Alexandre Robicquet a monté une startup dans l’IA qu’il a vendue à OpenAI en 2025. Il a ensuite choisi de rester chez OpenAI comme Research Scientist pendant un peu plus d’un an avant de finalement rejoindre Google.

On aborde :

🔥 Son parcours de CEO à Research Scientist chez OpenAI, et son rôle dans le développement des modèles

🔥 Le cycle de développement des modèles : entraînement, évaluation et gestion des biais

🔥 La course aux modèles entre OpenAI, Anthropic et Google, et les choix stratégiques de chacun

🔥 Les grands risques de l’IA : sécurité, manipulation et impacts sur la société

💪 SE FORMER A L'AGENTIQUE AVEC DATABIRD ET DATAGEN

On a lancé avec DataBird 3 bootcamps IA :

👉 DataGen apporte sa vision du marché pour co-construire et faire évoluer les programmes

👉 DataBird apporte son expertise dans la formation avec 4000+ profils Data & IA formés

Découvrez toutes les formations et bénéficiez de 5% de réduction, uniquement en réservant via ce lien

Dans le cadre de ce partenariat, DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Alexandre

- Le compte X d’Andrej Karpathy

🎬 CHAPITRES

00:00 De CEO à Research Scientist

04:56 Research Scientist chez OpenAI

17:05 Cycles de développement des modèles

21:57 Course OpenAI / Anthropic / Google

27:22 Gestion des biais

32:10 Risques de l'IA

39:55 Reco de contenu d’Alexandre

41:08 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#297 - Palantir, Google, Expedia : Les clés pour réussir ses produits IA

#292 - DoorDash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)

#286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & 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

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Gautier Chenard est Data Analytics Director chez Malt, la plateforme leader du freelancing en Europe qui met en relation des freelances avec des entreprises.

On aborde :

🔥 Pourquoi une partie des Data Analysts va devenir obsolète et comment l'IA transforme leur métier en vrai builder

🔥 Chantier #1 : La construction de MaltyAI, de l'échec des premiers LLM à un agent analytics avec 90% de bonnes réponses

🔥 Chantier #2 : Comment l'équipe Data a construit une app de réponse aux RFP en quelques jours avec Claude Code, sans Software Engineer

🔥 Pourquoi ils ont volontairement réduit le scope de l'agent et les pièges de la gouvernance LLM à éviter.

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

On a lancé 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 semaines” avec DataBird ici

DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Gauthier

- Les essais de Paul Graham

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

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Gauthier

02:35 Les Data Analysts, obsolètes ?

05:56 MaltyAI, leur agent analytics

10:11 Construire des data products avec l'IA

14:01 Leurs difficultés : gouvernance et évaluation

18:43 Leurs prochaines étapes

21:00 Sa ressource préférée

22:38 Ce qu’il aime dans la data

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#281 - Créer la couche de contexte pour l'agent AI Analytics de Gorgias

#273 - Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex (Talk Show)

#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery

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Jonathan Palmer is the former VP of Data at Scopely, a US-based unicorn behind hit mobile games such as Monopoly GO!.

He grew and led the data team at Scopely to 50 people, mostly based in Barcelona.

Before that, Jon was Product Director for Core Data Services at King, the Swedish unicorn behind the hit game Candy Crush. He was also Head of BI at GoCardless, the British unicorn. And he is now field CTO at Omni, the BI & AI Analytics platform.

We cover:

🔥 Workstream #1: scaling the data organization from 10 to 50 people (main teams, organization…)

🔥 Workstream #2: building a modern data stack to improve performance, simplify hiring, and support hypergrowth

🔥 Workstream #3: evolving roles, developing leaders, and adapting the organization as the company scaled

🔥 The biggest challenges: imposter syndrome, managing change, and cultural differences

📚 RESOURCES

- Jon’s Linkedin profile

- The book What I Talk About When I Talk About Running by Haruki Murakami

🎬 CHAPTERS

00:00 What's Scopely?

01:52 The context when he arrived

02:41 Organizing the data team

08:45 Building a Modern Data Stack

13:44 Adapting the team to new needs

15:37 Fighting the imposter syndrome

16:57 Leading a big team

20:23 Managing cultural differences

23:15 Why he joined Omni

25:00 Jon’s favorite resources

26:13 His best advice

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

#8 - Marshmallow: Building the data analytics team at a unicorn

#4 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence

#1 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

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