Avsnitt

  • #285 - Astronomer : Construire sa stack data & IA autour d’Airflow

    #285 - Astronomer : Construire sa stack data & IA autour d’Airflow

    · DataGen

    Marion Azoulai est Staff Data Scientist chez Astronomer, l'Ă©diteur d'Astro, la plateforme managĂ©e 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 lancĂ© 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 vertĂ©brale)

    đŸ”„ Chantier #2 : Le dĂ©ploiement des dashboards et la diffusion d’une culture data-driven dans toute l’entreprise

    đŸ”„ Chantier #3 : L’industrialisation des cas d’usage de Machine Learning et l’accĂ©lĂ©ration sur l'AI Analytics

    đŸ”„ Leurs plus gros challenges : gagner la confiance des Ă©quipes et faire face aux transformations liĂ©es Ă  l’IA.


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Astronomer.

    👉 Tester le produit Astro gratuitement : bit.ly/4vyJrgy

    👉 RĂ©server une dĂ©mo : bit.ly/3Tgmill

    👉 Contacter François DuprĂ© (commercial Astronomer France) par mail Ă  l'adresse [email protected] ou sur LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/fdupre/


    📚 RESSOURCES


    - Tester gratuitement Astro (pendant quelques semaines)

    - Réserver une démo d'Astro

    - 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 : DĂ©ployer 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 Ă  Astro ?

    29:57 Sa ressource préférée

    31:01 Ce qu’elle aime dans la data


    đŸ€© 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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  • #284 - Decathlon : Comment le CDO structure sa stratĂ©gie data & IA

    #284 - Decathlon : Comment le CDO structure sa stratégie data & IA

    · DataGen

    Didier Mamma est Chief Data & AI Officer chez Decathlon, l’entreprise prĂ©fĂ©rĂ©e des Français qui compte plus de 100 000 collaborateurs, rĂ©alise 17 milliards d'euros de chiffre d'affaires et est prĂ©sente dans 54 pays dans le monde.


    On aborde :


    đŸ”„ Le parcours de Didier pour devenir CDO et le contexte data & IA chez Decathlon

    đŸ”„ Leurs principaux chantiers data & IA : lakehouse, qualitĂ© & gouvernance, agentique

    đŸ”„ L’importance de se rĂ©organiser continuellement (cf. loi de Conway)

    đŸ”„ Sa plus grosse difficultĂ© : repenser les process vs optimiser des process sous-optimaux


    đŸ’Ș VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?


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

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


    👉 Nous rencontrer ici


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Didier

    - Le livre Changements : paradoxes et psychothérapie de Paul Watzlawick

    - Pour recevoir les 10 outils Data & IA Ă  suivre en 2025, inscivez-vous Ă  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 rĂ©organisations

    41:48 Ses plus grosses difficultés

    46:44 Sa ressource préférée

    47:45 Ce que Didier aime dans la data & l’IA


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #276 - L’OrĂ©al : Monter le dĂ©partement Data & IA Europe

    #243 - Carrefour : Leur stratégie agentique

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


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  • #283 - DataBird : Devenir AI Agent Builder en 12 semaines

    #283 - DataBird : Devenir AI Agent Builder en 12 semaines

    · DataGen

    Alexandre Miny de Tornaco est le cofondateur de DataBird, l’institut de formation qui propose des bootcamps dĂ©diĂ©s Ă  la data et Ă  l’IA. Depuis 5 ans, ils ont formĂ© plus de 4000 personnes.


    On aborde :


    đŸ”„ La tendance de l’IA GĂ©nĂ©rative et de l’agentique

    đŸ”„ Le lancement de 3 bootcamps : AI Champion, AI Agent Builder et AI Product Builder

    đŸ”„ A quels profils ils s'adressent : profils mĂ©tiers (marketing, finance
), profils techniques / tech savvy (data analysts, product managers, ops
), profils en reconversion


    đŸ”„ Le programme du bootcamp AI Agent Builder dans le dĂ©tail (dĂ©roulĂ©, outils IA utilisĂ©s
)


    đŸ’Ș 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 trÚs 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 marchĂ© pour co-construire et faire Ă©voluer les programmes

