leur stratégie agentique
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Wed, 30 Sep 2026 - 32min - 321 - #295 - Malt : Construire un agent AI Analytics fiable à 90%
Gautier Chenard est Data Analytics Director chez Malt, la plateforme leader du freelancing en Europe qui met en relation des freelances avec des entreprises.
On aborde :
🔥 Pourquoi une partie des Data Analysts va devenir obsolète et comment l'IA transforme leur métier en vrai builder
🔥 Chantier #1 : La construction de MaltyAI, de l'échec des premiers LLM à un agent analytics avec 90% de bonnes réponses
🔥 Chantier #2 : Comment l'équipe Data a construit une app de réponse aux RFP en quelques jours avec Claude Code, sans Software Engineer
🔥 Pourquoi ils ont volontairement réduit le scope de l'agent et les pièges de la gouvernance LLM à éviter.
💪 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 ici
DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Gautier
- Les essais de Paul Graham
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🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Gauthier
02:35 Les Data Analysts, obsolètes ?
05:56 MaltyAI, leur agent analytics
11:10 Construire des data products avec l'IA
14:01 Leurs difficultés : gouvernance et évaluation
18:43 Leurs prochaines étapes
21:00 Sa ressource préférée
22:38 Ce qu’il aime dans la data
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#281 - Créer la couche de contexte pour l'agent AI Analytics de Gorgias
#273 - Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex (Talk Show)
#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery
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Mon, 28 Sep 2026 - 24min - 320 - #294 - Inkitt : Construire un agent AI Analytics (Lovable, Gemini, Slack & Redash)
Maxime Bossu est Senior Product Data Analyst chez Inkitt à San Francisco, la licorne qui propose une plateforme qui permet aux écrivains de se faire connaître auprès d’une audience et de se faire éditer.
Maxime a construit un agent AI Analytics chez Inkitt. L’objectif est que le business puisse poser toutes ses questions data et construire des dashboards en langage naturel.
Il va nous expliquer comment il s’y est pris, les outils qu’il utilise et les plus gros challenges qu’il a rencontrés.
On aborde :
🔥 Le parcours de Maxime pour devenir Senior DA à San Francisco
🔥 Chantier #1 : Construire un prototype d’agent AI Analytics (PDF, Gemini Pro)
🔥 Chantier #2 : Industrialiser cet agent et le déployer (Lovable, Redash, Slack)
🔥 Les plus grosses difficultés qu'il a recontrées sur ce projet et sa vision du métier de Data Analyst dans le futur
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Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé dans l'automatisation des développements Data & Analytics avec des agents IA.
👉 Ecouter l’épisode avec Frédéric Forest, leur Directeur Général ici
👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Maxime
- La chaîne Youtubede Zach Wilson
- La Newsletter de Zach Wilson
🎬 CHAPITRES
00:00 Présentation d’Inkitt
02:08 Le parcours de Maxime
07:07 Stack & organisation
08:43 Construire le prototype
11:23 Industrialiser et déployer
20:39 Ses plus grosses difficultés
21:38 Ses prochaines étapes
30:25 Sa ressource préférée
31:01 Ce qui l'a le plus fait progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#281 - Gorgias : Créer sa couche de contexte pour l'agent AI Analytics
#273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex
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Wed, 23 Sep 2026 - 32min - 319 - #293 - Masterclass | Comment valoriser sa stratégie GenAI et les 4 pièges à éviter, avec Axel de Goursac, Partner AI Lead chez KPMG France
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. Dans cette masterclass, Axel nous explique comment valoriser sa stratégie GenAI et les 4 pièges à éviter.
On aborde :
🔥 Les 4 pièges qui font échouer une stratégie GenAI en entreprise : essoufflement des budgets, AI bashing en interne, fuite des talents, crainte de l'IA qui remplace les métiers
🔥 Chantier #1 : Collecter les cas d’usage et créer une vision “portefeuille” (cycle de vie et gouvernance)
🔥 Chantier #2 : Mesurer la valeur des projets IA (ROI, efficacité, qualité de service et réduction des risques)
🔥 Chantier #3 : Communiquer les succès pour accélérer l'adoption, le passage à l'échelle, et désamorcer la méfiance en interne
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👉 Recevoir l’étude AI Quarterly Pulse
👉 Contacter Axel sur LinkedIn ou par mail
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d’Axel
- L'étude AI Pulse
- Le post LinkedIn sur le cas d’usage IKEA
🎬 CHAPITRES
00:00 À qui on s’adresse ?
02:31 Les 4 pièges qui font échouer les stratégies GenAI
07:43 Chantier #1 : Collecter les cas d’usage
11:50 Chantier #2 : Mesurer la valeur
18:36 Chantier #3 : Communiquer le succès
22:55 Cas d’usage sur un acteur de l’énergie
24:11 Le principal défi de chaque chantier
25:53 Sa ressource préférée
28:02 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné
🤩AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe
#214 - Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)
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Wed, 16 Sep 2026 - 29min - 318 - #292 - Doordash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)
Ruben Kogel a monté une équipe Data Science & Analytics chez Doordash, le leader de la livraison de repas aux États-Unis, qui a également racheté Deliveroo et Wolt.
Il nous raconte comment il a construit cette équipe, les choix d'organisation qu'il a faits, pourquoi il a fait de l’inférence causale l’un de ses chantiers principaux et la manière dont l'IA est en train de transformer le métier de Data Scientist.
On aborde :
🔥 Son parcours pour devenir Head of Data Science dans une grosse boîte tech américaine
🔥 Chantier #1 : Recruter et structurer une équipe de 14 Data Scientists spécialisés sur la prise de décision
🔥 Chantier #2 : Adopter des méthodologies d’inférence causale pour augmenter l’impact de l’équipe
🔥 Chantier #3 : Redéfinir le rôle du Data Scientist à l’ère de l’IA et de l’agentique
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👉 Ecouter l’épisode avec Frédéric Forest, leur Directeur Général ici
👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Ruben
- Le podcast Stratechery
- Le podcast Sharp Tech d'Andrew Sharp et Ben Thompson
- Le podcast Capitalism
- Le livre The Signal and the Noise de Nate Silver
- Le livre Chaos Monkeys de Antonio García Martínez
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🎬 CHAPITRES
00:00 Doordash vs Uber Eats
02:50 Le parcours de Ruben
10:54 Chantier #1 : Création de l’équipe
19:16 Chantier #2 : Inférence causale
30:04 Chantier #3 : Nouveau rôle du Data Scientist avec l’IA
34:22 La nouvelle aventure de Ruben
37:06 Ses reco de contenu
39:24 Ce qui l'a fait progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
🇺🇸 #286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)
#257 - Uber : Comment fonctionne l'équipe Data Science (projets, organisation & culture)
#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
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Mon, 14 Sep 2026 - 42min - 317 - 🇪🇺 #291 - Scopely: Building a 50-person Data Team in Europe
Jonathan Palmer is the former VP of Data at Scopely, a US-based unicorn behind hit mobile games such as Monopoly GO!.
He grew and led the data team at Scopely to 50 people, mostly based in Barcelona.
Before that, Jon was Product Director for Core Data Services at King, the Swedish unicorn behind the hit game Candy Crush. He was also Head of BI at GoCardless, the British unicorn. And he is now field CTO at Omni, the BI & AI Analytics platform.
We cover:
🔥 Workstream #1: scaling the data organization from 10 to 50 people (main teams, organization…)
🔥 Workstream #2: building a modern data stack to improve performance, simplify hiring, and support hypergrowth
🔥 Workstream #3: evolving roles, developing leaders, and adapting the organization as the company scaled
🔥 The biggest challenges: imposter syndrome, managing change, and cultural differences
📚 RESOURCES
- Jon’s Linkedin profile
- The book What I Talk About When I Talk About Running by Haruki Murakami
🎬 CHAPTERS
00:00 What's Scopely?
01:52 The context when he arrived
02:41 Organizing the data team
08:45 Building a Modern Data Stack
13:44 Adapting the team to new needs
15:37 Fighting the imposter syndrome
16:57 Leading a big team
20:23 Managing cultural differences
23:15 Why he joined Omni
25:00 Jon’s favorite resources
26:13 His best advice
🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE
#8 - Marshmallow: Building the data analytics team at a unicorn
#4 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence
#1 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data
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Wed, 09 Sep 2026 - 28min - 316 - #290 - Facebook, Slack & Patreon : Culture Data, Rôle du Data Scientist et Importance de l’influence
Olivier Devoret a passé 10 ans chez Facebook et Slack en tant que Data Scientist puis Staff Data Scientist. Il a ensuite passé trois ans à structurer puis diriger l'équipe Data chez Patreon, la licorne américaine qui permet aux artistes et créateurs de contenu d'animer et de monétiser leur communauté.
