Gabrielle Prat est dans l'équipe Data chez Alan, la licorne française qui a révolutionné la complémentaire et la mutuelle santé. Avec 500 millions d'euros de revenus annuels, c'est l'un des plus beaux succès de la startup nation. Aujourd’hui, elle revient sur la stratégie Data Science qu’ils ont mis en place pour lutter contre la fraude à l’assurance.

On aborde :

🔥 Qu’est-ce que la fraude à l’assurance et quel est l’enjeu pour Alan ?

🔥 Les 4 étapes du projet : Data Mining, Rule-based, Machine Learning et UX

🔥 Le déploiement d’agents IA pour augmenter l’équipe Ops

🔥 La culture chez Alan (transparence radicale, peu de meetings, culture de l’écrit…)

📅 VOUS AVEZ ENTENDU PARLER DE L'IA SUMMIT A LILLE LE 1ER JUILLET ?

La Cité de l'IA Summit à Lille est le rendez-vous dédié à l’Intelligence Artificielle et à la Data. Il aura lieu le 1er juillet 2025 de 8h30 à 18h45 à Marcq-en-Baroeul (59).

📚 Découvrir l'événement

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Ceci n'est pas une collaboration commerciale. :)

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Gabrielle

- L’article Why data-driven product decisions are hard de Andrew Chen

- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Alan en quelques mots

04:24 L’équipe Data chez Alan

09:15 Les différents types de fraude

13:06 Etape 1 : Data mining

14:18 Etape 2 : Rule based

17:25 Etape 3 : Machine learning

18:48 Etape 4 : UX

21:03 Mise en place d’agents IA

25:44 La culture chez Alan

29:45 Les questions de la fin (incl. ses ressources pref)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

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

#166 - Defacto : Déployer des algorithmes pour scorer la solvabilité des entreprises

#162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratégie GenAI

💪 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

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Marc Sanselme est expert IA, diplômé de Polytechnique et de l’ENS, et a travaillé dans de belles boîtes comme Tesla ou Owkin, la licorne française spécialisée dans l’IA et la santé. Il a monté un cabinet de conseil spécialisé en IA, Scopeo et plus récemment, Draft'n run, un logiciel spécialisé dans l'IA sur mesure. En parallèle, il a lancé le podcast Data Driven 101 dans lequel il a échangé avec presqu’une centaine d’experts Data & IA.

On décrypte 4 tendances GenAI :

🔥 LLM spécialisés versus LLM généralistes

🔥 L’émergence des agents IA et leur différence avec les chatbots

🔥 L’industrialisation des projets GenIA et le concept “LLM as a judge”

🔥 La course à la performance des modèles (aka l’histoire de Deepseek)

💪 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 semaines avec DataBird

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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Marc

- Son podcast Data Driven 101

- Le LinkedIn de Peter Gotsev, Head of AI chez Moonpig

- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Marc

01:23 LLM spécialisés VS LLM généralistes

06:25 Agents IA VS Chatbot (LLM)

13:55 L’industrialisation (LLM as a Judge)

18:16 La course à la performance (Deepseek)

22:31 Sa ressource préférée du moment

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#171 - Snowflake : Une stack unique pour l’Analytics & l’IA 

#197 - Déployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce de Salesforce

#196 - Pigment : Monter l’équipe GenAI d’une licorne

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Laurent Borel est Data & Analytics Manager pour le département Supply Chain chez Decathlon. Il y a 5 ans, ils étaient 3 dans l’équipe. Aujourd’hui, ils sont une 30aine. Des Data Analysts, Data Scientists… tous spécialisés sur la Supply Chain.

On aborde :

🔥 Le lancement de l’équipe Data & Analytics et son organisation

🔥 Leurs principaux chantiers : Modern Data Stack, Data Governance, offre…

🔥 Quelques exemples de projets Supply Chain : Analytics & Machine Learning

🔥 Le plus gros challenge de Laurent : la croissance de l’équipe

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Laurent

- La vidéo de Thinkerview avec Cédric Villani et Justine Cassel

- L’article Hype Sustainability, the Price of the Bigger is Better in AI

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

🎬 CHAPITRES

00:00 Le lancement de l’équipe Data & Analytics

02:15 Son organisation chez Decathlon

05:52 Les principaux chantiers menés

14:24 Des exemples de projets Analytics et ML

19:35 Leurs plus gros challenges

23:06 Leurs prochaines étapes

24:54 Les questions de la fin (ressources, conseils…)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#60 - Decathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

#190 - Decathlon : Lancer l’équipe People Analytics

#119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory

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Solène Bergaire est Lead Data Scientist chez Pernod Ricard. On revient sur son plus gros challenge de ces dernières années : scaler l’équipe Data Science.

On aborde :

🔥 La genèse de l’équipe Data Science chez Pernod Ricard

🔥 L’organisation de l’équipe et leur stack (Scikit-learn, PyTorch…)

🔥 Deux projets Data Science : Promotion & Pricing

🔥 Les difficultés rencontrées par Solène et ses prochaines étapes

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Solène

- Les formations Coursera

- La plateforme Medium

- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 La genèse de l’équipe Data Science

03:25 Leur organisation

09:49 Leur stack

11:05 Leurs projets

14:17 Leurs difficultés

20:14 Leurs prochaines étapes

21:17 Les questions de la fin (ressources, conseils…)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#194 - Sanofi : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (cas d’usage, Data Mesh, Stack)

#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science

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Salma Bakouk est une experte en Data Gouvernance, elle a co-fondé Sifflet, la solution de Data Observability utilisée par des grands groupes comme Carrefour, BBC, Saint-Gobain mais aussi par des scaleups comme Dailymotion.

