Michel Tricot est CEO et co-fondateur d'Airbyte, l’un des outils d’ingestion modernes leader sur le marché. Leur dernière levée de fonds en 2021 s'élève à 150 millions de dollars avec une valorisation à 1.5 milliards de dollars.

On aborde :

🔥 La genèse d'Airbyte et le choix de l’Open Source

🔥 Le positionnement actuel d’Airbyte par rapport aux concurrents

🔥 L’impact de la GenAI : données non structurées, ingestion pour le Software Engineering

🔥 L’autre tendance que Michel suit de près : l’enjeu de la souveraineté

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Ce podcast est rendu possible par Airbyte, l'outil d'ingestion moderne valorisé 1.5 milliards de $.

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Michel

- Le livre High Output Management d’Andy Grove (ex-CEO d'Intel)

🎬 CHAPITRES

00:48 La genèse d’Airbyte

02:36 Sa stratégie Open Source

05:50 Ses avantages

10:02 La version 1.0

12:26 La tendance des IA génératives

16:39 L’enjeu de la souveraineté

18:41 Monter une licorne Data : France vs USA ?

19:59 Le livre recommandé par Michel

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#203 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

#175 - Stack Open Source, Être Manager "doer" & S’adapter à la GenAI avec Christelle (ex-Head of Data @Lydia) et Blef

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On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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🎙 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. 🙂

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Benjamin Rey est Head of AI au sein du Groupe Adeo, le leader européen du bricolage qui rassemble notamment Leroy Merlin, Bricoman, Saint-Maclou et Weldom dans 11 pays avec 115 000 collaborateurs. Ex-CDO de Leroy Merlin, il pilote désormais la stratégie IA du groupe.

On aborde :

🔥 Le contexte et la genèse de la stratégie IA du groupe

🔥 Ses missions en tant que Head of AI : aligner tout le monde, construire les plateformes et tester les technologies

🔥 L’identification de 200+ use cases et le déploiement des 1ers projets (commerce, supply…)

🔥 Leur stack GenAI et leurs plus grosses difficultés (gouvernance de l’IA et cohérence globale)

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- Le LinkedIn de Benjamin

- Le blog de Philip Schmidt, chercheur chez DeepMind (ex-Hugging Face)

- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte et la genèse de la stratégie IA

04:51 1ère étape : cartographier les initiatives existantes

06:41 2 cas d’usage prioritaires : Commerce et Supply

08:25 La définition d’un MVP AI chez Adeo

12:30 La stack GenAI : Google, OpenAI, Mistral...

13:32 Les plus gros challenges rencontrés

15:27 Les prochaines étapes

17:07 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit

#165 - BNP Paribas : Les 6 piliers de leur programme IA

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives

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Raphaël Berly est Data Science Lead chez BlaBlaCar, la licorne française qui a l’une des équipes Data les plus matures en France. Aujourd’hui, on parle de son plus gros challenge de ces dernières années : déployer un projet GenAI qui rapporte 1 million d’euros par an à BlaBlaCar.

On aborde :

🔥 Le contexte autour de ce projet GenAI : la modération

🔥 Comment la solution fonctionne : zoom sur l’embedding

🔥 Les 2 axes méthodologiques du projet, l’organisation & la stack GenAI

🔥 Les plus grosses difficultés & les prochaines étapes du projet

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Raphaël

- Ses articles Medium sur la place du Machine Learning chez BlaBlaCar

- Les Règles du Machine Learning de Google

- L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 La modération de texte chez BlaBlaCar

03:00 Comment ça fonctionne ?

05:45 L’embedding : définition et avantages

09:32 Les 2 axes méthodologies clés du projet

14:21 La stack GenAI

17:03 L’orga de l’équipe

18:27 Leurs plus gros challenges

23:51 Les prochaines étapes du projet

25:33 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#188 - Le VP Data de BlaBlaCar partage ses 3 priorités de 2025, avec Blef

#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

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Antoine Tanguy est DataOps chez Brevo, la licorne française qui propose une solution de marketing automation. Arrivé il y a 4 ans chez Brevo, il a évolué du poste de SRE vers celui de Data Ops il y a 1 an et demi. Il accompagne une équipe Data de 15 personnes répartie en 3 sous-équipes : Data Science, Data Engineering et Data Analytics.

