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. Axel nous explique comment mettre en place une stratégie GenAI qui passe à l'échelle et qui génère du ROI.

On aborde :

🔥 La maturité actuelle des entreprises sur le déploiement de leur stratégie GenAI

🔥 La 1ère phase “top down” : identifier les rôles et les tâches et estimer le ROI et la faisabilité des projets

🔥 La 2ème phase “bottom up” : réconcilier le ROI à un niveau global et créer un cadre de pilotage

🔥 La 3ème phase : délivrer les quick wins, passer à l’échelle, piloter et synchroniser les équipes

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👉 Contacter Axel sur LinkedIn ou par mail : adegoursac@kpmg.fr

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d’Axel

- L’étude KPMG AI Quarterly Pulse

- L’étude KPMG Trends of AI

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🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours d'Axel avant KPMG

01:27 La maturité actuelle des entreprises

03:54 Phase #1 : approche top-down

07:54 Phase #2 : approche bottom-up

11:30 Phase #3 : opérationnalisation

13:33 Passer à l’échelle

16:48 Les grosses difficultés

19:44 L’IA agentique

22:13 Sa reco de contenu

22:51 Ce qu’Axel aime dans la Data et l’IA

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe

#162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratégie GenAI

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

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Sandrine Kerfers est Head of Data Analytics chez Veepee, la licorne française qui propose des ventes flash sur son site e-commerce. Sandrine va nous parler du plus gros challenge qu'elle a rencontré ces dernières années : adopter une organisation hybride centralisée x décentralisée et une approche Analytics Engineering.

On aborde :

🔥 La décentralisation d’une partie des équipes Data Analytics dans chaque département (Marketing, Sourcing, Opérations)

🔥 Les étapes clés : identifier les collaborateurs métiers motivés, créer une Data Academy, les former et recruter des nouveaux profils

🔥 Leur organisation actuelle et leur stack (BigQuery, dbt, Strategy…)

🔥 Le repositionnement de l’équipe Analytics centrale sur des projets avancés : Analytics Engineering, Semantic Layer, Machine Learning

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Sandrine

- Le blog Towards Data Science

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Sandrine

02:31 Pourquoi décentraliser l’équipe Data ?

04:05 Les étapes clés

07:51 Leur organisation

09:39 Leur stack

11:37 Leurs plus grosses difficultés

15:22 Leurs prochaines étapes

17:46 Sa reco de contenu

18:14 Ce qui l’a fait le plus progresser

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#216 - Datadog : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup

#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

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Christophe Vaudable est VP Data chez Accor, le leader mondial de l'hôtellerie. Christophe pilote les équipes Data et IA de l'activité centrale d'achat du groupe.

On aborde :

🔥 L’évolution du modèle opérationnel, de la Business Intelligence à une Data & AI Factory

🔥 La première phase : livrer 3 applications Data & IA en 5 mois pour 60K€ chacune

🔥 Leurs deux premiers cas d’usage et l’organisation de leur équipe Data & IA

🔥 Leur stack, l’usage de Streamlit et leur plus grosse difficulté : maintenir le rythme

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Christophe

- L’article publié chez Martin Flower sur le Data Mesh

- L’interview de Carlos Ghosn sur le podcast Generation Do It Yourself

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🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte data & IA chez Accor

02:09 Le parcours de Christophe

03:53 Le contexte à son arrivée

06:38 Les 1ers chantiers

09:55 Les cas d’usage

14:08 Leur organisation

18:47 Leur stack

20:46 Leurs plus grosses difficultés

22:02 Leurs prochaines étapes

23:00 Sa recommandation de contenu

24:17 Son conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique

#214 - Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)

#119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory

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Yoann Benoît est un expert Data, IA et Produit qui a fondé Hymaïa, l’agence spécialisée sur la transformation Data & IA des entreprises. Ils travaillent aussi bien avec des boîtes tech comme Leboncoin et des grands groupes comme Bel. Et depuis quelques années, ils accompagnent de nombreuses boîtes dans l'adoption des IA génératives. Il est venu nous expliquer comment on scale l’adoption des agents IA.

On aborde les 4 piliers clés :

🔥 #1 - Outillage (Dust, Plateforme…) : l’importance de l’UX pour faciliter l’usage et la construction des agents

🔥 #2 - Gouvernance & Leadership : identifier des sponsors dans chaque département et promouvoir l’exemplarité

🔥 #3 - Formation : un roll-out progressif qui priorise les early adopters et des ateliers pratiques & gamifiés

🔥 #4 - AI Champions & Product Mindset : créer une communauté de builders et infuser un mindset produit

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👉 Contacter Yoann sur LinkedIn

👉 Contacter Yoann par mail : yoann.benoit@hymaia.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Yoann

- Le livre Crossing the Chasm de Geoffrey A. Moore

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🎬 CHAPITRES

00:00 L’adoption, l’enjeu majeur des agents IA

02:46 Les 4 pilliers pour scaler l’adoption

04:31 #1 Outillage (Dust, N8N, Plateforme…)

09:40 #2 Gouvernance & Leadership

14:00 #3 Formation

19:45 #4 AI Champions & Product Mindset

23:35 Les plus grosses difficultés

27:36 Ses ressources préférées

28:15 Yoann m'offre un cadeau !

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique

#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle

#195 - Masterclass / Adopter une approche Produit dans l'équipe Data & IA

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Florian Bonnet is a former Director of Product at HelloFresh. He later held product leadership roles in scale-ups such as Typeform and Fintechture. He is currently VP of Product Management at Veriff, the Estonian unicorn.

