DataGen

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 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 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🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de Grégoire03:37 Le contexte autour de leur plus gros challenge05:46 Les étapes clés11:19 Les plus grosses difficultés16:39 L’organisation de l’équipe Data17:27 Leurs prochaines étapes19:28 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👋 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 🥰

Christophe Blefari est le créateur de la newsletter data Blef.fr la plus connue en France. Il a été Head of Data, Head of Data Engineering et Staff Data Engineer dans des startups et des grands groupes et est selon moi l'un des plus grands experts data en France. Récemment, il a cofondé Nao, un éditeur de code à destination des équipes Data qui utilisent l'IA.On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026.On aborde :🔥 La GenAI pour la Data Analyse : “chat with your data”, état des lieux, semantic layer🔥 La GenAI pour le Data Engineering : “chat with your Modern Data Stack”, MCP, impacts sur l’équipe Data🔥 La GenAI “en production” : 95% des projets ne sont pas en production, limites technologiques, besoins en AI Engineers🔥 Le scale des assistants IA en interne : enjeux différents (adoption, formation, communauté, automatisation & no code)📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Christophe Blefari- Sa newsletter Blef.fr- Sa boîte Nao- Le LinkedIn de Naïm Kosayyer (Selfr) - L'étude MIT sur les projets GenAI - Pour recevoir la liste des 10 outils Data & IA à suivre, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 “Chat with your data”13:59 “Chat with your Modern Data Stack”22:50 L’impact sur l’équipe Data27:51 La GenAI “en production”36:20 Le scale des assistants IA🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMERLes épisodes avec Malt, Gorgias, Pigment, Mirakl, Decathlon, Doctolib et Photoroom.💪 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👋 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 🥰

Juliette Duizabo a été Head of Data chez Ovrsea, puis Agorapulse et maintenant Photoroom. Elle a beaucoup testé l’usage des IA Génératives pour le Self-Service dans l’analytics et a mis les best practices en place chez Photoroom.On aborde :🔥 Sa vision : réponses en moins d’une seconde, vitesse de delivery de l’équipe Data x15🔥 La mise en place sur toute la chaîne : Ingestion, Transformation, Semantic Layer, Analyse🔥 L’organisation pour déployer cette stratégie et les outils utilisés (Omni, Nao…)🔥 L’impact sur l'équipe Data : évolution des rôles de Data Analysts et d’Analytics Engineers❤️ PARTENAIRECet épisode est rendu possible par Denodo, la solution de virtualisation de données utilisée par presque un tiers du CAC 40, notamment la BNP, TotalEnergies ou le Crédit Agricole.👉 Ecouter l'épisode avec Olivier de Denodo👉 Recevoir leur manifesto pour accélérer ses projets GenAI ici👉 Contacter Olivier sur LinkedIn ou par mail otijou@denodo.com📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Juliette- Le livre Living documentation de Cyrille Martraire- L’outil Nao Labs développé par Christophe Blefari- L'édition spéciale Les 10 outils Data & IA à suivre de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Photoroom en 2 mots01:29 Sa vision GenAI pour l'analytics02:36 Ingestion et transformation09:50 Le choix d’Omni11:09 Semantic Layer12:18 Analyses17:48 L’organisation20:09 Ses plus grosses difficultés23:04 L’impact sur l'équipes Data26:25 L’évolution du rôle de Data Analyst29:32 Leurs prochaines étapes30:16 Ses ressources préférées🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#226 - Brevo : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Centaure, +100 millions ARR)#196 - Pigment : Monter l’équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup👋 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 🥰

Arthur Feger est Director of AI & Analytics chez Carrefour. Après six ans chez Ekimetrics, il a rejoint Carrefour pour diriger les chantiers data et IA pour l'e-commerce et le marketing. Il s'est intéressé très tôt aux IA génératives et a notamment construit le chatGPT interne de Carrefour. Maintenant, c'est lui qui porte la vision de l'IA agentique chez Carrefour.On aborde :🔥 Les agents à destination de l’externe : agent pour faire ses courses, service client…🔥 Leur stratégie pour déployer des agents pour l’interne : approche Self-Service et agents complexes🔥 Les outils utilisés et l’organisation pour déployer leurs agents : Data Scientists, Software Engineers…🔥 Leurs plus grosses difficultés : UX et déploiement d’agents par des profils non techniques❤️ PARTENAIRECet épisode est rendu possible par Arcane, le cabinet de conseil spécialisé sur la stratégie data appliquée au marketing qui travaille notamment avec Leroy Merlin, Decathlon ou encore Europcar Mobility Group.👉 Ecouter l'épisode Quelle stratégie data adopter pour scaler sa performance marketing ? avec Denis👉 Recevoir l'article rédigé par Arcane pour connaître la méthode, les outils et l’équipe à mettre en place ici👉 Contacter Denis sur LinkedIn ou par mail : denis@wearcane.com📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Arthur- La chaîne YouTube de Andrej Karpathy- Le cours Structuring Machine Learning Projects de Andrew Ng🎬 CHAPITRES00:00 Le contexte IA de Carrefour04:04 Les initiatives agentiques08:15 L’agentique appliquée au service client13:49 La stratégie agentique pour l’interne18:28 Un agent IA pour l'expansion des magasins22:46 Leur stack IA agentique24:39 Leur organisation27:10 Leurs plus grosses difficultés31:57 Ses recommandations de contenu32:43 Ses conseils pour progresser🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe#197 - Salesforce : Déployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce👋 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 🥰

