Yochan Khoi est Context Engineer chez Gorgias, la scale-up valorisée plus de 700 millions de dollars qui développe une plateforme d’IA conversationnelle utilisée par des milliers d’entreprises. Chez Gorgias, 83% des collaborateurs utilisent aujourd’hui un agent data au quotidien et lui posent +1000 questions chaque jour.
Dans cet épisode, Yochan nous explique comment son équipe a construit son agent analytics interne, pourquoi le contexte est devenu l’enjeu central des systèmes agentiques et comment le rôle de Context Engineer est en train d’émerger à l’intersection de l’Analytics Engineering et de l’IA.
On aborde :
🔥 Chantier #1 : construire le Context Layer et la hiérarchie des connaissances métier
🔥 Chantier #2 : accélérer la mise à jour et l’amélioration continue du contexte
🔥 Chantier #3 : ouvrir l’édition du Context Layer à l’ensemble de l’entreprise
🔥 Leurs plus grosses difficultés : gouvernance des données, permissions et passage à l’échelle
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
📚 Découvrir le programme du bootcamp ici
🎙 Ecouter l’épisode 151 “Devenir Analytics Engineer en 6 semaines” avec DataBird ici
DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Yochan
- La documentation d'Anthropic
- L’outil Nao
- Pour recevoir les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici
🎬 CHAPITRES
00:00 La genèse de leur agent
03:01 Les “tools” de l’agent
04:07 Chantier #1 : construction
05:43 Chantier #2 : accélération
09:35 Chantier #3 : déploiement
12:03 Pas de Semantic Layer ?
14:14 Pas d’outils propriétaires (Omni, Hex…) ?
16:37 Orga de l’équipe sur le projet
17:52 Leurs plus grosses difficultés
20:32 Sa reco de contenu
21:34 Son meilleur conseil
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#274 - ThoughtSpot : Déployer une Agentic Analytics Platform
#264 - Gorgias : Déployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)
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