DataGen

Jaksot

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  #293 - Masterclass | Comment valoriser sa stratégie GenAI et les 4 pièges à éviter, avec Axel de Goursac, Partner AI Lead chez KPMG France 16.09.2026 29min

  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. Dans cette masterclass, Axel nous explique comment valoriser sa stratégie GenAI et les 4 pièges à éviter.On aborde :🔥 Les 4 pièges qui font échouer une stratégie GenAI en entreprise : essoufflement des budgets, AI bashing en interne, fuite des talents, crainte de l'IA qui remplace les métiers🔥 Chantier #1 : Collecter les cas d’usage et créer une vision “portefeuille” (cycle de vie et gouvernance)🔥 Chantier #2 : Mesurer la valeur des projets IA (ROI, efficacité, qualité de service et réduction des risques)🔥 Chantier #3 : Communiquer les succès pour accélérer l'adoption, le passage à l'échelle, et désamorcer la méfiance en interne❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par KPMG.👉 Recevoir l’étude AI Quarterly Pulse👉 Contacter Axel sur LinkedIn ou par mail📚 RESSOURCES- Le LinkedIn d’Axel- L'étude AI Pulse- Le post LinkedIn sur le cas d’usage IKEA🎬 CHAPITRES00:00 À qui on s’adresse ?02:31 Les 4 pièges qui font échouer les stratégies GenAI07:43 Chantier #1 : Collecter les cas d’usage11:50 Chantier #2 : Mesurer la valeur18:36 Chantier #3 : Communiquer le succès22:55 Cas d’usage sur un acteur de l’énergie24:11 Le principal défi de chaque chantier25:53 Sa ressource préférée28:02 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné🤩 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 #233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe#214 - Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  🇺🇸 #292 - Doordash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US) 14.09.2026 42min

  Ruben Kogel a monté une équipe Data Science & Analytics chez Doordash, le leader de la livraison de repas aux États-Unis, qui a également racheté Deliveroo et Wolt.Il nous raconte comment il a construit cette équipe, les choix d'organisation qu'il a faits, pourquoi il a fait de l’inférence causale l’un de ses chantiers principaux et la manière dont l'IA est en train de transformer le métier de Data Scientist.On aborde :🔥 Son parcours pour devenir Head of Data Science dans une grosse boîte tech américaine🔥 Chantier #1 : Recruter et structurer une équipe de 14 Data Scientists spécialisés sur la prise de décision🔥 Chantier #2 : Adopter des méthodologies d’inférence causale pour augmenter l’impact de l’équipe🔥 Chantier #3 : Redéfinir le rôle du Data Scientist à l’ère de l’IA et de l’agentique❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé dans l'automatisation des développements Data & Analytics avec des agents IA.👉 Regarder l’épisode avec Frédéric Forest, leur Directeur Général👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : [email protected]📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Ruben- Le podcast Stratechery- Le podcast Sharp Tech d'Andrew Sharp et Ben Thompson- Le podcast Capitalism- Le livre The Signal and the Noise de Nate Silver- Le livre Chaos Monkeys de Antonio García Martínez- Pour recevoir la liste des 10 outils data & IA à suivre en 2025, inscrivez-vous à la newsletter DataGen ici🎬 CHAPITRES00:00 Doordash vs Uber Eats02:50 Le parcours de Ruben10:54 Chantier #1 : Création de l’équipe19:16 Chantier #2 : Inférence causale30:04 Chantier #3 : Nouveau rôle du Data Scientist avec l’IA34:22 La nouvelle aventure de Ruben37:06 Ses reco de contenu39:24 Ce qui l'a fait progresser🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER🇺🇸 #286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)#257 - Uber : Comment fonctionne l'équipe Data Science (projets, organisation & culture)#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  🇪🇺 #291 - Scopely: Building a 50-person Data Team in Europe 09.09.2026 28min

