DataGen

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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📚 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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📚 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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Eva Weber est Head of Data Office & Transformation Europe chez L’Oréal. Elle pilote le lancement de la nouvelle organisation Data & IA Europe du groupe, une équipe rattachée à la Finance avec pour objectif d’harmoniser les pratiques data entre les pays et d’accélérer les projets IA à l’échelle européenne.

On aborde :

🔥 Chantier #1 : Création d’une organisation Data & IA Europe rattachée à la Finance
🔥 Chantier #2 : Réorganisation des équipes et change management
🔥 Chantier #3 : Définition d’une roadmap commune et premiers cas d’usage
🔥 Leurs plus grosses difficultés pendant ces chantiers : alignement, adoption et passage à l’échelle

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d'Eva
- La newsletter Club Datalogy de Florence Haxel
- Le podcast The AI Daily Brief
- Le film Le Stratège (Moneyball, 2011)
- Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, inscrivez-vous à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours d’Eva
01:54 Le contexte chez L’Oréal
03:42 Chantier #1 : Nouvelle organisation data & IA Europe
05:57 Chantier #2 : Restructuration & change management
10:01 Chantier #3 : Roadmap & premiers use cases
14:50 Leurs plus grosses difficultés
17:52 Leurs prochaines étapes
18:42 Ses reco de contenu
19:25 Son meilleur conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#173 - Klépierre : Transformer le département Finance via la Data
#253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique

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Ina Vaduvescu is director of analytics at Marshmallow, the UK-based unicorn that offers affordable car insurance for newcomers to the UK. The scaleup raised $90 million in 2025 at a $2 billion valuation. She leads a team of 12 analysts and has spent the past few years building and structuring the analytics function.

We cover :

🔥 Her journey, from data analyst to director across startups and scale-ups
🔥 How she structured a high-performing and standardized data team
🔥 The KPI tree framework that was transformative to how they operate
🔥 Their AI projects: AI analytics and customer support AI agent

📚 RESOURCES

- Ina’s LinkedIn profile
- The newsletter TLDR
- Lenny's Podcast

🎬 CHAPTERS

00:00 What's Marshmallow ?
00:39 Ina's journey
02:48 #1 - recruitment & stack
10:23 #2 - better prioritization
15:34 #3 - self-service & AI analytics
21:55 #4 - AI project for customer support
27:06 Their main challenges
28:05 Their next steps
30:04 The resources she recommends
30:41 Her career advice

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

#7 - Flix: Leveraging data to scale operations
#5 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing
#2 - Deezer: How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused

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