DataGen

Dans cet épisode, je vous raconte toute l'histoire de DataGen depuis le début : pourquoi j'ai eu envie de lancer un podcast, comment c'est devenu mon métier, avec qui je travaille au quotidien et quels sont les projets à venir. 🚀

📚 RESSOURCES

- La newsletter DataGen

- Le podcast DataGen Europe

🎬 CHAPITRES

00:00 Mon parcours 

00:59 La genèse de DataGen 

03:21 Mon lancement à temps plein 

05:56 L'arrivée de Flore-Anne

07:44 Le lancement du Collectif avec Matthieu 

10:26 2025 : l'année de la structuration 

12:49 DataGen Europe 

13:37 DataGen part aux USA

🤩 AUTRE ÉPISODE QUE VOUS POURRIEZ AIMER

Bilan DataGen 2025 : 350 000€ de CA, 45 000 écoutes mensuelles, 3 top épisodes et une grosse news

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François Lopitaux est Senior VP Product Management chez ThoughtSpot, la solution de business intelligence spécialisée sur l'analyse de données en langage naturel grâce à l'IA et plus globalement sur l'Agentic Analytics. ThoughtSpot a été créé en 2012 et a été valorisé plus de 4 milliards de dollars lors de leur dernière levée de fonds en 2023. Ils sont utilisés par de très belles boîtes comme DoorDash, Lyft, Sephora aux US et Canal+ en France.

On aborde :

🔥 La genèse de ThoughtSpot et leur Agentic Analytics Platform

🔥 Pourquoi les utilisateurs aiment la solution : solution moderne, mix BI et IA, embedded analytics

🔥 Les clés pour déployer une solution Agentic Analytics (précision, context layer…)

🔥 L'évolution du rôle du Data Analyst vers un enabler de l’Agentic Analytics Platform

❤️ PARTENAIRE 

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. Ils ont été valorisé plus de 4 milliards de dollars et sont utilisés par de très belles boîtes comme DoorDash, Lyft, Sephora aux US et Canal+ en France.

👉 Obtenir une synthèse de l’épisode : https://go.thoughtspot.com/datagen

👉 Contacter François sur LinkedIn

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de François

- La newsletter de Sven Balnojan sur Medium

- L’article de ThoughSpot qui résume notre échange : https://go.thoughtspot.com/datagen

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de François

02:44 La genèse de ThoughtSpot

05:23 Pourquoi les clients adoptent ThoughtSpot

09:00 Comment la solution se distingue

15:06 Les clés pour déployer une solution Agentic Analytics

20:41 L’évolution du rôle de Data Analyst

22:39 La prochaine tendance de l’Agentic Analytics

23:45 Ses ressources préférées

24:56 Ce qu’aime François dans la data & l’IA

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#263 - Masterclass | Mettre en place une stratégie GenAI qui passe à l’échelle et génère du ROI avec Axel de Goursac, Partner AI Lead chez KPMG France

#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique

#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery

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Cet épisode est le premier d’un nouveau format : le Talk Show DataGen. Trois leaders data & IA sont réunis pour débattre et échanger sur une tendance data & IA et sur l’actualité du marché.

Dans ce premier épisode, on échange sur l'accélération de l'AI Analytics et son impact sur l'équipe Data Analytics avec :

• Juliette Duizabo, Head of Data chez Photoroom
• Édouard Flouriot, Directeur Data Analytics chez Sorare
• et Christelle Marfaing, ex-Head of Data chez Lydia puis chez May, aujourd'hui freelance Head of Data / Lead Data.

On aborde :

🔥 L'accélération de l’AI Analytics et comment ça se traduit concrêtement : Omni, Hex, Nao, Claude Code

🔥 L’impact actuel sur l’équipe Analytics et ses nouvelles missions : fiabilité, outils data internes…

🔥 Des insights exclusifs issus de la dernière étude du Modern Data Network (impacts salaires, ressenti des leaders data)

🔥 Le futur de l’analytics : sans dashboards ? Sans Data Analysts ? Sans Head of Data ?

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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 Juliette

- Le Linkedin d'Edouard

- Le Linkedin de Christelle

- L’article How to finally trust Claude's advice d’Ole Lehmann

- Le repo d'Antoine Sauvage

- L’article Something Big Is Happening de Matt Shumer

- L'article AI's effects on programming jobs

- L’article LLM Wiki de Karphaty

- L'article Five things I believe about the future of analytics de Tristan Handy

- La newsletter d'Arthur Srz

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

🎬 CHAPITRES

00:00 Ce qu'ils pensent de l'AI Analytics

03:54 Insights issus du Modern Data Network

10:40 Comment ça se matérialise ? Claude Caude, Omni, Hex…

21:31 L’adoption massive de Claude Code

25:28 Le nouveau rôle de l’équipe : la fiabilité

29:27 L’équipe Analytics dans 5 ans

34:03 Devenir “builder” ?