  Jonathan Palmer is the former VP of Data at Scopely, a US-based unicorn behind hit mobile games such as Monopoly GO!.He grew and led the data team at Scopely to 50 people, mostly based in Barcelona.Before that, Jon was Product Director for Core Data Services at King, the Swedish unicorn behind the hit game Candy Crush. He was also Head of BI at GoCardless, the British unicorn. And he is now field CTO at Omni, the BI & AI Analytics platform.We cover:🔥 Workstream #1: scaling the data organization from 10 to 50 people (main teams, organization…)🔥 Workstream #2: building a modern data stack to improve performance, simplify hiring, and support hypergrowth🔥 Workstream #3: evolving roles, developing leaders, and adapting the organization as the company scaled🔥 The biggest challenges: imposter syndrome, managing change, and cultural differences📚 RESOURCES- Jon’s Linkedin profile- The book What I Talk About When I Talk About Running by Haruki Murakami🎬 CHAPTERS00:00 What's Scopely?01:52 The context when he arrived02:41 Organizing the data team08:45 Building a Modern Data Stack13:44 Adapting the team to new needs15:37 Fighting the imposter syndrome16:57 Leading a big team20:23 Managing cultural differences23:15 Why he joined Omni25:00 Jon’s favorite resources26:13 His best advice🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE#8 - Marshmallow: Building the data analytics team at a unicorn#4 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence#1 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data👋 MORE DATA CONTENT?1/ Follow me on LinkedIn here 🤳2/ Sign up for the newsletter (summaries, events) here 💌3/ Check out the podcast in video format on YouTube here 📹🎙 SUPPORT THE PODCAST FOR FREE1/ Subscribe 🔔2/ Leave a 5 stars review on Apple Podcasts here 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  🇺🇸 #290 - Facebook, Slack & Patreon : Culture Data, Rôle du Data Scientist et Importance de l’influence 07.09.2026 36min

  Olivier Devoret a passé 10 ans chez Facebook et Slack en tant que Data Scientist puis Staff Data Scientist. Il a ensuite passé trois ans à structurer puis diriger l'équipe Data chez Patreon, la licorne américaine qui permet aux artistes et créateurs de contenu d'animer et de monétiser leur communauté.On aborde :🔥 Le rôle du Data Scientist chez Meta/aux US et les grosses différences avec la France🔥 La culture data chez Meta : transparence radicale, importance de l’influence, culture Produit🔥 La culture data chez Slack et pourquoi elle est opposée à celle de Meta🔥 Comment il a structuré une équipe Data chez Patreon sur les 3 dernières années❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé dans l'automatisation des développements Data & Analytics avec des agents IA.👉 Ecouter l’épisode avec Frédéric Forest, leur Directeur Général ici👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : [email protected]📚 RESSOURCES- Le LinkedIn d'Olivier- Pour recevoir le dossier sur les parcours des Head of Data & IA des plus belles boites, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours d’Olivier03:21 Data Scientist FR vs US08:16 Culture data chez Meta13:38 Culture data chez Slack21:39 Son arrivée chez Patreon23:30 Équipe Pull vs Push28:50 Utiliser la data pour changer la stratégie34:19 Le lancement de son fonds d’investissement🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture) #257 - Uber : Ex-Data Science Manager, elle raconte ses 9 ans dans la Silicon Valley #221 - Comment l'ex-Head of Data d'Airbnb structure le département Data & IA chez Malt👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  #289 - Adeo & Decathlon : Leur stratégie agentique 02.09.2026 30min

  Matthieu Grymonprez et Romain Taillade sont respectivement Global Leader du Digital chez Adeo (leader européen du bricolage et maison-mère de Leroy Merlin, Weldom…) et Global CTO chez Decathlon. L’épisode est enregistré en direct du Dev Summit, l'événement tech co-organisé par les deux groupes qui a réuni plus de 2000 participants et des centaines de speakers.On aborde :🔥 Les contextes agentiques chez Adeo et Decathlon🔥 L’importance de la plateformisation (APIs, standardisation, défragmentation du SI)🔥 Les initiatives clés qui ont été lancées (agentic commerce, automatisation du développement…)🔥 Leurs premiers enseignements (harnais, sémantique layer, gouvernance et self-service)📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Matthieu- Le Linkedin de Romain- Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 La co-organisation du Dev Summit03:01 Le contexte agentique chez Adeo et Decathlon04:04 La phase clé de “plateformisation”09:39 Les initiatives clés lancées16:31 L’agentic commerce22:41 Leurs 1ers enseignements28:59 Le mot de la fin🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#279 - La stratégie agentique de Stellantis (Peugeot, Citroën, Fiat…) #219 - La stratégie Analytics de Decathlon #214 - Déployer la stratégie IA d’Adeo (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  🇪🇺 #288 - “My 5 predictions about the future of analytics” With Colin, co-founder at Omni, ex-VP Product at Looker 31.08.2026 38min