On aborde :
🔥 Le rôle du Data Scientist chez Meta/aux US et les grosses différences avec la France
🔥 La culture data chez Meta : transparence radicale, importance de l’influence, culture Produit
🔥 La culture data chez Slack et pourquoi elle est opposée à celle de Meta
🔥 Comment il a structuré une équipe Data chez Patreon sur les 3 dernières années
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé dans l'automatisation des développements Data & Analytics avec des agents IA.
👉 Ecouter l’épisode avec Frédéric Forest, leur Directeur Général ici
👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Olivier
- Pour recevoir le dossier sur les parcours des Head of Data & IA des plus belles boites, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours d’Olivier
03:21 Data Scientist FR vs US
08:16 Culture data chez Meta
13:38 Culture data chez Slack
21:39 Son arrivée chez Patreon
23:30 Équipe Pull vs Push
28:50 Utiliser la data pour changer la stratégie
34:19 Le lancement de son fonds d’investissement
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)
#257 - Uber : Ex-Data Science Manager, elle raconte ses 9 ans dans la Silicon Valley
#221 - Comment l'ex-Head of Data d'Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
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Mon, 07 Sep 2026 - 36min - 315 - #289 - Adeo & Decathlon : Leur stratégie agentique
Matthieu Grymonprez et Romain Taillade sont respectivement Global Leader du Digital chez Adeo (leader européen du bricolage et maison-mère de Leroy Merlin, Weldom…) et Global CTO chez Decathlon. L’épisode est enregistré en direct du Dev Summit, l'événement tech co-organisé par les deux groupes qui a réuni plus de 2000 participants et des centaines de speakers.
On aborde :
🔥 Les contextes agentiques chez Adeo et Decathlon
🔥 L’importance de la plateformisation (APIs, standardisation, défragmentation du SI)
🔥 Les initiatives clés qui ont été lancées (agentic commerce, automatisation du développement…)
🔥 Leurs premiers enseignements (harnais, sémantique layer, gouvernance et self-service)
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Matthieu
- Le Linkedin de Romain
- Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 La co-organisation du Dev Summit
03:01 Le contexte agentique chez Adeo et Decathlon
04:04 La phase clé de “plateformisation”
09:39 Les initiatives clés lancées
16:31 L’agentic commerce
22:41 Leurs 1ers enseignements
28:59 Le mot de la fin
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#279 - La stratégie agentique de Stellantis (Peugeot, Citroën, Fiat…)
#219 - La stratégie Analytics de Decathlon
#214 - Déployer la stratégie IA d’Adeo (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)
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Wed, 02 Sep 2026 - 30min - 314 - 🇪🇺 #288 - “My 5 predictions about the future of analytics” With Colin, co-founder at Omni, ex-VP Product at Looker
Colin Zima is the co-founder and CEO of Omni, the Business Intelligence platform recently valued at over $1.5 billion. Before founding Omni, Colin was VP of Product and Chief Analytics Officer at Looker, the Business Intelligence platform acquired by Google for $2.6 billion.
He shares his predictions on the future of analytics:
🔥 Prediction #1: The dashboard is changing, not going away
🔥 Prediction #2: There will always be a place for data teams
🔥 Prediction #3: Natural language doesn't mean simple question and answer
🔥 Prediction #4: AI will start writing more data models than people
🔥 Prediction #5: Semantics matter more than ever
❤️ SPONSOR
This episode is made possible by Omni, the next-generation BI platform already used by many companies (Brevo, Photoroom, etc.).
👉 Colin’s Linkedin Profile
📚 RESOURCES
- Colin’s Linkedin Profile
🎬 CHAPTERS
00:00 “The dashboard is changing, not going away”
13:00 "There will always be a place for data teams"
16:11 “Natural language doesn't mean simple question and answer”
25:31 “AI will start writing more data models than people”
27:38 “Semantics matter more than ever”
28:17 SQL vs Semantic Layer
35:37 The data team of the future
🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE
#273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex
#247 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence
#96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused
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Mon, 31 Aug 2026 - 38min - 313 - #287 - Masterclass | Automatiser ses développements Data & Analytics avec des agents IA (Claude Code)
Frédéric Forest est expert Data Analytics et Directeur Général de Datatorii, un cabinet de conseil data qui s'est spécialisé récemment sur les coding agents et notamment Claude Code.
On aborde :
🔥 Pourquoi automatiser sa BI avec des agents IA : gains de productivité et changement de paradigme
🔥 Comment on démarre : 1ers use cases et méthodologie (on utilise les agents comme on fait de l’équitation)
🔥 Comment on scale : quotidien de l’équipe et livrables à produire (on construit un harnais)
🔥 Les difficultés et les risques à anticiper : shadow IT, perte de maîtrise, coût des tokens…
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👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com
👉 S'inscrire à la masterclass du 24 septembre 2026
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Frédéric
- Le site Anthropic Academy
🎬 CHAPITRES
00:00 Pourquoi automatiser ses développement BI
07:36 Comment on démarre
15:28 Comment on scale
21:28 À quoi ça ressemble à terme
27:48 Les risques à anticiper
35:11 Sa ressource préférée
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex
#220 - Masterclass | Industrialiser sa Data Visualisation avec Frédéric Forest et le Design System
#167 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest
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Wed, 26 Aug 2026 - 36min - 312 - #286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)
Alexandra Darmon est Research Scientist Applied Artificial Intelligence chez Meta dans la Silicon Valley. Elle a passé les sept dernières années dans les équipes Research Science de Meta.
Cet épisode est le premier d'une série DataGen consacrée à des leaders et experts Data & IA qui font carrière aux États-Unis.
On aborde :
🔥 Le parcours d’Alexandra : de l’école d’Ingénieur en France à la Silicon Valley
🔥 L’organisation tech et IA chez Meta et le rôle d’un Research Scientist
🔥 La culture data-driven chez Meta : expérimentation, alignement des métriques et concentration de profils techniques
🔥 L’adoption de l’IA chez Meta et les plus gros challenges rencontrés par Alexandra
💪 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 d'Alexandra
- La Newsletter TLDR
- Le podcast Acquired
- Pour recevoir la liste des parcours des Head of Data & IA des plus belles boîtes, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours d'Alexandra
06:50 L’orga tech & IA chez Meta
10:45 Le rôle d’un Research Scientist chez Meta
13:35 La culture data-driven de Meta
17:13 L’adoption de l’IA chez Meta
20:44 Ce qui a été le plus dur pour elle chez Meta
21:56 Sa recommandation de contenu
22:40 Ce qui l'a le plus fait progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#257 - Uber : Ex-Data Science Manager, elle raconte ses 9 ans dans la Silicon Valley
#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US
#221 – Comment l'ex-Head of Data d'Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
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Mon, 24 Aug 2026 - 24min - 311 - Redif Top 5 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)
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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Mon, 17 Aug 2026 - 21min - 310 - Redif Top 5 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef
Christophe Blefari est le créateur de la newsletter data Blef.fr la plus connue en France. Il a été Head of Data, Head of Data Engineering et Staff Data Engineer dans des startups et des grands groupes et est selon moi l'un des plus grands experts data en France. Récemment, il a cofondé Nao, un éditeur de code à destination des équipes Data qui utilisent l'IA.
On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026.
On aborde :
🔥 La GenAI pour la Data Analyse : “chat with your data”, état des lieux, semantic layer
🔥 La GenAI pour le Data Engineering : “chat with your Modern Data Stack”, MCP, impacts sur l’équipe Data
🔥 La GenAI “en production” : 95% des projets ne sont pas en production, limites technologiques, besoins en AI Engineers
🔥 Le scale des assistants IA en interne : enjeux différents (adoption, formation, communauté, automatisation & no code)
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christophe Blefari
- Sa newsletter Blef.fr
- Sa boîte Nao
- Le LinkedIn de Naïm Kosayyer (Selfr)
- L'étude MIT sur les projets GenAI
- Pour recevoir la liste des 10 outils Data & IA à suivre, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 “Chat with your data”
13:59 “Chat with your Modern Data Stack”
22:50 L’impact sur l’équipe Data
27:51 La GenAI “en production”
36:20 Le scale des assistants IA
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
Les épisodes avec Malt, Gorgias, Pigment, Mirakl, Decathlon, Doctolib et Photoroom.
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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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Mon, 10 Aug 2026 - 42min - 309 - Redif Top 5 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery
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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Mon, 03 Aug 2026 - 32min - 308 - Redif Top 5 - Carrefour : Leur stratégie agentique
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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Fri, 31 Jul 2026 - 33min - 307 - Redif Top 5 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US
Update : la Forward Data Conference aura lieu le 16 novembre cette année :)
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
📚 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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Mon, 27 Jul 2026 - 28min - 306 - Build in Public #3 : Top 5 et 1er insights DataGen Europe & US
Dans ce nouvel épisode "Build in Public", je fais un état des lieux complet des grands projets DataGen du moment : ce qui marche, ce qu'on lance, et les premiers insights qui en ressortent.
