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DataGen

#192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives

•

Elliot Trabac est Senior Data Analytics Engineering Manager chez Gorgias. La scaleup qui propose une plateforme d’IA conversationnelle permettant aux e-commerçants de mieux gérer leur support client. Aujourd’hui ils comptent plus de 15 000 clients.


On aborde :

🔥 Le contexte et le déploiement du Self-Service Analytics grâce aux GenAI

🔥 Leur stack data (get.dot.ai, Omni…)

🔥 L’un des avantages clĂ©s 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 le livre blanc qui reprend l’approche présentée dans le détail

👉 Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : brahim.abdesslam@keyrus.com


📚 RESSOURCES


- Le LinkedIn d’Elliot

- La chaîne YouTube de Dave Ebbelaar, fondateur de Datalumina


🎬 CHAPITRES


00:00 Générique

00:28 Gorgias en quelques mots

05:42 Le contexte autour du projet

09:10 Comment il s’insère dans la stratégie Analytics ?

13:23 L’outil utilisé

15:50 Le déploiement

19:59 Leur stack Self-Service Analytics & GenAI

25:26 L’avantage clé du Self-Service Analytics : l’Observabilité

27:13 L’organisation de l’équipe pour déployer ce projet

32:06 Les difficultés qu’a rencontrées Elliot

34:02 Les prochaines étapes pour ce projet

34:49 Les questions de la fin (ressources, conseils…)


🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


#178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr)

#158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics

#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service


đź’Ş DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


On a lancé un bootcamp spécialisé 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


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


đź‘‹ PLUS DE CONTENU DATA ?


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  • #217 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer en freelance chez Lacoste

    14:51|
    Adil Soundardjee Ă©tait Data Analyst pendant 3 ans au sein du comitĂ© des JO. Il s’est spĂ©cialisĂ© en Analytics Engineering grâce Ă  une formation continue et travaille aujourd’hui pour Lacoste.On aborde :🔥 Son parcours : de Data Analyst Ă  Analytics Engineer en freelance🔥 Le bootcamp Analytics Engineering qu’il a suivi🔥 Ses conseils pour rĂ©ussir sa transition vers l’Analytics Engineering🔥 Comment il a trouvĂ© sa mission chez Lacoste en freelanceđź’Ş DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBirdDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn d'Adil- Les formations de dbt Labs- L'Ă©dition spĂ©ciale Les 40 chantiers Data & IA Ă  lancer en 2025 de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours d'Adil 02:55 Bootcamp ou formations en ligne ? 06:21 Le Bootcamp qu’il a suivi07:34 Comment il a trouvĂ© sa mission10:59 Les conseils d'Adil12:03 Le marchĂ© du freelancing13:03 Ses ressources prĂ©fĂ©rĂ©es đꤩ 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 đź’Ş VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen a lancĂ© un collectif de freelances data issus des plus belles boĂ®tes (BlaBlaCar, Aircall, CritĂ©o, 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 iciđź‘‹ PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous Ă  la newsletter (synthèses, Ă©vĂ©nements) ici đź’Ś3/ DĂ©couvrez le podcast en format vidĂ©o sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous đź””2/ Laissez 5 Ă©toiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
  • #216 - Datadog : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

