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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Données mises à jour le 01/10/2026
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#296 - ClickHouse : La plateforme Data & IA de l’ère agentique ?
mercredi 30 septembre 2026 • Durée 32:10
Melvyn Peignon est Product Management Director chez ClickHouse, la base de données en temps réel utilisée par Deliveroo, Uber, Qonto ou Accor, mais aussi par de nouveaux géants comme OpenAI, Anthropic et Tesla.
Avec l'accélération de l'IA et l'explosion des besoins temps réel, l'entreprise a connu une croissance exceptionnelle ces dernières années.
Ils ont atteint une valorisation de 15 milliards de dollars après une levée de fonds de 400 millions de dollars en 2026, comptent 4 000+ clients et réalisent 250+ millions de dollars d'ARR.
On aborde :
🔥 Comment l'arrivée des agents IA impacte ClickHouse, la base de données et l’observabilité
🔥 La création d’une Agentic Data Stack avec le rachat de Langfuse, leader dans l’observabilité et l’industrialisation des agents IA
🔥 Les nouvelles fonctionnalités d’observabilité “sur étagère” inspirées de ce que propose Datadog, Elastic…
🔥 L'extension vers une plateforme data & IA complète (PostgreSQL, CDC, streaming queries)
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#295 - Malt : Construire un agent AI Analytics fiable à 90%
lundi 28 septembre 2026 • Durée 24:35
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.
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On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
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🇺🇸 #294 - Inkitt : Construire un agent AI Analytics (Lovable, Gemini, Slack & Redash)
mercredi 23 septembre 2026 • Durée 32:33
Maxime Bossu est Senior Product Data Analyst chez Inkitt à San Francisco, la licorne qui propose une plateforme qui permet aux écrivains de se faire connaître auprès d’une audience et de se faire éditer.
Maxime a construit un agent AI Analytics chez Inkitt. L’objectif est que le business puisse poser toutes ses questions data et construire des dashboards en langage naturel.
Il va nous expliquer comment il s’y est pris, les outils qu’il utilise et les plus gros challenges qu’il a rencontrés.
On aborde :
🔥 Le parcours de Maxime pour devenir Senior DA à San Francisco
🔥 Chantier #1 : Construire un prototype d’agent AI Analytics (PDF, Gemini Pro)
🔥 Chantier #2 : Industrialiser cet agent et le déployer (Lovable, Redash, Slack)
🔥 Les plus grosses difficultés qu'il a recontrées sur ce projet et sa vision du métier de Data Analyst dans le futur
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Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé dans l'automatisation des développements Data & Analytics avec des agents IA.
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#293 - Masterclass | Comment valoriser sa stratégie GenAI et les 4 pièges à éviter, avec Axel de Goursac, Partner AI Lead chez KPMG France
mercredi 16 septembre 2026 • Durée 29:16
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. Dans cette masterclass, Axel nous explique comment valoriser sa stratégie GenAI et les 4 pièges à éviter.
On aborde :
🔥 Les 4 pièges qui font échouer une stratégie GenAI en entreprise : essoufflement des budgets, AI bashing en interne, fuite des talents, crainte de l'IA qui remplace les métiers
🔥 Chantier #1 : Collecter les cas d’usage et créer une vision “portefeuille” (cycle de vie et gouvernance)
🔥 Chantier #2 : Mesurer la valeur des projets IA (ROI, efficacité, qualité de service et réduction des risques)
🔥 Chantier #3 : Communiquer les succès pour accélérer l'adoption, le passage à l'échelle, et désamorcer la méfiance en interne
🇺🇸 #292 - Doordash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)
lundi 14 septembre 2026 • Durée 42:37
Ruben Kogel a monté une équipe Data Science & Analytics chez Doordash, le leader de la livraison de repas aux États-Unis, qui a également racheté Deliveroo et Wolt.
Il nous raconte comment il a construit cette équipe, les choix d'organisation qu'il a faits, pourquoi il a fait de l’inférence causale l’un de ses chantiers principaux et la manière dont l'IA est en train de transformer le métier de Data Scientist.