On aborde :
🔥 DataGen France : le top 5 des épisodes du 2e semestre 2025, une nouvelle hôte (Caroline Mestre) et l'arrivée du format Talk Show
🔥 DataGen Europe : lancement du podcast et un premier insight sur l'internationalisation des équipes data en Allemagne et au UK
🔥 DataGen US : l'initiative Silicon Valley & New York, et une vraie différence de fond entre le rôle de data scientist en France et aux États-Unis
🔥 Insight marché : les sujets innovants ne représentent que 20% des demandes clients réelles (spoiler : le reste, ce sont les fondamentaux)
📚 RESSOURCES
- La newsletter DataGen
- Le podcast DataGen Europe
- Le collectif DataGen
🎬 CHAPITRES
00:00 Intro
00:54 Top 5 épisodes
03:35 Nouvelle hôte & format Talk Show
05:31 2 insights DataGen Europe
10:16 Grosse différence aux US
14:08 1 insight marché
10:39 News perso
🤩 LE TOP 5 DE 2025
#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US
#243 - La stratégie agentique de Carrefour
#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery
#242 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef
#225 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses données (dbt, Médaillon…)
😎 LES EPISODES BIP
Bilan DataGen 2025 : 350 000€ de CA, 45 000 écoutes mensuelles, 3 top épisodes et une grosse news
Comment on a lancé DataGen : l’histoire complète
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Thu, 23 Jul 2026 - 19min - 305 - #285 - Astronomer : Construire sa stack data & IA autour d’Airflow
Marion Azoulai est Staff Data Scientist chez Astronomer, l'éditeur d'Astro, la plateforme managée d'Airflow qui est aussi l’un des principaux contributeurs de la solution open source.
Créé en 2018, Astronomer a levé plus de 370 millions de dollars et accompagne des centaines d'organisations dans le monde, parmi lesquelles la Société Générale, Booking.com, Autodesk ou encore WeWork.
Marion nous raconte comment ils ont lancé l’équipe Data & IA et comment ils ont construit leur stack autour d’Airflow.
On aborde :
🚀 Chantier #1 : La construction d’une stack data moderne (Snowflake, Sigma et Airflow comme colonne vertébrale)
🔥 Chantier #2 : Le déploiement des dashboards et la diffusion d’une culture data-driven dans toute l’entreprise
🔥 Chantier #3 : L’industrialisation des cas d’usage de Machine Learning et l’accélération sur l'AI Analytics
🔥 Leurs plus gros challenges : gagner la confiance des équipes et faire face aux transformations liées à l’IA.
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Astronomer.
👉 Tester le produit Astro gratuitement : bit.ly/4vyJrgy
👉 Réserver une démo : bit.ly/3Tgmill
👉 Contacter François Dupré (commercial Astronomer France) par mail à l'adresse francois.dupre@astronomer.io ou sur LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/fdupre/
📚 RESSOURCES
- Tester gratuitement Astro (pendant quelques semaines)
- Le LinkedIn de Marion
- Le LinkedIn de François Dupré (commercial Astronomer France)
- Le podcast Storytelling with Data
🎬 CHAPITRES
00:00 Airflow & Astronomer
04:27 Le contexte data chez Astronomer
05:23 Chantier #1 : Construire la stack
12:02 Chantier #2 : Déployer des dashboards
16:20 Chantier #3 : Cas d’usage ML & AI Analytics
24:35 Leurs plus gros challenges
27:30 Pourquoi passer de open source à Astro ?
29:57 Sa ressource préférée
31:01 Ce qu’elle aime dans la data
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#203 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau
#225 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)
#252 - Sweep : Lancer le département Data & IA d'une startup (Stack, Self-Service & Agents IA)
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Wed, 15 Jul 2026 - 32min - 304 - #284 - Decathlon : Comment le CDO structure sa stratégie data & IA
Didier Mamma est Chief Data & AI Officer chez Decathlon, l’entreprise préférée des Français qui compte plus de 100 000 collaborateurs, réalise 17 milliards d'euros de chiffre d'affaires et est présente dans 54 pays dans le monde.
On aborde :
🔥 Le parcours de Didier pour devenir CDO et le contexte data & IA chez Decathlon
🔥 Leurs principaux chantiers data & IA : lakehouse, qualité & gouvernance, agentique
🔥 L’importance de se réorganiser continuellement (cf. loi de Conway)
🔥 Sa plus grosse difficulté : repenser les process vs optimiser des process sous-optimaux
💪 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 Didier
- Le livre Changements : paradoxes et psychothérapie de Paul Watzlawick
- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, inscivez-vous à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Le contexte data chez Decathlon
02:52 Le parcours de Didier
06:00 Chantier #1 : Lakehouse
13:42 Chantier #2 : Qualité & gouvernance
20:30 Chantier #3 : Agentique
32:59 L’importance des réorganisations
41:48 Ses plus grosses difficultés
46:44 Sa ressource préférée
47:45 Ce que Didier aime dans la data & l’IA
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#276 - L’Oréal : Monter le département Data & IA Europe
#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique
#214 - Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)
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Tue, 14 Jul 2026 - 49min - 303 - #283 - DataBird : Devenir AI Agent Builder en 12 semaines
Alexandre Miny de Tornaco est le cofondateur de DataBird, l’institut de formation qui propose des bootcamps dédiés à la data et à l’IA. Depuis 5 ans, ils ont formé plus de 4000 personnes.
On aborde :
🔥 La tendance de l’IA Générative et de l’agentique
🔥 Le lancement de 3 bootcamps : AI Champion, AI Agent Builder et AI Product Builder
🔥 A quels profils ils s'adressent : profils métiers (marketing, finance…), profils techniques / tech savvy (data analysts, product managers, ops…), profils en reconversion…
🔥 Le programme du bootcamp AI Agent Builder dans le détail (déroulé, outils IA utilisés…)
💪 SE FORMER AUX GENAI ET A L'AGENTIQUE AVEC DATABIRD ET DATAGEN
Avec DataBird, on lance un partenariat sur l'ensemble de leurs formations Data & IA.
Le marché évolue très vite et les besoins explosent : AI Champion, AI Agent Builder, Analytics Engineer…
On a décidé d'associer nos expertises pour proposer des bootcamps spécialisés sur ces sujets :
👉 DataGen apporte sa vision du marché pour co-construire et faire évoluer les programmes
👉 DataBird apporte son expertise dans la formation avec 4000+ profils Data & IA formés
Découvrez toutes les formations et bénéficiez de 5% de réduction (uniquement en réservant via ce lien).
Dans le cadre de cette collaboration, DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d’Alexandre
- Découvrir les formations
🎬 CHAPITRES
00:00 Qu’est-ce que DataBird ?
02:29 La tendance GenAI & agentique
05:32 Le lancement de 3 bootcamps : AI Champion, AI Agent Builder et AI Product Builder
07:59 A qui s’adressent ces bootcamps ?
10:27 Le bootcamp AI Agent Builder en détail
16:53 Grosse annonce
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#209 - Mirakl : Déployer des Agents IA pour le Business
#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle
#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique
#269 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer chez Pierre Fabre
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Sun, 12 Jul 2026 - 20min - 302 - #282 - Mettre en place une stratégie IA souveraine et éthique avec Mick Levy
Mick Levy est Directeur Stratégie et Innovation chez Orange Business et un expert sur les sujets de souveraineté et d'éthique dans l'IA. Il anime également le podcast Trench Tech dans lequel il reçoit des experts du sujet et a aussi récemment écrit un livre sur ces sujets : IA Mania.
On aborde :
🔥 Ce qu’est une IA éthique et souveraine et les 4 types de risque qu’elle permet d’éviter
🔥 Les risques les plus visibles (ex : destruction d’emplois), les risques structurels (ex : biais, cyber-attaques), les risques sociétaux (ex : deepfakes) et les risques cachés (ex : data workers)
🔥 Les risques encourus spécifiquement par les entreprises et les initiatives à lancer (charte IA, comité éthique, conformité, gouvernance IA, évangélisation…)
🔥 Le sujet de la souveraineté et le choix des technologies : US vs européenne vs française vs open source
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Mick
- Son nouveau livre IA Mania : Usages, éthique, stratégie : créez une valeur durable pour l’entreprise
- Son podcast Trench Tech
- Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici
- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Les principes de l'IA éthique et l’IA souveraine
06:14 Les risques pour les entreprises
10:31 Les enjeux de souveraineté
17:26 Techno américaines vs françaises
21:04 Les initiatives actionnables
28:50 Sa ressource préférée
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#105 - Déployer une Stratégie IA Génératives avec Mick Levy ! 🤖
#140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre 😎
#147 - Comment faire de la France un leader de l’IA ? 🌎 Avec Arno, Rapporteur de la Commission IA
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Mon, 06 Jul 2026 - 31min - 301 - #281 - Gorgias : Créer sa couche de contexte pour l'agent AI Analytics
Yochan Khoi est Context Engineer chez Gorgias, la scale-up valorisée plus de 700 millions de dollars qui développe une plateforme d’IA conversationnelle utilisée par des milliers d’entreprises. Chez Gorgias, 83% des collaborateurs utilisent aujourd’hui un agent data au quotidien et lui posent +1000 questions chaque jour.
