DataGen

Yoann Benoît est un expert Data, IA et Produit qui a fondé Hymaïa, l’agence spécialisée sur la transformation Data & IA des entreprises. Ils travaillent aussi bien avec des boîtes tech comme Leboncoin et des grands groupes comme Bell. Et depuis quelques années, ils accompagnent de nombreuses boîtes dans l'adoption des IA génératives. Il est venu nous expliquer comment on scale l’adoption des agents IA.On aborde les 4 piliers clés :🔥 #1 - Outillage (Dust, Plateforme…) : l’importance de l’UX pour faciliter l’usage et la construction des agents🔥 #2 - Gouvernance & Leadership : identifier des sponsors dans chaque département et promouvoir l’exemplarité🔥 #3 - Formation : un roll-out progressif qui priorise les early adopters et des ateliers pratiques & gamifiés🔥 #4 - AI Champions & Product Mindset : créer une communauté de builders et infuser un mindset produit❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par Hymaïa, l’agence spécialisée sur la transformation Data & IA des entreprises.👉 Contacter Yoann sur LinkedIn👉 Contacter Yoann par mail : yoann.benoit@hymaia.com📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Yoann- Le livre Crossing the Chasm de Geoffrey A. Moore- Pour recevoir Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici.🎬 CHAPITRES00:00 L’adoption, l’enjeu majeur des agents IA02:46 Les 4 pilliers pour scaler l’adoption04:31 #1 Outillage (Dust, N8N, Plateforme…)09:40 #2 Gouvernance & Leadership 14:00 #3 Formation19:45 #4 AI Champions & Product Mindset23:35 Les plus grosses difficultés27:36 Ses ressources préférées 28:15 Yoann m'offre un cadeau !🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique #234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle #195 - Masterclass / Adopter une approche Produit dans l'équipe Data & IA👋 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 🥰

Jérôme Couzy est Customer Success Manager chez Alteryx, l'outil qui permet aux profils non techniques d'exploiter et de valoriser leurs données. La solution est utilisée par plus de 8 000 clients dans le monde, tous secteurs confondus, Telco avec Orange notamment, Banque avec la Caisse d'Épargne, mais aussi Pharma, services financiers, etc. Plus de 750 000 utilisateurs dans le monde utilisent la solution.On aborde :🔥 La genèse et le positionnement actuel d'Alteryx🔥 Les 3 grandes briques de la solution : préparation, automatisation et analyse🔥 Pourquoi les entreprises choisissent la solution versus Dataiku, Informatica ou dbt🔥 Plusieurs cas d’usage (Telco, Banque) et l’impact des IA Génératives sur Alteryx❤️ PARTENAIRECe 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 leur guide pratique pour préparer ses données pour l’IA ici👉 Contacter Jérôme sur LinkedIn👉 Contacter Jérôme par mail : jerome.couzy@alteryx.com📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Jérôme- Le guide pratique de la préparation des données pour l'IA🎬 CHAPITRES00:00 La genèse d’Alteryx02:48 Ses 3 grandes briques04:25 Son positionnement dans la Modern Data Stack06:37 Pourquoi choisir Alteryx ?10:37 Comparaison avec Informatica, Dataiku, dbt15:26 L’impact des GenAI sur Alteryx20:08 Les questions de la fin🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#246 - SNCF Connect & Tech : Leur stratégie Data #243 - Carrefour : Leur stratégie agentique #237 - ENGIE : Déployer la stratégie Data & IA dans l’Industrie👋 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 🥰

Marie-Camille Achard a passé 9 ans chez Uber à San Francisco où elle était Data Science Manager.On aborde :🔥 Son parcours de Data Scientist à Data Science Manager chez Uber à San Francisco🔥 Ses projets clés : lutte contre la fraude et mesure d’incrémentalité à l’échelle🔥 La réalité du marché de l’emploi aux US et pourquoi elle a failli se faire virer du jour au lendemain🔥 Ce qui fait d’Uber l’une des boîtes les plus data-driven au monde : organisation et culture💪 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 Marie-Camille - Le podcast High Signal- Pour recevoir le dossier sur les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Son parcours avant les US01:31 Vivre à San Francisco02:17 Applied Scientist VS Data Scientist04:49 Algos pour lutter contre la fraude08:04 Proche du lay-off10:06 De Data Scientist à Manager11:01 Orga data & tech12:47 Mesure d’incrémentalité à l’échelle17:49 Data-driven à l’échelle 21:49 Culture business très tech23:03 Solutions développées en interne27:14 Sa recommandation de contenu27:30 Ce qu’elle aime dans la data 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US#208 - Alan : Déployer des algorithmes pour lutter contre la fraude#133 - Devenir Data Engineer aux US ou au Canada et gagner 250K$/an avec Willis Nana👋 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 🥰