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#264 - Déployer un projet agentique au coeur du produit

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

#236 : Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery

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

#175 : Stack Open Source, Manager "doer" & S’adapter à la GenAI avec Christelle (ex-Lydia) et Blef ⚡

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Benoît de La Porte est un expert sur le sujet de la formation tech, data et IA. Il a cofondé On train, l'agence spécialisée dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data, IA et qui travaille avec des belles boîtes comme Pierre Fabre, LVMH, Euronext, Sopra Steria et d'autres.

Pour la deuxième fois sur le podcast, il partage son analyse du marché et ses recommandations pour accélérer la montée en compétences des entreprises sur ces sujets.

On aborde :

🔥 Les 4 freins à l'adoption de l'IA en entreprise (compétences, ROI, sécurité et souveraineté)

🔥 Comment les lever par la formation et l’acculturation

🔥 Le bon mix pour former 100% des collaborateurs : e-learning, ateliers métiers, mentoring

🔥 Comment gamifier la formation IA pour maximiser l'engagement

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par On train, l'agence spécialisée dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data, IA et qui travaille avec des belles boîtes comme Pierre Fabre, LVMH, Euronext, Sopra Steria et d'autres.

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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Benoît

- La conférence d'Arthur Mensch à Polytechnique

- la newsletter de McKinsey

🎬 CHAPITRES

00:00 État des lieux du marché

01:44 Les 4 freins majeurs

03:28 Frein #1 : Adoption & compétences

05:14 Frein #2 : Coût et incertitude du ROI

08:23 Frein #3 : Sécurité & confidentialité

10:58 Frein #4 : Souveraineté & compétitivité économique

16:42 Mix formation physique et e-learning

22:51 Cadence de formation

24:30 Gamifier l’expérience en formation

27:20 Ce que propose On train

29:38 Sa ressource préférée

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

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

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

#137 - Masterclass | Former ses collaborateurs aux IA Génératives avec Benoît de La Porte

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Gregory Vanuynsberghe est Head of Data chez Exotec, la pépite industrielle française qui produit des robots intelligents qui permettent d’automatiser les activités dans les entrepôts. Avant de rejoindre Exotec, Grégory était Directeur Analytics chez Decathlon où il encadrait plus de 100 profils Data Analysts.

On aborde :

🔥 Construire une relation de confiance avec les stakeholders

🔥 Refondre la stack pour préparer le Self-Service et la décentralisation

🔥 Décentraliser l’équipe avec des Data Analysts spécialisés par domaine

🔥 Les plus grosses difficultés et les prochaines étapes (GenAI, dashboardless…)

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Grégory

- Le livre Antifragile de Nassim Taleb

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🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Grégory

03:12 Le contexte chez Exotec

05:28 Chantiers #1 : Construire la confiance

08:06 Chantiers #2 : Refondre l'architecture

10:59 Leur stack

13:51 Chantiers #3 : Décentraliser et spécialiser

17:24 Leurs plus grosses difficultés

26:02 Leurs prochaines étapes

29:19 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

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

#251 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing

#198 - Swile : La nouvelle stratégie Data de la licorne

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

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Charlotte Ledoux est une experte Data & AI Gouvernance, elle accompagne de très belles boîtes comme Pernod Ricard, Disney ou Printemps. 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 Data Catalog : rôle, solutions principales et comment structurer son benchmark

🔥 La Data Quality : rôle, solutions principales et maturité actuelle des entreprises

🔥 Le Semantic Layer : rôle et pourquoi on devrait le fusionner avec le Data Catalog pour alimenter les IA

🔥 La consolidation du marché : CastorDoc racheté par Coalesce, Informatica racheté par Salesforce…

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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 Charlotte

- Sa newsletter

- Son jeu en ligne The CDO Game

- L'article de Peter Baumann sur la perspective du marché des Data Catalogs

- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Qu'est-ce qu'un Data Catalog ?

04:54 Les solutions principales

07:05 Structurer son benchmark

16:00 Qu'est-ce qu'un outil Data Quality ?

17:40 Les solutions principales

19:47 La maturité des entreprises

22:35 Qu'est-ce qu'un Semantic Layer ?