Dans cet épisode, Yochan nous explique comment son équipe a construit son agent analytics interne, pourquoi le contexte est devenu l’enjeu central des systèmes agentiques et comment le rôle de Context Engineer est en train d’émerger à l’intersection de l’Analytics Engineering et de l’IA.
On aborde :
🔥 Chantier #1 : construire le Context Layer et la hiérarchie des connaissances métier
🔥 Chantier #2 : accélérer la mise à jour et l’amélioration continue du contexte
🔥 Chantier #3 : ouvrir l’édition du Context Layer à l’ensemble de l’entreprise
🔥 Leurs plus grosses difficultés : gouvernance des données, permissions et passage à l’échelle
💪 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 ici
DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Yochan
- La documentation d'Anthropic
- L’outil Nao
- Pour recevoir les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 La genèse de leur agent
03:01 Les “tools” de l’agent
04:07 Chantier #1 : construction
05:43 Chantier #2 : accélération
09:35 Chantier #3 : déploiement
12:03 Pas de Semantic Layer ?
14:14 Pas d’outils propriétaires (Omni, Hex…) ?
16:37 Orga de l’équipe sur le projet
17:52 Leurs plus grosses difficultés
20:32 Sa reco de contenu
21:34 Son meilleur conseil
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#274 - ThoughtSpot : Déployer une Agentic Analytics Platform
#264 - Gorgias : Déployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)
#243 Carrefour : Leur stratégie agentique
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Wed, 01 Jul 2026 - 22min - 300 - #280 - On décrypte les grandes news de Snowflake (Cowork, Vibe Coding, AI Analytics)
Marie-Cécile Riom est AI Product Specialist chez Snowflake, la plateforme Data & IA que tout le monde connaît. Snowflake connaît depuis des années une croissance exceptionnelle. De nombreuses entreprises telles que Qonto, Sanofi et Swile l'utilisent au quotidien.
On aborde :
🔥 Les 3 grandes nouveautés chez Snowflake : Cowork, Cortex Code (Vibe Coding) et Cortex Sense (Contexte & AI Analytics)
🔥 Comment Cowork permet de centraliser le travail des équipes métier (Gmail, Slack, Salesforce…) dans une interface unique
🔥 Comment Cortex Sense apporte le contexte nécessaire aux agents et augmente la fiabilité des réponses
🔥 L’événement Snowflake World Tour à Paris le 15 octobre où plus de 2000 personnes sont attendues
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par la plateforme Data & IA Snowflake.
👉 S’inscrire au Snowflake World Tour à Paris le 15/10/2026 ici.
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Marie-Cécile
- La pièce de théâtre Big Mother
- Le retour d'XP Sanofi (36 minutes)
- Découvrir le Snowflake World Tour à Paris le 15/10/2026 ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Marie-Cécile
02:18 Qu'est-ce que Snowflake ?
05:35 Les nouveautés (Cowork, Cortex Code…)
09:00 Zoom sur Cowork pour le métier
14:26 Zoom sur Cortex Sense et l’AI Analytics
18:10 Le Snowflake World Tour à Paris
19:47 Les news Snowflake France
21:24 Le retour d'expérience de Sanofi
25:27 La tendance UX
26:39 Sa ressource préférée
27:20 Ce qui l'a le plus fait progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#231 - On décrypte avec Blef : Sommets Snowflake et Databricks, ClickHouse, DuckDB, BigQuery
#227 - Tout comprendre sur Snowflake
#171 - Snowflake : Une stack unique pour l’Analytics & l’IA
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Mon, 29 Jun 2026 - 28min - 299 - #279 - Stellantis : Leur stratégie agentique
Annabelle Gerard est VP of AI and Data Business Insights chez Stellantis, l'un des groupes leaders mondiaux de l'automobile, qui regroupe 14 marques dont Peugeot, Citroën, Fiat, Jeep, Chrysler et emploie 250 000 personnes à travers le monde.
On aborde :
🔥 La genèse de leur stratégie GenAI & agentique
🔥 Leurs premières initiatives (gateway, FinOps, monitoring et cas d’usage)
🔥 L’organisation de l’équipe et les choix technologiques
🔥 Leurs challenges et leurs prochaines étapes (AI Garage, profil AI Business Process Lead, gouvernance)
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par ThoughtSpot, la solution spécialisée sur l’agentic analytics qui permet de faire de la BI et de l’analyse en langage naturel.
👉 Regarder l’épisode avec François, leur Senior VP Product Management
👉 Recevoir la synthèse de mon échange avec François
👉 Contacter François directement sur LinkedIn
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Annabelle
- Le livre The Pheonix Project de Gene Kim
- Pour recevoir le dossier sur les parcours des Head of Data & IA des plus belles boites, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Le département Data & IA chez Stellantis
02:24 La genèse de la stratégie agentique
03:45 Les premières initiatives
09:40 L’organisation de l’équipe
14:24 Leur stack & architecture
16:50 Leurs plus gros challenges
24:22 Leurs prochaines étapes
26:02 Sa ressource préférée
27:10 Ce qui l'a le plus fait progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#243 - La stratégie agentique de Carrefour
#237 - Déployer la stratégie Data & IA chez Engie dans l’Industrie
#214 - Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)
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Mon, 22 Jun 2026 - 28min - 298 - 🇪🇺 #278 - Tide: From Dashboards to Decision Boards with AI
Tanmay Nagori is Head of Data & Analytics for Lending at Tide, the UK-based fintech unicorn. Tide helps SME businesses save time by providing banking, payment, administrative, and financial tools. Today, it is used by 1.8 million SMEs in the United Kingdom, India, Germany, and France.
We cover :
🔥 His journey from Analyst to Head of Analytics (Consulting, Amazon…)
🔥 How the data team is organized globally and what stack they use
🔥 The approach and tools they implemented to increase the business impact of analytics
🔥 His view on how AI changes the role of the analytics team (from insights to actions)
📚 RESOURCES
- Tanmay’s LinkedIn Profile
- The book "A Technique for Producing Ideas" by James Webb Young
- The book "Thinking, Fast and Slow" by Daniel Kahneman
🎬 CHAPTERS
00:00 What's Tide?
01:53 Tanmay’s journey
05:39 Their main analytics projects
08:19 Their stack
10:50 His main challenges
13:53 His career advice
15:55 Resources he recommends
🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE
#8 - Marshmallow: Building the Data Analytics Team for a unicorn
#6 - HelloFresh: Building and scaling a Product Analytics culture
#2 - Deezer: How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused
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Wed, 17 Jun 2026 - 17min - 297 - #277 - Leboncoin : Leur nouvelle Stratégie Data
Patrice Chaperon est Directeur Data, Infra et Plateforme chez Leboncoin, la marketplace que tout le monde connaît. Avant ça, Patrice a passé plus de dix ans chez Doctolib et Criteo, où il était notamment Head of Analytics.
On aborde :
🔥 Le changement de stratégie chez Adevinta, le groupe derrière Leboncoin
🔥 La modernisation de leur plateforme data : Databricks, Coalesce Catalog, Confidence (by Spotify)…
🔥 L’organisation de l’équipe Data : 60 personnes (Data Product Engineers, Data Analysts, Governance…)
🔥 Leurs plus grosses difficultés et leurs prochains chantiers (exécution, IA…)
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👉 Obtenir une synthèse de l’épisode
👉 Contacter François sur LinkedIn
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Patrice
- Le LinkedIn de Marcel Dybalski
- Le livre Factfulness de Hans Rosling
🎬 CHAPITRES
00:00 Le contexte de départ
04:43 La refonte de leur stack data
12:42 L’organisation data chez Leboncoin
17:44 Leurs plus grosses difficultés
27:43 Leurs prochaines étapes
29:51 Ses reco de contenu
31:01 Ce que Patrice préfère dans la data
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#229 - Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le département Data chez Sorare
#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering
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Mon, 15 Jun 2026 - 32min - 296 - #276 - L’Oréal : Monter le département Data & IA Europe
Eva Weber est Head of Data Office & Transformation Europe chez L’Oréal. Elle pilote le lancement de la nouvelle organisation Data & IA Europe du groupe, une équipe rattachée à la Finance avec pour objectif d’harmoniser les pratiques data entre les pays et d’accélérer les projets IA à l’échelle européenne.
