Avsnitt
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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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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
👉 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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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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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
- 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
🤩 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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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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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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👉 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
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#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
#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique
#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery
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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
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 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
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🎬 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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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
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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 : [email protected]
📚 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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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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On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
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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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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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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 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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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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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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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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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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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
💪 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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👉 Nous rencontrer ici
📚 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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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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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
💪 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 Matthieu
- La newsletter du fondateur de dbt
- La newsletter Blef.fr
- Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, inscrivez-vous à notre newsletter ici.
🎬 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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Are Hegdal est un Expert Data Management. Il travaille chez Informatica depuis 5 ans et est dans la data depuis presque 20 ans. Informatica est un leader mondial du secteur du Data Management. Ils ont été rachetés 8 milliards de dollars par Salesforce en 2025.
On aborde :
🔥 La genèse et les grandes briques d’Informatica (Intégration, Vision 360°, Data Quality…)
🔥 Leur positionnement sur le marché (plateforme globale, approche neutre, R&D…)
🔥 2 cas d’usage Data & GenIA dans la Pharma et l’Assurance
🔥 L’impact de la GenAI sur Informatica depuis quelques années
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Informatica, leader mondial du Data Management utilisé par des grands groupes comme Sanofi, Apple mais aussi des plus petites comme Garance en France.
👉 S’inscrire aux cafés de la data d’Informatica
👉 Contacter Are sur LinkedIn
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Are
- Le podcast Business de McKinsey
- Le podcast Business du BCG
- L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Informatica en quelques mots
02:07 Les grandes briques d’Informatica
05:04 Son positionnement face aux concurrents
08:51 Les types de clients
10:21 2 cas d’usage : Pharma et Assurance
17:10 L’impact de la 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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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 : [email protected]
📚 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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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 : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Firas
- Les ressources Anthropic
- Les ressources OpenAI
- Pour recevoir Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici.
🎬 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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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
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par KPMG.
👉 Leur site internet
👉 Recevoir leur étude AI Quarterly Pulse
👉 Contacter Axel sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
📚 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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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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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 : [email protected]
📚 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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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
- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 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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