    19:05|
    Marguerite Vial est l’ex-Analytics Engineering Manager de Datadog, une entreprise tech amĂ©ricaine fondĂ©e par deux français cotĂ©e Ă  la bourse de NY. Aujourd’hui, l’entreprise compte plus de 6 500 employĂ©s et est prĂ©sente 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 rencontrĂ©s : priorisation, diversitĂ© des utilisateurs🔥 La dĂ©centralisation progressive de leur organisation et leur stack datađź’Ş DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBirdDataGen 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'Ă©dition spĂ©ciale Les 40 chantiers Data & IA Ă  lancer en 2025 de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Datadog en quelques mots01:24 Le parcours de Marguerite02:34 Le contexte08:21 La mise en place de dbt09:56 Leur stack10:43 Leurs plus gros challenges11:55 DĂ©centralisation et nouvelle orga14:21 Le bilan de Marguerite15:43 Son nouveau rĂ´le de Software Engineer16:43 Ses ressources prĂ©fĂ©rĂ©es🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#191 - Tableau : Mettre en place une stratĂ©gie Self-Service Analytics#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service#154 - Doctolib : Mettre en place une approche Analytics Engineering et Self-Serviceđź‘‹ PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous Ă  la newsletter (synthèses, Ă©vĂ©nements) ici đź’Ś3/ DĂ©couvrez le podcast en format vidĂ©o sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous đź””2/ Laissez 5 Ă©toiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
  • #215 - Le CEO d’Airbyte partage sa vision (Open Source, GenAI, SouverainetĂ©)

    21:25|
    Michel Tricot est CEO et co-fondateur d'Airbyte, l’un des outils d’ingestion modernes leader sur le marchĂ©. Leur dernière levĂ©e de fonds en 2021 s'Ă©lève Ă  150 millions de dollars avec une valorisation Ă  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 : donnĂ©es non structurĂ©es, ingestion pour le Software Engineering🔥 L’autre tendance que Michel suit de près : l’enjeu de la souveraineté❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Airbyte, l'outil d'ingestion moderne open source.👉 DĂ©couvrir la solution👉 Contacter Michel sur LinkedIn📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Michel- Le livre High Output Management d’Andy Grove (ex-CEO d'Intel)🎬 CHAPITRES00:48 La genèse d’Airbyte02:36 Sa stratĂ©gie Open Source05:50 Ses avantages10:02 La version 1.012:26 La tendance des IA gĂ©nĂ©ratives16:39 L’enjeu de la souverainetĂ©18:41 Monter une licorne Data : France vs USA ?19:59 Le livre recommandĂ© 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)#175 - Stack Open Source, ĂŠtre Manager "doer" & S’adapter Ă  la GenAI avec Christelle (ex-Head of Data @Lydia) et Blefđź’Ş DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBirdDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous Ă  la newsletter (synthèses, Ă©vĂ©nements) ici đź’Ś3/ DĂ©couvrez le podcast en format vidĂ©o sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous đź””2/ Laissez 5 Ă©toiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
  • #214 - Adeo : DĂ©ployer la stratĂ©gie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)

    19:38|
    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.👉 Nous rencontrer ici📚 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🎬 CHAPITRES00:00 Le contexte et la genèse de la stratégie IA04:51 1ère étape : cartographier les initiatives existantes06:41 2 cas d’usage prioritaires : Commerce et Supply08:25 La définition d’un MVP AI chez Adeo12:30 La stack GenAI : Google, OpenAI, Mistral...13:32 Les plus gros challenges rencontrés15:27 Les prochaines étapes17:07 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👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
  • #213 - Red Bull : Gagner le Tour de France grâce Ă  la Data Science

    26:40|
    Kevin Yven est Head of Data Science chez Red Bull-BORA-Hansgrohe, l’une des plus grandes Ă©quipes du Tour de France.On aborde :🔥 Leurs projets Data Science : dĂ©tection de talents, entraĂ®nement, analyse concurrentielle🔥 Un projet clĂ© pour le Tour : calcul des watts rapportĂ©s au poids des coureurs🔥 Une analyse live qui a fait gagner une Ă©tape🔥 Leur stack data, l’organisation et la rĂ©alitĂ© du mĂ©tier sur le terrainđź’Ş DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBirdDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Kevin- La sĂ©rie 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 dĂ©veloppĂ© par Kevin : Sports Science AI- L'Ă©dition spĂ©ciale "Les 100+ ressources des leaders data invitĂ©s sur DataGen" de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Kevin et de l’équipe Red Bull en quelques mots01:19 Les projets Data Science de l’équipe02:26 Un projet clĂ© pour prĂ©parer le Tour de France08:07 Une analyse live qui a permis de gagner une Ă©tape11:35 Leur orga et leur stack data14:41 Leurs plus grosses difficultĂ©s16:36 Les prĂ©-requis du mĂ©tier18:56 RĂ©alitĂ© vs fantasmes du mĂ©tier21:44 Ses ressources prĂ©fĂ©rĂ©es🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#181 - Olympique de Marseille : L’ex-Head of Data partage sa stratĂ©gie Data#164 - Jeux Olympiques : AmĂ©liorer 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-Carbon4đź‘‹ PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous Ă  la newsletter (synthèses, Ă©vĂ©nements) ici đź’Ś3/ DĂ©couvrez le podcast en format vidĂ©o sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous đź””2/ Laissez 5 Ă©toiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
  • #212 - BlaBlaCar : DĂ©ployer un projet GenAI qui rapporte 1 million par an

