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

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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 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

🎬 CHAPITRES

00:00 Son parcours avant les US

01:31 Vivre à San Francisco

02:17 Applied Scientist VS Data Scientist

04:49 Algos pour lutter contre la fraude

08:04 Proche du lay-off

10:06 De Data Scientist à Manager

11:01 Orga data & tech

12:47 Mesure d’incrémentalité à l’échelle

17:49 Data-driven à l’échelle 

21:49 Culture business très tech

23:03 Solutions développées en interne

27:14 Sa recommandation de contenu

27:30 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

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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

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🎬 CHAPITRES

00:00 Intro

04:43 Comment Rémi est devenu CPO de BlaBlaCar

06:38 Les plus gros chantiers data qu’il a menés en tant que CPO

12:00 Son plus gros challenge data : se faire confiance sur les sujets data

19:15 Ses conseils pour des Product Analysts

21:04 Le contexte de la création de Discovery Discipline

24:37 L'impact des GenAI sur nos métiers demain

32:40 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 

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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…)

❤️ PARTENAIRE

Ce 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 : [email protected]

📚 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

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:31 Intro et parcours

04:17 Les grandes briques de Palantir

08:40 Son positionnement

11:55 Quelques use cases

15:45 Pourquoi les entreprises choisissent Palantir ?

17:49 L’impact des GenAI sur Palantir

21:06 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

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On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines

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

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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"

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🎬 CHAPITRES

00:00 Trend #1 L’accélération “time-to-data”

06:44 Trend #2 L’émergence des Semantic Layers universels

11:48 Trend #3 Le cas d’usage IA “chat with your data”

17:36 La reco de contenu de HF

18:31 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

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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

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Taha

- Lenny’s Podcast

- La chaîne YouTube de Supabase

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🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte chez Brevo

02:53 La fonctionnalité clé d’Omni

05:24 La phase de POC : tester l’adoption du Self-Service

07:55 Le cas d’usage IA “chat with data” dans Omni

11:05 Garantir la Data Quality

12:18 Le chantier Embedded Analytics

16:52 La Data Visualisation avec Omni

18:54 L’intégration dans Slack

20:31 L’organisation de Brevo pour migrer

23:58 Leurs plus grosses difficultés

25:05 Leurs prochaines étapes

26:43 La reco de contenu de Taha

27:56 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

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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)

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Charlotte

- Sa newsletter

- Son jeu en ligne CDO Game

- La newsletter The Data Letter de Hodman Murad

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🎬 CHAPITRES

00:00 #1 AI for Data Governance ?

03:37 #2 La Data Gouvernance fédérée

09:27 #3 La gouvernance de l’IA

12:53 #4 Nouvel enjeu pour le COMEX

16:29 #5 L’industrialisation des catalogues et l’accélération des outils de Data Quality

18:37 Les outils recommandés par Charlotte

20:52 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) 💪

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Jessica Matheron est CDO Europe chez Nestlé. Avant cela, elle était CDO chez Agicap, une scale-up française.

On aborde :

🔥 Son parcours : Mines, MIT, Finance en Hedge Fund, reconversion data…

🔥 La création chez Nestlé d’une équipe Data technique et l’internalisation du Data Engineering

🔥 Le déploiement d’une Modern Data Stack dans un grand groupe (Airflow, Snowflake, dbt…)

🔥 Zoom sur 2 cas d’usage et leurs plus grandes difficultés (qualité de données, embarquer les équipes, upskilling scientifique)

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Jessica

- Le livre A Brief History of Intelligence de Max Bennett

- Le podcast Freakonomics de Stephen J. Dubner

- Le paper Bayesian Methods for Media Mix Modeling with Carryover and Shape Effects de Google

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🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte Data et IA chez Nestlé

01:38 Le parcours de Jessica

03:41 Son arrivée en tant qu’Head of Analytics France

06:11 Les gros chantiers de l’équipe Europe

13:16 Les 2 cas d’usages principaux

20:24 Ses plus grosses difficultés

26:13 Leurs prochaines étapes

28:05 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#237 - Déployer la stratégie Data & IA chez Engie dans l'Industrie

#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe

#228 - Comment l’ex-CDO de Carrefour structure le département Data & IA de la FDJ United (ex-Française des Jeux)

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Adèle Guillet est Data & AI Director chez Sweep, le logiciel de pilotage du quota carbone qui a levé 100 millions de dollars dans ses 2 premières années d’existence et qui accompagne déjà notamment L’Oréal, SNCF, Auchan ou Leroy Merlin.