24:59 Le lien entre Semantic Layer et Data Catalog

28:14 Les solutions principales

29:06 La consolidation du marché

30:47 Sa ressource préférée

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#254 - Les 5 tendances Data Gouvernance de 2026 avec Charlotte Ledoux

#256 - Strategy Software : Accélérer le time-to-data avec un Semantic Layer Universel et la GenAI

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn) 💪

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Guilhem Jolly était Data Analyst pendant deux ans avant de devenir Analytics Engineer. Il travaille actuellement chez Pierre Fabre, un des leaders pharmaceutiques français.

On aborde :

🔥 Pourquoi l’Analytics Engineering est le “meilleur des deux mondes” entre tech et business

🔥 Comment il s'est formé et a décroché immédiatement 3 opportunités (BetClic, Elevate, Pierre Fabre)

🔥 Les compétences clés qu’il a acquises : SQL robuste, dbt, architecture médaillon et orchestration

🔥 Ses missions actuelles chez Pierre Fabre : rapports de performance, flux de données et prospective marché

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Guilhem

- Le LinkedIn de Mathias Frachon (recruteur tech, live data sur les salaires)

- Le LinkedIn de Benjamin Dubreu

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

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Guilhem

03:04 Le bootcamp qu’il a suivi

07:04 Ses nouvelles compétences

08:51 Ses missions chez Pierre Fabre

11:37 L’importance des pairs

12:03 Son conseil pour réussir la transition DA > AE

15:16 Ses side projects

16:46 Ses reco de contenu

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#232 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer en freelance chez Back Market

#217 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer en freelance chez Lacoste

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

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Sarah Nogueira est Staff Machine Learning Lead chez Criteo, l'une des premières licornes françaises, spécialisée dans le marketing et le ciblage publicitaire sur les sites e-commerce. Elle dirige une équipe qui développe et met en production des modèles de Machine Learning dans le produit.

On aborde :

🔥 Le déploiement de leur premier LLM en production

🔥 Leur cycle de développement ML du prototype à la mise en production

🔥 Leur stack in-house et leurs plus gros enjeux : temps réel et qualité des résultas

🔥 Ses principaux challenges en temps que manager : vélocité, staffing, coordination

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Sarah

- Le blog de Criteo

- La newsletter The Batch de DeepLearning.AI

🎬 CHAPITRES

00:00 Son parcours

01:34 Le rôle de son équipe ML

04:46 1er LLM en production

06:16 Leur cycle de développement ML

16:15 Leurs principaux challenges

19:59 Ses reco de contenu

21:01 Ce qui l’a le plus fait progresser

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#250 - Malt : Mettre en place une approche MLOps et LLMOps

#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)

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

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Christophe Blefari a été Head of Data Engineering, Staff Data Engineer et Head of Data dans dans des startups et des grands groupes et il a cofondé Nao, un agent IA open source pour l’analytics.

On aborde :

🔥 L’accélération de l’agentique en 2026 : l'autonomisation des agents, OpenClaw…

🔥 L’impact sur l’équipe Data (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists...)

🔥 L'impact sur le Buy Versus Build : est-ce que ça devient rentable de développer certains outils en interne ?

🔥 Le Context Engineering et pourquoi les data catalogues ont raté le coche

💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Christophe Blefari

- Sa newsletter Blef.fr

- Sa boîte Nao

- L’article I Taught My Dog to Vibe Code Games de Caleb Leak

- Replay de leur meetup Agentic Analytics

- Son épisode avec Alexis Blandin de Jolimoi

- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 L’accélération de l'agentique en 2026

03:49 L'impact sur les équipes Data

18:11 Quelles boîtes sont matures ?

21:13 L'impact sur le Buy vs Build

29:59 Les reco de contenu de Blef

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#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

#249 : On décrypte la fusion Fivetran x dbt avec Blef

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Manoj Raghavan is a Staff Data Strategist at Flix, the affordable travel tech scaleup based in Germany, solving technology for long-distance buses and trains. Flix operates in 40+ countries, has 5,000 employees, including around 100 data & AI experts.

We cover :

🔥 Their data organisation: decentralized and with no central data leadership

🔥 One of the main projects he worked on to improve customer experience: bus partner classification

🔥 Their stack: AWS, Snowflake, dbt, Power BI…

🔥 One of their main current challenges: build vs. buy when it comes to AI tools

📚 RESOURCES

- Manoj’s LinkedIn profile

- The book of book Chip Huyen Designing Machine Learning Systems

- The book of book Chip Huyen AI Engineering

🎬 CHAPTERS

00:00 What is Flix?

02:38 Manoj's journey

06:28 The Data team organization

10:43 One of his main projects

16:35 Their stack

19:02 Their main challenges

21:17 Their next step

23:40 Resources he recommends

24:42 His career advice

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

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

#5 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing

#1 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

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