On aborde :
🔥 Chantier #1 : Création d’une organisation Data & IA Europe rattachée à la Finance
🔥 Chantier #2 : Réorganisation des équipes et change management
🔥 Chantier #3 : Définition d’une roadmap commune et premiers cas d’usage
🔥 Leurs plus grosses difficultés pendant ces chantiers : alignement, adoption et passage à l’échelle
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Eva
- La newsletter Club Datalogy de Florence Haxel
- Le podcast The AI Daily Brief
- Le film Le Stratège (Moneyball, 2011)
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🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours d’Eva
01:54 Le contexte chez L’Oréal
03:42 Chantier #1 : Nouvelle organisation data & IA Europe
05:57 Chantier #2 : Restructuration & change management
10:01 Chantier #3 : Roadmap & premiers use cases
14:50 Leurs plus grosses difficultés
17:52 Leurs prochaines étapes
18:42 Ses reco de contenu
19:25 Son meilleur conseil
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#173 - Klépierre : Transformer le département Finance via la Data
#253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique
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Mon, 08 Jun 2026 - 21min - 295 - 🇪🇺 #275 - Marshmallow: Building the data analytics team at a unicorn
Ina Vaduvescu is director of analytics at Marshmallow, the UK-based unicorn that offers affordable car insurance for newcomers to the UK. The scaleup raised $90 million in 2025 at a $2 billion valuation. She leads a team of 12 analysts and has spent the past few years building and structuring the analytics function.
We cover :
🔥 Her journey, from data analyst to director across startups and scale-ups
🔥 How she structured a high-performing and standardized data team
🔥 The KPI tree framework that was transformative to how they operate
🔥 Their AI projects: AI analytics and customer support AI agent
📚 RESOURCES
- Ina’s LinkedIn profile
- The newsletter TLDR
🎬 CHAPTERS
00:00 What's Marshmallow ?
00:39 Ina's journey
02:48 #1 - recruitment & stack
10:23 #2 - better prioritization
15:34 #3 - self-service & AI analytics
21:55 #4 - AI project for customer support
27:06 Their main challenges
28:05 Their next steps
30:04 The resources she recommends
30:41 Her career advice
🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE
#7 - Flix: Leveraging data to scale operations
#5 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing
#2 - Deezer: How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused
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Wed, 03 Jun 2026 - 32min - 294 - Comment on a lancé DataGen : l’histoire complète
Dans cet épisode, je vous raconte toute l'histoire de DataGen depuis le début : pourquoi j'ai eu envie de lancer un podcast, comment c'est devenu mon métier, avec qui je travaille au quotidien et quels sont les projets à venir. 🚀
📚 RESSOURCES
- La newsletter DataGen
- Le podcast DataGen Europe
🎬 CHAPITRES
00:00 Mon parcours
00:59 La genèse de DataGen
03:21 Mon lancement à temps plein
05:56 L'arrivée de Flore-Anne
07:44 Le lancement du Collectif avec Matthieu
10:26 2025 : l'année de la structuration
12:49 DataGen Europe
13:37 DataGen part aux USA
🤩 AUTRE ÉPISODE QUE VOUS POURRIEZ AIMER
Bilan DataGen 2025 : 350 000€ de CA, 45 000 écoutes mensuelles, 3 top épisodes et une grosse news
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Mon, 01 Jun 2026 - 15min - 293 - #274 - ThoughtSpot : Déployer une Agentic Analytics Platform
François Lopitaux est Senior VP Product Management chez ThoughtSpot, la solution de business intelligence spécialisée sur l'analyse de données en langage naturel grâce à l'IA et plus globalement sur l'Agentic Analytics. ThoughtSpot a été créé en 2012 et a été valorisé plus de 4 milliards de dollars lors de leur dernière levée de fonds en 2023. Ils sont utilisés par de très belles boîtes comme DoorDash, Lyft, Sephora aux US et Canal+ en France.
On aborde :
🔥 La genèse de ThoughtSpot et leur Agentic Analytics Platform
🔥 Pourquoi les utilisateurs aiment la solution : solution moderne, mix BI et IA, embedded analytics
🔥 Les clés pour déployer une solution Agentic Analytics (précision, context layer…)
🔥 L'évolution du rôle du Data Analyst vers un enabler de l’Agentic Analytics Platform
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Ce podcast est rendu possible par ThoughtSpot, la solution spécialisée sur l’agentic analytics qui permet de faire de la BI et de l’analyse en langage naturel. Ils ont été valorisé plus de 4 milliards de dollars et sont utilisés par de très belles boîtes comme DoorDash, Lyft, Sephora aux US et Canal+ en France.
👉 Obtenir une synthèse de l’épisode : https://go.thoughtspot.com/datagen
👉 Contacter François sur LinkedIn
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de François
- La newsletter de Sven Balnojan sur Medium
- L’article de ThoughSpot qui résume notre échange : https://go.thoughtspot.com/datagen
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de François
02:44 La genèse de ThoughtSpot
05:23 Pourquoi les clients adoptent ThoughtSpot
09:00 Comment la solution se distingue
15:06 Les clés pour déployer une solution Agentic Analytics
20:41 L’évolution du rôle de Data Analyst
22:39 La prochaine tendance de l’Agentic Analytics
23:45 Ses ressources préférées
24:56 Ce qu’aime François dans la data & l’IA
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#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique
#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery
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Wed, 27 May 2026 - 25min - 292 - #273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex
Cet épisode est le premier d’un nouveau format : le Talk Show DataGen. Trois leaders data & IA sont réunis pour débattre et échanger sur une tendance data & IA et sur l’actualité du marché.
Dans ce premier épisode, on échange sur l'accélération de l'AI Analytics et son impact sur l'équipe Data Analytics avec :
Juliette Duizabo, Head of Data chez PhotoroomÉdouard Flouriot, Directeur Data Analytics chez Sorareet Christelle Marfaing, ex-Head of Data chez Lydia puis chez May, aujourd'hui freelance Head of Data / Lead Data.On aborde :
🔥 L'accélération de l’AI Analytics et comment ça se traduit concrêtement : Omni, Hex, Nao, Claude Code
🔥 L’impact actuel sur l’équipe Analytics et ses nouvelles missions : fiabilité, outils data internes…
🔥 Des insights exclusifs issus de la dernière étude du Modern Data Network (impacts salaires, ressenti des leaders data)
🔥 Le futur de l’analytics : sans dashboards ? Sans Data Analysts ? Sans Head of Data ?
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
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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 Juliette
- Le Linkedin d'Edouard
- Le Linkedin de Christelle
- L’article How to finally trust Claude's advice d’Ole Lehmann
- Le repo d'Antoine Sauvage
- L’article Something Big Is Happening de Matt Shumer
- L'article AI's effects on programming jobs
- L’article LLM Wiki de Karphaty
- L'article Five things I believe about the future of analytics de Tristan Handy
- La newsletter d'Arthur Srz
- Pour recevoir Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Ce qu'ils pensent de l'AI Analytics
03:54 Insights issus du Modern Data Network
10:40 Comment ça se matérialise ? Claude Caude, Omni, Hex…
21:31 L’adoption massive de Claude Code
25:28 Le nouveau rôle de l’équipe : la fiabilité
29:27 L’équipe Analytics dans 5 ans
34:03 Devenir “builder” ?
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#264 - Déployer un projet agentique au coeur du produit
#221 : Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
#236 : Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery
#229 : Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le département Data chez Sorare
#175 : Stack Open Source, Manager "doer" & S’adapter à la GenAI avec Christelle (ex-Lydia) et Blef ⚡
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Mon, 25 May 2026 - 47min - 291 - #272 - Masterclass | Scaler son programme de formation agentique avec Benoît, CEO @On train
Benoît de La Porte est un expert sur le sujet de la formation tech, data et IA. Il a cofondé On train, l'agence spécialisée dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data, IA et qui travaille avec des belles boîtes comme Pierre Fabre, LVMH, Euronext, Sopra Steria et d'autres.
Pour la deuxième fois sur le podcast, il partage son analyse du marché et ses recommandations pour accélérer la montée en compétences des entreprises sur ces sujets.
On aborde :
🔥 Les 4 freins à l'adoption de l'IA en entreprise (compétences, ROI, sécurité et souveraineté)
🔥 Comment les lever par la formation et l’acculturation
🔥 Le bon mix pour former 100% des collaborateurs : e-learning, ateliers métiers, mentoring
🔥 Comment gamifier la formation IA pour maximiser l'engagement
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par On train, l'agence spécialisée dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data, IA et qui travaille avec des belles boîtes comme Pierre Fabre, LVMH, Euronext, Sopra Steria et d'autres.
👉 Contacter Benoît sur LinkedIn ou par mail : benoit@on-train.com
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Benoît
- La conférence d'Arthur Mensch à Polytechnique
- la newsletter de McKinsey
🎬 CHAPITRES
00:00 État des lieux du marché
01:44 Les 4 freins majeurs
03:28 Frein #1 : Adoption & compétences
05:14 Frein #2 : Coût et incertitude du ROI
08:23 Frein #3 : Sécurité & confidentialité
10:58 Frein #4 : Souveraineté & compétitivité économique
16:42 Mix formation physique et e-learning
22:51 Cadence de formation
24:30 Gamifier l’expérience en formation
27:20 Ce que propose On train
29:38 Sa ressource préférée
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#264 - Gorgias : Déployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)
#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe
#137 - Masterclass | Former ses collaborateurs aux IA Génératives avec Benoît de La Porte
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Wed, 20 May 2026 - 31min - 290 - #271 - Exotec : Structurer l'équipe Data et préparer le Self-Service (organisation, stack, décentralisation)
Gregory Vanuynsberghe est Head of Data chez Exotec, la pépite industrielle française qui produit des robots intelligents qui permettent d’automatiser les activités dans les entrepôts. Avant de rejoindre Exotec, Grégory était Directeur Analytics chez Decathlon où il encadrait plus de 100 profils Data Analysts.