We cover :

🔥 #1 - How to define the metrics (North Star, KPI Tree…)

🔥 #2 - How to manage product performance with data on a weekly basis

🔥 #3 - How to implement the right collaboration between Product & Data

🔥 His 2 main challenges and his views on GenAI for Product Analytics

📚 RESOURCES

- Florian’s LinkedIn profile

- His book The Power of Analytics

- Matt Watkinson's book The Grid

🎬 CHAPTERS

00:00 What is HelloFresh?

01:32 Florian’s journey from Data Analyst to Director of Product

03:16 The context at HelloFresh when he became Director of Product

05:49 #1 - How to define the metrics (North Star, KPI Tree…)

08:30 #2 - How to manage product performance with data on a weekly basis

12:17 #3 - How to implement the right collaboration between Product & Data

15:38 His main challenges

18:53 The tech stack he recommends

21:04 The impact of GenAI on Product Analytics

25:48 Florian’s favorite resources

28:14 His best advice

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

#5 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing

#4 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence

#2 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused

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Jérôme Couzy est Customer Success Manager chez Alteryx, l'outil qui permet aux profils non techniques d'exploiter et de valoriser leurs données. La solution est utilisée par plus de 8 000 clients dans le monde, tous secteurs confondus, Telco avec Orange notamment, Banque avec la Caisse d'Épargne, mais aussi Pharma, services financiers, etc. Plus de 750 000 utilisateurs dans le monde utilisent la solution.

On aborde :

🔥 La genèse et le positionnement actuel d'Alteryx

🔥 Les 3 grandes briques de la solution : préparation, automatisation et analyse

🔥 Pourquoi les entreprises choisissent la solution versus Dataiku, Informatica ou dbt

🔥 Plusieurs cas d’usage (Telco, Banque) et l’impact des IA Génératives sur Alteryx

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👉 Contacter Jérôme sur LinkedIn

👉 Contacter Jérôme par mail : jerome.couzy@alteryx.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Jérôme

- Le guide pratique de la préparation des données pour l'IA

🎬 CHAPITRES

00:00 La genèse d’Alteryx

02:48 Ses 3 grandes briques

04:25 Son positionnement dans la Modern Data Stack

06:37 Pourquoi choisir Alteryx ?

10:37 Comparaison avec Informatica, Dataiku, dbt

15:26 L’impact des GenAI sur Alteryx

20:08 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#246 - SNCF Connect & Tech : Leur stratégie Data

#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique

#237 - ENGIE : Déployer la stratégie Data & IA dans l’Industrie

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Marie-Camille Achard a passé 9 ans chez Uber à San Francisco où elle était Data Science Manager.

On aborde :

🔥 Son parcours de Data Scientist à Data Science Manager chez Uber à San Francisco

🔥 Ses projets clés : lutte contre la fraude et mesure d’incrémentalité à l’échelle

🔥 La réalité du marché de l’emploi aux US et pourquoi elle a failli se faire virer du jour au lendemain

🔥 Ce qui fait d’Uber l’une des boîtes les plus data-driven au monde : organisation et culture

💪 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 Marie-Camille

- Le podcast High Signal

- Pour recevoir le dossier sur les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Son parcours avant les US

01:31 Vivre à San Francisco

02:17 Applied Scientist VS Data Scientist

04:49 Algos pour lutter contre la fraude

08:04 Proche du lay-off

10:06 De Data Scientist à Manager

11:01 Orga data & tech

12:47 Mesure d’incrémentalité à l’échelle

17:49 Data-driven à l’échelle

21:49 Culture business très tech

23:03 Solutions développées en interne

27:14 Sa recommandation de contenu

27:30 Ce qu’elle aime dans la data

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US

#208 - Alan : Déployer des algorithmes pour lutter contre la fraude

#133 - Devenir Data Engineer aux US ou au Canada et gagner 250K$/an avec Willis Nana

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Rémi Guyot est l’ancien Chief Product Officer de BlaBlaCar, la plateforme de transports partagés leader en Europe qui compte 20 millions d’utilisateurs en France. Aujourd’hui, il a co-fondé l’agence Produit Discovery Discipline et est co-auteur du livre et de la méthode du même nom.

On aborde :

🔥 Les gros chantiers data qu’il a menés chez BlaBlaCar : rendre les équipes Produit autonomes et utiliser la data dans le produit

🔥 Son plus gros challenge : se faire confiance sur les sujets data et gérer la tension Data x Design

🔥 Ses conseils pour des équipes Product Analytics

🔥 La création de Discovery Discipline et sa vision sur les IA Génératives

💪 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.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Intro

04:43 Comment Rémi est devenu CPO de BlaBlaCar

06:38 Les plus gros chantiers data qu’il a menés en tant que CPO

12:00 Son plus gros challenge data : se faire confiance sur les sujets data

19:15 Ses conseils pour des Product Analysts

21:04 Le contexte de la création de Discovery Discipline

24:37 L'impact des GenAI sur nos métiers demain

32:40 Les questions de la fin (ressource, conseil)

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Rémi Guyot

- Discovery Discipline de Rémi Guyot et Tristan Charvillat

- The Visual Display of Quantitative Information par Edward Tufte

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering

#124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

#114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science

#47- Airbnb : Rapprocher la Data et le Design

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