Elle va nous raconter comment elle a lancé le département Data & IA.

On aborde :

🔥 Son parcours de Data Scientist à Head of Data en startup

🔥 La mise en place d’une Modern Data Stack (Snowflake, dbt, Fivetran, Metabase…)

🔥 La mise en place d’une approche Self-Service pragmatique (Data Champions, certified dashboards…)

🔥 Le déploiement de fonctionnalités IA dans le produit et la structuration de l’équipe IA (ML Engineer et AI Engineers “full full Stack”)

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🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird

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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Adèle

- Le livre Radical Candor de Kim Scott

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🎬 CHAPITRES

00:00 Qu’est-ce que Sweep ?

02:03 Le parcours d’Adèle

02:46 Le contexte data & IA à son arrivée 

04:06 Chantier #1 : Stack

05:59 Chantier #2 : Analytics

07:36 Chantier #3 : Agents IA

10:04 Orga de l’équipe Data & IA

11:22 Leurs plus grosses difficultés

14:38 Leurs prochaines étapes 

15:12 Sa reco de contenu

15:28 Ce qu’elle aime dans la data 

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#218 - Fairly Made : Lancer le département Data d'une startup

#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup

#132 - Joko : Lancer le département Data d'une startup

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Mathias is Head of Data for Marketing at N26, the Berlin-based neobank valued at over $9 billion. He joined as a Senior Data Analyst in May 2020 and has since scaled the team to 12 people.

We cover :

🔥 His journey to becoming Head of Data for Marketing at N26

🔥 His main projects: Marketing Mix Modeling, User Value Modeling, Data Governance & Data Quality

🔥 The data stack at N26: AWS, Snowplow, dbt, Redshift, Metabase…

🔥 His main challenges: scale-up volatility and the classic imposter syndrome

📚 RESOURCES

- Mathias’s LinkedIn profile

- The book of Zhamak Dehghani Data Mesh : Delivering Data-Driven Value at Scale

- The book of Joe Reis & Matt Housley Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data

- The book of Gene Kim, Kevin Behr and George Spafford The Phoenix Project

- The book of Gene Kim The DevOps Handbook

- The book of Gene Kim The Unicorn Project

- The book of Gene Kim, Jez Humble and Nicole Forsgren PhD Accelerate

🎬 CHAPTERS

00:00 Introduction to N26

03:25 How he became Head of Data for Marketing at N26

10:49 1st project: implementing a Marketing Mix Model

17:36 2nd project: building a User Value Model

20:57 3rd project: Data Governance & Quality

23:37 The data stack at N26

25:16 The biggest challenges

29:29 What’s next: decision automation

31:11 Mathias’s favorite resources

32:14 Why he loves working in data

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

🇺🇸 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

🇺🇸 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

🇺🇸 #96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused 

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Nicolas Mauti est Staff MLOps Engineer chez Malt, où il a été le premier MLOps de l’équipe. Malt c’est la plateforme leader du freelancing en Europe, qui met en relation des freelances avec des entreprises.

Dans cet épisode, Nicolas revient sur son principal défi de ces dernières années : mettre en place et structurer une approche MLOps chez Malt, dans un contexte déjà mature côté data, puis l’adapter à l’arrivée massive des IA génératives.

On aborde :

🔥 Le profil de Nicolas et le contexte chez Malt qui nécessite un rôle MLOps

🔥 Les fondations MLOps chez Malt : feature store, rationnalisation des pipelines ML, CI/CD & monitoring

🔥 L’évolution du besoin MLOps avec l’arrivée des IA génératives

🔥 La stack technique de Malt et les prochaines étapes de l’équipe

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Nicolas

- Le blog Malt Engineering sur Medium

- La communauté MLops

- Pour recevoir le dossier sur les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Nicolas

03:41 Le contexte à son arrivée

05:14 Chantier #1 : Centralisation des features (aka Feature Store)

08:05 Chantier #2 : Optimisation des pipelines ML et CI/CD

10:34 Chantier #3 : Monitoring & alerting

16:01 Comment l'arrivée des GenAI impacte les besoins MLOps

18:39 Le premier projet LLMOps

24:22 L’acculturation des équipes Engineering

29:58 Leur stack MLOps

34:20 Leurs prochaines étapes

35:56 Sa recommandation de contenu

36:54 Son meilleur conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering

#211 - Brevo : Mettre en place une approche DataOps

#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle

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