DataGen

Matthieu Colin est Analytics Engineering Manager chez Back Market, la marketplace de produits reconditionnés présente dans 17 pays qui compte plus de 15M de clients.

On aborde :

🔥 La construction d'un data model robuste pour arrêter de “réinventer la roue” à chaque analyse

🔥 Le passage d’un dbt “home-made” à dbt : tests de qualité, incremental et fondations pour scaler

🔥 L’ouverture du data model à 35+ contributeurs : gouvernance, metadata et gestion du self-service

🔥 La maîtrise des coûts BigQuery et la stabilisation de la stack grâce au monitoring et à la CI/CD

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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

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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Matthieu

- La newsletter du fondateur de dbt

- La newsletter Blef.fr

- Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, inscrivez-vous à notre newsletter ici.

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Matthieu

02:08 Chantier #1 : Le Data Model

03:31 La stack

06:02 Chantier #2 : Ouvrir le data model

08:52 Chantier #3 : Qualité et metadata

13:48 Chantier #4 : Maîtriser les coûts

16:59 Chantier #5 : Stabilité de la stack

19:27 Leur organigramme data

22:22 Leurs plus grosses difficultés

25:17 Leurs prochaines étapes

29:54 Les reco de contenu de Matthieu

30:34 Son meilleur conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#245 - Masterclass | Mettre en place dbt avec Matthieu Rousseau, CEO & Data Engineer chez Modeo

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

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

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Are Hegdal est un Expert Data Management. Il travaille chez Informatica depuis 5 ans et est dans la data depuis presque 20 ans. Informatica est un leader mondial du secteur du Data Management. Ils ont été rachetés 8 milliards de dollars par Salesforce en 2025.

On aborde :

🔥 La genèse et les grandes briques d’Informatica (Intégration, Vision 360°, Data Quality…)

🔥 Leur positionnement sur le marché (plateforme globale, approche neutre, R&D…)

🔥 2 cas d’usage Data & GenIA dans la Pharma et l’Assurance

🔥 L’impact de la GenAI sur Informatica depuis quelques années

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Ce podcast est rendu possible par Informatica, leader mondial du Data Management utilisé par des grands groupes comme Sanofi, Apple mais aussi des plus petites comme Garance en France.

👉 S’inscrire aux cafés de la data d’Informatica

👉 Contacter Are sur LinkedIn

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d'Are

- Le podcast Business de McKinsey

- Le podcast Business du BCG

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

🎬 CHAPITRES

00:00 Informatica en quelques mots

02:07 Les grandes briques d’Informatica

05:04 Son positionnement face aux concurrents

08:51 Les types de clients

10:21 2 cas d’usage : Pharma et Assurance

17:10 L’impact de la GenAI sur Informatica

20:32 Leurs webinars Data Management

21:03 La reco de contenu d’Are

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#205 - La Lead Data Scientist de Pernod Ricard partage sa stratégie (orga, stack, projets)

#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)

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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 (Dot Ai, Omni…)

🔥 L’un des avantages clés du Self-Service

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

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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 leur livre blanc qui reprend l’approche présentée dans le détail

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

📚 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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Firas Jarboui est Head of Machine Learning chez Gorgias, la scale-up qui propose une plateforme d'IA conversationnelle pour les e-commerçants. Ils ont plus de 15 000 clients et la scale-up a été valorisée plus de 700 millions de dollars lors de leur dernière levée de fonds en 2022.

Firas va nous raconter comment l'arrivée des IA génératives a entraîné un repositionnement complet de Gorgias avec des fonctionnalités GenAI qui sont maintenant au cœur du produit.

On aborde :

🔥 Le repositionnement de Gorgias autour d’une IA conversationnelle

🔥 Les 3 phases de développement : POC, refonte de l’architecture LLM & scale

🔥 L’organisation de l’équipe et le nouveau rôle de Machine Learning Analyst

🔥 La stack qu’ils utilisent et leurs plus gros challenges : qualité et feedback loops

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Ce podcast est rendu possible par Alteryx, l’outil aux 750 000 utilisateurs qui permet aux profils non techniques d’exploiter et de valoriser leurs données.

