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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
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DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de 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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Christophe Blefari (alias Blef), fondateur de la newsletter blef.fr et cofondateur de nao, revient sur son expérience chez Y Combinator, l’incubateur américain le plus prestigieux au monde (Airbnb, Stripe…).
Pendant 3 mois au cœur de la Silicon Valley, il a vécu l’intensité de l’entrepreneuriat US et rencontré des dizaines d’équipes Data et Tech.
On aborde :
🔥 L'expérience YC : sélection, partners, office hours et accompagnement intensif
🔥 Les différences US/FR dans la Data : mentalité test & learn, volumes de données, organisation des équipes
🔥 Le boom IA chez YC avec notamment l'émergence des “full stack AI companies”
🔥 L’impact sur les métiers data & tech : juniors remplacés par des IA, seniors deviennent “PM”, nouveaux rôles
📅 ON SERA AVEC BLEF À LA FORWARD DATA CONFÉRENCE LE 24/11
L’événement, co-organisé par Blef, le Modern Data Network et Hymaïa, aura lieu le 24 novembre 2025. On y parlera du futur de l’écosystème data.
📚 Découvrir l'événement ici
🎙 Découvrir le programme ici
Ceci n'est pas une collaboration commerciale. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Blef
- Sa boîte nao
- Sa newsletter blef.fr
- Les tendances startups de YC
- Les essais de Paul Graham
🎬 CHAPITRES
00:00 Son expérience chez Y Combinator
04:38 Les différences US/FR dans la data
12:38 80% des startups produisent de l’IA
16:17 Le concept de "full stack AI company”
20:42 Le futur des équipes Data & Tech
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
#186 – On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)
#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse
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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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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 Jean-Benoît
- Le Linkedin de Mustapha
- Le Livre "Software Architecture : The Hard Parts"
- Le Livre "Data Mesh" de Zhamak Dehghani
- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le contexte
02:05 Les points de douleurs qui ont mené au Data Mesh
03:44 Approche fédérée : les outils (BigQuery, Data Catalog interne…)
06:35 Approche fédérée : le framework (Global Ready)
09:17 L’orga : équipes Produit, équipes Plateformes…
11:32 Leurs plus grosses difficultés
14:42 Leurs prochaines étapes
18:22 Leurs ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#77 – Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh
#101 – Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh
#214 – Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)
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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
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👉 Contacter Alexis sur LinkedIn
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Alexis
- Le White Paper "Navigating the AI Frontier" de Capgemini
- L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours d’Alexis
03:11 La genèse de Retool
05:38 Les grandes briques
08:34 Son positionnement dans la Modern Data Stack
11:05 Pourquoi utiliser une solution Low Code ?
13:22 Pourquoi choisir Retool plutôt que ses concurrents ?
17:25 Plusieurs cas d’usage (vente, marketing, RH…)
21:59 La tendance du Low Code
26:26 Le lien entre le Low Code et les Agents IA
28:24 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#102 - Databricks : Une Stack Unique pour l’Analytics et l’IA 💪
#179 - dbt : L’outil le plus adopté de 2024 ? ⚙️
#215 - Airbyte : L'outil d'ingestion Open Source leader du marché
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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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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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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
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DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂
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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
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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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Christelle Marfaing, ex-Head of Data de Lydia, est aujourd’hui Chief Data Officer de May, la startup qui a développé une app d’avantages salariés (3 millions d’euros levés en 2022).
Cet épisode est le 1er d’une nouvelle série dont l’objectif est d’inviter des Head of Data qui ont déjà monté ou structuré une équipe Data et qui recommencent dans une plus petite structure.
Aujourd’hui, Christelle nous parle du lancement du département Data chez May après avoir dirigé une équipe de 14 personnes chez Lydia.
On aborde :
🔥 Son choix de rejoindre une jeune startup après son passage chez Lydia
🔥 Le contexte data chez May, ses premières initiatives et ses choix techno (Airbyte, Dagster…)
🔥 2 sujets qu’elle décide de lancer très tôt : Data Contracts et RGPD
🔥 Sa vision sur la GenAI et comment elle est utilisée au sein du Produit chez May.
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❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Eulidia, le cabinet de conseil et d'expertise technique spécialisé sur la data et l'IA.
👉 Contactez Benjamin pour vous faire accompagner
Son mail : bcohen@eulidia.com
Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/cohenlhyver/
👉 Mettez Elisa également dans la boucle
Son mail : echarbonnier@eulidia.com
Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/elisa-charbonnier-737219121/
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:46 Pourquoi revenir en startup après Lydia ?