  Colin Zima is the co-founder and CEO of Omni, the Business Intelligence platform recently valued at over $1.5 billion. Before founding Omni, Colin was VP of Product and Chief Analytics Officer at Looker, the Business Intelligence platform acquired by Google for $2.6 billion.He shares his predictions on the future of analytics:🔥 Prediction #1: The dashboard is changing, not going away🔥 Prediction #2: There will always be a place for data teams🔥 Prediction #3: Natural language doesn't mean simple question and answer🔥 Prediction #4: AI will start writing more data models than people🔥 Prediction #5: Semantics matter more than ever❤️ SPONSORThis episode is made possible by Omni, the next-generation BI platform already used by many companies (Brevo, Photoroom, etc.).👉 Colin’s Linkedin Profile📚 RESOURCES- Colin’s Linkedin Profile🎬 CHAPTERS00:00 “The dashboard is changing, not going away”13:00 "There will always be a place for data teams"16:11 “Natural language doesn't mean simple question and answer”25:31 “AI will start writing more data models than people”27:38 “Semantics matter more than ever”28:17 SQL vs Semantic Layer35:37 The data team of the future🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE#273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex#247 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence#96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused👋 MORE DATA CONTENT?1/ Follow me on LinkedIn here 🤳2/ Sign up for the newsletter (summaries, events) here 💌3/ Check out the podcast in video format on YouTube here 📹🎙 SUPPORT THE PODCAST FOR FREE1/ Subscribe 🔔2/ Leave a 5 stars review on Apple Podcasts here 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  #287 - Masterclass | Automatiser ses développements Data & Analytics avec des agents IA (Claude Code) 26.08.2026 36min

  Frédéric Forest est expert Data Analytics et Directeur Général de Datatorii, un cabinet de conseil data qui s'est spécialisé récemment sur les coding agents et notamment Claude Code.On aborde :🔥 Pourquoi automatiser sa BI avec des agents IA : gains de productivité et changement de paradigme🔥 Comment on démarre : 1ers use cases et méthodologie (on utilise les agents comme on fait de l’équitation)🔥 Comment on scale : quotidien de l’équipe et livrables à produire (on construit un harnais)🔥 Les difficultés et les risques à anticiper : shadow IT, perte de maîtrise, coût des tokens…❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Datatorii.👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : [email protected]👉 S'inscrire à la masterclass du 24 septembre 2026📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Frédéric- Le site Anthropic Academy🎬 CHAPITRES00:00 Pourquoi automatiser ses développement BI07:36 Comment on démarre15:28 Comment on scale21:28 À quoi ça ressemble à terme27:48 Les risques à anticiper35:11 Sa ressource préférée🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex#220 - Masterclass | Industrialiser sa Data Visualisation avec Frédéric Forest et le Design System#167 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  🇺🇸 #286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture) 24.08.2026 24min

