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

🎬 CHAPITRES

00:00 Intro

00:54 Top 5 épisodes

03:35 Nouvelle hôte & format Talk Show

05:31 2 insights DataGen Europe

10:16 Grosse différence aux US

14:08 1 insight marché

10:39 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 news

Comment on a lancé DataGen : l’histoire complète

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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.

❤️ PARTENAIRE

Ce 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 [email protected] 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

🎬 CHAPITRES

00:00 Airflow & Astronomer 

04:27 Le contexte data chez Astronomer

05:23 Chantier #1 : Construire la stack

12:02 Chantier #2 : Déployer des dashboards

16:20 Chantier #3 : Cas d’usage ML & AI Analytics

24:35 Leurs plus gros challenges

27:30 Pourquoi passer de open source à Astro ?

29:57 Sa ressource préférée

31:01 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)

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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

🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte data chez Decathlon

02:52 Le parcours de Didier

06:00 Chantier #1 : Lakehouse

13:42 Chantier #2 : Qualité & gouvernance

20:30 Chantier #3 : Agentique

32:59 L’importance des réorganisations

41:48 Ses plus grosses difficultés

46:44 Sa ressource préférée

47:45 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…)

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Alexandre Miny de Tornaco est le cofondateur de DataBird, l’institut de formation qui propose des bootcamps dédiés à la data et à l’IA. Depuis 5 ans, ils ont formé plus de 4000 personnes.

On aborde :

🔥 La tendance de l’IA Générative et de l’agentique

🔥 Le lancement de 3 bootcamps : AI Champion, AI Agent Builder et AI Product Builder

🔥 A quels profils ils s'adressent : profils métiers (marketing, finance…), profils techniques / tech savvy (data analysts, product managers, ops…), profils en reconversion…

🔥 Le programme du bootcamp AI Agent Builder dans le détail (déroulé, outils IA utilisés…)

💪 SE FORMER AUX GENAI ET A L'AGENTIQUE AVEC DATABIRD ET DATAGEN

Avec DataBird, on lance un partenariat sur l'ensemble de leurs formations Data & IA.

Le marché évolue très vite et les besoins explosent : AI Champion, AI Agent Builder, Analytics Engineer…

On a décidé d'associer nos expertises pour proposer des bootcamps spécialisés sur ces sujets :

👉 DataGen apporte sa vision du marché pour co-construire et faire évoluer les programmes

👉 DataBird apporte son expertise dans la formation avec 4000+ profils Data & IA formés

Découvrez toutes les formations et bénéficiez de 5% de réduction (uniquement en réservant via ce lien).

Dans le cadre de cette collaboration, DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d’Alexandre

- Découvrir les formations

🎬 CHAPITRES

00:00 Qu’est-ce que DataBird ?

02:29 La tendance GenAI & agentique

05:32 Le lancement de 3 bootcamps : AI Champion, AI Agent Builder et AI Product Builder

07:59 A qui s’adressent ces bootcamps ?

10:27 Le bootcamp AI Agent Builder en détail

16:53 Grosse annonce

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#209 - Mirakl : Déployer des Agents IA pour le Business

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

#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique

#269 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer chez Pierre Fabre

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Mick Levy est Directeur Stratégie et Innovation chez Orange Business et un expert sur les sujets de souveraineté et d'éthique dans l'IA. Il anime également le podcast Trench Tech dans lequel il reçoit des experts du sujet et a aussi récemment écrit un livre sur ces sujets : IA Mania.

On aborde :

🔥 Ce qu’est une IA éthique et souveraine et les 4 types de risque qu’elle permet d’éviter

🔥 Les risques les plus visibles (ex : destruction d’emplois), les risques structurels (ex : biais, cyber-attaques), les risques sociétaux (ex : deepfakes) et les risques cachés (ex : data workers)

🔥 Les risques encourus spécifiquement par les entreprises et les initiatives à lancer (charte IA, comité éthique, conformité, gouvernance IA, évangélisation…)

🔥 Le sujet de la souveraineté et le choix des technologies : US vs européenne vs française vs open source

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Mick

- Son nouveau livre IA Mania : Usages, éthique, stratégie : créez une valeur durable pour l’entreprise

