DataGen

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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📚 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.
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👉 Recevoir leur étude AI Quarterly Pulse
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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d’Axel
- L’étude KPMG AI Quarterly Pulse
- L’étude KPMG Trends of AI
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🎬 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
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🎬 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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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Yoann
- Le livre Crossing the Chasm de Geoffrey A. Moore
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🎬 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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