  Alexandra Darmon est Research Scientist Applied Artificial Intelligence chez Meta dans la Silicon Valley. Elle a passé les sept dernières années dans les équipes Research Science de Meta.Cet épisode est le premier d'une série DataGen consacrée à des leaders et experts Data & IA qui font carrière aux États-Unis.On aborde :🔥 Le parcours d’Alexandra : de l’école d’Ingénieur en France à la Silicon Valley🔥 L’organisation tech et IA chez Meta et le rôle d’un Research Scientist🔥 La culture data-driven chez Meta : expérimentation, alignement des métriques et concentration de profils techniques🔥 L’adoption de l’IA chez Meta et les plus gros challenges rencontrés par Alexandra💪 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 d'Alexandra- La Newsletter TLDR- Le podcast Acquired- Pour recevoir la liste des parcours des Head of Data & IA des plus belles boîtes, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours d'Alexandra06:50 L’orga tech & IA chez Meta10:45 Le rôle d’un Research Scientist chez Meta13:35 La culture data-driven de Meta17:13 L’adoption de l’IA chez Meta20:44 Ce qui a été le plus dur pour elle chez Meta21:56 Sa recommandation de contenu22:40 Ce qui l'a le plus fait progresser🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#257 - Uber : Ex-Data Science Manager, elle raconte ses 9 ans dans la Silicon Valley#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US#221 – Comment l'ex-Head of Data d'Airbnb structure le département Data & IA chez Malt👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  Redif Top 5 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…) 17.08.2026 21min

  Grégoire Hornung est Head of Data chez Qover, une pépite belge de l’InsurTech qui a levé 70 millions d’euros et des beaux clients tels que Revolut, Qonto ou Mastercard.On aborde :🔥 Leur plus gros challenge : structurer leur Data Warehouse & modéliser leurs données🔥 Comment ils s’y sont pris : Modern Data Stack, architecture médaillon, rationalisation des modèles dans dbt…🔥 Le plus gros challenge rencontré : réduire le temps de développement via des conventions fortes🔥 Leur prochaine étape : mettre en place une approche Self-Service pour leurs partenaires externes💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn 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 DataBirdDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Grégoire- Le Linkedin de Mehdi Ouazza et sa chaîne Youtube Mehdio- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de Grégoire03:37 Le contexte autour de leur plus gros challenge05:46 Les étapes clés11:19 Les plus grosses difficultés16:39 L’organisation de l’équipe Data17:27 Leurs prochaines étapes19:28 Sa ressource préférée🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  Redif Top 5 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef 10.08.2026 42min

  Christophe Blefari est le créateur de la newsletter data Blef.fr la plus connue en France. Il a été Head of Data, Head of Data Engineering et Staff Data Engineer dans des startups et des grands groupes et est selon moi l'un des plus grands experts data en France. Récemment, il a cofondé Nao, un éditeur de code à destination des équipes Data qui utilisent l'IA.On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026.On aborde :🔥 La GenAI pour la Data Analyse : “chat with your data”, état des lieux, semantic layer🔥 La GenAI pour le Data Engineering : “chat with your Modern Data Stack”, MCP, impacts sur l’équipe Data🔥 La GenAI “en production” : 95% des projets ne sont pas en production, limites technologiques, besoins en AI Engineers🔥 Le scale des assistants IA en interne : enjeux différents (adoption, formation, communauté, automatisation & no code)📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Christophe Blefari- Sa newsletter Blef.fr- Sa boîte Nao- Le LinkedIn de Naïm Kosayyer (Selfr) - L'étude MIT sur les projets GenAI - Pour recevoir la liste des 10 outils Data & IA à suivre, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 “Chat with your data”13:59 “Chat with your Modern Data Stack”22:50 L’impact sur l’équipe Data27:51 La GenAI “en production”36:20 Le scale des assistants IA🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMERLes épisodes avec Malt, Gorgias, Pigment, Mirakl, Decathlon, Doctolib et Photoroom.💪 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👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  Redif Top 5 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery 03.08.2026 32min

