Christophe Blefari a été Head of Data Engineering, Staff Data Engineer et Head of Data dans dans des startups et des grands groupes et il a cofondé Nao, un agent IA open source pour l’analytics.

On aborde :

🔥 L’accélération de l’agentique en 2026 : l'autonomisation des agents, OpenClaw…

🔥 L’impact sur l’équipe Data (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists...)

🔥 L'impact sur le Buy Versus Build : est-ce que ça devient rentable de développer certains outils en interne ?

🔥 Le Context Engineering et pourquoi les data catalogues ont raté le coche

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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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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Christophe Blefari

- Sa newsletter Blef.fr

- Sa boîte Nao

- L’article I Taught My Dog to Vibe Code Games de Caleb Leak

- Replay de leur meetup Agentic Analytics

- Son épisode avec Alexis Blandin de Jolimoi

- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 L’accélération de l'agentique en 2026

03:49 L'impact sur les équipes Data

18:11 Quelles boîtes sont matures ?

21:13 L'impact sur le Buy vs Build

29:59 Les reco de contenu de Blef

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#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

#249 : On décrypte la fusion Fivetran x dbt avec Blef

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Manoj Raghavan is a Staff Data Strategist at Flix, the affordable travel tech scaleup based in Germany, solving technology for long-distance buses and trains. Flix operates in 40+ countries, has 5,000 employees, including around 100 data & AI experts.

We cover :

🔥 Their data organisation: decentralized and with no central data leadership

🔥 One of the main projects he worked on to improve customer experience: bus partner classification

🔥 Their stack: AWS, Snowflake, dbt, Power BI…

🔥 One of their main current challenges: build vs. buy when it comes to AI tools

📚 RESOURCES

- Manoj’s LinkedIn profile

- The book of book Chip Huyen Designing Machine Learning Systems

- The book of book Chip Huyen AI Engineering

🎬 CHAPTERS

00:00 What is Flix?

02:38 Manoj's journey

06:28 The Data team organization

10:43 One of his main projects

16:35 Their stack

19:02 Their main challenges

21:17 Their next step

23:40 Resources he recommends

24:42 His career advice

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

#6 - HelloFresh: Building and scaling a Product Analytics culture

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

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

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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

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d'Are

- Le podcast Business de McKinsey

- Le podcast Business du BCG

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

🎬 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 GenAI sur Informatica

20:32 Leurs webinars Data Management

21:03 La reco 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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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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Ce podcast est rendu possible par KPMG.

👉 Leur site internet

👉 Recevoir leur étude AI Quarterly Pulse

👉 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

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Alteryx, l’outil aux 750 000 utilisateurs qui permet aux profils non techniques d’exploiter et de valoriser leurs données.

👉 Découvrir l’épisode avec Jérôme Couzy, Customer Success Manager chez Alteryx

👉 Découvrir leur guide pratique pour préparer ses données pour l’IA ici

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

📚 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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