    👉 DataBird apporte son expertise dans la formation avec 4000+ profils Data & IA formĂ©s


    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. đŸ™‚


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d’Alexandre

    - DĂ©couvrir 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


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #209 - Mirakl : DĂ©ployer des Agents IA pour le Business

    #234 - Malt : DĂ©ployer des assistants IA Ă  l’échelle

    #243 - Carrefour : Leur stratégie agentique

    #269 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer chez Pierre Fabre


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  • #282 - Mettre en place une stratĂ©gie IA souveraine et Ă©thique avec Mick Levy

    #282 - Mettre en place une stratégie IA souveraine et éthique avec Mick Levy

    · DataGen

    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 :


    đŸ”„ Ce qu’est une IA Ă©thique et souveraine et les 4 types de risque qu’elle permet d’éviter

    đŸ”„ Les risques les plus visibles (ex : destruction d’emplois), les risques structurels (ex : biais, cyber-attaques), les risques sociĂ©taux (ex : deepfakes) et les risques cachĂ©s (ex : data workers)

    đŸ”„ Les risques encourus spĂ©cifiquement par les entreprises et les initiatives Ă  lancer (charte IA, comitĂ© Ă©thique, conformitĂ©, gouvernance IA, Ă©vangĂ©lisation
)

    đŸ”„ Le sujet de la souverainetĂ© et le choix des technologies : US vs europĂ©enne vs française vs open source


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Mick

    - Son nouveau livre IA Mania : Usages, Ă©thique, stratĂ©gie : crĂ©ez 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 Ă©thique 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


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #105 - DĂ©ployer une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives avec Mick Levy ! đŸ€–

    #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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  • #281 - Gorgias : CrĂ©er sa couche de contexte pour l'agent AI Analytics

    #281 - Gorgias : Créer sa couche de contexte pour l'agent AI Analytics

    · DataGen

    Yochan Khoi est Context Engineer chez Gorgias, la scale-up valorisĂ©e plus de 700 millions de dollars qui dĂ©veloppe une plateforme d’IA conversationnelle utilisĂ©e 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 Ă©pisode, Yochan nous explique comment son Ă©quipe a construit son agent analytics interne, pourquoi le contexte est devenu l’enjeu central des systĂšmes agentiques et comment le rĂŽle de Context Engineer est en train d’émerger Ă  l’intersection de l’Analytics Engineering et de l’IA.


    On aborde :


    đŸ”„ Chantier #1 : construire le Context Layer et la hiĂ©rarchie des connaissances mĂ©tier

    đŸ”„ Chantier #2 : accĂ©lĂ©rer la mise Ă  jour et l’amĂ©lioration continue du contexte

    đŸ”„ Chantier #3 : ouvrir l’édition du Context Layer Ă  l’ensemble de l’entreprise

    đŸ”„ Leurs plus grosses difficultĂ©s : gouvernance des donnĂ©es, permissions et passage Ă  l’échelle


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

    📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici

    🎙 Ecouter l’épisode 151 “Devenir Analytics Engineer en 6 semaines” avec DataBird ici


    DataGen opùre 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 genĂšse 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 propriĂ©taires (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


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #274 - ThoughtSpot : DĂ©ployer une Agentic Analytics Platform

    #264 - Gorgias : DĂ©ployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)

    #243 Carrefour : Leur stratégie agentique


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  • #280 - On dĂ©crypte les grandes news de Snowflake (Cowork, Vibe Coding, AI Analytics)

    #280 - On décrypte les grandes news de Snowflake (Cowork, Vibe Coding, AI Analytics)

    · DataGen

    Marie-Cécile Riom est AI Product Specialist chez Snowflake, la plateforme Data & IA que tout le monde connaßt. Snowflake connaßt depuis des années une croissance exceptionnelle. De nombreuses entreprises telles que Qonto, Sanofi et Swile l'utilisent au quotidien.