Update : la Forward Data Conference aura lieu le 16 novembre cette année :)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📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Blef- Sa boîte nao- Sa newsletter blef.fr- Les tendances startups de YC- Les essais de Paul Graham🎬 CHAPITRES00:00 Son expérience chez Y Combinator04:38 Les différences US/FR dans la data12:38 80% des startups produisent de l’IA16:17 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👋 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 🥰

Dans ce nouvel épisode "Build in Public", je fais un état des lieux complet des grands projets DataGen du moment : ce qui marche, ce qu'on lance, et les premiers insights qui en ressortent.On aborde : 🔥 DataGen France : le top 5 des épisodes du 2e semestre 2025, une nouvelle hôte (Caroline Mestre) et l'arrivée du format Talk Show🔥 DataGen Europe : lancement du podcast et un premier insight sur l'internationalisation des équipes data en Allemagne et au UK🔥 DataGen US : l'initiative Silicon Valley & New York, et une vraie différence de fond entre le rôle de data scientist en France et aux États-Unis🔥 Insight marché : les sujets innovants ne représentent que 20% des demandes clients réelles (spoiler : le reste, ce sont les fondamentaux)📚 RESSOURCES- La newsletter DataGen- Le podcast DataGen Europe- Le collectif DataGen🎬 CHAPITRES00:00 Intro00:54 Top 5 épisodes03:35 Nouvelle hôte & format Talk Show05:31 2 insights DataGen Europe10:16 Grosse différence aux US14:08 1 insight marché10:39 News perso🤩 LE TOP 5 DE 2025#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US#243 - La stratégie agentique de Carrefour#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#225 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses données (dbt, Médaillon…)😎 LES EPISODES BIP Bilan DataGen 2025 : 350 000€ de CA, 45 000 écoutes mensuelles, 3 top épisodes et une grosse newsComment on a lancé DataGen : l’histoire complète👋 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 🥰

Marion Azoulai est Staff Data Scientist chez Astronomer, l'éditeur d'Astro, la plateforme managée d'Airflow qui est aussi l’un des principaux contributeurs de la solution open source.Créé en 2018, Astronomer a levé plus de 370 millions de dollars et accompagne des centaines d'organisations dans le monde, parmi lesquelles la Société Générale, Booking.com, Autodesk ou encore WeWork.Marion nous raconte comment ils ont lancé l’équipe Data & IA et comment ils ont construit leur stack autour d’Airflow.On aborde :🚀 Chantier #1 : La construction d’une stack data moderne (Snowflake, Sigma et Airflow comme colonne vertébrale)🔥 Chantier #2 : Le déploiement des dashboards et la diffusion d’une culture data-driven dans toute l’entreprise🔥 Chantier #3 : L’industrialisation des cas d’usage de Machine Learning et l’accélération sur l'AI Analytics🔥 Leurs plus gros challenges : gagner la confiance des équipes et faire face aux transformations liées à l’IA.❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Astronomer.👉 Tester le produit Astro gratuitement : bit.ly/4vyJrgy👉 Réserver une démo : bit.ly/3Tgmill👉 Contacter François Dupré (commercial Astronomer France) par mail à l'adresse francois.dupre@astronomer.io ou sur LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/fdupre/📚 RESSOURCES- Tester gratuitement Astro (pendant quelques semaines)- Réserver une démo d'Astro- Le LinkedIn de Marion- Le LinkedIn de François Dupré (commercial Astronomer France)- Le podcast Storytelling with Data🎬 CHAPITRES00:00 Airflow & Astronomer 04:27 Le contexte data chez Astronomer05:23 Chantier #1 : Construire la stack12:02 Chantier #2 : Déployer des dashboards16:20 Chantier #3 : Cas d’usage ML & AI Analytics24:35 Leurs plus gros challenges27:30 Pourquoi passer de open source à Astro ?29:57 Sa ressource préférée31:01 Ce qu’elle aime dans la data🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#203 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau#225 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)#252 - Sweep : Lancer le département Data & IA d'une startup (Stack, Self-Service & Agents 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 🥰

Didier Mamma est Chief Data & AI Officer chez Decathlon, l’entreprise préférée des Français qui compte plus de 100 000 collaborateurs, réalise 17 milliards d'euros de chiffre d'affaires et est présente dans 54 pays dans le monde.On aborde :🔥 Le parcours de Didier pour devenir CDO et le contexte data & IA chez Decathlon🔥 Leurs principaux chantiers data & IA : lakehouse, qualité & gouvernance, agentique🔥 L’importance de se réorganiser continuellement (cf. loi de Conway)🔥 Sa plus grosse difficulté : repenser les process vs optimiser des process sous-optimaux💪 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 Didier- Le livre Changements : paradoxes et psychothérapie de Paul Watzlawick- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, inscivez-vous à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Le contexte data chez Decathlon02:52 Le parcours de Didier06:00 Chantier #1 : Lakehouse13:42 Chantier #2 : Qualité & gouvernance20:30 Chantier #3 : Agentique32:59 L’importance des réorganisations41:48 Ses plus grosses difficultés46:44 Sa ressource préférée47:45 Ce que Didier aime dans la data & l’IA🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#276 - L’Oréal : Monter le département Data & IA Europe#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique#214 - Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)👋 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 🥰