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Di: Robin Conquet
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DataGen est un podcast qui permet de comprendre les stratégies data des plus belles boîtes en France. Je m'appelle Robin Conquet et chaque semaine j'invite un expert de la data pour décrypter ses problématiques. BlaBlaCar, Doctolib, Pernod Ricard, Deezer et bien d'autres, dans ce podcast, tu découvriras comment les entreprises qui réussissent utilisent la data.

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Robin Conquet
Economia Gestione e leadership Leadership
  • #254 - Les 5 tendances Data Gouvernance de 2026 avec Charlotte Ledoux
    Feb 18 2026

    Charlotte Ledoux est une experte Data Gouvernance, elle accompagne de très belles boîtes comme Pernod Ricard ou Disney. En parallèle, elle crée du contenu sur LinkedIn sur ce sujet avec beaucoup de succès (+50K abonnés) et est identifiée par les leaders data comme l’experte n°1 sur la Data Gouvernance.


    On aborde :


    🔥 Le retour à la réalité sur l'IA pour la Data Gouv et pourquoi ce n'est plus la priorité (1)

    🔥 L'adoption massive du modèle fédéré et les binômes data stewards métier et IT (2)

    🔥 L'évolution des rôles vers “l'AI governance” (3) et la Data Gouv devient un sujet COMEX (4)

    🔥 L'industrialisation des data catalogs et l'accélération des outils de data quality (5)


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    DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Charlotte

    - Sa newsletter

    - Son jeu en ligne CDO Game

    - La newsletter The Data Letter de Hodman Murad

    - Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici


    🎬 CHAPITRES


    00:00 #1 AI for Data Governance ?

    03:37 #2 La Data Gouvernance fédérée

    09:27 #3 La gouvernance de l’IA

    12:53 #4 Nouvel enjeu pour le COMEX

    16:29 #5 L’industrialisation des catalogues et l’accélération des outils de Data Quality

    18:37 Les outils recommandés par Charlotte

    20:52 Sa ressource préférée


    🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #200 - Mettre en place un framework Data Domain avec Charlotte Ledoux (40K abonnés LinkedIn)

    #168 - 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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    22 min
  • #253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique
    Feb 16 2026

    Jessica Matheron est CDO Europe chez Nestlé. Avant cela, elle était CDO chez Agicap, une scale-up française.


    On aborde :


    🔥 Son parcours : Mines, MIT, Finance en Hedge Fund, reconversion data…

    🔥 La création chez Nestlé d’une équipe Data technique et l’internalisation du Data Engineering

    🔥 Le déploiement d’une Modern Data Stack dans un grand groupe (Airflow, Snowflake, dbt…)

    🔥 2 cas d’usage et les plus grandes difficultés (qualité de données, embarquer les équipes, upskilling scientifique)


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Jessica

    - Le livre A Brief History of Intelligence de Max Bennett

    - Le podcast Freakonomics de Stephen J. Dubner

    - Le paper Bayesian Methods for Media Mix Modeling with Carryover and Shape Effects de Google

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


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Le contexte Data et IA chez Nestlé

    01:38 Le parcours de Jessica

    03:41 Son arrivée en tant qu’Head of Analytics France

    06:11 Les gros chantiers de l’équipe Europe

    13:16 Les 2 cas d’usages principaux

    20:24 Ses plus grosses difficultés

    26:13 Leurs prochaines étapes

    28:05 Ses ressources préférées


    🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #237 - Déployer la stratégie Data & IA chez Engie dans l'Industrie

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

    #228 - Comment l’ex-CDO de Carrefour structure le département Data & IA de la FDJ United (ex-Française des Jeux)


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    31 min
  • #252 - Sweep : Lancer le département Data & IA d'une startup (Stack, Self-Service & Agents IA)
    Feb 9 2026

    Adèle Guillet est Data & AI Director chez Sweep, le logiciel de pilotage du quota carbone qui a levé 100 millions de dollars dans ses 2 premières années d’existence et qui accompagne déjà notamment L’Oréal, SNCF, Auchan ou Leroy Merlin.


    Elle va nous raconter comment elle a lancé le département Data & IA.


    On aborde :


    🔥 Son parcours de Data Scientist à Head of Data en startup

    🔥 La mise en place d’une Modern Data Stack (Snowflake, dbt, Fivetran, Metabase…)

    🔥 La mise en place d’une approche Self-Service pragmatique (Data Champions, certified dashboards…)

    🔥 Le déploiement de fonctionnalités IA dans le produit et la structuration de l’équipe IA (ML Engineer et AI Engineers “full full Stack”)


    💪 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

    🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird


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


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Adèle

    - Le livre Radical Candor de Kim Scott

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


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Qu’est-ce que Sweep ?

    02:03 Le parcours d’Adèle

    02:46 Le contexte data & IA à son arrivée

    04:06 Chantier #1 : Stack

    05:59 Chantier #2 : Analytics

    07:36 Chantier #3 : Agents IA

    10:04 Orga de l’équipe Data & IA

    11:22 Leurs plus grosses difficultés

    14:38 Leurs prochaines étapes

    15:12 Sa reco de contenu

    15:28 Ce qu’elle aime dans la data


    🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #218 - Fairly Made : Lancer le département Data d'une startup

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

    #132 - Joko : Lancer le département Data d'une startup


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    17 min
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