『DataGen』のカバーアート

DataGen

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著者： Robin Conquet
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概要

 DataGen est un podcast qui permet de comprendre les stratégies data des plus belles boîtes en France. Je m'appelle Robin Conquet et chaque semaine j'invite un expert de la data pour décrypter ses problématiques. BlaBlaCar, Doctolib, Pernod Ricard, Deezer et bien d'autres, dans ce podcast, tu découvriras comment les entreprises qui réussissent utilisent la data.

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Robin Conquet マネジメント・リーダーシップ リーダーシップ 経済学
エピソード
  • #264 - Gorgias : Déployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)

    #264 - Gorgias : Déployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)
    2026/04/06
    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❤️ PARTENAIRECe 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 : jerome.couzy@alteryx.com📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Firas- Les ressources Anthropic- Les ressources OpenAI- Pour recevoir Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici.🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de Firas 03:46 Gorgias avant l’IA générative05:36 Le contexte à l’arrivée des GenAI06:55 Chantier #1 : Chatbot support10:01 Chantier #2 : Chatbot sales15:24 Chantier #3 : Refonte archi LLM18:29 L’organisation de l’équipe22:45 Leur stack23:50 Leurs plus grosses difficultés26:30 Leurs prochaines étapes29:47 La reco de contenu de Firas30:13 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👋 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.
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    31 分
  • #263 - Masterclass | Mettre en place une stratégie GenAI qui passe à l’échelle et génère du ROI avec Axel de Goursac, Partner AI Lead chez KPMG France

    #263 - Masterclass | Mettre en place une stratégie GenAI qui passe à l’échelle et génère du ROI avec Axel de Goursac, Partner AI Lead chez KPMG France
    2026/04/01

    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


    ❤️ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par KPMG.

    👉 Leur site internet

    👉 Recevoir leur étude AI Quarterly Pulse

    👉 Contacter Axel sur LinkedIn ou par mail : adegoursac@kpmg.fr


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d’Axel

    - L’étude KPMG AI Quarterly Pulse

    - L’étude KPMG Trends of AI

    - Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici


    🎬 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


    👋 PLUS DE CONTENU DATA ?


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    24 分
  • #262 - Veepee : Adopter une organisation hybride centralisée x décentralisée et une approche Analytics Engineering

    #262 - Veepee : Adopter une organisation hybride centralisée x décentralisée et une approche Analytics Engineering
    2026/03/30

    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


    ❤️ PARTENAIRE


    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 : jerome.couzy@alteryx.com


    📚 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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