  Juliette Duizabo a été Head of Data chez Ovrsea, puis Agorapulse et maintenant Photoroom. Elle a beaucoup testé l’usage des IA Génératives pour le Self-Service dans l’analytics et a mis les best practices en place chez Photoroom.On aborde :🔥 Sa vision : réponses en moins d’une seconde, vitesse de delivery de l’équipe Data x15🔥 La mise en place sur toute la chaîne : Ingestion, Transformation, Semantic Layer, Analyse🔥 L’organisation pour déployer cette stratégie et les outils utilisés (Omni, Nao…)🔥 L’impact sur l'équipe Data : évolution des rôles de Data Analysts et d’Analytics Engineers❤️ PARTENAIRECet épisode est rendu possible par Denodo, la solution de virtualisation de données utilisée par presque un tiers du CAC 40, notamment la BNP, TotalEnergies ou le Crédit Agricole.👉 Ecouter l'épisode avec Olivier de Denodo👉 Recevoir leur manifesto pour accélérer ses projets GenAI ici👉 Contacter Olivier sur LinkedIn ou par mail [email protected]📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Juliette- Le livre Living documentation de Cyrille Martraire- L’outil Nao Labs développé par Christophe Blefari- L'édition spéciale Les 10 outils Data & IA à suivre de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Photoroom en 2 mots01:29 Sa vision GenAI pour l'analytics02:36 Ingestion et transformation09:50 Le choix d’Omni11:09 Semantic Layer12:18 Analyses17:48 L’organisation20:09 Ses plus grosses difficultés23:04 L’impact sur l'équipes Data26:25 L’évolution du rôle de Data Analyst29:32 Leurs prochaines étapes30:16 Ses ressources préférées🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#226 - Brevo : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Centaure, +100 millions ARR)#196 - Pigment : Monter l’équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  Redif Top 5 - Carrefour : Leur stratégie agentique 31.07.2026 33min

  Arthur Feger est Director of AI & Analytics chez Carrefour. Après six ans chez Ekimetrics, il a rejoint Carrefour pour diriger les chantiers data et IA pour l'e-commerce et le marketing. Il s'est intéressé très tôt aux IA génératives et a notamment construit le chatGPT interne de Carrefour. Maintenant, c'est lui qui porte la vision de l'IA agentique chez Carrefour.On aborde :🔥 Les agents à destination de l’externe : agent pour faire ses courses, service client…🔥 Leur stratégie pour déployer des agents pour l’interne : approche Self-Service et agents complexes🔥 Les outils utilisés et l’organisation pour déployer leurs agents : Data Scientists, Software Engineers…🔥 Leurs plus grosses difficultés : UX et déploiement d’agents par des profils non techniques❤️ PARTENAIRECet épisode est rendu possible par Arcane, le cabinet de conseil spécialisé sur la stratégie data appliquée au marketing qui travaille notamment avec Leroy Merlin, Decathlon ou encore Europcar Mobility Group.👉 Ecouter l'épisode Quelle stratégie data adopter pour scaler sa performance marketing ? avec Denis👉 Recevoir l'article rédigé par Arcane pour connaître la méthode, les outils et l’équipe à mettre en place ici👉 Contacter Denis sur LinkedIn ou par mail : [email protected]📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Arthur- La chaîne YouTube de Andrej Karpathy- Le cours Structuring Machine Learning Projects de Andrew Ng🎬 CHAPITRES00:00 Le contexte IA de Carrefour04:04 Les initiatives agentiques08:15 L’agentique appliquée au service client13:49 La stratégie agentique pour l’interne18:28 Un agent IA pour l'expansion des magasins22:46 Leur stack IA agentique24:39 Leur organisation27:10 Leurs plus grosses difficultés31:57 Ses recommandations de contenu32:43 Ses conseils pour progresser🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe#197 - Salesforce : Déployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  Redif Top 5 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US 27.07.2026 28min

  Update : la Forward Data Conference aura lieu le 16 novembre cette année :)Christophe Blefari (alias Blef), fondateur de la newsletter blef.fr et cofondateur de nao, revient sur son expérience chez Y Combinator, l’incubateur américain le plus prestigieux au monde (Airbnb, Stripe…).Pendant 3 mois au cœur de la Silicon Valley, il a vécu l’intensité de l’entrepreneuriat US et rencontré des dizaines d’équipes Data et Tech.On aborde :🔥 L'expérience YC : sélection, partners, office hours et accompagnement intensif🔥 Les différences US/FR dans la Data : mentalité test & learn, volumes de données, organisation des équipes🔥 Le boom IA chez YC avec notamment l'émergence des “full stack AI companies”🔥 L’impact sur les métiers data & tech : juniors remplacés par des IA, seniors deviennent “PM”, nouveaux rôles📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Blef- Sa boîte nao- Sa newsletter blef.fr- Les tendances startups de YC- Les essais de Paul Graham🎬 CHAPITRES00:00 Son expérience chez Y Combinator04:38 Les différences US/FR dans la data12:38 80% des startups produisent de l’IA16:17 Le concept de "full stack AI company”20:42 Le futur des équipes Data & Tech🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt #186 – On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  Build in Public #3 : Top 5 et 1er insights DataGen Europe & US 23.07.2026 19min