    On aborde :


    đŸ”„ Les 3 grandes nouveautĂ©s chez Snowflake : Cowork, Cortex Code (Vibe Coding) et Cortex Sense (Contexte & AI Analytics)

    đŸ”„ Comment Cowork permet de centraliser le travail des Ă©quipes mĂ©tier (Gmail, Slack, Salesforce
) dans une interface unique

    đŸ”„ Comment Cortex Sense apporte le contexte nĂ©cessaire aux agents et augmente la fiabilitĂ© des rĂ©ponses

    đŸ”„ L’évĂ©nement Snowflake World Tour Ă  Paris le 15 octobre oĂč 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-CĂ©cile

    - La piÚce de théùtre Big Mother

    - Le retour d'XP Sanofi (36 minutes)

    - DĂ©couvrir le Snowflake World Tour Ă  Paris le 15/10/2026 ici


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Le parcours de Marie-CĂ©cile

    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 Ă  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


    đŸ€© 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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  • #279 - Stellantis : Leur stratĂ©gie agentique

    #279 - Stellantis : Leur stratégie agentique

    · DataGen

    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 :


    đŸ”„ La genĂšse de leur stratĂ©gie GenAI & agentique

    đŸ”„ Leurs premiĂšres initiatives (gateway, FinOps, monitoring et cas d’usage)

    đŸ”„ L’organisation de l’équipe et les choix technologiques

    đŸ”„ Leurs challenges et leurs prochaines Ă©tapes (AI Garage, profil AI Business Process Lead, gouvernance)


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par ThoughtSpot, la solution spĂ©cialisĂ©e 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 synthĂšse de mon Ă©change 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 Ă  la newsletter ici


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Le dĂ©partement Data & IA chez Stellantis 

    02:24 La genÚse de la stratégie agentique

    03:45 Les premiĂšres initiatives

    09:40 L’organisation de l’équipe

    14:24 Leur stack & architecture

    16:50 Leurs plus gros challenges

    24:22 Leurs prochaines Ă©tapes

    26:02 Sa ressource préférée

    27:10 Ce qui l'a le plus fait progresser


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #243 - La stratégie agentique de Carrefour

    #237 - DĂ©ployer la stratĂ©gie Data & IA chez Engie dans l’Industrie

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


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  • đŸ‡ȘđŸ‡ș #278 - Tide: From Dashboards to Decision Boards with AI

    đŸ‡ȘđŸ‡ș #278 - Tide: From Dashboards to Decision Boards with AI

    · DataGen

    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 :


    đŸ”„ His journey from Analyst to Head of Analytics (Consulting, Amazon
)

    đŸ”„ How the data team is organized globally and what stack they use

    đŸ”„ The approach and tools they implemented to increase the business impact of analytics

    đŸ”„ 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


    đŸ€© 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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  • #277 - Leboncoin : Leur nouvelle StratĂ©gie Data

    #277 - Leboncoin : Leur nouvelle Stratégie Data

    · DataGen

    Patrice Chaperon est Directeur Data, Infra et Plateforme chez Leboncoin, la marketplace que tout le monde connaĂźt. Avant ça, Patrice a passĂ© plus de dix ans chez Doctolib et Criteo, oĂč il Ă©tait notamment Head of Analytics.


    On aborde :


    đŸ”„ Le changement de stratĂ©gie chez Adevinta, le groupe derriĂšre Leboncoin

    đŸ”„ La modernisation de leur plateforme data : Databricks, Coalesce Catalog, Confidence (by Spotify)


    đŸ”„ L’organisation de l’équipe Data : 60 personnes (Data Product Engineers, Data Analysts, Governance
)

    đŸ”„ Leurs plus grosses difficultĂ©s et leurs prochains chantiers (exĂ©cution, IA
)


    ❀ PARTENAIRE 


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    👉 Regarder l’épisode avec François, leur Senior VP Product Management

    👉 Obtenir une synthĂšse 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 Ă©tapes

    29:51 Ses reco de contenu  

    31:01 Ce que Patrice préfÚre dans la data


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #229 - Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le dĂ©partement Data chez Sorare

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

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


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  • #276 - L’OrĂ©al : Monter le dĂ©partement Data & IA Europe

    #276 - L’Oréal : Monter le département Data & IA Europe

    · DataGen

    Eva Weber est Head of Data Office & Transformation Europe chez L’OrĂ©al. Elle pilote le lancement de la nouvelle organisation Data & IA Europe du groupe, une Ă©quipe rattachĂ©e Ă  la Finance avec pour objectif d’harmoniser les pratiques data entre les pays et d’accĂ©lĂ©rer les projets IA Ă  l’échelle europĂ©enne.


