Charlotte Ledoux est une experte Data & IA Gouvernance qui crée du contenu sur LinkedIn avec beaucoup de succès (+35K abonnés). Dans ce 3ème épisode ensemble, Charlotte nous fait une Masterclass sur la mise en place d'un framework data domain.

On aborde :

🔥 L’approche Data Domain : définition & les 3 types d’approche

🔥 L’organisation des équipes par Data Domain et les livrables types d’une squad

🔥 Les conseils de Charlotte pour mettre en place un framework Data Domain

🔥 L’avis de Charlotte sur 2 tendances de la Data Gouvernance : centralisation VS décentralisation & Self-Service

💪 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.

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Charlotte

- L’article Why Data Mesh will fail?

🎬 CHAPITRES

00:00 Qu’est-ce que le framework Data Domain ?

01:51 Les différentes approches

06:16 L’orga des équipes par Data Domain

08:53 Les livrables types d’une Squad Data Domain

12:49 Les conseils de Charlotte

14:34 Retour sur 2 tendances Data Gouv

19:22 Retour en arrière sur le Self-Service

22:21 La news de Charlotte (Why Data Mesh will fail?)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#191 - Tableau : Mettre en place une stratégie Self-Service Analytics

#168 - Comprendre 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)

#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh

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Maud est passée d’un rôle de Data Analyst à un rôle de Data Analyst Full-Stack en Freelance. Dans cet épisode, elle nous parle de sa transition, de sa formation et de son nouveau rôle.

On aborde :

🔥 Son parcours : de Data Analyst à Data Analyst Full-Stack

🔥 Le bootcamp Analytics Engineering DataBird x DataGen qu’elle a suivi

🔥 Comment elle est passée en freelance à la suite du bootcamp

🔥 Ses conseils pour devenir Data Analyst Full-Stack

💪 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

🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec Alexandre le fondateur

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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Maud

- Le LinkedIn de Willis Nana

- Le LinkedIn de Zach Wilson

- Le LinkedIn de Phuong Nguyen

- Le LinkedIn de Kevin Rosamont

- Le LinkedIn de Benjamin Dubreu

- Le LinkedIn de Morgan Gautherot

- Le programme du bootcamp

- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Son parcours

05:57 Le Bootcamp DataGen x DataBird

09:19 Ses nouvelles compétences

10:41 Les modules dbt

11:53 Sa transition en freelance

14:30 Sa mission actuelle

16:44 Ses conseils

20:21 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#182 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer 

#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance 

#151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen

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Alma Garcia-Mariller est Head of Business Analytics chez Swile, la licorne française qui améliore l'expérience des employés au travail grâce à ses titres restaurants, cartes cadeaux et avantages mobilité.

On aborde :

🔥 Le contexte autour du changement de stratégie Data

🔥 La nouvelle stratégie Data : projets, organisation, stack

🔥 Les plus grosses difficultés rencontrées par Alma et son équipe

🔥 Les prochaines étapes pour l’équipe Data chez Swile

❤️ 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 : [email protected]

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d’Alma

- Le LinkedIn de Théo Alves d'Acosta et son Substack

🎬 CHAPITRES

00:00 Pourquoi mettre en place une nouvelle stratégie ?

05:42 La nouvelle stratégie Data

09:54 Leurs projets Analytics

15:39 Leur stack data

17:50 Les plus grosses difficultés

18:55 Leurs prochaines étapes

27:00 Les dernières questions (incl. ses ressources préférées)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

#150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie Data (organigramme, stack…)

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Guillaume est Ingénieur Solution chez Salesforce et expert sur le sujet des agents IA. Récemment, Salesforce a lancé un nouveau produit, Agentforce, qui permet de les déployer.

On aborde :

🔥 La différence entre les LLMs et les agents, et la genèse d’Agentforce

🔥 L’état actuel du marché et quelques cas d’usage agent IA pour le Retail

🔥 Les étapes pour mettre en place un agent IA (rôle, data, action, garde-fou, canal)

🔥 Les grandes briques d’Agentforce, les utilisateurs et les prérequis

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Salesforce.