    28:18|
    RaphaĂ«l Berly est Data Science Lead chez BlaBlaCar, la licorne française qui a l’une des Ă©quipes Data les plus matures en France. Aujourd’hui, on parle de son plus gros challenge de ces dernières annĂ©es : dĂ©ployer un projet GenAI qui rapporte 1 million d’euros par an Ă  BlaBlaCar.On aborde :🔥 Le contexte autour de ce projet GenAI : la modĂ©ration🔥 Comment la solution fonctionne : zoom sur l’embedding🔥 Les 2 axes mĂ©thodologiques du projet, l’organisation & la stack GenAI🔥 Les plus grosses difficultĂ©s & les prochaines Ă©tapes du projetđź’Ş VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen a lancĂ© un collectif de freelances data issus des plus belles boĂ®tes (BlaBlaCar, Aircall, CritĂ©o, 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 RaphaĂ«l- Ses articles Medium sur la place du Machine Learning chez BlaBlaCar- Les Règles du Machine Learning de Google- L'Ă©dition spĂ©ciale "Les 40 chantiers Data & IA Ă  lancer en 2025" de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 La modĂ©ration de texte chez BlaBlaCar03:00 Comment ça fonctionne ?05:45 L’embedding : dĂ©finition et avantages09:32 Les 2 axes mĂ©thodologies clĂ©s du projet14:21 La stack GenAI17:03 L’orga de l’équipe18:27 Leurs plus gros challenges23:51 Les prochaines Ă©tapes du projet25:33 Les questions de la fin🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#188 - Le VP Data de BlaBlaCar partage ses 3 prioritĂ©s de 2025, avec Blef#196 - Pigment : Monter l'Ă©quipe GenAI appliquĂ©e au Produit (Licorne, +230 millions levĂ©s)#192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA GĂ©nĂ©rativesđź‘‹ PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous Ă  la newsletter (synthèses, Ă©vĂ©nements) ici đź’Ś3/ DĂ©couvrez le podcast en format vidĂ©o sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous đź””2/ Laissez 5 Ă©toiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
  • #211 - Brevo : Mettre en place une approche DataOps

    19:28|
    Antoine Tanguy est DataOps chez Brevo, la licorne française qui propose une solution de marketing automation. ArrivĂ© il y a 4 ans chez Brevo, il a Ă©voluĂ© du poste de SRE vers celui de Data Ops il y a 1 an et demi. Il accompagne une Ă©quipe Data de 15 personnes rĂ©partie en 3 sous-Ă©quipes : Data Science, Data Engineering et Data Analytics.On aborde :🔥 Le rĂ´le 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 difficultĂ©s du DataOps : cibler le besoin, comprendre son interlocuteur, rester pragmatique…🔥 Les prochaines Ă©tapes de l’équipe : renforcer le MLOps, adopter Kafka, recruter un 2ème Data Ops📚 RESSOURCES- Le LinkedIn d'Antoine- La Newsletter TLDR- L'Ă©dition spĂ©ciale "Les 100+ ressources des leaders data invitĂ©s sur DataGen" de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours d’Antoine02:46 Les chantiers d’un DataOps10:23 Ses principales difficultĂ©s13:45 Ses prochaines Ă©tapes16:17 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 DataOpsđź’Ş VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen a lancĂ© un collectif de freelances data issus des plus belles boĂ®tes (BlaBlaCar, Aircall, CritĂ©o, 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 iciđź‘‹ PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous Ă  la newsletter (synthèses, Ă©vĂ©nements) ici đź’Ś3/ DĂ©couvrez le podcast en format vidĂ©o sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous đź””2/ Laissez 5 Ă©toiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
  • #210 - Informatica : PrĂ©parer ses donnĂ©es pour l’IA

