DataGen

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 DATAGEN

On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
📚 Découvrir le programme du bootcamp ici
🎙 Ecouter l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird

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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de 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

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Grégoire
03:37 Le contexte autour de leur plus gros challenge
05:46 Les étapes clés
11:19 Les plus grosses difficultés
16:39 L’organisation de l’équipe Data
17:27 Leurs prochaines étapes
19:28 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

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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

🎬 CHAPITRES

00:00 “Chat with your data”
13:59 “Chat with your Modern Data Stack”
22:50 L’impact sur l’équipe Data
27:51 La GenAI “en production”
36:20 Le scale des assistants IA

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

Les 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

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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

❤️ PARTENAIRE

Cet 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 otijou@denodo.com

📚 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

🎬 CHAPITRES

00:00 Photoroom en 2 mots
01:29 Sa vision GenAI pour l'analytics
02:36 Ingestion et transformation
09:50 Le choix d’Omni
11:09 Semantic Layer
12:18 Analyses
17:48 L’organisation
20:09 Ses plus grosses difficultés
23:04 L’impact sur l'équipes Data
26:25 L’évolution du rôle de Data Analyst
29:32 Leurs prochaines étapes
30:16 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

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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

❤️ PARTENAIRE

Cet 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 : denis@wearcane.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Arthur
- La chaîne YouTube de Andrej Karpathy
- Le cours Structuring Machine Learning Projects de Andrew Ng

🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte IA de Carrefour
04:04 Les initiatives agentiques
08:15 L’agentique appliquée au service client
13:49 La stratégie agentique pour l’interne
18:28 Un agent IA pour l'expansion des magasins
22:46 Leur stack IA agentique
24:39 Leur organisation
27:10 Leurs plus grosses difficultés
31:57 Ses recommandations de contenu
32:43 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

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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

🎬 CHAPITRES

00:00 Son expérience chez Y Combinator
04:38 Les différences US/FR dans la data
12:38 80% des startups produisent de l’IA
16:17 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

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