DataGen

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

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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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Update : la Forward Data Conference aura lieu le 16 novembre cette année :)

Christophe Blefari (alias Blef), fondateur de la newsletter blef.fr et cofondateur de nao, revient sur son expérience chez Y Combinator, l’incubateur américain le plus prestigieux au monde (Airbnb, Stripe…).

Pendant 3 mois au cœur de la Silicon Valley, il a vécu l’intensité de l’entrepreneuriat US et rencontré des dizaines d’équipes Data et Tech.

On aborde :

🔥 L'expérience YC : sélection, partners, office hours et accompagnement intensif
🔥 Les différences US/FR dans la Data : mentalité test & learn, volumes de données, organisation des équipes
🔥 Le boom IA chez YC avec notamment l'émergence des “full stack AI companies”
🔥 L’impact sur les métiers data & tech : juniors remplacés par des IA, seniors deviennent “PM”, nouveaux rôles

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Blef
- Sa boîte nao
- Sa newsletter blef.fr
- Les tendances startups de YC
- Les essais de Paul Graham

🎬 CHAPITRES

00:00 Son expérience chez Y Combinator
04:38 Les différences US/FR dans la data
12:38 80% des startups produisent de l’IA
16:17 Le concept de "full stack AI company”
20:42 Le futur des équipes Data & Tech

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
#186 – On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)
#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse

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Dans ce nouvel épisode "Build in Public", je fais un état des lieux complet des grands projets DataGen du moment : ce qui marche, ce qu'on lance, et les premiers insights qui en ressortent.

On aborde :
🔥 DataGen France : le top 5 des épisodes du 2e semestre 2025, une nouvelle hôte (Caroline Mestre) et l'arrivée du format Talk Show
🔥 DataGen Europe : lancement du podcast et un premier insight sur l'internationalisation des équipes data en Allemagne et au UK
🔥 DataGen US : l'initiative Silicon Valley & New York, et une vraie différence de fond entre le rôle de data scientist en France et aux États-Unis
🔥 Insight marché : les sujets innovants ne représentent que 20% des demandes clients réelles (spoiler : le reste, ce sont les fondamentaux)

📚 RESSOURCES

- La newsletter DataGen
- Le podcast DataGen Europe
- Le collectif DataGen

🎬 CHAPITRES

00:00 Intro
00:54 Top 5 épisodes
03:35 Nouvelle hôte & format Talk Show
05:31 2 insights DataGen Europe
10:16 Grosse différence aux US
14:08 1 insight marché
10:39 News perso

🤩 LE TOP 5 DE 2025

#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US
#243 - La stratégie agentique de Carrefour
#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery
#242 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef
#225 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses données (dbt, Médaillon…)

😎 LES EPISODES BIP

Bilan DataGen 2025 : 350 000€ de CA, 45 000 écoutes mensuelles, 3 top épisodes et une grosse news
Comment on a lancé DataGen : l’histoire complète

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Marion Azoulai est Staff Data Scientist chez Astronomer, l'éditeur d'Astro, la plateforme managée d'Airflow qui est aussi l’un des principaux contributeurs de la solution open source.

Créé en 2018, Astronomer a levé plus de 370 millions de dollars et accompagne des centaines d'organisations dans le monde, parmi lesquelles la Société Générale, Booking.com, Autodesk ou encore WeWork.

Marion nous raconte comment ils ont lancé l’équipe Data & IA et comment ils ont construit leur stack autour d’Airflow.

On aborde :

🚀 Chantier #1 : La construction d’une stack data moderne (Snowflake, Sigma et Airflow comme colonne vertébrale)
🔥 Chantier #2 : Le déploiement des dashboards et la diffusion d’une culture data-driven dans toute l’entreprise
🔥 Chantier #3 : L’industrialisation des cas d’usage de Machine Learning et l’accélération sur l'AI Analytics
🔥 Leurs plus gros challenges : gagner la confiance des équipes et faire face aux transformations liées à l’IA.

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Astronomer.
👉 Tester le produit Astro gratuitement : bit.ly/4vyJrgy
👉 Réserver une démo : bit.ly/3Tgmill
👉 Contacter François Dupré (commercial Astronomer France) par mail à l'adresse francois.dupre@astronomer.io ou sur LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/fdupre/

📚 RESSOURCES

- Tester gratuitement Astro (pendant quelques semaines)
- Réserver une démo d'Astro
- Le LinkedIn de Marion
- Le LinkedIn de François Dupré (commercial Astronomer France)
- Le podcast Storytelling with Data

🎬 CHAPITRES

00:00 Airflow & Astronomer
04:27 Le contexte data chez Astronomer
05:23 Chantier #1 : Construire la stack
12:02 Chantier #2 : Déployer des dashboards
16:20 Chantier #3 : Cas d’usage ML & AI Analytics
24:35 Leurs plus gros challenges
27:30 Pourquoi passer de open source à Astro ?
29:57 Sa ressource préférée
31:01 Ce qu’elle aime dans la data

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#203 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau
#225 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)
#252 - Sweep : Lancer le département Data & IA d'une startup (Stack, Self-Service & Agents IA)

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Didier Mamma est Chief Data & AI Officer chez Decathlon, l’entreprise préférée des Français qui compte plus de 100 000 collaborateurs, réalise 17 milliards d'euros de chiffre d'affaires et est présente dans 54 pays dans le monde.

On aborde :

🔥 Le parcours de Didier pour devenir CDO et le contexte data & IA chez Decathlon
🔥 Leurs principaux chantiers data & IA : lakehouse, qualité & gouvernance, agentique
🔥 L’importance de se réorganiser continuellement (cf. loi de Conway)
🔥 Sa plus grosse difficulté : repenser les process vs optimiser des process sous-optimaux

💪 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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Didier
- Le livre Changements : paradoxes et psychothérapie de Paul Watzlawick
- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, inscivez-vous à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte data chez Decathlon
02:52 Le parcours de Didier
06:00 Chantier #1 : Lakehouse
13:42 Chantier #2 : Qualité & gouvernance
20:30 Chantier #3 : Agentique
32:59 L’importance des réorganisations
41:48 Ses plus grosses difficultés
46:44 Sa ressource préférée
47:45 Ce que Didier aime dans la data & l’IA

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#276 - L’Oréal : Monter le département Data & IA Europe
#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique
#214 - Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)

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