Rémi Guyot est l’ancien Chief Product Officer de BlaBlaCar, la plateforme de transports partagés leader en Europe qui compte 20 millions d’utilisateurs en France. Aujourd’hui, il a co-fondé l’agence Produit Discovery Discipline et est co-auteur du livre et de la méthode du même nom.On aborde :🔥 Les gros chantiers data qu’il a menés chez BlaBlaCar : rendre les équipes Produit autonomes et utiliser la data dans le produit🔥 Son plus gros challenge : se faire confiance sur les sujets data et gérer la tension Data x Design🔥 Ses conseils pour des équipes Product Analytics🔥 La création de Discovery Discipline et sa vision sur les IA Génératives💪 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🎬 CHAPITRES00:00 Intro04:43 Comment Rémi est devenu CPO de BlaBlaCar06:38 Les plus gros chantiers data qu’il a menés en tant que CPO12:00 Son plus gros challenge data : se faire confiance sur les sujets data19:15 Ses conseils pour des Product Analysts21:04 Le contexte de la création de Discovery Discipline24:37 L'impact des GenAI sur nos métiers demain32:40 Les questions de la fin (ressource, conseil)📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Rémi Guyot- Discovery Discipline de Rémi Guyot et Tristan Charvillat- The Visual Display of Quantitative Information par Edward Tufte🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering#124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data#114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science#47- Airbnb : Rapprocher la Data et le Design 👋 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 🥰

Agathe Verro est Deployment Lead chez Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels. Pour ceux qui ne connaissent pas, l’entreprise est valorisée 200 milliards de dollars. Palantir travaille avec des acteurs clés dans divers secteurs comme l’automobile (Stellantis, Forvia), l’aéronautique (Airbus), le secteur bancaire et assurance, et l’industrie au sens large.On aborde :🔥 La mission de Palantir : concilier puissance de la Data & de l’IA avec sécurité & confidentialité des données🔥 Les grandes briques de la solution : ontologie, intégration, interfaces opérationnelles et gouvernance🔥 Leur positionnement par rapport aux autres plateformes Data & IA du marché🔥 Quelques use cases et l’impact des IA Génératives sur Palantir (marché, fonctionnalités…)❤️ PARTENAIRECe podcast était rendu possible par Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production à l’échelle des cas d’usage opérationnels.👉 Contacter Agathe sur LinkedIn ou par mail : datagen@palantir.com📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Agathe- La vidéo Palantir for Scuderia Ferrari- Le reportage Social dilemma est à retrouver sur Netflix- Le livre Fake News de Julie Martinez🎬 CHAPITRES00:00 Générique00:31 Intro et parcours04:17 Les grandes briques de Palantir08:40 Son positionnement11:55 Quelques use cases15:45 Pourquoi les entreprises choisissent Palantir ?17:49 L’impact des GenAI sur Palantir21:06 Dernières questions (conseils, recommandation)🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie GenAI#138 - Ovrsea : Gagner 50% de Productivité avec les GenAI💪 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 semainesCe bootcamp est opéré en collaboration avec DataBird et DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂👋 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 🥰