On aborde :
🔥 Son parcours pour devenir Head of Data Science dans une grosse boîte tech américaine
🔥 Chantier #1 : Recruter et structurer une équipe de 14 Data Scientists spécialisés sur la prise de décision
🔥 Chantier #2 : Adopter des méthodologies d’inférence causale pour augmenter l’impact de l’équipe
🔥 Chantier #3 : Redéfinir le rôle du Data Scientist à l’ère de l’IA et de l’agentique
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- Le podcast Sharp Tech d'Andrew Sharp et Ben Thompson
🇪🇺 #291 - Scopely: Building a 50-person Data Team in Europe
mercredi 9 septembre 2026 • Durée 28:34
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
🇺🇸 #290 - Facebook, Slack & Patreon : Culture Data, Rôle du Data Scientist et Importance de l’influence
lundi 7 septembre 2026 • Durée 36:03
Olivier Devoret a passé 10 ans chez Facebook et Slack en tant que Data Scientist puis Staff Data Scientist. Il a ensuite passé trois ans à structurer puis diriger l'équipe Data chez Patreon, la licorne américaine qui permet aux artistes et créateurs de contenu d'animer et de monétiser leur communauté.
On aborde :
🔥 Le rôle du Data Scientist chez Meta/aux US et les grosses différences avec la France
🔥 La culture data chez Meta : transparence radicale, importance de l’influence, culture Produit
🔥 La culture data chez Slack et pourquoi elle est opposée à celle de Meta
🔥 Comment il a structuré une équipe Data chez Patreon sur les 3 dernières années
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👉 Ecouter l’épisode avec Frédéric Forest, leur Directeur Général ici
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🎬 CHAPITRES
00:00 Le parcours d’Olivier
03:21 Data Scientist FR vs US
#289 - Adeo & Decathlon : Leur stratégie agentique
mercredi 2 septembre 2026 • Durée 30:56
Matthieu Grymonprez et Romain Taillade sont respectivement Global Leader du Digital chez Adeo (leader européen du bricolage et maison-mère de Leroy Merlin, Weldom…) et Global CTO chez Decathlon. L’épisode est enregistré en direct du Dev Summit, l'événement tech co-organisé par les deux groupes qui a réuni plus de 2000 participants et des centaines de speakers.
On aborde :
🔥 Les contextes agentiques chez Adeo et Decathlon
🔥 L’importance de la plateformisation (APIs, standardisation, défragmentation du SI)
🔥 Les initiatives clés qui ont été lancées (agentic commerce, automatisation du développement…)
🔥 Leurs premiers enseignements (harnais, sémantique layer, gouvernance et self-service)
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🎬 CHAPITRES
00:00 La co-organisation du Dev Summit
03:01 Le contexte agentique chez Adeo et Decathlon
04:04 La phase clé de “plateformisation”
09:39 Les initiatives clés lancées
16:31 L’agentic commerce
22:41 Leurs 1ers enseignements
28:59 Le mot de la fin
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
🇪🇺 #288 - “My 5 predictions about the future of analytics” With Colin, co-founder at Omni, ex-VP Product at Looker
lundi 31 août 2026 • Durée 38:39
Colin Zima is the co-founder and CEO of Omni, the Business Intelligence platform recently valued at over $1.5 billion. Before founding Omni, Colin was VP of Product and Chief Analytics Officer at Looker, the Business Intelligence platform acquired by Google for $2.6 billion.
He shares his predictions on the future of analytics:
🔥 Prediction #1: The dashboard is changing, not going away
🔥 Prediction #2: There will always be a place for data teams
🔥 Prediction #3: Natural language doesn't mean simple question and answer
🔥 Prediction #4: AI will start writing more data models than people
🔥 Prediction #5: Semantics matter more than ever
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This episode is made possible by Omni, the next-generation BI platform already used by many companies (Brevo, Photoroom, etc.).
13:00 "There will always be a place for data teams"
16:11 “Natural language doesn't mean simple question and answer”
25:31 “AI will start writing more data models than people”
27:38 “Semantics matter more than ever”
28:17 SQL vs Semantic Layer
#287 - Masterclass | Automatiser ses développements Data & Analytics avec des agents IA (Claude Code)
mercredi 26 août 2026 • Durée 36:08
Frédéric Forest est expert Data Analytics et Directeur Général de Datatorii, un cabinet de conseil data qui s'est spécialisé récemment sur les coding agents et notamment Claude Code.
On aborde :
🔥 Pourquoi automatiser sa BI avec des agents IA : gains de productivité et changement de paradigme
🔥 Comment on démarre : 1ers use cases et méthodologie (on utilise les agents comme on fait de l’équitation)
🔥 Comment on scale : quotidien de l’équipe et livrables à produire (on construit un harnais)
🔥 Les difficultés et les risques à anticiper : shadow IT, perte de maîtrise, coût des tokens…
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