  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🎬 CHAPITRES00:00 Intro00:54 Top 5 épisodes03:35 Nouvelle hôte & format Talk Show05:31 2 insights DataGen Europe10:16 Grosse différence aux US14:08 1 insight marché10:39 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 newsComment on a lancé DataGen : l’histoire complète👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  #285 - Astronomer : Construire sa stack data & IA autour d’Airflow 15.07.2026 32min

  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.❤️ PARTENAIRECe 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🎬 CHAPITRES00:00 Airflow & Astronomer 04:27 Le contexte data chez Astronomer05:23 Chantier #1 : Construire la stack12:02 Chantier #2 : Déployer des dashboards16:20 Chantier #3 : Cas d’usage ML & AI Analytics24:35 Leurs plus gros challenges27:30 Pourquoi passer de open source à Astro ?29:57 Sa ressource préférée31:01 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)👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  #284 - Decathlon : Comment le CDO structure sa stratégie data & IA 14.07.2026 49min

  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🎬 CHAPITRES00:00 Le contexte data chez Decathlon02:52 Le parcours de Didier06:00 Chantier #1 : Lakehouse13:42 Chantier #2 : Qualité & gouvernance20:30 Chantier #3 : Agentique32:59 L’importance des réorganisations41:48 Ses plus grosses difficultés46:44 Sa ressource préférée47:45 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…)👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  #283 - DataBird : Devenir AI Agent Builder en 12 semaines 12.07.2026 20min

  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 DATAGENAvec 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 formésDécouvrez 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🎬 CHAPITRES00:00 Qu’est-ce que DataBird ?02:29 La tendance GenAI & agentique05:32 Le lancement de 3 bootcamps : AI Champion, AI Agent Builder et AI Product Builder07:59 A qui s’adressent ces bootcamps ?10:27 Le bootcamp AI Agent Builder en détail16:53 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👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  #282 - Mettre en place une stratégie IA souveraine et éthique avec Mick Levy 06.07.2026 31min

  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🎬 CHAPITRES00:00 Les principes de l'IA éthique et l’IA souveraine06:14 Les risques pour les entreprises10:31 Les enjeux de souveraineté17:26 Techno américaines vs françaises21:04 Les initiatives actionnables28:50 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👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  #281 - Gorgias : Créer sa couche de contexte pour l'agent AI Analytics 01.07.2026 22min

  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 DATAGENOn 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 iciDataGen 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- Pour recevoir les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 La genèse de leur agent03:01 Les “tools” de l’agent04:07 Chantier #1 : construction05:43 Chantier #2 : accélération 09:35 Chantier #3 : déploiement12:03 Pas de Semantic Layer ?14:14 Pas d’outils propriétaires (Omni, Hex…) ?16:37 Orga de l’équipe sur le projet17:52 Leurs plus grosses difficultés20:32 Sa reco de contenu21:34 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👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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  #280 - On décrypte les grandes news de Snowflake (Cowork, Vibe Coding, AI Analytics) 29.06.2026 28min

  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❤️ PARTENAIRECe 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🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de Marie-Cécile02:18 Qu'est-ce que Snowflake ?05:35 Les nouveautés (Cowork, Cortex Code…)09:00 Zoom sur Cowork pour le métier14:26 Zoom sur Cortex Sense et l’AI Analytics18:10 Le Snowflake World Tour à Paris19:47 Les news Snowflake France21:24 Le retour d'expérience de Sanofi25:27 La tendance UX26:39 Sa ressource préférée27:20 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👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.