DataGen

Yochan Khoi est Context Engineer chez Gorgias, la scale-up valorisée plus de 700 millions de dollars qui développe une plateforme d’IA conversationnelle utilisée par des milliers d’entreprises. Chez Gorgias, 83% des collaborateurs utilisent aujourd’hui un agent data au quotidien et lui posent +1000 questions chaque jour.

Dans cet épisode, Yochan nous explique comment son équipe a construit son agent analytics interne, pourquoi le contexte est devenu l’enjeu central des systèmes agentiques et comment le rôle de Context Engineer est en train d’émerger à l’intersection de l’Analytics Engineering et de l’IA.

On aborde :

🔥 Chantier #1 : construire le Context Layer et la hiérarchie des connaissances métier
🔥 Chantier #2 : accélérer la mise à jour et l’amélioration continue du contexte
🔥 Chantier #3 : ouvrir l’édition du Context Layer à l’ensemble de l’entreprise
🔥 Leurs plus grosses difficultés : gouvernance des données, permissions et passage à l’échelle

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
📚 Découvrir le programme du bootcamp ici
🎙 Ecouter l’épisode 151 “Devenir Analytics Engineer en 6 semaines” avec DataBird ici

DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Yochan
- La documentation d'Anthropic
- L’outil Nao
- Pour recevoir les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 La genèse de leur agent
03:01 Les “tools” de l’agent
04:07 Chantier #1 : construction
05:43 Chantier #2 : accélération
09:35 Chantier #3 : déploiement
12:03 Pas de Semantic Layer ?
14:14 Pas d’outils propriétaires (Omni, Hex…) ?
16:37 Orga de l’équipe sur le projet
17:52 Leurs plus grosses difficultés
20:32 Sa reco de contenu
21:34 Son meilleur conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#274 - ThoughtSpot : Déployer une Agentic Analytics Platform
#264 - Gorgias : Déployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)
#243 Carrefour : Leur stratégie agentique

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Marie-Cécile Riom est AI Product Specialist chez Snowflake, la plateforme Data & IA que tout le monde connaît. Snowflake connaît depuis des années une croissance exceptionnelle. De nombreuses entreprises telles que Qonto, Sanofi et Swile l'utilisent au quotidien.

On aborde :

🔥 Les 3 grandes nouveautés chez Snowflake : Cowork, Cortex Code (Vibe Coding) et Cortex Sense (Contexte & AI Analytics)
🔥 Comment Cowork permet de centraliser le travail des équipes métier (Gmail, Slack, Salesforce…) dans une interface unique
🔥 Comment Cortex Sense apporte le contexte nécessaire aux agents et augmente la fiabilité des réponses
🔥 L’événement Snowflake World Tour à Paris le 15 octobre où plus de 2000 personnes sont attendues

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Ce podcast est rendu possible par la plateforme Data & IA Snowflake.
👉 S’inscrire au Snowflake World Tour à Paris le 15/10/2026 ici.

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Marie-Cécile
- La pièce de théâtre Big Mother
- Le retour d'XP Sanofi (36 minutes)
- Découvrir le Snowflake World Tour à Paris le 15/10/2026 ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Marie-Cécile
02:18 Qu'est-ce que Snowflake ?
05:35 Les nouveautés (Cowork, Cortex Code…)
09:00 Zoom sur Cowork pour le métier
14:26 Zoom sur Cortex Sense et l’AI Analytics
18:10 Le Snowflake World Tour à Paris
19:47 Les news Snowflake France
21:24 Le retour d'expérience de Sanofi
25:27 La tendance UX
26:39 Sa ressource préférée
27:20 Ce qui l'a le plus fait progresser

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#231 - On décrypte avec Blef : Sommets Snowflake et Databricks, ClickHouse, DuckDB, BigQuery
#227 - Tout comprendre sur Snowflake
#171 - Snowflake : Une stack unique pour l’Analytics & l’IA

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Annabelle Gerard est VP of AI and Data Business Insights chez Stellantis, l'un des groupes leaders mondiaux de l'automobile, qui regroupe 14 marques dont Peugeot, Citroën, Fiat, Jeep, Chrysler et emploie 250 000 personnes à travers le monde.