On aborde :
🔥 Construire une relation de confiance avec les stakeholders
🔥 Refondre la stack pour préparer le Self-Service et la décentralisation
🔥 Décentraliser l’équipe avec des Data Analysts spécialisés par domaine
🔥 Les plus grosses difficultés et les prochaines étapes (GenAI, dashboardless…)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Grégory
- Le livre Antifragile de Nassim Taleb
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🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Grégory
03:12 Le contexte chez Exotec
05:28 Chantiers #1 : Construire la confiance
08:06 Chantiers #2 : Refondre l'architecture
10:59 Leur stack
13:51 Chantiers #3 : Décentraliser et spécialiser
17:24 Leurs plus grosses difficultés
26:02 Leurs prochaines étapes
29:19 Les questions de la fin
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#229 - Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le département Data chez Sorare
#251 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing
#198 - Swile : La nouvelle stratégie Data de la licorne
#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne
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Mon, 18 May 2026 - 32min - 289 - #270 - Les outils de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux
Charlotte Ledoux est une experte Data & AI Gouvernance, elle accompagne de très belles boîtes comme Pernod Ricard, Disney ou Printemps. 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 Data Catalog : rôle, solutions principales et comment structurer son benchmark
🔥 La Data Quality : rôle, solutions principales et maturité actuelle des entreprises
🔥 Le Semantic Layer : rôle et pourquoi on devrait le fusionner avec le Data Catalog pour alimenter les IA
🔥 La consolidation du marché : CastorDoc racheté par Coalesce, Informatica racheté par Salesforce…
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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.
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Charlotte
- Sa newsletter
- Son jeu en ligne The CDO Game
- L'article de Peter Baumann sur la perspective du marché des Data Catalogs
- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Qu'est-ce qu'un Data Catalog ?
04:54 Les solutions principales
07:05 Structurer son benchmark
16:00 Qu'est-ce qu'un outil Data Quality ?
17:40 Les solutions principales
19:47 La maturité des entreprises
22:35 Qu'est-ce qu'un Semantic Layer ?
24:59 Le lien entre Semantic Layer et Data Catalog
28:14 Les solutions principales
29:06 La consolidation du marché
30:47 Sa ressource préférée
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#254 - Les 5 tendances Data Gouvernance de 2026 avec Charlotte Ledoux
#256 - Strategy Software : Accélérer le time-to-data avec un Semantic Layer Universel et la GenAI
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn) 💪
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Mon, 11 May 2026 - 32min - 288 - #269 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer chez Pierre Fabre
Guilhem Jolly était Data Analyst pendant deux ans avant de devenir Analytics Engineer. Il travaille actuellement chez Pierre Fabre, un des leaders pharmaceutiques français.
On aborde :
🔥 Pourquoi l’Analytics Engineering est le “meilleur des deux mondes” entre tech et business
🔥 Comment il s'est formé et a décroché immédiatement 3 opportunités (BetClic, Elevate, Pierre Fabre)
🔥 Les compétences clés qu’il a acquises : SQL robuste, dbt, architecture médaillon et orchestration
🔥 Ses missions actuelles chez Pierre Fabre : rapports de performance, flux de données et prospective marché
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Guilhem
- Le LinkedIn de Mathias Frachon (recruteur tech, live data sur les salaires)
- Le LinkedIn de Benjamin Dubreu
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🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Guilhem
03:04 Le bootcamp qu’il a suivi
07:04 Ses nouvelles compétences
08:51 Ses missions chez Pierre Fabre
11:37 L’importance des pairs
12:03 Son conseil pour réussir la transition DA > AE
15:16 Ses side projects
16:46 Ses reco de contenu
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#232 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer en freelance chez Back Market
#217 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer en freelance chez Lacoste
#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance
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Wed, 06 May 2026 - 17min - 287 - #268 - Criteo : Déployer des algorithmes en temps réel à l'échelle (ML & GenAI)
Sarah Nogueira est Staff Machine Learning Lead chez Criteo, l'une des premières licornes françaises, spécialisée dans le marketing et le ciblage publicitaire sur les sites e-commerce. Elle dirige une équipe qui développe et met en production des modèles de Machine Learning dans le produit.
On aborde :
🔥 Le déploiement de leur premier LLM en production
🔥 Leur cycle de développement ML du prototype à la mise en production
🔥 Leur stack in-house et leurs plus gros enjeux : temps réel et qualité des résultas
🔥 Ses principaux challenges en temps que manager : vélocité, staffing, coordination
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Sarah
- Le blog de Criteo
- La newsletter The Batch de DeepLearning.AI
🎬 CHAPITRES
00:00 Son parcours
01:34 Le rôle de son équipe ML
04:46 1er LLM en production
06:16 Leur cycle de développement ML
16:15 Leurs principaux challenges
19:59 Ses reco de contenu
21:01 Ce qui l’a le plus fait progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#250 - Malt : Mettre en place une approche MLOps et LLMOps
#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)
#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering
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Mon, 04 May 2026 - 22min - 286 - #267 - L’agentique accélère : quel impact pour l’équipe data ? Avec Blef
Christophe Blefari a été Head of Data Engineering, Staff Data Engineer et Head of Data dans dans des startups et des grands groupes et il a cofondé Nao, un agent IA open source pour l’analytics.
On aborde :
🔥 L’accélération de l’agentique en 2026 : l'autonomisation des agents, OpenClaw…
🔥 L’impact sur l’équipe Data (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists...)
🔥 L'impact sur le Buy Versus Build : est-ce que ça devient rentable de développer certains outils en interne ?
🔥 Le Context Engineering et pourquoi les data catalogues ont raté le coche
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christophe Blefari
- Sa newsletter Blef.fr
- Sa boîte Nao
- L’article I Taught My Dog to Vibe Code Games de Caleb Leak
- Replay de leur meetup Agentic Analytics
- Son épisode avec Alexis Blandin de Jolimoi
- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 L’accélération de l'agentique en 2026
03:49 L'impact sur les équipes Data
18:11 Quelles boîtes sont matures ?
21:13 L'impact sur le Buy vs Build
29:59 Les reco de contenu de Blef
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#236 : Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery
#242 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef
#249 : On décrypte la fusion Fivetran x dbt avec Blef
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Mon, 27 Apr 2026 - 34min - 285 - 🇪🇺 #266 - Flix: Leveraging data to scale operations
Manoj Raghavan is a Staff Data Strategist at Flix, the affordable travel tech scaleup based in Germany, solving technology for long-distance buses and trains. Flix operates in 40+ countries, has 5,000 employees, including around 100 data & AI experts.
We cover :
🔥 Their data organisation: decentralized and with no central data leadership
🔥 One of the main projects he worked on to improve customer experience: bus partner classification
🔥 Their stack: AWS, Snowflake, dbt, Power BI…
🔥 One of their main current challenges: build vs. buy when it comes to AI tools
📚 RESOURCES
- Manoj’s LinkedIn profile
- The book of book Chip Huyen Designing Machine Learning Systems
- The book of book Chip Huyen AI Engineering
🎬 CHAPTERS
00:00 What is Flix?
02:38 Manoj's journey
06:28 The Data team organization
10:43 One of his main projects
16:35 Their stack
19:02 Their main challenges
21:17 Their next step
23:40 Resources he recommends
24:42 His career advice
🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE
#6 - HelloFresh: Building and scaling a Product Analytics culture
#5 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing
#1 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data
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Wed, 22 Apr 2026 - 26min - 284 - #265 - Back Market : Construire un Data Model robuste et scaler l’Analytics Engineering
Matthieu Colin est Analytics Engineering Manager chez Back Market, la marketplace de produits reconditionnés présente dans 17 pays qui compte plus de 15M de clients.
