Déclic data

La qualité de la donnée est le point aveugle de la plupart des projets data. On investit dans les outils, on soigne les dashboards, et à la fin personne ne fait confiance au chiffre affiché. Le problème n'est presque jamais l'outil : il est en amont, dans une donnée que plus personne ne maîtrise.

Dans cet épisode, Médéric reçoit Jonathan Plateau, financier de formation passé par Valeo, EY et Zodiac Aerospace, aujourd'hui co-fondateur de Finance Control Tower, une plateforme qui reprend la main sur la qualité de la donnée financière entre les ERP et les outils de consolidation.

Avant de construire la solution, Jonathan a vécu le problème : 22 entités, 15 ERP différents, interdiction de recruter, et l'obligation de passer d'une clôture à J8 à une clôture à J4. Huit mois plus tard, le pari était tenu.

À travers un échange direct et sans jargon, ils explorent :
Le Master Data démystifié : ce que c'est vraiment, pourquoi on en fait un sujet plus compliqué qu'il ne l'est, et par où commencer.

L'érosion silencieuse de la qualité : pourquoi tout se dégrade dès qu'un contrôleur de gestion part et que le suivant reprend le fichier Excel du copain d'avant à sa sauce.

Métier ou DSI, qui doit tenir la donnée : le vrai partage des rôles, et pourquoi celui qui crée les codes connaîtra toujours mieux la donnée que celui qui gère le système.

Du mode cowboy au mode chemin de fer : comment l'intégration d'une société est passée de six jours à trois minutes, et ce que la standardisation a coûté avant de rapporter.

L'IA face à la finance : déterministe contre probabiliste, traçabilité, dépendance aux grands fournisseurs de modèles. Sur ce point, Jonathan prend le contrepied de ce qu'on entend partout.

Un épisode pour tous ceux qui veulent reprendre le contrôle de la qualité de leur donnée !

Retrouvez Jonathan ici : Jonathan Plateau | LinkedIn

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Dans cet épisode, notre invité est Olivier Huber, Partner Solution Architect chez Aiven.
Passionné d’open source et de pédagogie, Olivier nous explique pourquoi la simplicité est la clé d’une architecture data performante et comment l’atteindre concrètement.

On y explore un sujet crucial : comment construire des architectures data performantes en gardant les choses simples.

Au programme :
Des cas d’usage inspirants : comment des enseignes comme Leroy Merlin ou Castorama gèrent leurs données en temps réel avec PostgreSQL, Kafka, Open Search ou ClickHouse, sans surcharger leurs systèmes.

Services managés : la bonne complexité au bon endroit : quand et comment externaliser pour gagner en agilité et en fiabilité.

Éviter la sur-ingénierie : comment choisir les bonnes technologies (MariaDB vs PostgreSQL, changement de région cloud, etc.) pour chaque besoin.

Conseils pour les ETI : par où commencer son projet data, avec quels outils open source et quels partenaires.

Un épisode pour tous ceux qui veulent des architectures data efficaces, sans fard ni complexité inutile parce que, comme le disait Saint-Exupéry, « la perfection est atteinte quand il n’y a plus rien à retirer ».

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Dans cet épisode, Balthazar Mehus, Data Scientist au parcours résolument atypique : de l'école militaire à la data science, en passant par les maths sup, l'ingénierie et le cloud. Touche-à-tout, curieux et pragmatique, il aborde la donnée comme un terrain à conquérir avec méthode et rigueur.

On y explore un sujet souvent sous-estimé : comment transformer les données d'internet en valeur business, depuis leur collecte jusqu'à la valeur délivrée au métier.

Au programme de cet échange vivant et sans détour :
Le scraping démystifié : ce que c'est vraiment, ce que ça permet, et les limites à respecter pour ne pas franchir la ligne rouge.

De la donnée brute à la connaissance : comment nettoyer, structurer et donner du sens à des données hétérogènes et non structurées issues du web.

Les pièges concrets : structure HTML qui change du jour au lendemain, données similaires mais de sens différents, alertes à mettre en place pour éviter les ruptures silencieuses.

L'IA au service de l'analyse : comment les LLM changent la donne pour interpréter des données textuelles complexes, et pourquoi ça a un coût qu'il faut savoir arbitrer.

Le critère de réussite comme boussole : à travers un cas concret de trading algorithmique enrichi par l'analyse de sentiment, Balthazar illustre pourquoi poser la bonne question au métier est plus précieux que la meilleure des solutions techniques.

Un épisode pour tous ceux qui veulent aller chercher la donnée là où elle se cache, sans perdre de vue ce qui compte vraiment : l'impact business.

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Dans cet épisode, plongez au cœur de la structuration d'une équipe data performante avec un focus inédit sur le facteur humain. Médéric reçoit Anis Hadouch, docteur en statistiques, qui partage son parcours du monde académique au management d'une équipe data en entreprise.

Ensemble, ils explorent les clés pour structurer et manager une équipe data performante : état d’esprit, pratiques concrètes et méthodes pour accompagner la montée en compétence.

L’épisode met aussi en lumière la place de l’IA comme "membre de l'équipe" et interroge la responsabilité du manager face à l’impact grandissant de la technologie.

Plongez dans un échange vivant et authentique, pour tous ceux qui veulent construire des équipes data efficaces… et humaines !

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Quand la Business Intelligence reste confinée au comité de direction, elle perd tout son sens.

Sur le terrain, les équipes croulent encore sous les exports Excel, les saisies manuelles et les tableaux qui ne parlent qu’aux décideurs. La donnée existe, mais elle ne vit pas — faute d’être partagée, incarnée, et exploitée là où elle compte vraiment : dans l’action quotidienne.

Dans cet épisode, Médéric reçoit Michel Titiana-Clavé, ancien professionnel du commerce, de la logistique et des achats, aujourd’hui consultant AMOA et expert BI. Après plus de 20 ans au cœur des opérations, Michel partage une vision lucide : la BI ne sert à rien si elle ne descend pas de la tour d’ivoire pour rejoindre l’atelier.

À travers un échange concret et sans jargon, ils explorent :
Pourquoi la BI reste trop souvent un projet de direction, déconnecté des métiers.

Comment ramener la donnée au plus près des utilisateurs, là où elle crée réellement de la valeur.

Les leviers pour briser les silos et instaurer une culture de gouvernance simple et efficace.

Des cas réels où la BI a redonné du pouvoir d’agir aux équipes terrain.

Un épisode pour tous ceux qui veulent réconcilier la donnée et le terrain, replacer la BI au cœur du métier, et construire une organisation où la donnée est un levier concret de performance.

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