👉 Découvrir le replay du Webinar Agentforce avec une démo d'Agentforce

👉 Contacter Guillaume sur LinkedIn ou par mail : [email protected]

📚 RESSOURCES

- Le replay du Webinar avec une démo d'Agentforce Webinar Agentforce

- La plateforme de formation Trailhead

- La newsletter The Rundown AI

🎬 CHAPITRES

00:00 Agentforce en deux mots

03:16 La différence entre les LLMs et les agents IA

06:07 Où en est le marché sur l’adoption des agents IA ?

07:36 Des exemples d’agents IA

12:50 Les grandes briques d’Agentforce

19:49 Les conseils pour mettre en place ces cas d’usage

21:36 Echanger avec Guillaume et découvrir la démo d’AgentForce

22:26 Les dernières questions (recommandations...)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…) 

#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives

#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative 

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Ce bootcamp est opéré en collaboration avec DataBird et DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂

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Samya est Generative AI Research Lead chez Pigment, la nouvelle licorne française qui a levé +230 millions de dollars.

On aborde :

🔥 La genèse de l’équipe GenAI et sa stratégie

🔥 Deux exemples de projets GenAI appliqués au Produit

🔥 L’organisation de l’équipe et leur architecture technique (OpenAI, LangChain, Langfuse…)

🔥 La plus grosse difficulté : trouver le bon équilibre performance x latence

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Samya

- L'épisode DeepSeek, China, OpenAI, NVIDIA, xAI, TSMC, Stargate, and AI Megaclusters du podcast de Lex Fridman

- La newsletter AlphaSignal

🎬 CHAPITRES

00:00 Pigment en deux mots

01:53 Le parcours de Samya

03:47 La genèse de l’équipe GenAI et leur stratégie

06:33 Les 2 exemples de projets

08:14 L’organisation de l’équipe

11:17 L'architecture technique (OpenAI, LangChain, Landfuse…)

16:53 Leur plus grosse difficulté : l’équilibre performance x latence

22:25 Leurs prochaines étapes

25:21 Les dernières questions (recommandations, conseil)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA (Dust, Gemini…)

#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives

#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative 

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Yoann Benoit expert Data, IA et Produit, est le fondateur d’Hymaïa, l’agence spécialisée dans la Data, l’IA et le Produit. Aujourd’hui ils travaillent avec des grosses boîtes comme Pernod Ricard mais aussi avec des boîtes Tech comme Leboncoin.

On aborde :

🔥 Qu’est-ce que l'approche Produit et dans quels contextes l’adopter ?

🔥 Les 4 étapes pour adopter une approche Produit (framework des 4F) : Find, Face, Frame, Form

🔥 Les difficultés lorsqu’on adopte une approche Produit : langage commun, mindset “solution”…

🔥 Est-ce qu’il y a des spécificités liées aux projets IA génératives ?

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Hymaïa, l’agence spécialisée dans la Data, l’IA et le Produit.

👉 Contacter Yoann sur LinkedIn ou par mail : [email protected]

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Yoann

- Le livre Escaping the Build Trap de Melissa Perri

- Le livre Continuous Discovery Habits de Teresa Torres

🎬 CHAPITRES

00:00 Comment Yoann s’est spécialisé sur ce sujet ?

01:48 Qu’est-ce que l'approche Produit ?

03:07 Dans quel contexte on met en place une approche Produit

08:06 Étape #1 : Find

11:10 Étape #2 : Face

14:53 Étape #3 : Frame

18:41 Étape #4 : Form

21:29 Les plus grosses difficultés qu’on rencontre lorsqu’il met en place une approche Produit

25:09 Est-ce qu’il y a des spécificités liées aux projets IA ?génératives ?

28:56 Les questions de la fin (ressources, conseils…)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#177 - BlaBlaCar : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne

#124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

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Thibault Lefèvre est Global Data & AI Product Manager sur le périmètre Manufacturing et Supply chez Sanofi, le groupe pharmaceutique leader mondial. Il nous parle des 3 piliers de leur stratégie Data et IA.