On aborde :
🔥 La construction d'un data model robuste pour arrêter de “réinventer la roue” à chaque analyse
🔥 Le passage d’un dbt “home-made” à dbt : tests de qualité, incremental et fondations pour scaler
🔥 L’ouverture du data model à 35+ contributeurs : gouvernance, metadata et gestion du self-service
🔥 La maîtrise des coûts BigQuery et la stabilisation de la stack grâce au monitoring et à la CI/CD
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Matthieu
- La newsletter du fondateur de dbt
- La newsletter Blef.fr
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🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Matthieu
02:08 Chantier #1 : Le Data Model
03:31 La stack
06:02 Chantier #2 : Ouvrir le data model
08:52 Chantier #3 : Qualité et metadata
13:48 Chantier #4 : Maîtriser les coûts
16:59 Chantier #5 : Stabilité de la stack
19:27 Leur organigramme data
22:22 Leurs plus grosses difficultés
25:17 Leurs prochaines étapes
29:54 Les reco de contenu de Matthieu
30:34 Son meilleur conseil
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#245 - Masterclass | Mettre en place dbt avec Matthieu Rousseau, CEO & Data Engineer chez Modeo
#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service
#150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie Data (organigramme, stack…)
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Mon, 20 Apr 2026 - 32min - 283 - Redif Top 10 : Informatica - Préparer ses données pour l’IA
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
- 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 GenAI sur Informatica
20:32 Leurs webinars Data Management
21:03 La reco 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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Wed, 15 Apr 2026 - 23min - 282 - Redif Top 10 : Gorgias - Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives
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 (Dot Ai, Omni…)
🔥 L’un des avantages clés du Self-Service
🔥 L’organisation de l’équipe, les difficultés, etc.
❤️ 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 leur 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’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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Mon, 13 Apr 2026 - 37min - 281 - #264 - Gorgias : Déployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)
Firas Jarboui est Head of Machine Learning chez Gorgias, la scale-up qui propose une plateforme d'IA conversationnelle pour les e-commerçants. Ils ont plus de 15 000 clients et la scale-up a été valorisée plus de 700 millions de dollars lors de leur dernière levée de fonds en 2022.
Firas va nous raconter comment l'arrivée des IA génératives a entraîné un repositionnement complet de Gorgias avec des fonctionnalités GenAI qui sont maintenant au cœur du produit.
On aborde :
🔥 Le repositionnement de Gorgias autour d’une IA conversationnelle
🔥 Les 3 phases de développement : POC, refonte de l’architecture LLM & scale
🔥 L’organisation de l’équipe et le nouveau rôle de Machine Learning Analyst
🔥 La stack qu’ils utilisent et leurs plus gros challenges : qualité et feedback loops
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Alteryx, l’outil aux 750 000 utilisateurs qui permet aux profils non techniques d’exploiter et de valoriser leurs données.
👉 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 Firas
- Les ressources Anthropic
- Les ressources OpenAI
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🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Firas
03:46 Gorgias avant l’IA générative
05:36 Le contexte à l’arrivée des GenAI
06:55 Chantier #1 : Chatbot support
10:01 Chantier #2 : Chatbot sales
15:24 Chantier #3 : Refonte archi LLM
18:29 L’organisation de l’équipe
22:45 Leur stack
23:50 Leurs plus grosses difficultés
26:30 Leurs prochaines étapes
29:47 La reco de contenu de Firas
30:13 Ce qui l'a le plus fait progresser
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#226 - Brevo : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Centaure, 189 millions ARR)
#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)
#192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives
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Mon, 06 Apr 2026 - 31min - 280 - #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
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
- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 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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Wed, 01 Apr 2026 - 24min - 279 - #262 - Veepee : Adopter une organisation hybride centralisée x décentralisée et une approche Analytics Engineering
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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Mon, 30 Mar 2026 - 19min - 278 - #261 - Accor : De la Business Intelligence à une Data & AI Factory
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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Mon, 23 Mar 2026 - 25min - 277 - #260 - Masterclass | Scaler l’adoption des agents IA avec Yoann Benoît, co-fondateur chez Hymaïa
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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Wed, 18 Mar 2026 - 30min - 276 - 🇪🇺 #259 - HelloFresh : Building and scaling a Product Analytics culture
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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Mon, 16 Mar 2026 - 30min - 275 - #258 - Alteryx : Permettre aux profils non techniques d’exploiter les données
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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📚 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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Wed, 11 Mar 2026 - 22min - 274 - #257 - Uber : Comment fonctionne l'équipe Data Science (projets, organisation & culture)
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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Mon, 09 Mar 2026 - 28min - 273 - Redif Top 10 : BlaBlaCar - L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data
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 ?
DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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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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Wed, 04 Mar 2026 - 36min - 272 - Redif Top 10 : Palantir - La plateforme Data & IA pour les cas d’usage opérationnels
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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Mon, 02 Mar 2026 - 24min - 271 - #256 - Strategy Software : Accélérer le time-to-data avec un Semantic Layer Universel et la GenAI
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
#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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Wed, 25 Feb 2026 - 19min - 270 - #255 - Brevo : Mettre en place une Business Intelligence orientée Self-Service avec Omni
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.
📚 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 touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Taha
- 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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Mon, 23 Feb 2026 - 29min - 269 - #254 - Les 5 tendances Data Gouvernance de 2026 avec Charlotte Ledoux
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)
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📚 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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Wed, 18 Feb 2026 - 22min - 268 - #253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique
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)
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📚 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
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Mon, 16 Feb 2026 - 31min - 267 - #252 - Sweep : Lancer le département Data & IA d'une startup (Stack, Self-Service & Agents IA)
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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Mon, 09 Feb 2026 - 16min - 266 - 🇪🇺 #251 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing
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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Wed, 04 Feb 2026 - 33min - 265 - #250 - Malt : Mettre en place une approche MLOps et LLMOps
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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Mon, 02 Feb 2026 - 39min - 264 - #249 - On décrypte la fusion Fivetran x dbt avec Blef
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…
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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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Wed, 28 Jan 2026 - 26min - 263 - #248 - Ornikar : Structurer une approche Analytics Engineering (CI/CD, FinOps, Naming & Semantic Layer)
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
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🎬 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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Mon, 26 Jan 2026 - 28min - 262 - 🇪🇺 #247 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence
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
- 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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Wed, 21 Jan 2026 - 34min - 261 - Bilan DataGen 2025 : 350 000€ de CA, 45 000 écoutes mensuelles, 3 top épisodes et une grosse news
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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Mon, 19 Jan 2026 - 12min - 260 - #246 - SNCF Connect & Tech : Leur stratégie Data
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
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🎬 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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Mon, 19 Jan 2026 - 25min - 259 - #245 - Masterclass | Mettre en place dbt avec Matthieu Rousseau, CEO & Data Engineer chez Modeo
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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Thu, 15 Jan 2026 - 22min - 258 - #244 - Qonto : Industrialiser sa Data Platform (Obvervabilité, Data Contracts, Automatisation, Self-Service)
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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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Victor
- Le livre Deciphering Data Architectures de James Serra
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🎬 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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Mon, 12 Jan 2026 - 42min - 257 - Redif Top 3 : BlaBlaCar - Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data
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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Mon, 05 Jan 2026 - 32min - 256 - Redif Top 3 : Pigment - Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)
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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Vous avez un projet data ? On a l'équipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Samya
- L'épisode DeepSeek, China, OpenAI, NVIDIA, xAI, TSMC, Stargate, and AI Megaclusters du podcast de Lex Fridman
- La newsletter AlphaSignal
🎬 CHAPITRES
00:00 Pigment en deux mots
01:53 Le parcours de Samya
03:47 La genèse de l’équipe GenAI et leur stratégie
06:33 Les 2 exemples de projets
08:14 L’organisation de l’équipe
11:17 L'architecture technique (OpenAI, LangChain, Landfuse…)
16:53 Leur plus grosse difficulté : l’équilibre performance x latence
22:25 Leurs prochaines étapes
25:21 Les dernières questions (recommandations, conseil)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA (Dust, Gemini…)
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
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Tue, 30 Dec 2025 - 29min - 255 - Redif Top 3 : dbt, l’outil le plus adopté ?
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
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#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup
#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering
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Mon, 22 Dec 2025 - 30min - 254 - #243 - Carrefour : Leur stratégie agentique
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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Mon, 15 Dec 2025 - 33min - 253 - #242 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef
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
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Les épisodes avec Malt, Gorgias, Pigment, Mirakl, Decathlon, Doctolib et Photoroom.
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Mon, 08 Dec 2025 - 42min - 252 - #241 - Adobe : Personnaliser l'expérience client avec la Data et la GenAI
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
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#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle
#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe
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Wed, 03 Dec 2025 - 29min - 251 - #240 - Lead Data au Ministère de la Transition Écologique
Louise est Data Team Lead au Ministère de la Transition Écologique. Après un parcours en startups, elle a rejoint le Ministère pour piloter un projet qui permet d’accélérer la transition écologique : avec son équipe, elle a construit des indicateurs pour aider les territoires à mesurer leurs progrès climatiques.