👉 Découvrir l’épisode avec Jérôme Couzy, Customer Success Manager chez Alteryx

👉 Découvrir leur guide pratique pour préparer ses données pour l’IA ici

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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Firas

- Les ressources Anthropic

- Les ressources OpenAI

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🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Firas 

03:46 Gorgias avant l’IA générative

05:36 Le contexte à l’arrivée des GenAI

06:55 Chantier #1 : Chatbot support

10:01 Chantier #2 : Chatbot sales

15:24 Chantier #3 : Refonte archi LLM

18:29 L’organisation de l’équipe

22:45 Leur stack

23:50 Leurs plus grosses difficultés

26:30 Leurs prochaines étapes

29:47 La reco de contenu de Firas

30:13 Ce qui l'a le plus fait progresser

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#226 - Brevo : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Centaure, 189 millions ARR)

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

#192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives

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Axel de Goursac est Partner AI Lead chez KPMG France. Avant ça, Axel était directeur de la Data Science et de l'IA au sein du groupe LVMH. Axel nous explique comment mettre en place une stratégie GenAI qui passe à l'échelle et qui génère du ROI.

On aborde :

🔥 La maturité actuelle des entreprises sur le déploiement de leur stratégie GenAI

🔥 La 1ère phase “top down” : identifier les rôles et les tâches et estimer le ROI et la faisabilité des projets

🔥 La 2ème phase “bottom up” : réconcilier le ROI à un niveau global et créer un cadre de pilotage

🔥 La 3ème phase : délivrer les quick wins, passer à l’échelle, piloter et synchroniser les équipes

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Ce podcast est rendu possible par KPMG.

👉 Leur site internet

👉 Recevoir leur étude AI Quarterly Pulse

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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d’Axel

- L’étude KPMG AI Quarterly Pulse

- L’étude KPMG Trends of AI

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

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours d'Axel avant KPMG

01:27 La maturité actuelle des entreprises

03:54 Phase #1 : approche top-down

07:54 Phase #2 : approche bottom-up

11:30 Phase #3 : opérationnalisation

13:33 Passer à l’échelle

16:48 Les grosses difficultés

19:44 L’IA agentique

22:13 Sa reco de contenu

22:51 Ce qu’Axel aime dans la Data et l’IA

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

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

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

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

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Sandrine Kerfers est Head of Data Analytics chez Veepee, la licorne française qui propose des ventes flash sur son site e-commerce. Sandrine va nous parler du plus gros challenge qu'elle a rencontré ces dernières années : adopter une organisation hybride centralisée x décentralisée et une approche Analytics Engineering.

On aborde :

🔥 La décentralisation d’une partie des équipes Data Analytics dans chaque département (Marketing, Sourcing, Opérations)

🔥 Les étapes clés : identifier les collaborateurs métiers motivés, créer une Data Academy, les former et recruter des nouveaux profils

🔥 Leur organisation actuelle et leur stack (BigQuery, dbt, Strategy…)

🔥 Le repositionnement de l’équipe Analytics centrale sur des projets avancés : Analytics Engineering, Semantic Layer, Machine Learning

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Sandrine

- Le blog Towards Data Science

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Sandrine

02:31 Pourquoi décentraliser l’équipe Data ?

04:05 Les étapes clés

07:51 Leur organisation

09:39 Leur stack

11:37 Leurs plus grosses difficultés

15:22 Leurs prochaines étapes

17:46 Sa reco de contenu

18:14 Ce qui l’a fait le plus progresser

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#216 - Datadog : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

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

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

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Christophe Vaudable est VP Data chez Accor, le leader mondial de l'hôtellerie. Christophe pilote les équipes Data et IA de l'activité centrale d'achat du groupe.

On aborde :

🔥 L’évolution du modèle opérationnel, de la Business Intelligence à une Data & AI Factory

🔥 La première phase : livrer 3 applications Data & IA en 5 mois pour 60K€ chacune

🔥 Leurs deux premiers cas d’usage et l’organisation de leur équipe Data & IA

🔥 Leur stack, l’usage de Streamlit et leur plus grosse difficulté : maintenir le rythme

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Christophe

- L’article publié chez Martin Flower sur le Data Mesh

- L’interview de Carlos Ghosn sur le podcast Generation Do It Yourself

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

🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte data & IA chez Accor

02:09 Le parcours de Christophe 

03:53 Le contexte à son arrivée

06:38 Les 1ers chantiers

09:55 Les cas d’usage 

14:08 Leur organisation

18:47 Leur stack

20:46 Leurs plus grosses difficultés

22:02 Leurs prochaines étapes 

23:00 Sa recommandation de contenu

24:17 Son conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique

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

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

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Yoann Benoît est un expert Data, IA et Produit qui a fondé Hymaïa, l’agence spécialisée sur la transformation Data & IA des entreprises. Ils travaillent aussi bien avec des boîtes tech comme Leboncoin et des grands groupes comme Bel. Et depuis quelques années, ils accompagnent de nombreuses boîtes dans l'adoption des IA génératives. Il est venu nous expliquer comment on scale l’adoption des agents IA.