    On aborde :


    đŸ”„ Chantier #1 : CrĂ©ation d’une organisation Data & IA Europe rattachĂ©e Ă  la Finance

    đŸ”„ Chantier #2 : RĂ©organisation des Ă©quipes et change management

    đŸ”„ Chantier #3 : DĂ©finition d’une roadmap commune et premiers cas d’usage

    đŸ”„ Leurs plus grosses difficultĂ©s pendant ces chantiers : alignement, adoption et passage Ă  l’échelle


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    Ce podcast est rendu possible par ThoughtSpot, la solution spĂ©cialisĂ©e 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

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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 StratĂšge (Moneyball, 2011)

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    🎬 CHAPITRES


    00:00 Le parcours d’Eva

    01:54 Le contexte chez L’OrĂ©al

    03:42 Chantier #1 : Nouvelle organisation data & IA Europe

    05:57 Chantier #2 : Restructuration & change management

    10:01 Chantier #3 : Roadmap & premiers use cases

    14:50 Leurs plus grosses difficultés

    17:52 Leurs prochaines Ă©tapes

    18:42 Ses reco de contenu

    19:25 Son meilleur conseil


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #146 - L’OrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives

    #173 - Klépierre : Transformer le département Finance via la Data

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


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  • đŸ‡ȘđŸ‡ș #275 - Marshmallow: Building the data analytics team at a unicorn

    đŸ‡ȘđŸ‡ș #275 - Marshmallow: Building the data analytics team at a unicorn

    · DataGen

    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 :


    đŸ”„ Her journey, from data analyst to director across startups and scale-ups

    đŸ”„ How she structured a high-performing and standardized data team

    đŸ”„ The KPI tree framework that was transformative to how they operate

    đŸ”„ Their AI projects: AI analytics and customer support AI agent


    📚 RESOURCES


    - Ina’s LinkedIn profile

    - The newsletter TLDR

    - Lenny's Podcast


    🎬 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


    đŸ€© 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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  • Comment on a lancĂ© DataGen : l’histoire complĂšte

    Comment on a lancé DataGen : l’histoire complète

    · DataGen

    Dans cet Ă©pisode, je vous raconte toute l'histoire de DataGen depuis le dĂ©but : pourquoi j'ai eu envie de lancer un podcast, comment c'est devenu mon mĂ©tier, avec qui je travaille au quotidien et quels sont les projets Ă  venir. 🚀


    📚 RESSOURCES


    - La newsletter DataGen

    - Le podcast DataGen Europe


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Mon parcours 

    00:59 La genĂšse de DataGen 

    03:21 Mon lancement Ă  temps plein 

    05:56 L'arrivée de Flore-Anne

    07:44 Le lancement du Collectif avec Matthieu 

    10:26 2025 : l'annĂ©e de la structuration 

    12:49 DataGen Europe 

    13:37 DataGen part aux USA


    đŸ€© AUTRE ÉPISODE QUE VOUS POURRIEZ AIMER


    Bilan DataGen 2025 : 350 000€ de CA, 45 000 Ă©coutes mensuelles, 3 top Ă©pisodes et une grosse news


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  • #274 - ThoughtSpot : DĂ©ployer une Agentic Analytics Platform

    #274 - ThoughtSpot : Déployer une Agentic Analytics Platform

    · DataGen

    François Lopitaux est Senior VP Product Management chez ThoughtSpot, la solution de business intelligence spécialisée sur l'analyse de données en langage naturel grùce à l'IA et plus globalement sur l'Agentic Analytics. ThoughtSpot a été créé en 2012 et a été valorisé plus de 4 milliards de dollars lors de leur derniÚre levée de fonds en 2023. Ils sont utilisés par de trÚs belles boßtes comme DoorDash, Lyft, Sephora aux US et Canal+ en France.