    23:30|
    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 Ă©tĂ© rachetĂ©s 8 milliards de dollars par Salesforce en 2025.On aborde :🔥 La genèse et les grandes briques d’Informatica (IntĂ©gration, Vision 360°, Data Quality…)🔥 Leur positionnement sur le marchĂ© (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 annĂ©es❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Informatica, leader mondial du Data Management utilisĂ© par des grands groupes comme Sanofi, Apple mais aussi des plus petites comme Garance en France.👉 S’inscrire aux cafĂ©s 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'Ă©dition spĂ©ciale "Les 40 chantiers Data & IA Ă  lancer en 2025" de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Informatica en quelques mots02:07 Les grandes briques d’Informatica05:04 Son positionnement face aux concurrents08:51 Les types de clients10:21 2 cas d’usage : Pharma et Assurance17:10 L’impact de la Gen AI20:32 Leurs webinars Data Management21:03 La recommandation de contenu d’Are🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#205 - La Lead Data Scientist de Pernod Ricard partage sa stratĂ©gie (orga, stack, projets)#168 - Comprendre les rĂ´les clĂ©s de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnĂ©s LinkedIn)#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnĂ©s LinkedIn)đź‘‹ PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous Ă  la newsletter (synthèses, Ă©vĂ©nements) ici đź’Ś3/ DĂ©couvrez le podcast en format vidĂ©o sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous đź””2/ Laissez 5 Ă©toiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
  • #209 - Mirakl : DĂ©ployer des Agents IA pour le Business

    25:42|
    Laure Menissier est AI & Analytics Director chez Mirakl, la licorne française qui accompagne les entreprises sur le dĂ©veloppement de leur eCommerce avec des solutions SaaS notamment pour la marketplace ou le retail media, et qui a rĂ©alisĂ© une levĂ©e de fonds record de 555 millions de dollars.On aborde :🔥 Le contexte et le lancement d’un pilote avec Dust🔥 Des exemples d’Agents IA qu’ils ont dĂ©ployĂ©s (Support, RFP, onboarding…)🔥 Les plus gros challenges : Ă©vangĂ©lisation sur les attentes et formation🔥 La stack dĂ©ployĂ©e et leur objectif de l’annĂ©e : 50% des collaborateurs ont créé leur agentđź’Ş DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semainesDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Laure- Les postes Ă  pourvoir chez Mirakl- La chaĂ®ne YouTube 3Blue1Brown- La plateforme de formation DeepLearning.ai- Les meetups Generative AI Paris- L'Ă©dition spĂ©ciale Les 100+ ressources des leaders data invitĂ©s sur DataGen de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Laure & Mirakl en quelques mots03:41 Le contexte autour du dĂ©ploiement des Agents IA05:40 Les Ă©tapes & l’organisation du projet07:32 Les agents types qu’ils ont dĂ©ployĂ©s11:51 La stack centrĂ©e sur Dust16:23 Les plus gros challenges de Laure dans le cadre de ce projet23:33 Les questions de la fin (recommandations, conseils…)🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#197 - Salesforce : DĂ©ployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce#172 - Mirakl : IntĂ©grer la GenAI dans le Produit #159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacitĂ© en interne (Dust, Gemini…)đź‘‹ PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous Ă  la newsletter (synthèses, Ă©vĂ©nements) ici đź’Ś3/ DĂ©couvrez le podcast en format vidĂ©o sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous đź””2/ Laissez 5 Ă©toiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