DataGen

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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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 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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📚 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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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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📚 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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Marie-Camille Achard a passé 9 ans chez Uber à San Francisco où elle était Data Science Manager.

On aborde :

🔥 Son parcours de Data Scientist à Data Science Manager chez Uber à San Francisco
🔥 Ses projets clés : lutte contre la fraude et mesure d’incrémentalité à l’échelle
🔥 La réalité du marché de l’emploi aux US et pourquoi elle a failli se faire virer du jour au lendemain
🔥 Ce qui fait d’Uber l’une des boîtes les plus data-driven au monde : organisation et culture

💪 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 Marie-Camille
- Le podcast High Signal
- Pour recevoir le dossier sur les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Son parcours avant les US
01:31 Vivre à San Francisco
02:17 Applied Scientist VS Data Scientist
04:49 Algos pour lutter contre la fraude
08:04 Proche du lay-off
10:06 De Data Scientist à Manager
11:01 Orga data & tech
12:47 Mesure d’incrémentalité à l’échelle
17:49 Data-driven à l’échelle
21:49 Culture business très tech
23:03 Solutions développées en interne
27:14 Sa recommandation de contenu
27:30 Ce qu’elle aime dans la data

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US
#208 - Alan : Déployer des algorithmes pour lutter contre la fraude
#133 - Devenir Data Engineer aux US ou au Canada et gagner 250K$/an avec Willis Nana

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