    On aborde :


    đŸ”„ La genĂšse de ThoughtSpot et leur Agentic Analytics Platform

    đŸ”„ Pourquoi les utilisateurs aiment la solution : solution moderne, mix BI et IA, embedded analytics

    đŸ”„ Les clĂ©s pour dĂ©ployer une solution Agentic Analytics (prĂ©cision, context layer
)

    đŸ”„ L'Ă©volution du rĂŽle du Data Analyst vers un enabler de l’Agentic Analytics Platform


    ❀ PARTENAIRE 


    Ce podcast est rendu possible par ThoughtSpot, la solution spĂ©cialisĂ©e sur l’agentic analytics qui permet de faire de la BI et de l’analyse en langage naturel. Ils ont Ă©tĂ© valorisĂ© plus de 4 milliards de dollars et sont utilisĂ©s par de trĂšs belles boĂźtes comme DoorDash, Lyft, Sephora aux US et Canal+ en France.

    👉 Obtenir une synthĂšse 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 rĂ©sume notre Ă©change : https://go.thoughtspot.com/datagen


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Le parcours de François

    02:44 La genĂšse de ThoughtSpot

    05:23 Pourquoi les clients adoptent ThoughtSpot

    09:00 Comment la solution se distingue

    15:06 Les clés pour déployer une solution Agentic Analytics

    20:41 L’évolution du rĂŽle 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


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #263 - Masterclass | Mettre en place une stratĂ©gie GenAI qui passe Ă  l’échelle et gĂ©nĂšre du ROI avec Axel de Goursac, Partner AI Lead chez KPMG France

    #243 - Carrefour : Leur stratégie agentique

    #236 - Photoroom : DĂ©ployer une stratĂ©gie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery


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  • #273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex

    #273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex

    · DataGen

    Cet Ă©pisode est le premier d’un nouveau format : le Talk Show DataGen. Trois leaders data & IA sont rĂ©unis pour dĂ©battre et Ă©changer sur une tendance data & IA et sur l’actualitĂ© du marchĂ©.


    Dans ce premier épisode, on échange sur l'accélération de l'AI Analytics et son impact sur l'équipe Data Analytics avec :

    Juliette Duizabo, Head of Data chez 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 :


    đŸ”„ L'accĂ©lĂ©ration de l’AI Analytics et comment ça se traduit concrĂȘtement : Omni, Hex, Nao, Claude Code

    đŸ”„ L’impact actuel sur l’équipe Analytics et ses nouvelles missions : fiabilitĂ©, outils data internes


    đŸ”„ Des insights exclusifs issus de la derniĂšre Ă©tude du Modern Data Network (impacts salaires, ressenti des leaders data)

    đŸ”„ Le futur de l’analytics : sans dashboards ? Sans Data Analysts ? Sans Head of Data ?


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

    📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici

    🎙 Ecouter l’épisode 151 “Devenir Analytics Engineer en 6 semaines” avec DataBird ici


    DataGen opùre 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 matĂ©rialise ? Claude Caude, Omni, Hex


    21:31 L’adoption massive de Claude Code

    25:28 Le nouveau rĂŽle de l’équipe : la fiabilitĂ©

    29:27 L’équipe Analytics dans 5 ans

    34:03 Devenir “builder” ?


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #264 - DĂ©ployer un projet agentique au coeur du produit

    #221 : Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le dĂ©partement Data & IA chez Malt

    #236 : Photoroom : DĂ©ployer une stratĂ©gie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery

    #229 : Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le dĂ©partement Data chez Sorare

    #175 : Stack Open Source, Manager "doer" & S’adapter à la GenAI avec Christelle (ex-Lydia) et Blef ⚡


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  • #272 - Masterclass | Scaler son programme de formation agentique avec BenoĂźt, CEO @On train

    #272 - Masterclass | Scaler son programme de formation agentique avec Benoît, CEO @On train

    · DataGen

    Benoßt de La Porte est un expert sur le sujet de la formation tech, data et IA. Il a cofondé On train, l'agence spécialisée dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data, IA et qui travaille avec des belles boßtes comme Pierre Fabre, LVMH, Euronext, Sopra Steria et d'autres.


    Pour la deuxiÚme fois sur le podcast, il partage son analyse du marché et ses recommandations pour accélérer la montée en compétences des entreprises sur ces sujets.