On aborde :

🔥 Qu’est-ce que la Data Observability et comment la discipline a émergé

🔥 Dans quels contextes on met en place une approche Data Observability

🔥 Comment on la met en place : Pré-POC, POC, benchmark, fonctionnalités…

🔥 La différence entre un outil de Data Observability et un Data Catalog

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Sifflet, la solution de Data Observability utilisée par des grands groupes comme Carrefour, BBC, Saint-Gobain mais aussi des scaleups comme Dailymotion.

👉 Télécharger le guide pour valider si vous devez mettre en place une approche Data Observability

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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Salma

- Le Medium de Tristan Handy, fondateur & CEO de dbt

- Le blog Data Expresso

- Le LinkedIn de Joe Reis

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

🎬 CHAPITRES

00:00 Sifflet en deux mots

00:34 Le parcours de Salma

03:16 Qu’est-ce que la Data Observability ?

05:48 Dans quels contextes la mettre en place ?

10:32 Les 2 étapes clés

16:29 Les fonctionnalités de Sifflet (lineage, documentation...)

21:02 Data Catalog VS Data Observability

24:58 Durée d'implémentation

28:07 L’impact de l’IA sur Sifflet et sur la Data Observability

30:30 Les questions de la fin (ressources, conseils…)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#200 - Mettre en place un framework Data Domain avec Charlotte Ledoux

#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

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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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Matthieu Rousseau, expert en Data Engineering et DataOps, a fondé Modeo, un cabinet de conseil spécialisé sur la Modern Data Stack et le DataOps qui travaille avec des Grands Groupes et des Startups.

🎬 CHAPITRES

00:00 Qu’est-ce qu’une Modern Data Stack ?

02:07 Pourquoi la mettre en place ?

04:06 Les outils clés et la valeur qu’ils apportent

09:07 Les use cases

11:17 Pourquoi la Modern Data Stack est clé

14:26 Timeline et orga

18:41 Les conseils de Matthieu

21:39 IA et French Modern Data Stack

23:21 Les dernières questions

PARTENAIRE ❤️

Ce podcast est rendu possible par Modeo, le cabinet de conseil spécialisé sur la Modern Data Stack et le DataOps qui travaille avec des Grands Groupes et des Startups.

👉 Découvrir leurs projets et leur blog

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

👉 Recevoir le guide pour mettre en place une Modern Data Stack : formulaire de contact

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Matthieu et le blog de Modeo

- Recevoir le guide mentionné par Matthieu

- Le blog Start Data Engineering

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

#143 - Masterclass | Tout comprendre sur le DataOps avec Matthieu Rousseau 

#112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks

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Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français (Blef.fr), co-fondateur de nao et surtout selon moi l’un des plus gros experts data en France.

On aborde :

🔥 Qu’est-ce qu’un Staff et pourquoi le rôle émerge en France

🔥 La différence entre un Staff, un Senior et un Engineering Manager

🔥 Comment on devient Staff et le marché du Staff en France

🔥 Comment le métier de Data Engineer évolue avec l’IA

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Christophe

- La newsletter de Christophe

- L’article "Senior to Staff" dans la newsletter Technical Leadership

- Le site StaffEng

- Le Github Career Paths de Dropbox

- Le Career Path d’Alan

🎬 CHAPITRES

00:00 Qu’est-ce qu’un Staff ?

05:21 Le Staff Data Engineer, Bras Droit Tech du VP Data ?

09:18 Staff Data Engineer vs Engineering Manager

13:45 Comment devenir Staff Data Engineer ?

17:43 Le marché du Staff en France

21:13 L’évolution du Data Engineering avec l’IA

25:18 Les changements de projets

28:15 Les recommandations de contenu de Blef

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

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

#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

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Juliette Bon est Data Analytics Team Lead chez Pennylane, la licorne (148 millions levés) qui propose une solution de gestion des finances et de comptabilité. Aujourd’hui, revient sur son plus gros challenge : monter une équipe Data Analytics.

On aborde :

🔥 Le contexte autour du lancement de l’équipe Data Analytics chez Pennylane

🔥 Les 2 chantiers principaux : recrutement & organisation

🔥 Ses plus grosses difficultés et ses conseils pour monter une équipe Data Analytics

🔥 Un exemple de projet Analytics et les prochaines étapes pour l’équipe

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Juliette

- Le podcast The Analytics Power Hour

- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Pennylane en 2 mots

04:30 Le contexte autour du lancement de l’équipe Data Analytics

06:54 1er chantier : le recrutement

11:28 2ème chantier : l’orga de l’équipe

17:50 Les difficultés qu’a rencontrées Juliette

22:10 Un exemple de projet Analytics à forte valeur ajoutée

24:59 Les conseils de Juliette

27:24 Leurs prochaines étapes

29:21 Dernières questions (incl. ses ressources préférées)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#190 - Decathlon : Lancer l’équipe People Analytics

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

#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May

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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

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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

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📚 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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