On aborde :
🔥 Comment ce projet s’insère dans la stratégie de Transition Écologique de la France
🔥 L’identification des indicateurs et la mise en place d’une Data Gouvernance
🔥 La mise en place d’une Modern Data Stack et les choix spécifiques de Scaleway et CubeJS
🔥 Les plus grosses difficultés : infrastructure adaptée à l’Open Data et adoption des indicateurs
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Louise
- Le catalogue des données pour la transition écologique (aka les indicateurs territoriaux)
- La newsletter blef.fr
- Le Slack Modern Data Stack
- La chaine YouTube de Riley Brown
- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Son parcours
02:36 Le contexte
09:57 Chantier #1 : Modern Data Stack
10:30 Le choix de CubeJS
12:42 Chantier #2 : Data gouvernance
15:19 Leurs plus gros challenges
18:50 Leurs prochaines étapes
21:10 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#193 - Comprendre l’impact de l’IA sur le Climat avec Lou Welgryn de Data For Good, ex-Carbon4
#140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre
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Mon, 01 Dec 2025 - 23min - 250 - #239 - Le marché du freelancing data & IA en 2026 avec Matthieu Ramognino
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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Wed, 26 Nov 2025 - 22min - 249 - #238 - Doctolib : Scaler ses projets GenAI grâce à l’évaluation
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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📚 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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Mon, 24 Nov 2025 - 31min - 248 - #237 - ENGIE : Déployer la stratégie Data & IA dans l’Industrie
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
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 ?
👉 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 Morgane
- Le livre Chief Data Officer deGilbert 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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Mon, 17 Nov 2025 - 23min - 247 - #236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery
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
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#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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Mon, 10 Nov 2025 - 32min - 246 - #235 - Masterclass | Déployer une stratégie data pour scaler sa performance marketing avec Denis Ravera
Denis Ravera est est co-Directeur Général chez Arcane, le cabinet de conseil spécialisé sur la stratégie data appliquée au marketing qui travaille notamment avec Leroy Merlin, Decathlon ou encore Europcar Mobility Group.
On aborde :
🔥 L’intérêt de mettre en place une stratégie data spécifique pour le marketing
🔥 Les cas d’usage principaux : optimisation du catalogue produit, pilotage à la valeur, Mix Marketing Modeling
🔥 Les outils et l’organisation à mettre en place
🔥 Les plus gros challenges : l’autonomie des équipes et la confiance dans les recommandations
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Denis
- L’article rédigé par Arcane
- La newsletter de Fred Cavazza
- Le site de Nicolas Guillon
- La chaîne Youtube Veritasium
- L'édition spéciale Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Denis
01:55 L'intérêt d'une stratégie data pour le marketing
04:07 Les différents cas d’usages
09:14 Les grandes briques à mettre en place
12:54 L’organisation à mettre en place
17:18 Combien de temps ça prend
18:36 Les plus gros challenges
20:34 L’impact des GenAI
22:01 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#198 - Swile : La nouvelle Stratégie Data de la licorne
#177 - Ex-CPO de BlaBlaCar, il partage sa Stratégie Data
#152 - Comment Crédit Agricole déploie sa Stratégie Data
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Wed, 05 Nov 2025 - 24min - 245 - #234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle
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
❤️ PARTENAIRE
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
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Anaïs Ghelfi
- Le manifesto pour accélérer ses projets GenAI ici
- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le contexte
03:07 #1 Lancer une communauté
07:48 #2 Déployer les assistants dans les outils
14:06 #3 Automatiser les workflows avec N8N
19:29 Leur approche LLMOps
22:03 Leur stack GenAI (Gemini, Dust, N8N…)
23:32 Leurs plus grosses difficultés
25:44 Leurs prochaines étapes
28:21 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné
🤩AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)
#172 - Mirakl : Déployer une stratégie IA Générative
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Mon, 03 Nov 2025 - 29min - 244 - #233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe
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
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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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Mon, 27 Oct 2025 - 26min - 243 - #232 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer en freelance chez Back Market
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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Wed, 22 Oct 2025 - 13min - 242 - #231 - On décrypte avec Blef les news de 2025 : Sommets Snowflake et Databricks, ClickHouse, DuckDB, BigQuery
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.
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christophe Blefari
- Sa newsletter Blef.fr
- Sa nouvelle boîte nao
- L’article How to build a coding agent
- Le blog de Simon Willison
- Le LinkedIn de Joe Reis
- La vidéo iPhone vs Android
- L'édition spéciale Les 10 outils Data & IA à suivre en 2025 de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Les nouveautés Databricks
09:51 Les nouveautés Snowflake
15:24 Zoom sur BigQuery
20:12 ClickHouse, le challenger
23:20 Les nouveautés DuckDB : DuckLake
25:16 La Forward Data Conference
27:42 Les reco de contenu de Blef
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Blef
Les épisodes avec Snowflake, Databricks, ClickHouse et Google
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Mon, 20 Oct 2025 - 29min - 241 - #230 - Denodo : Accélérer le time-to-market des projets Data & IA grâce à la virtualisation
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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Wed, 15 Oct 2025 - 20min - 240 - #229 - Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le département Data chez Sorare
Edouard Flouriot est aujourd’hui Directeur Data Analytics chez Sorare, la licorne française qui a un modèle à la croisée entre le foot, le jeu et la blockchain. Avant ça, il était Head of Data chez Aircall, une autre licorne française.
Cet épisode s'inscrit dans une nouvelle série dont l’objectif est d’inviter des Head of Data qui ont déjà monté ou structuré une équipe Data et qui recommencent.
On aborde :
🔥 Le contexte Data chez Sorare et les premières initiatives d’Edouard
🔥 L’évolution du rôle de Head of Data : de bâtisseur à 10x Data Analyst
🔥 L’évolution du rôle de Data Analyst : il va se focaliser sur l’insight
🔥 La discipline spécifique à Sorare : “l’économie de jeu”
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d’Edouard
- La scaleup Ramp qui analyse les providers data : Ramp
- La Newsletter de Lenny
- L’épisode DoorDash sur Lenny’s Podcast
- L’épisode Netflix sur Lenny’s Podcast
- L’article de Tristan Handy
🎬 CHAPITRES
00:00 Sorare en quelques mots
05:11 Contexte et 1ères initiatives
12:27 L’organisation actuelle
20:19 L’évolution du rôle de Head of Data
26:48 L’économie de jeu
34:38 Les plus gros challenges d’Edouard
36:14 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment
#208 - Alan : Déployer des algorithmes pour lutter contre la fraude
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Mon, 13 Oct 2025 - 38min - 239 - #228 - Comment l’ex-CDO de Carrefour structure le département Data & IA de la FDJ United (ex-Française des Jeux)
Sébastien Rozanes est Chief Digital, Data & AI Officer chez FDJ United (ex-Française des Jeux). Avant ça, Sébastien était Global Chief Data & Analytics Officer chez Carrefour et il avait passé au préalable plus de quinze ans dans le conseil en stratégie au BCG et chez McKinsey.
On aborde :
🔥 Ses 1ères initiatives : Data as a Product, Data Academy, accélération Cloud
🔥 Les challenges : prioriser les efforts, adopter l’orga “Spotify”, casser les silos Tech x Business
🔥 Ses conseils : adopter le “6 pager memo” d’Amazon et rester accessible pour obtenir du feedback des équipes
🔥 Les prochaines étapes : exécuter, co-localiser les équipes, le chantier IA agentique
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Sébastien
- Le LinkedIn de Charlotte Ledoux
- Son jeu
- Sa newsletter
- 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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Wed, 08 Oct 2025 - 31min - 238 - #227 - Masterclass | Tout comprendre sur Snowflake avec Mickaël Kuentz
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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Mon, 06 Oct 2025 - 26min - 237 - #226 - Brevo : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Centaure, 189 millions ARR)
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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Mon, 29 Sep 2025 - 42min - 236 - #225 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)
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
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📚 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
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#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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Mon, 22 Sep 2025 - 21min - 235 - #224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US
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
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#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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Wed, 17 Sep 2025 - 28min - 234 - #223 - Adeo : Déployer l’approche Data Mesh au sein du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)
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…
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📚 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
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#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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Mon, 15 Sep 2025 - 20min - 233 - #222 - Retool : L’outil low code adopté par les équipes Data & IA (OpenAI, Nvidia, Pernod Ricard, Decathlon…)
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.
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📚 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
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#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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Wed, 10 Sep 2025 - 30min - 232 - #221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
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
- Le livre "Nexus" de Yuval Noah Harari
- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours de Claire, ex-Head of Data chez Airbnb
01:30 Les premiers chantiers qu’elle lance en arrivant chez Malt
02:59 L’importance d’avoir une équipe Data centralisée
04:47 Refocus sur un seul projet de Machine Learning
07:24 Recherche vs Ecole d’Ingénieur
09:10 La suppression du système de ticketing
15:49 Son implication dans un projet IA
30:05 Le retour du make or buy
34:22 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)
#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne
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Mon, 08 Sep 2025 - 36min - 231 - #219 - Decathlon : Leur nouvelle stratégie Analytics
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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Sun, 31 Aug 2025 - 29min - 230 - #220 - Masterclass | Industrialiser sa Data Visualisation avec Frédéric Forest et le Design System
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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Mon, 01 Sep 2025 - 18min - 229 - #218 - Fairly Made : Lancer le département Data d'une startup
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.
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📚 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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Mon, 25 Aug 2025 - 28min
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