    On aborde :


    đŸ”„ Les 4 freins Ă  l'adoption de l'IA en entreprise (compĂ©tences, ROI, sĂ©curitĂ© et souverainetĂ©)

    đŸ”„ Comment les lever par la formation et l’acculturation

    đŸ”„ Le bon mix pour former 100% des collaborateurs : e-learning, ateliers mĂ©tiers, mentoring

    đŸ”„ 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 boßtes comme Pierre Fabre, LVMH, Euronext, Sopra Steria et d'autres.

    👉 Contacter BenoĂźt sur LinkedIn ou par mail : [email protected]


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de BenoĂźt

    - La conférence d'Arthur Mensch à Polytechnique

    - la newsletter de McKinsey


    🎬 CHAPITRES


    00:00 État des lieux du marchĂ©

    01:44 Les 4 freins majeurs

    03:28 Frein #1 : Adoption & compétences

    05:14 Frein #2 : Coût et incertitude du ROI

    08:23 Frein #3 : Sécurité & confidentialité

    10:58 Frein #4 : Souveraineté & compétitivité économique

    16:42 Mix formation physique et e-learning

    22:51 Cadence de formation

    24:30 Gamifier l’expĂ©rience en formation

    27:20 Ce que propose On train

    29:38 Sa ressource préférée


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #264 - Gorgias : DĂ©ployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)

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

    #137 - Masterclass | Former ses collaborateurs aux IA Génératives avec Benoßt de La Porte


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  • #271 - Exotec : Structurer l'Ă©quipe Data et prĂ©parer le Self-Service (organisation, stack, dĂ©centralisation)

    #271 - Exotec : Structurer l'équipe Data et préparer le Self-Service (organisation, stack, décentralisation)

    · DataGen

    Gregory Vanuynsberghe est Head of Data chez Exotec, la pĂ©pite industrielle française qui produit des robots intelligents qui permettent d’automatiser les activitĂ©s dans les entrepĂŽts. Avant de rejoindre Exotec, GrĂ©gory Ă©tait Directeur Analytics chez Decathlon oĂč il encadrait plus de 100 profils Data Analysts.


    On aborde :


    đŸ”„ Construire une relation de confiance avec les stakeholders

    đŸ”„ Refondre la stack pour prĂ©parer le Self-Service et la dĂ©centralisation

    đŸ”„ DĂ©centraliser l’équipe avec des Data Analysts spĂ©cialisĂ©s par domaine

    đŸ”„ Les plus grosses difficultĂ©s et les prochaines Ă©tapes (GenAI, dashboardless
)


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

    📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici

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


    📚 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 Ă©tapes

    29:19 Les questions de la fin


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #229 - Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le dĂ©partement Data chez Sorare

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

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

    #136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data d’une licorne


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  • #270 - Les outils de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

    #270 - Les outils de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

    · DataGen

    Charlotte Ledoux est une experte Data & AI Gouvernance, elle accompagne de trĂšs belles boĂźtes comme Pernod Ricard, Disney ou Printemps. En parallĂšle, elle crĂ©e du contenu sur LinkedIn sur ce sujet avec beaucoup de succĂšs (+50K abonnĂ©s) et est identifiĂ©e par les leaders data comme l’experte n°1 sur la Data Gouvernance.


    On aborde :


    đŸ”„ Le Data Catalog : rĂŽle, solutions principales et comment structurer son benchmark

    đŸ”„ La Data Quality : rĂŽle, solutions principales et maturitĂ© actuelle des entreprises

    đŸ”„ Le Semantic Layer : rĂŽle et pourquoi on devrait le fusionner avec le Data Catalog pour alimenter les IA

    đŸ”„ La consolidation du marchĂ© : CastorDoc rachetĂ© par Coalesce, Informatica rachetĂ© par Salesforce



    đŸ’Ș VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?