- Son podcast Trench Tech

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

- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Les principes de l'IA éthique et l’IA souveraine

06:14 Les risques pour les entreprises

10:31 Les enjeux de souveraineté

17:26 Techno américaines vs françaises

21:04 Les initiatives actionnables

28:50 Sa ressource préférée

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#105 - Déployer une Stratégie IA Génératives avec Mick Levy ! 🤖

#140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre 😎

#147 - Comment faire de la France un leader de l’IA ? 🌎 Avec Arno, Rapporteur de la Commission IA

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Yochan Khoi est Context Engineer chez Gorgias, la scale-up valorisée plus de 700 millions de dollars qui développe une plateforme d’IA conversationnelle utilisée par des milliers d’entreprises. Chez Gorgias, 83% des collaborateurs utilisent aujourd’hui un agent data au quotidien et lui posent +1000 questions chaque jour.

Dans cet épisode, Yochan nous explique comment son équipe a construit son agent analytics interne, pourquoi le contexte est devenu l’enjeu central des systèmes agentiques et comment le rôle de Context Engineer est en train d’émerger à l’intersection de l’Analytics Engineering et de l’IA.

On aborde :

🔥 Chantier #1 : construire le Context Layer et la hiérarchie des connaissances métier

🔥 Chantier #2 : accélérer la mise à jour et l’amélioration continue du contexte

🔥 Chantier #3 : ouvrir l’édition du Context Layer à l’ensemble de l’entreprise

🔥 Leurs plus grosses difficultés : gouvernance des données, permissions et passage à l’échelle

💪 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 ici

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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Yochan

- La documentation d'Anthropic

- L’outil Nao

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🎬 CHAPITRES

00:00 La genèse de leur agent

03:01 Les “tools” de l’agent

04:07 Chantier #1 : construction

05:43 Chantier #2 : accélération

09:35 Chantier #3 : déploiement

12:03 Pas de Semantic Layer ?

14:14 Pas d’outils propriétaires (Omni, Hex…) ?

16:37 Orga de l’équipe sur le projet

17:52 Leurs plus grosses difficultés

20:32 Sa reco de contenu

21:34 Son meilleur conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#274 - ThoughtSpot : Déployer une Agentic Analytics Platform

#264 - Gorgias : Déployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)

#243 Carrefour : Leur stratégie agentique

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Marie-Cécile Riom est AI Product Specialist chez Snowflake, la plateforme Data & IA que tout le monde connaît. Snowflake connaît depuis des années une croissance exceptionnelle. De nombreuses entreprises telles que Qonto, Sanofi et Swile l'utilisent au quotidien.

On aborde :

🔥 Les 3 grandes nouveautés chez Snowflake : Cowork, Cortex Code (Vibe Coding) et Cortex Sense (Contexte & AI Analytics)

🔥 Comment Cowork permet de centraliser le travail des équipes métier (Gmail, Slack, Salesforce…) dans une interface unique

🔥 Comment Cortex Sense apporte le contexte nécessaire aux agents et augmente la fiabilité des réponses

🔥 L’événement Snowflake World Tour à Paris le 15 octobre où plus de 2000 personnes sont attendues

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par la plateforme Data & IA Snowflake.

👉 S’inscrire au Snowflake World Tour à Paris le 15/10/2026 ici.

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Marie-Cécile

- La pièce de théâtre Big Mother

- Le retour d'XP Sanofi (36 minutes)

- Découvrir le Snowflake World Tour à Paris le 15/10/2026 ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Marie-Cécile

02:18 Qu'est-ce que Snowflake ?

05:35 Les nouveautés (Cowork, Cortex Code…)

09:00 Zoom sur Cowork pour le métier

14:26 Zoom sur Cortex Sense et l’AI Analytics

18:10 Le Snowflake World Tour à Paris

19:47 Les news Snowflake France

21:24 Le retour d'expérience de Sanofi

25:27 La tendance UX

26:39 Sa ressource préférée

27:20 Ce qui l'a le plus fait progresser

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#231 - On décrypte avec Blef : Sommets Snowflake et Databricks, ClickHouse, DuckDB, BigQuery

#227 - Tout comprendre sur Snowflake

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

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Annabelle Gerard est VP of AI and Data Business Insights chez Stellantis, l'un des groupes leaders mondiaux de l'automobile, qui regroupe 14 marques dont Peugeot, Citroën, Fiat, Jeep, Chrysler et emploie 250 000 personnes à travers le monde.

