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

🎬 CHAPITRES

00:00 Pigment en deux mots

01:53 Le parcours de Samya

03:47 La genèse de l’équipe GenAI et leur stratégie

06:33 Les 2 exemples de projets

08:14 L’organisation de l’équipe

11:17 L'architecture technique (OpenAI, LangChain, Landfuse…)

16:53 Leur plus grosse difficulté : l’équilibre performance x latence

22:25 Leurs prochaines étapes

25:21 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

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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.

🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

00:32 Intro

03:27 La genèse de dbt

08:51 dbt aujourd’hui

14:54 Ses facteurs de succès

17:13 L’impact de la GenAI sur dbt

21:19 Les autres tendances : Iceberg, accessibilité, Semantic Layer

28:02 Les questions de la fin (ressources, conseil)

❤️ PARTENAIRE

Ce 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 : jeremy@dbtlabs.com

👉 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 semaines

DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂

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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

❤️ PARTENAIRE

Cet 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 : denis@wearcane.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Arthur

- La chaîne YouTube de Andrej Karpathy

- Le cours Structuring Machine Learning Projects de Andrew Ng

🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte IA de Carrefour

04:04 Les initiatives agentiques

08:15 L’agentique appliquée au service client

13:49 La stratégie agentique pour l’interne

18:28 Un agent IA pour l'expansion des magasins

22:46 Leur stack IA agentique

24:39 Leur organisation

27:10 Leurs plus grosses difficultés

31:57 Ses recommandations de contenu

32:43 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

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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 40 chantiers des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 La genèse d'Adobe

02:03 Leur vision

03:49 #1 : Création de contenu

09:54 #2 : Hébergement

11:46 #3 : Activation

18:46 #4 : Mesure du ROI

22:48 Les plus grosses difficultés : unification, gestion de projet

24:20 La tendance majeure du moment : GEO

26:07 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

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Louise est Data Team Lead au Ministère de la Transition Écologique. Après un parcours en startups, elle a rejoint le Ministère pour piloter un projet qui permet d’accélérer la transition écologique : avec son équipe, elle a construit des indicateurs pour aider les territoires à mesurer leurs progrès climatiques.

On aborde :

🔥 Comment ce projet s’insère dans la stratégie de Transition Écologique de la France

🔥 L’identification des indicateurs et la mise en place d’une Data Gouvernance

🔥 La mise en place d’une Modern Data Stack et les choix spécifiques de Scaleway et CubeJS

🔥 Les plus grosses difficultés : infrastructure adaptée à l’Open Data et adoption des indicateurs

💪 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

🎙 Regarder l’épisode 151 “Devenir Analytics Engineer en 6 semaines” avec DataBird

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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Louise

- Le catalogue des données pour la transition écologique (aka les indicateurs territoriaux)

- La newsletter blef.fr

- Le Slack Modern Data Stack

- La chaine YouTube de Riley Brown

- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Son parcours

02:36 Le contexte

09:57 Chantier #1 : Modern Data Stack

10:30 Le choix de CubeJS

12:42 Chantier #2 : Data gouvernance

15:19 Leurs plus gros challenges

18:50 Leurs prochaines étapes

21:10 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#193 - Comprendre l’impact de l’IA sur le Climat avec Lou Welgryn de Data For Good, ex-Carbon4

#140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre

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Matthieu Ramognino a été Lead Data Analyst chez Criteo puis freelance pour plein de belles boîtes pendant plus de 5 ans. En 2024, il a lancé avec moi le Collectif DataGen qui réunit les meilleurs freelances data & IA du marché et début 2025, il a lancé DataNomad, un podcast dans lequel il invite également les meilleurs freelances data & IA pour décortiquer leurs parcours.

On aborde :

🔥 Les types de boîte qui recrutent en freelance : grosses boîtes (85% du marché), scaleups…

🔥 Les formats de mission selon le type de boîte : temps plein, mi-temps, missions ponctuelles

🔥 Les vrais TJM : fourchettes par type de profil et quelques exemples concrets

🔥 Quelles boîtes acceptent le full-remote : grosses boîtes ? startups ?

🎧 DÉCOUVREZ LE PODCAST DATANOMAD

DataNomad est un podcast animé par Matthieu Ramognino, qui aide à réussir en tant que freelance data.

Dans chaque épisode, il échange avec des profils issus d’entreprises comme Criteo, Doctolib, Ecole 42 ou Le Wagon, qui ont choisi de se lancer dans l’aventure freelance. On y découvre leurs parcours, leurs motivations et leurs meilleurs conseils pour se lancer et performer en freelance.

👉 Écouter le podcast ici

👉 Contacter Matthieu sur LinkedIn

👉 Candidater pour rejoindre leCollectif ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Overview du marché

09:11 Les TJM

15:54 Le Full-remote

19:27 Ses ressources préférés

✍️ L'ÉDITION SPÉCIALE "LES PLUS GROS CHALLENGES DES LEADERS DATA INVITÉS SUR DATAGEN"

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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

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