On aborde :

🔥 Le rôle et les missions d’un DataOps chez Brevo

🔥 Les chantiers concrets : MLOps avec ZenML, Semantic Layer avec Cube.js, CI/CD avec Terraform et GitHub

🔥 Les plus grosses difficultés du DataOps : cibler le besoin, comprendre son interlocuteur, rester pragmatique…

🔥 Les prochaines étapes de l’équipe : renforcer le MLOps, adopter Kafka, recruter un 2ème Data Ops

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d'Antoine

- La Newsletter TLDR

- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours d’Antoine

02:46 Les chantiers d’un DataOps

10:23 Ses principales difficultés

13:45 Ses prochaines étapes

16:17 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#184 - Brevo : Mettre en place de l’Embedded Analytics dans le Produit

#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure

#143 - Tout comprendre sur le DataOps

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Are Hegdal est un Expert Data Management. Il travaille chez Informatica depuis 5 ans et est dans la data depuis presque 20 ans. Informatica est un leader mondial du secteur du Data Management. Ils ont été rachetés 8 milliards de dollars par Salesforce en 2025.

On aborde :

🔥 La genèse et les grandes briques d’Informatica (Intégration, Vision 360°, Data Quality…)

🔥 Leur positionnement sur le marché (plateforme globale, approche neutre, R&D…)

🔥 2 cas d’usage Data & GenIA dans la Pharma et l’Assurance

🔥 L’impact de la GenAI sur Informatica depuis quelques années

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Ce podcast est rendu possible par Informatica, leader mondial du Data Management utilisé par des grands groupes comme Sanofi, Apple mais aussi des plus petites comme Garance en France.

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👉 Contacter Are sur LinkedIn

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- Le LinkedIn d'Are

- Le podcast Business de McKinsey

- Le podcast Business du BCG

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🎬 CHAPITRES

00:00 Informatica en quelques mots

02:07 Les grandes briques d’Informatica

05:04 Son positionnement face aux concurrents

08:51 Les types de clients

10:21 2 cas d’usage : Pharma et Assurance

17:10 L’impact de la Gen AI

20:32 Leurs webinars Data Management

21:03 La recommandation de contenu d’Are

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#205 - La Lead Data Scientist de Pernod Ricard partage sa stratégie (orga, stack, projets)

#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnés LinkedIn)

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)

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Laure Menissier est AI & Analytics Director chez Mirakl, la licorne française qui accompagne les entreprises sur le développement de leur eCommerce avec des solutions SaaS notamment pour la marketplace ou le retail media, et qui a réalisé une levée de fonds record de 555 millions de dollars.

On aborde :

🔥 Le contexte et le lancement d’un pilote avec Dust

🔥 Des exemples d’Agents IA qu’ils ont déployés (Support, RFP, onboarding…)

🔥 Les plus gros challenges : évangélisation sur les attentes et formation

🔥 La stack déployée et leur objectif de l’année : 50% des collaborateurs ont créé leur agent

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Laure

- Les postes à pourvoir chez Mirakl

- La chaîne YouTube 3Blue1Brown

- La plateforme de formation DeepLearning.ai

- Les meetups Generative AI Paris

- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Laure & Mirakl en quelques mots

03:41 Le contexte autour du déploiement des Agents IA

05:40 Les étapes & l’organisation du projet

07:32 Les agents types qu’ils ont déployés

11:51 La stack centrée sur Dust

16:23 Les plus gros challenges de Laure dans le cadre de ce projet

23:33 Les questions de la fin (recommandations, conseils…)

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#197 - Salesforce : Déployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce

#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit

#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)

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