DataGen

Olivier Devoret a passé 10 ans chez Facebook et Slack en tant que Data Scientist puis Staff Data Scientist. Il a ensuite passé trois ans à structurer puis diriger l'équipe Data chez Patreon, la licorne américaine qui permet aux artistes et créateurs de contenu d'animer et de monétiser leur communauté.

On aborde :

🔥 Le rôle du Data Scientist chez Meta/aux US et les grosses différences avec la France
🔥 La culture data chez Meta : transparence radicale, importance de l’influence, culture Produit
🔥 La culture data chez Slack et pourquoi elle est opposée à celle de Meta
🔥 Comment il a structuré une équipe Data chez Patreon sur les 3 dernières années

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Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé dans l'automatisation des développements Data & Analytics avec des agents IA.
👉 Ecouter l’épisode avec Frédéric Forest, leur Directeur Général ici
👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d'Olivier
- 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 parcours d’Olivier
03:21 Data Scientist FR vs US
08:16 Culture data chez Meta
13:38 Culture data chez Slack
21:39 Son arrivée chez Patreon
23:30 Équipe Pull vs Push
28:50 Utiliser la data pour changer la stratégie
34:19 Le lancement de son fonds d’investissement

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)
#257 - Uber : Ex-Data Science Manager, elle raconte ses 9 ans dans la Silicon Valley
#221 - Comment l'ex-Head of Data d'Airbnb structure le département Data & IA chez Malt

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Matthieu Grymonprez et Romain Taillade sont respectivement Global Leader du Digital chez Adeo (leader européen du bricolage et maison-mère de Leroy Merlin, Weldom…) et Global CTO chez Decathlon. L’épisode est enregistré en direct du Dev Summit, l'événement tech co-organisé par les deux groupes qui a réuni plus de 2000 participants et des centaines de speakers.

On aborde :

🔥 Les contextes agentiques chez Adeo et Decathlon
🔥 L’importance de la plateformisation (APIs, standardisation, défragmentation du SI)
🔥 Les initiatives clés qui ont été lancées (agentic commerce, automatisation du développement…)
🔥 Leurs premiers enseignements (harnais, sémantique layer, gouvernance et self-service)

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Matthieu
- Le Linkedin de Romain
- Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 La co-organisation du Dev Summit
03:01 Le contexte agentique chez Adeo et Decathlon
04:04 La phase clé de “plateformisation”
09:39 Les initiatives clés lancées
16:31 L’agentic commerce
22:41 Leurs 1ers enseignements
28:59 Le mot de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#279 - La stratégie agentique de Stellantis (Peugeot, Citroën, Fiat…)
#219 - La stratégie Analytics de Decathlon
#214 - Déployer la stratégie IA d’Adeo (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)

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Colin Zima is the co-founder and CEO of Omni, the Business Intelligence platform recently valued at over $1.5 billion. Before founding Omni, Colin was VP of Product and Chief Analytics Officer at Looker, the Business Intelligence platform acquired by Google for $2.6 billion.

He shares his predictions on the future of analytics:

🔥 Prediction #1: The dashboard is changing, not going away
🔥 Prediction #2: There will always be a place for data teams
🔥 Prediction #3: Natural language doesn't mean simple question and answer
🔥 Prediction #4: AI will start writing more data models than people
🔥 Prediction #5: Semantics matter more than ever

❤️ SPONSOR

This episode is made possible by Omni, the next-generation BI platform already used by many companies (Brevo, Photoroom, etc.).

👉 Colin’s Linkedin Profile

📚 RESOURCES

- Colin’s Linkedin Profile

🎬 CHAPTERS

00:00 “The dashboard is changing, not going away”
13:00 "There will always be a place for data teams"
16:11 “Natural language doesn't mean simple question and answer”
25:31 “AI will start writing more data models than people”
27:38 “Semantics matter more than ever”
28:17 SQL vs Semantic Layer
35:37 The data team of the future

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

#273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex
#247 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence
#96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused

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Frédéric Forest est expert Data Analytics et Directeur Général de Datatorii, un cabinet de conseil data qui s'est spécialisé récemment sur les coding agents et notamment Claude Code.

On aborde :

🔥 Pourquoi automatiser sa BI avec des agents IA : gains de productivité et changement de paradigme
🔥 Comment on démarre : 1ers use cases et méthodologie (on utilise les agents comme on fait de l’équitation)
🔥 Comment on scale : quotidien de l’équipe et livrables à produire (on construit un harnais)
🔥 Les difficultés et les risques à anticiper : shadow IT, perte de maîtrise, coût des tokens…

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Ce podcast est rendu possible par Datatorii.
👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com
👉 S'inscrire à la masterclass du 24 septembre 2026

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Frédéric
- Le site Anthropic Academy

🎬 CHAPITRES

00:00 Pourquoi automatiser ses développement BI
07:36 Comment on démarre
15:28 Comment on scale
21:28 À quoi ça ressemble à terme
27:48 Les risques à anticiper
35:11 Sa ressource préférée

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex
#220 - Masterclass | Industrialiser sa Data Visualisation avec Frédéric Forest et le Design System
#167 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest

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Alexandra Darmon est Research Scientist Applied Artificial Intelligence chez Meta dans la Silicon Valley. Elle a passé les sept dernières années dans les équipes Research Science de Meta.

Cet épisode est le premier d'une série DataGen consacrée à des leaders et experts Data & IA qui font carrière aux États-Unis.

On aborde :

🔥 Le parcours d’Alexandra : de l’école d’Ingénieur en France à la Silicon Valley
🔥 L’organisation tech et IA chez Meta et le rôle d’un Research Scientist
🔥 La culture data-driven chez Meta : expérimentation, alignement des métriques et concentration de profils techniques
🔥 L’adoption de l’IA chez Meta et les plus gros challenges rencontrés par Alexandra

💪 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 d'Alexandra
- La Newsletter TLDR
- Le podcast Acquired
- Pour recevoir la liste des parcours des Head of Data & IA des plus belles boîtes, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours d'Alexandra
06:50 L’orga tech & IA chez Meta
10:45 Le rôle d’un Research Scientist chez Meta
13:35 La culture data-driven de Meta
17:13 L’adoption de l’IA chez Meta
20:44 Ce qui a été le plus dur pour elle chez Meta
21:56 Sa recommandation de contenu
22:40 Ce qui l'a le plus fait progresser

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#257 - Uber : Ex-Data Science Manager, elle raconte ses 9 ans dans la Silicon Valley
#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US
#221 – Comment l'ex-Head of Data d'Airbnb structure le département Data & IA chez Malt

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