04:41 Présentation de May
07:13 Le contexte data à son arrivée
07:55 Ses premières initiatives : POC, Data Contracts, RGPD
14:39 La stack mise en place (Airbyte, Dagster…)
17:29 Buy vs build
25:00 Sa vision sur la Generative AI
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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment
#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh
#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne
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Christophe Blefari est Staff Data Engineer et auteur de la célèbre newsletter data française Blef.fr. Il est l’un des plus gros experts data en France et est d’ailleurs membre du collectif de freelances DataGen. Il revient nous parler des dernières actualités data, notamment du débat qui échauffe les esprits ces dernières semaines : est-ce la fin de la Modern Data Stack ?
On aborde :
🔥 Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?
🔥 Ce qu’on observe auprès de l’écosystème français
🔥 Le retour de Christophe sur la dernière conférence DuckDB
🔥 La “Fast news” de Christophe : SDF, nouvelle alternative à dbt ?
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:27 Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?
05:41 Retour sur l’adoption massive du concept de Modern Data Stack
20:50 Zoom sur l’écosystème Data Stack en France
29:46 Nouveauté DuckDB : l'outil sort en version 1 à l'été 2024
35:12 La Fast news de Blef : SDF, la nouvelle alternative de bdt
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📚 RESSOURCES
- Fundamentals of Data Engineering de Joe Reis
- Les replays du Data Council à Austin 2024 ne sont pas encore sortis. Voici la chaîne YouTube
- L’article sur SDF, l’alternative à dbt
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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#153 - ClickHouse : Le Real-Time Data Warehouse qui Concurrence les Géants
🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment
#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari 🎁
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari (Aka Blef.fr)
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Charlotte Ledoux est une experte Data Gouvernance et également une créatrice de contenu sur LinkedIn à succès (+20K abonnés). Elle est venue nous faire une masterclass sur son sujet de prédilection : la Data Gouvernance.
On aborde :
🔥 Qu’est-ce que la Data Gouvernance ?
🔥 La méthodologie de Charlotte en 3 étapes : état des lieux, “buy in”, 1ères batailles…
🔥 Les grosses difficultés liées à la Data Gouvernance
🔥 L’impact des GenAI sur les projets de Data Gouvernance.
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📚 RESSOURCES
- Son LinkedIn
- Son ebook
- Sa newsletter
- Le compte LinkedIn de Modern Data 101
- La chaîne YouTube The Data Governance Coach
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:21 Qu’est-ce que la Data Gouvernance ?
07:41 La méthodologie de Charlotte : étape 1/ L’état des lieux
10:10 Etape 2/ Obtenir le buy-in
13:31 Etape 3/ Lancement opérationnel
25:24 Les grosses difficultés liées à la Data Gouvernance
28:12 L’impact des GenAI sur la Data Gouvernance
32:12 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
🇬🇧 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data
#111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog
#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh
#94 - CybelAngel : Implémenter une stratégie de Data Gouvernance en 5 piliers
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🤩 LES NEWS
#1 DataGen accueille Caroline, nouvelle hôte sur le podcast.
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🎙 Découvrir son 1er épisode #216 - Datadog : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
#2 On lance l'extension du bootcamp Analytics Engineering, orientée Data Orchestration, toujours en collaboration avec DataBird.
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#3 On fait un break sur le contenu jusqu'au 26 août et on vous propose de (ré)écouter les 3 meilleurs épisodes de l'année.
📆 5 août : épisode avec Charlotte Ledoux
📆 12 août : épisode avec Christophe Blefari
📆 19 août : épisode avec Christelle Marfaing
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Adil Soundardjee était Data Analyst pendant 3 ans au sein du comité des JO. Il s’est spécialisé en Analytics Engineering grâce à une formation continue et travaille aujourd’hui pour Lacoste.
On aborde :
🔥 Son parcours : de Data Analyst à Analytics Engineer en freelance
🔥 Le bootcamp Analytics Engineering qu’il a suivi
🔥 Ses conseils pour réussir sa transition vers l’Analytics Engineering
🔥 Comment il a trouvé sa mission chez Lacoste en freelance
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- Le LinkedIn d'Adil
- Les formations de dbt Labs
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🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours d'Adil
02:55 Bootcamp ou formations en ligne ?