On aborde :

🔥 La genèse de leur stratégie GenAI & agentique

🔥 Leurs premières initiatives (gateway, FinOps, monitoring et cas d’usage)

🔥 L’organisation de l’équipe et les choix technologiques

🔥 Leurs challenges et leurs prochaines étapes (AI Garage, profil AI Business Process Lead, gouvernance)

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👉 Regarder l’épisode avec François, leur Senior VP Product Management

👉 Recevoir la synthèse de mon échange avec François

👉 Contacter François directement sur LinkedIn

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d'Annabelle

- Le livre The Pheonix Project de Gene Kim

- Pour recevoir le dossier sur les parcours des Head of Data & IA des plus belles boites, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Le département Data & IA chez Stellantis 

02:24 La genèse de la stratégie agentique

03:45 Les premières initiatives

09:40 L’organisation de l’équipe

14:24 Leur stack & architecture

16:50 Leurs plus gros challenges

24:22 Leurs prochaines étapes

26:02 Sa ressource préférée

27:10 Ce qui l'a le plus fait progresser

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#243 - La stratégie agentique de Carrefour

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

#214 - Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)

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Tanmay Nagori is Head of Data & Analytics for Lending at Tide, the UK-based fintech unicorn. Tide helps SME businesses save time by providing banking, payment, administrative, and financial tools. Today, it is used by 1.8 million SMEs in the United Kingdom, India, Germany, and France.

We cover :

🔥 His journey from Analyst to Head of Analytics (Consulting, Amazon…)

🔥 How the data team is organized globally and what stack they use

🔥 The approach and tools they implemented to increase the business impact of analytics

🔥 His view on how AI changes the role of the analytics team (from insights to actions)

📚 RESOURCES

- Tanmay’s LinkedIn Profile

- The book "A Technique for Producing Ideas" by James Webb Young

- The book "Thinking, Fast and Slow" by Daniel Kahneman

🎬 CHAPTERS

00:00 What's Tide?

01:53 Tanmay’s journey

05:39 Their main analytics projects

08:19 Their stack

10:50 His main challenges

13:53 His career advice

15:55 Resources he recommends

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

#8 - Marshmallow: Building the Data Analytics Team for a unicorn

#6 - HelloFresh: Building and scaling a Product Analytics culture

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

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Patrice Chaperon est Directeur Data, Infra et Plateforme chez Leboncoin, la marketplace que tout le monde connaît. Avant ça, Patrice a passé plus de dix ans chez Doctolib et Criteo, où il était notamment Head of Analytics.

On aborde :

🔥 Le changement de stratégie chez Adevinta, le groupe derrière Leboncoin

🔥 La modernisation de leur plateforme data : Databricks, Coalesce Catalog, Confidence (by Spotify)…

🔥 L’organisation de l’équipe Data : 60 personnes (Data Product Engineers, Data Analysts, Governance…)

🔥 Leurs plus grosses difficultés et leurs prochains chantiers (exécution, IA…)

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Ce podcast est rendu possible par ThoughtSpot, la solution spécialisée sur l’agentic analytics qui permet de faire de la BI et de l’analyse en langage naturel.

👉 Regarder l’épisode avec François, leur Senior VP Product Management

👉 Obtenir une synthèse de l’épisode

👉 Contacter François sur LinkedIn

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Patrice

- Le LinkedIn de Marcel Dybalski

- Le livre Factfulness de Hans Rosling

🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte de départ

04:43 La refonte de leur stack data

12:42 L’organisation data chez Leboncoin

17:44 Leurs plus grosses difficultés

27:43 Leurs prochaines étapes

29:51 Ses reco de contenu  

31:01 Ce que Patrice préfère dans la data

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#229 - Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le département Data chez Sorare

#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt

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

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