DataGen

Samya est Generative AI Research Lead chez Pigment, la nouvelle licorne française qui a levé +230 millions de dollars.On aborde :🔥 La genèse de l’équipe GenAI et sa stratégie🔥 Deux exemples de projets GenAI appliqués au Produit🔥 L’organisation de l’équipe et leur architecture technique (OpenAI, LangChain, Langfuse…)🔥 La plus grosse difficulté : trouver le bon équilibre performance x latence💪 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📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Samya- L'épisode DeepSeek, China, OpenAI, NVIDIA, xAI, TSMC, Stargate, and AI Megaclusters du podcast de Lex Fridman- La newsletter AlphaSignal🎬 CHAPITRES00:00 Pigment en deux mots01:53 Le parcours de Samya03:47 La genèse de l’équipe GenAI et leur stratégie06:33 Les 2 exemples de projets08:14 L’organisation de l’équipe11:17 L'architecture technique (OpenAI, LangChain, Landfuse…)16:53 Leur plus grosse difficulté : l’équilibre performance x latence22:25 Leurs prochaines étapes25:21 Les dernières questions (recommandations, conseil)🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA (Dust, Gemini…)#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative 👋 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.

Jeremy Cohen est Principal Product Manager chez dbt, la solution de transformation souvent mentionnée sur le podcast. On en a parlé avec des 10aines de boîtes : BlaBlaCar, Doctolib mais aussi des plus grosses boîtes comme Decathlon.🎬 CHAPITRES00:00 Générique00:32 Intro03:27 La genèse de dbt08:51 dbt aujourd’hui14:54 Ses facteurs de succès17:13 L’impact de la GenAI sur dbt21:19 Les autres tendances : Iceberg, accessibilité, Semantic Layer28:02 Les questions de la fin (ressources, conseil)❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par dbt Labs qui développe dbt, l’outil le plus mentionné sur le podcast.👉 Contacter Jeremy sur LinkedIn ou par mail : [email protected]👉 Demander une démo : https://bit.ly/40kXh8K📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Jeremy Cohen- Le Roundup de dbt🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse, progresser en tant que DE#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN On lance 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 semainesDataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂👋 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.

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.

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 📹 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Kévin Bourlier est Solutions Consultant chez Adobe, l'éditeur qui propose de nombreuses solutions et notamment des solutions data. Avant ça, il est passé par plusieurs autres belles boîtes comme SeLoger et 55 où il était Lead Tech sur les sujets Analytics.On aborde :🔥 Les 4 étapes clés pour personnaliser l’XP client à l’échelle : création de contenu, hébergement des assets, activation data et mesure du ROI🔥 Le concept de Content Supply Chain et comment gérer le cycle de vie de milliers d'assets🔥 L'unification des données pour orchestrer les campagnes sur tous les canaux (web, mobile, hors ligne...)🔥 Comment la GenAI accélère ces processus et zoom sur la nouvelle tendance du GEO (Generative Engine Optimization)❤️ PARTENAIRE Cet épisode est rendu possible par Adobe, l'éditeur de logiciels spécialisé sur la personnalisation de l'expérience client à l'échelle.👉 Contacter Kévin sur LinkedIn👉 Contacter Kévin par mail📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Kévin- Le livre Mindset de Carol S. Dweck- Le blog Data Analyst- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 La genèse d'Adobe02:03 Leur vision03:49 #1 : Création de contenu09:54 #2 : Hébergement11:46 #3 : Activation18:46 #4 : Mesure du ROI22:48 Les plus grosses difficultés : unification, gestion de projet24:20 La tendance majeure du moment : GEO26:07 Ses ressources préférées🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #235 - Masterclass | Déployer une stratégie data pour scaler sa performance marketing avec Denis Ravera#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe👋 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.