06:21 Le Bootcamp qu’il a suivi
07:34 Comment il a trouvé sa mission
10:59 Les conseils d'Adil
12:03 Le marché du freelancing
13:03 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#199 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Full-Stack Data Analyst en freelance
#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service
#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
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Marguerite Vial est l’ex-Analytics Engineering Manager de Datadog, une entreprise tech américaine fondée par deux français cotée à la bourse de NY. Aujourd’hui, l’entreprise compte plus de 6 500 employés et est présente dans 33 pays dans le monde.
On aborde :
🔥 Le contexte autour de la mise en place de l’Analytics Engineering et du Self-Service
🔥 Comment ils s’y sont pris : benchmark, Metabase, reportings, formation, dbt…
🔥 Les plus gros challenges rencontrés : priorisation, diversité des utilisateurs
🔥 La décentralisation progressive de leur organisation et leur stack data
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On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
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🎙 Regarder l’épisode 151 “Devenir Analytics Engineer en 6 semaines” avec DataBird
DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Marguerite
- Le podcast Data Skeptic
- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Datadog en quelques mots
01:24 Le parcours de Marguerite
02:34 Le contexte
08:21 La mise en place de dbt
09:56 Leur stack
10:43 Leurs plus gros challenges
11:55 Décentralisation et nouvelle orga
14:21 Le bilan de Marguerite
15:43 Son nouveau rôle de Software Engineer
16:43 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#191 - Tableau : Mettre en place une stratégie Self-Service Analytics
#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service
#154 - Doctolib : Mettre en place une approche Analytics Engineering et Self-Service
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Michel Tricot est CEO et co-fondateur d'Airbyte, l’un des outils d’ingestion modernes leader sur le marché. Leur dernière levée de fonds en 2021 s'élève à 150 millions de dollars avec une valorisation à 1.5 milliards de dollars.
On aborde :
🔥 La genèse d'Airbyte et le choix de l’Open Source
🔥 Le positionnement actuel d’Airbyte par rapport aux concurrents
🔥 L’impact de la GenAI : données non structurées, ingestion pour le Software Engineering
🔥 L’autre tendance que Michel suit de près : l’enjeu de la souveraineté
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Airbyte, l'outil d'ingestion moderne valorisé 1.5 milliards de $.
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👉 Contacter Michel sur LinkedIn
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Michel
- Le livre High Output Management d’Andy Grove (ex-CEO d'Intel)
🎬 CHAPITRES
00:48 La genèse d’Airbyte
02:36 Sa stratégie Open Source
05:50 Ses avantages
10:02 La version 1.0
12:26 La tendance des IA génératives
16:39 L’enjeu de la souveraineté
18:41 Monter une licorne Data : France vs USA ?
19:59 Le livre recommandé par Michel
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#203 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau
#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)
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Benjamin Rey est Head of AI au sein du Groupe Adeo, le leader européen du bricolage qui rassemble notamment Leroy Merlin, Bricoman, Saint-Maclou et Weldom dans 11 pays avec 115 000 collaborateurs. Ex-CDO de Leroy Merlin, il pilote désormais la stratégie IA du groupe.
On aborde :
🔥 Le contexte et la genèse de la stratégie IA du groupe
🔥 Ses missions en tant que Head of AI : aligner tout le monde, construire les plateformes et tester les technologies
🔥 L’identification de 200+ use cases et le déploiement des 1ers projets (commerce, supply…)
🔥 Leur stack GenAI et leurs plus grosses difficultés (gouvernance de l’IA et cohérence globale)
💪 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 Benjamin
- Le blog de Philip Schmidt, chercheur chez DeepMind (ex-Hugging Face)
- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le contexte et la genèse de la stratégie IA
04:51 1ère étape : cartographier les initiatives existantes
06:41 2 cas d’usage prioritaires : Commerce et Supply
08:25 La définition d’un MVP AI chez Adeo
12:30 La stack GenAI : Google, OpenAI, Mistral...
13:32 Les plus gros challenges rencontrés
15:27 Les prochaines étapes
17:07 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit
#165 - BNP Paribas : Les 6 piliers de leur programme IA
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
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Kevin Yven est Head of Data Science chez Red Bull-BORA-Hansgrohe, l’une des plus grandes équipes du Tour de France.
