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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