On aborde les 4 piliers clés :

🔥 #1 - Outillage (Dust, Plateforme…) : l’importance de l’UX pour faciliter l’usage et la construction des agents

🔥 #2 - Gouvernance & Leadership : identifier des sponsors dans chaque département et promouvoir l’exemplarité

🔥 #3 - Formation : un roll-out progressif qui priorise les early adopters et des ateliers pratiques & gamifiés

🔥 #4 - AI Champions & Product Mindset : créer une communauté de builders et infuser un mindset produit

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Ce podcast est rendu possible par Hymaïa, l’agence spécialisée sur la transformation Data & IA des entreprises.

👉 Contacter Yoann sur LinkedIn

👉 Contacter Yoann par mail : [email protected]

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Yoann

- Le livre Crossing the Chasm de Geoffrey A. Moore

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

🎬 CHAPITRES

00:00 L’adoption, l’enjeu majeur des agents IA

02:46 Les 4 pilliers pour scaler l’adoption

04:31 #1 Outillage (Dust, N8N, Plateforme…)

09:40 #2 Gouvernance & Leadership 

14:00 #3 Formation

19:45 #4 AI Champions & Product Mindset

23:35 Les plus grosses difficultés

27:36 Ses ressources préférées 

28:15 Yoann m'offre un cadeau !

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique 

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

#195 - Masterclass / Adopter une approche Produit dans l'équipe Data & IA

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Florian Bonnet is a former Director of Product at HelloFresh. He later held product leadership roles in scale-ups such as Typeform and Fintechture. He is currently VP of Product Management at Veriff, the Estonian unicorn.

We cover :

🔥 #1 - How to define the metrics (North Star, KPI Tree…)

🔥 #2 - How to manage product performance with data on a weekly basis

🔥 #3 - How to implement the right collaboration between Product & Data

🔥 His 2 main challenges and his views on GenAI for Product Analytics

📚 RESOURCES

- Florian’s LinkedIn profile

- His book The Power of Analytics

- Matt Watkinson's book The Grid

🎬 CHAPTERS

00:00 What is HelloFresh?

01:32 Florian’s journey from Data Analyst to Director of Product

03:16 The context at HelloFresh when he became Director of Product

05:49 #1 - How to define the metrics (North Star, KPI Tree…)

08:30 #2 - How to manage product performance with data on a weekly basis

12:17 #3 - How to implement the right collaboration between Product & Data

15:38 His main challenges

18:53 The tech stack he recommends

21:04 The impact of GenAI on Product Analytics

25:48 Florian’s favorite resources

28:14 His best advice

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

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

#4 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence

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

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Jérôme Couzy est Customer Success Manager chez Alteryx, l'outil qui permet aux profils non techniques d'exploiter et de valoriser leurs données. La solution est utilisée par plus de 8 000 clients dans le monde, tous secteurs confondus, Telco avec Orange notamment, Banque avec la Caisse d'Épargne, mais aussi Pharma, services financiers, etc. Plus de 750 000 utilisateurs dans le monde utilisent la solution.

On aborde :

🔥 La genèse et le positionnement actuel d'Alteryx

🔥 Les 3 grandes briques de la solution : préparation, automatisation et analyse

🔥 Pourquoi les entreprises choisissent la solution versus Dataiku, Informatica ou dbt

🔥 Plusieurs cas d’usage (Telco, Banque) et l’impact des IA Génératives sur Alteryx

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👉 Découvrir leur guide pratique pour préparer ses données pour l’IA ici

👉 Contacter Jérôme sur LinkedIn

👉 Contacter Jérôme par mail : [email protected]

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Jérôme

- Le guide pratique de la préparation des données pour l'IA

🎬 CHAPITRES

00:00 La genèse d’Alteryx

02:48 Ses 3 grandes briques

04:25 Son positionnement dans la Modern Data Stack

06:37 Pourquoi choisir Alteryx ?

10:37 Comparaison avec Informatica, Dataiku, dbt

15:26 L’impact des GenAI sur Alteryx

20:08 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#246 - SNCF Connect & Tech : Leur stratégie Data

#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique

#237 - ENGIE : Déployer la stratégie Data & IA dans l’Industrie

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