On aborde :

🔥 Pilier #1 : Déployer des cas d’usage sur toute la chaîne

🔥 Pilier #2 : Mettre en place une approche Data Mesh

🔥 Pilier #3 : Déployer des fondations data (stack, data products)

🔥 Leurs plus gros challenges et les prochaines étapes

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👉 Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : [email protected]

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Thibault

- Le 1er livre de la trilogie Sapiens de Yuval Noah Hararir

🎬 CHAPITRES

00:00 La data chez Sanofi

03:24 Les plus gros chantiers de l’équipe data & IA

04:11 Pilier #1 : Les cas d’usage

07:16 Pilier #2 : L’approche Data Mesh

10:37 Pilier #3 : Les fondations data

13:53 Le contexte de l’industrie pharmaceutique

15:16 Leurs plus gros challenges

21:42 Les prochaines étapes : l’approche user builder, Copilot et GenAI

23:35 Leur stack data : Snowflake, Dataiku, PowerBI, Airflow, dbt, Informatica

24:37 Les questions de la fin (ressources, conseils…)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#165 - BNP Paribas : Les 6 piliers de leur programme IA

#156 - AXA France : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (Culture, Organisation et Tech)

#152 - Crédit Agricole : Leur stratégie Data (gouvernance, cas d’usage et GenAI)

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Lou Welgryn est Secrétaire Générale chez Data For Good, l’association qui réunit 7000 bénévoles qui travaillent sur des projets data & IA à impact. Avant ça elle était Head of Product chez Carbon4 Finance (monté par Jean-Marc Jancovici).

On aborde :

🔥 L’enjeu de la Tech au global et du Climat

🔥 L’impact spécifique de l’IA sur le Climat

🔥 Doit-on ralentir malgré la course à l’IA menée par la Chine et les USA ?

🔥 Sa vision du marché de l’emploi sur le secteur Data x Sustainability

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Lou

- Le livre Les Prophètes de l’IA de Thibault Prevost

- Le livre Géopolitique du numérique d’Ophélie Coelho

- Le livre Contre-atlas de l'intelligence artificielle de Kate Crawford

- Le livre Toxic Data de David Chavalarias

🎬 CHAPITRES

00:00 Présentation

01:10 Son TEDx sur le thème de la Tech & du Climat

04:10 L’impact de l’IA sur le climat

16:03 Doit-on ralentir face à la course à l’IA menée par la Chine et les USA ?

20:50 Que fait l’association Data For Good ?

24:29 Sa vision du marché de l’emploi sur le secteur Data x Sustainability

27:49 Les ressources de Lou pour se former sur le sujet

29:46 Ses prochaines étapes dans l’association Data For Good

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#147 - Comment faire de la France un leader de l’IA ? Les 6 recommandations remises au gouvernement par la Commission IA

#98 - Data For Good | OpenClimat : Accélérer la transition écologique avec la data

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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 clés du Self-Service

🔥 L’organisation de l’équipe, les difficultés, etc.

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📚 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

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Yann Tanguy est Field Chief Data Officer chez Tableau et ex-Head of Business Intelligence chez Pernod Ricard et Enterprise Data Architect chez Sodexo. Je suis ravi de recevoir quelqu’un de Tableau car c’est l’outil de BI le plus cité sur DataGen ces dernières années. On en a parlé avec Doctolib, Ledger, Decathlon…

On aborde :

🔥 La définition du Self-Service Analytics

🔥 Les grandes phases pour le mettre en place

🔥 Le rôle des GenAI

🔥 L’histoire de Tableau

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Tableau, l’outil de BI le plus cité sur DataGen ces dernières années.

👉 Recevoir le livre blanc sur le Self-Service Analytics de Tableau : ici

👉 Contacter Yann sur LinkedIn ou par mail : [email protected]

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Yann

- L'événement Tableau à Paris le 22 mai 2025

- L’événement Tableau à San Diego les 15-17 avril 2025

- Le livre blanc sur le Self-Service Analytics de Tableau : ici

- Le livre L’Obsession du Service Client de J. Lefèvre

🎬 CHAPITRES

00:00 Contexte 

03:48 Définition du Self-Service Analytics

04:38 Quand le mettre en place ?

05:43 Phase #1 : Expérience analytics

12:38 Phase #2 : Data Management

15:57 Phase #3 : Adoption

17:16 Les plus grosses difficultés

23:20 L’histoire de Tableau

25:14 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

#115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprès de 2000 utilisateurs

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

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