DataGen

Benoît de La Porte est un expert sur le sujet de la formation tech, data et IA. Il a cofondé On train, l'agence spécialisée dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data, IA et qui travaille avec des belles boîtes comme Pierre Fabre, LVMH, Euronext, Sopra Steria et d'autres.

Pour la deuxième fois sur le podcast, il partage son analyse du marché et ses recommandations pour accélérer la montée en compétences des entreprises sur ces sujets.

On aborde :

🔥 Les 4 freins à l'adoption de l'IA en entreprise (compétences, ROI, sécurité et souveraineté)
🔥 Comment les lever par la formation et l’acculturation
🔥 Le bon mix pour former 100% des collaborateurs : e-learning, ateliers métiers, mentoring
🔥 Comment gamifier la formation IA pour maximiser l'engagement

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par On train, l'agence spécialisée dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data, IA et qui travaille avec des belles boîtes comme Pierre Fabre, LVMH, Euronext, Sopra Steria et d'autres.
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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Benoît
- La conférence d'Arthur Mensch à Polytechnique
- la newsletter de McKinsey

🎬 CHAPITRES

00:00 État des lieux du marché
01:44 Les 4 freins majeurs
03:28 Frein #1 : Adoption & compétences
05:14 Frein #2 : Coût et incertitude du ROI
08:23 Frein #3 : Sécurité & confidentialité
10:58 Frein #4 : Souveraineté & compétitivité économique
16:42 Mix formation physique et e-learning
22:51 Cadence de formation
24:30 Gamifier l’expérience en formation
27:20 Ce que propose On train
29:38 Sa ressource préférée

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#264 - Gorgias : Déployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)
#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe
#137 - Masterclass | Former ses collaborateurs aux IA Génératives avec Benoît de La Porte

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Gregory Vanuynsberghe est Head of Data chez Exotec, la pépite industrielle française qui produit des robots intelligents qui permettent d’automatiser les activités dans les entrepôts. Avant de rejoindre Exotec, Grégory était Directeur Analytics chez Decathlon où il encadrait plus de 100 profils Data Analysts.

On aborde :

🔥 Construire une relation de confiance avec les stakeholders
🔥 Refondre la stack pour préparer le Self-Service et la décentralisation
🔥 Décentraliser l’équipe avec des Data Analysts spécialisés par domaine
🔥 Les plus grosses difficultés et les prochaines étapes (GenAI, dashboardless…)

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Grégory
- Le livre Antifragile de Nassim Taleb
- 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 de Grégory
03:12 Le contexte chez Exotec
05:28 Chantiers #1 : Construire la confiance
08:06 Chantiers #2 : Refondre l'architecture
10:59 Leur stack
13:51 Chantiers #3 : Décentraliser et spécialiser
17:24 Leurs plus grosses difficultés
26:02 Leurs prochaines étapes
29:19 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#229 - Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le département Data chez Sorare
#251 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing
#198 - Swile : La nouvelle stratégie Data de la licorne
#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne

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Charlotte Ledoux est une experte Data & AI Gouvernance, elle accompagne de très belles boîtes comme Pernod Ricard, Disney ou Printemps. En parallèle, elle crée du contenu sur LinkedIn sur ce sujet avec beaucoup de succès (+50K abonnés) et est identifiée par les leaders data comme l’experte n°1 sur la Data Gouvernance.

On aborde :

🔥 Le Data Catalog : rôle, solutions principales et comment structurer son benchmark
🔥 La Data Quality : rôle, solutions principales et maturité actuelle des entreprises
🔥 Le Semantic Layer : rôle et pourquoi on devrait le fusionner avec le Data Catalog pour alimenter les IA
🔥 La consolidation du marché : CastorDoc racheté par Coalesce, Informatica racheté par Salesforce…

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Charlotte
- Sa newsletter
- Son jeu en ligne The CDO Game
- L'article de Peter Baumann sur la perspective du marché des Data Catalogs
- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Qu'est-ce qu'un Data Catalog ?
04:54 Les solutions principales
07:05 Structurer son benchmark
16:00 Qu'est-ce qu'un outil Data Quality ?
17:40 Les solutions principales
19:47 La maturité des entreprises
22:35 Qu'est-ce qu'un Semantic Layer ?
24:59 Le lien entre Semantic Layer et Data Catalog
28:14 Les solutions principales
29:06 La consolidation du marché
30:47 Sa ressource préférée

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#254 - Les 5 tendances Data Gouvernance de 2026 avec Charlotte Ledoux
#256 - Strategy Software : Accélérer le time-to-data avec un Semantic Layer Universel et la GenAI
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn) 💪

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Guilhem Jolly était Data Analyst pendant deux ans avant de devenir Analytics Engineer. Il travaille actuellement chez Pierre Fabre, un des leaders pharmaceutiques français.

On aborde :

🔥 Pourquoi l’Analytics Engineering est le “meilleur des deux mondes” entre tech et business
🔥 Comment il s'est formé et a décroché immédiatement 3 opportunités (BetClic, Elevate, Pierre Fabre)
🔥 Les compétences clés qu’il a acquises : SQL robuste, dbt, architecture médaillon et orchestration
🔥 Ses missions actuelles chez Pierre Fabre : rapports de performance, flux de données et prospective marché

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Guilhem
- Le LinkedIn de Mathias Frachon (recruteur tech, live data sur les salaires)
- Le LinkedIn de Benjamin Dubreu
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🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Guilhem
03:04 Le bootcamp qu’il a suivi
07:04 Ses nouvelles compétences
08:51 Ses missions chez Pierre Fabre
11:37 L’importance des pairs
12:03 Son conseil pour réussir la transition DA > AE
15:16 Ses side projects
16:46 Ses reco de contenu

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#232 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer en freelance chez Back Market
#217 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer en freelance chez Lacoste
#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance

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Sarah Nogueira est Staff Machine Learning Lead chez Criteo, l'une des premières licornes françaises, spécialisée dans le marketing et le ciblage publicitaire sur les sites e-commerce. Elle dirige une équipe qui développe et met en production des modèles de Machine Learning dans le produit.

On aborde :

🔥 Le déploiement de leur premier LLM en production
🔥 Leur cycle de développement ML du prototype à la mise en production
🔥 Leur stack in-house et leurs plus gros enjeux : temps réel et qualité des résultas
🔥 Ses principaux challenges en temps que manager : vélocité, staffing, coordination

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Sarah
- Le blog de Criteo
- La newsletter The Batch de DeepLearning.AI

🎬 CHAPITRES

00:00 Son parcours
01:34 Le rôle de son équipe ML
04:46 1er LLM en production
06:16 Leur cycle de développement ML
16:15 Leurs principaux challenges
19:59 Ses reco de contenu
21:01 Ce qui l’a le plus fait progresser

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#250 - Malt : Mettre en place une approche MLOps et LLMOps
#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)
#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering

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