On aborde :

🔥 La genèse de leur stratégie GenAI & agentique
🔥 Leurs premières initiatives (gateway, FinOps, monitoring et cas d’usage)
🔥 L’organisation de l’équipe et les choix technologiques
🔥 Leurs challenges et leurs prochaines étapes (AI Garage, profil AI Business Process Lead, gouvernance)

❤️ PARTENAIRE

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👉 Regarder l’épisode avec François, leur Senior VP Product Management
👉 Recevoir la synthèse de mon échange avec François
👉 Contacter François directement sur LinkedIn

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d'Annabelle
- Le livre The Pheonix Project de Gene Kim
- Pour recevoir le dossier sur les parcours des Head of Data & IA des plus belles boites, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 Le département Data & IA chez Stellantis
02:24 La genèse de la stratégie agentique
03:45 Les premières initiatives
09:40 L’organisation de l’équipe
14:24 Leur stack & architecture
16:50 Leurs plus gros challenges
24:22 Leurs prochaines étapes
26:02 Sa ressource préférée
27:10 Ce qui l'a le plus fait progresser

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#243 - La stratégie agentique de Carrefour
#237 - Déployer la stratégie Data & IA chez Engie dans l’Industrie
#214 - Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)

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Tanmay Nagori is Head of Data & Analytics for Lending at Tide, the UK-based fintech unicorn. Tide helps SME businesses save time by providing banking, payment, administrative, and financial tools. Today, it is used by 1.8 million SMEs in the United Kingdom, India, Germany, and France.

We cover :

🔥 His journey from Analyst to Head of Analytics (Consulting, Amazon…)
🔥 How the data team is organized globally and what stack they use
🔥 The approach and tools they implemented to increase the business impact of analytics
🔥 His view on how AI changes the role of the analytics team (from insights to actions)

📚 RESOURCES

- Tanmay’s LinkedIn Profile
- The book "A Technique for Producing Ideas" by James Webb Young
- The book "Thinking, Fast and Slow" by Daniel Kahneman

🎬 CHAPTERS

00:00 What's Tide?
01:53 Tanmay’s journey
05:39 Their main analytics projects
08:19 Their stack
10:50 His main challenges
13:53 His career advice
15:55 Resources he recommends

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

#8 - Marshmallow: Building the Data Analytics Team for a unicorn
#6 - HelloFresh: Building and scaling a Product Analytics culture
#2 - Deezer: How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused

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Patrice Chaperon est Directeur Data, Infra et Plateforme chez Leboncoin, la marketplace que tout le monde connaît. Avant ça, Patrice a passé plus de dix ans chez Doctolib et Criteo, où il était notamment Head of Analytics.

On aborde :

🔥 Le changement de stratégie chez Adevinta, le groupe derrière Leboncoin
🔥 La modernisation de leur plateforme data : Databricks, Coalesce Catalog, Confidence (by Spotify)…
🔥 L’organisation de l’équipe Data : 60 personnes (Data Product Engineers, Data Analysts, Governance…)
🔥 Leurs plus grosses difficultés et leurs prochains chantiers (exécution, IA…)

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👉 Obtenir une synthèse de l’épisode
👉 Contacter François sur LinkedIn

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Patrice
- Le LinkedIn de Marcel Dybalski
- Le livre Factfulness de Hans Rosling

🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte de départ
04:43 La refonte de leur stack data
12:42 L’organisation data chez Leboncoin
17:44 Leurs plus grosses difficultés
27:43 Leurs prochaines étapes
29:51 Ses reco de contenu
31:01 Ce que Patrice préfère dans la data

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#229 - Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le département Data chez Sorare
#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt
#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering

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