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

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


    👉 Nous rencontrer ici


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Charlotte

    - Sa newsletter

    - Son jeu en ligne The CDO Game

    - L'article de Peter Baumann sur la perspective du marché des Data Catalogs

    - Pour recevoir les 10 outils Data & IA Ă  suivre en 2025, s'inscrire Ă  la newsletter ici


    🎬 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


    đŸ€© 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 abonnĂ©s LinkedIn) đŸ’Ș


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  • #269 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer chez Pierre Fabre

    #269 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer chez Pierre Fabre

    · DataGen

    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 :


    đŸ”„ Pourquoi l’Analytics Engineering est le “meilleur des deux mondes” entre tech et business

    đŸ”„ Comment il s'est formĂ© et a dĂ©crochĂ© immĂ©diatement 3 opportunitĂ©s (BetClic, Elevate, Pierre Fabre)

    đŸ”„ Les compĂ©tences clĂ©s qu’il a acquises : SQL robuste, dbt, architecture mĂ©daillon et orchestration

    đŸ”„ Ses missions actuelles chez Pierre Fabre : rapports de performance, flux de donnĂ©es et prospective marchĂ©


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Guilhem

    - Le LinkedIn de Mathias Frachon (recruteur tech, live data sur les salaires)

    - Le LinkedIn de Benjamin Dubreu

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


    🎬 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


    đŸ€© 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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  • #268 - Criteo : DĂ©ployer des algorithmes en temps rĂ©el Ă  l'Ă©chelle (ML & GenAI)

    #268 - Criteo : Déployer des algorithmes en temps réel à l'échelle (ML & GenAI)

    · DataGen

    Sarah Nogueira est Staff Machine Learning Lead chez Criteo, l'une des premiÚres licornes françaises, spécialisée dans le marketing et le ciblage publicitaire sur les sites e-commerce. Elle dirige une équipe qui développe et met en production des modÚles de Machine Learning dans le produit.


    On aborde :


    đŸ”„ Le dĂ©ploiement de leur premier LLM en production

    đŸ”„ Leur cycle de dĂ©veloppement ML du prototype Ă  la mise en production

    đŸ”„ Leur stack in-house et leurs plus gros enjeux : temps rĂ©el et qualitĂ© des rĂ©sultas

    đŸ”„ Ses principaux challenges en temps que manager : vĂ©locitĂ©, staffing, coordination


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    00:00 Son parcours

    01:34 Le rĂŽle de son Ă©quipe ML

    04:46 1er LLM en production

    06:16 Leur cycle de développement ML

    16:15 Leurs principaux challenges

    19:59 Ses reco de contenu

    21:01 Ce qui l’a le plus fait progresser


    đŸ€© 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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  • #267 - L’agentique accĂ©lĂšre : quel impact pour l’équipe data ? Avec Blef

    #267 - L’agentique accélère : quel impact pour l’équipe data ? Avec Blef

    · DataGen

    Christophe Blefari a Ă©tĂ© Head of Data Engineering, Staff Data Engineer et Head of Data dans dans des startups et des grands groupes et il a cofondĂ© Nao, un agent IA open source pour l’analytics.


    On aborde :


    đŸ”„ L’accĂ©lĂ©ration de l’agentique en 2026 : l'autonomisation des agents, OpenClaw


    đŸ”„ L’impact sur l’équipe Data (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists...)

    đŸ”„ L'impact sur le Buy Versus Build : est-ce que ça devient rentable de dĂ©velopper certains outils en interne ?

    đŸ”„ Le Context Engineering et pourquoi les data catalogues ont ratĂ© le coche


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    - Le LinkedIn de Christophe Blefari

    - Sa newsletter Blef.fr

    - Sa boĂźte Nao

    - L’article I Taught My Dog to Vibe Code Games de Caleb Leak

    - Replay de leur meetup Agentic Analytics

    - Son Ă©pisode avec Alexis Blandin de Jolimoi

    - Pour recevoir les 10 outils Data & IA Ă  suivre en 2025, s'inscrire Ă  la newsletter ici


    🎬 CHAPITRES


    00:00 L’accĂ©lĂ©ration de l'agentique en 2026

    03:49 L'impact sur les Ă©quipes Data

    18:11 Quelles boĂźtes sont matures ?

    21:13 L'impact sur le Buy vs Build

    29:59 Les reco de contenu de Blef


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #236 : Photoroom : DĂ©ployer une stratĂ©gie 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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