Henri-François Chadeisson (HF) est expert data depuis 20 ans et aujourd’hui Solution Engineering Director Europe chez Strategy Software (ex-MicroStrategy). Strategy c’est une solution de BI, semantic layer et IA qui est valorisée plus de 50 milliards de dollars et utilisée par des grands groupes comme Société Générale, Monoprix ou Leclerc. Dans cet épisode, on décrypte 3 grandes tendances analytics du moment.On aborde :🔥 Trend Analytics #1 - L’accélération de la mise à disposition des données : contexte macro-économique, décentralisation, “chaos analytique”, GenAI…🔥 Trend Analytics #2 - L’émergence des Semantic Layer universels : agnostique des outils de Business Intelligence et multi-cloud🔥 Trend Analytics #3 - Le cas d’usage IA “chat with your data” : agents conversationnels branchés sur le Semantic Layer qui répond aux questions data🔥 Comment les solutions de Strategy Software s’intègrent dans ces tendances (ex : Mosaic, le Semantic Layer Universel)❤️ PARTENAIRE Cet épisode est rendu possible par Strategy Software, la solution de BI, semantic layer et IA qui est valorisée plus de 50 milliards de dollars et utilisée par des grands groupes comme Société Générale, Monoprix ou Leclerc.👉 Demander une démo👉 Contacter Henri-François sur Linkedin📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Henri-François- Le Ted talk de Simon Sinek "How Great Leaders Inspire Action"- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Trend #1 L’accélération “time-to-data”06:44 Trend #2 L’émergence des Semantic Layers universels11:48 Trend #3 Le cas d’usage IA “chat with your data”17:36 La reco de contenu de HF18:31 Ce qu’il aime dans la data🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#248 - Ornikar : Structurer une approche Analytics Engineering (CI/CD, FinOps, Naming & Semantic Layer)#242 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery👋 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 🥰

Taha est Lead Analytics Engineer chez Brevo, la plateforme de marketing automation qui permet notamment d’orchestrer ses campagnes d'emailing ou de SMS. La scaleup a acquis le statut de “centaure” après avoir dépassé les 100 millions d’euros de revenus annuels.Taha va nous parler de son plus gros challenge sur cette dernière année, à savoir la mise en place d'Omni et d'une business intelligence orientée Self-Service.On aborde :🔥 Le contexte initial chez Brevo : 5 outils de BI différents, peu de Self-Service🔥 Les fonctionnalités clés d'Omni, le POC réalisé et l’adoption par les équipes en Self-Service🔥 Le cas d’usage IA “chat with your data” : documentation, tests unitaires et intégration Slack🔥 L’organisation pour migrer, les bonnes pratiques et les principales difficultés qu'ils ont rencontrées💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn 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 DataBirdDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Taha- Lenny’s Podcast- La chaîne YouTube de Supabase- Pour recevoir le dossier sur les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Le contexte chez Brevo02:53 La fonctionnalité clé d’Omni05:24 La phase de POC : tester l’adoption du Self-Service07:55 Le cas d’usage IA “chat with data” dans Omni11:05 Garantir la Data Quality12:18 Le chantier Embedded Analytics16:52 La Data Visualisation avec Omni18:54 L’intégration dans Slack20:31 L’organisation de Brevo pour migrer23:58 Leurs plus grosses difficultés25:05 Leurs prochaines étapes26:43 La reco de contenu de Taha27:56 Qu’est ce qui a fait progresser Taha🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#247 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery#184 - Brevo : Mettre en place de l’embedded analytics dans le Produit 👋 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 🥰

Charlotte Ledoux est une experte Data Gouvernance, elle accompagne de très belles boîtes comme Pernod Ricard ou Disney. 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 retour à la réalité sur l'IA pour la Data Gouv et pourquoi ce n'est plus la priorité (1)🔥 L'adoption massive du modèle fédéré et les binômes data stewards métier et IT (2)🔥 L'évolution des rôles vers “l'AI governance” (3) et la Data Gouv devient un sujet COMEX (4)🔥 L'industrialisation des data catalogs et l'accélération des outils de data quality (5)💪 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 Charlotte- Sa newsletter- Son jeu en ligne CDO Game- La newsletter The Data Letter de Hodman Murad- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 #1 AI for Data Governance ?03:37 #2 La Data Gouvernance fédérée09:27 #3 La gouvernance de l’IA12:53 #4 Nouvel enjeu pour le COMEX16:29 #5 L’industrialisation des catalogues et l’accélération des outils de Data Quality18:37 Les outils recommandés par Charlotte20:52 Sa ressource préférée🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#200 - Mettre en place un framework Data Domain avec Charlotte Ledoux (40K abonnés LinkedIn)#168 - 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) 💪👋 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 🥰