On aborde :
🔥 Leurs projets Data Science : détection de talents, entraînement, analyse concurrentielle
🔥 Un projet clé pour le Tour : calcul des watts rapportés au poids
🔥 Une analyse live qui a fait gagner une étape
🔥 Leur stack data, l’organisation et la réalité du métier sur le terrain
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Kevin
- La série Netflix sur le Tour de France : Au Coeur du Peloton
- Le film Le stratège de Bennett Miller avec Brad Pitt
- Le livre Atomic Habits de James Clear
- L’assistant IA pour les professionnels du sport développé par Kevin : Sports Science AI
- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Kevin et de l’équipe Red Bull en quelques mots
01:19 Les projets Data Science de l’équipe
02:26 Un projet clé pour préparer le Tour de France
08:07 Une analyse live qui a permis de gagner une étape
11:35 Leur orga et leur stack data
14:41 Leurs plus grosses difficultés
16:36 Les pré-requis du métier
18:56 Réalité vs fantasmes du métier
21:44 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#181 - Olympique de Marseille : L’ex-Head of Data partage sa stratégie Data
#164 - Jeux Olympiques : Améliorer la performance des athlètes avec la Data & l’IA
#193 - Comprendre l’impact de l’IA sur le Climat avec Lou Welgryn de Data For Good, ex-Carbon4
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Raphaël Berly est Data Science Lead chez BlaBlaCar, la licorne française qui a l’une des équipes Data les plus matures en France. Aujourd’hui, on parle de son plus gros challenge de ces dernières années : déployer un projet GenAI qui rapporte 1 million d’euros par an à BlaBlaCar.
On aborde :
🔥 Le contexte autour de ce projet GenAI : la modération
🔥 Comment la solution fonctionne : zoom sur l’embedding
🔥 Les 2 axes méthodologiques du projet, l’organisation & la stack GenAI
🔥 Les plus grosses difficultés & les prochaines étapes du projet
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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Raphaël
- Ses articles Medium sur la place du Machine Learning chez BlaBlaCar
- Les Règles du Machine Learning de Google
- L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 La modération de texte chez BlaBlaCar
03:00 Comment ça fonctionne ?
05:45 L’embedding : définition et avantages
09:32 Les 2 axes méthodologies clés du projet
14:21 La stack GenAI
17:03 L’orga de l’équipe
18:27 Leurs plus gros challenges
23:51 Les prochaines étapes du projet
25:33 Les questions de la fin
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#188 - Le VP Data de BlaBlaCar partage ses 3 priorités de 2025, avec Blef
#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)
#192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives
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Antoine Tanguy est DataOps chez Brevo, la licorne française qui propose une solution de marketing automation. Arrivé il y a 4 ans chez Brevo, il a évolué du poste de SRE vers celui de Data Ops il y a 1 an et demi. Il accompagne une équipe Data de 15 personnes répartie en 3 sous-équipes : Data Science, Data Engineering et Data Analytics.
On aborde :
🔥 Le rôle et les missions d’un DataOps chez Brevo
🔥 Les chantiers concrets : MLOps avec ZenML, Semantic Layer avec Cube.js, CI/CD avec Terraform et GitHub
🔥 Les plus grosses difficultés du DataOps : cibler le besoin, comprendre son interlocuteur, rester pragmatique…
🔥 Les prochaines étapes de l’équipe : renforcer le MLOps, adopter Kafka, recruter un 2ème Data Ops
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Antoine
- La Newsletter TLDR
- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter
🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours d’Antoine
02:46 Les chantiers d’un DataOps
10:23 Ses principales difficultés
13:45 Ses prochaines étapes
16:17 Les questions de la fin
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#184 - Brevo : Mettre en place de l’Embedded Analytics dans le Produit
#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure
#143 - Tout comprendre sur le DataOps
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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.
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👉 S’inscrire aux cafés de la data d’Informatica
👉 Contacter Are sur LinkedIn
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Are
- Le podcast Business de McKinsey
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🎬 CHAPITRES
00:00 Informatica en quelques mots
02:07 Les grandes briques d’Informatica
05:04 Son positionnement face aux concurrents
08:51 Les types de clients
10:21 2 cas d’usage : Pharma et Assurance
17:10 L’impact de la Gen AI
20:32 Leurs webinars Data Management
21:03 La recommandation de contenu d’Are
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#205 - La Lead Data Scientist de Pernod Ricard partage sa stratégie (orga, stack, projets)
#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnés LinkedIn)
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)
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