DataGen

Ils racontent la consolidation d’une stack BI chaotique vers un semantic layer centralisé avec Omni. Ils décrivent un POC massif et l’adoption rapide du self-service par les équipes. Ils présentent l’IA intégrée pour « chat with your data », les tests unitaires et l’intégration Slack. Ils abordent aussi la migration des outils embarqués, la visualisation moderne et les bonnes pratiques pour la qualité des données.

Charlotte Ledoux, experte en data gouvernance qui accompagne Pernod Ricard et Disney et anime une communauté LinkedIn, discute des grandes tendances 2026. Elle nuance l'usage de l'IA pour la gouvernance. Elle détaille le modèle fédéré et les binômes métier/IT. Elle aborde l'émergence de l'AI governance, la montée au COMEX et l'industrialisation des catalogues et outils de qualité.

Jessica Matheron, Directrice Data Europe chez Nestlé et ancienne CDO d'Agicap, spécialiste de la construction d’équipes Data & IA. Elle raconte la création d’un hub technique européen, l’internalisation du data engineering et le déploiement d’une modern data stack (Snowflake, dbt, Airflow). Discussions sur deux cas d’usage clés, défis de qualité des données et montée en compétences des équipes.

Adèle Guillet, Directrice Data & IA chez Sweep, ex-data scientist devenue cheffe d’équipe. Elle raconte la mise en place d’une Modern Data Stack. Elle décrit une approche self-service avec Data Champions et dashboards certifiés. Elle évoque aussi le déploiement de features IA, agents conversationnels et l’organisation d’une équipe IA full‑stack.

Parcours d’un lead data qui a bâti une équipe marketing de zéro dans une néobanque en forte croissance. Méthodes et outils pour monter un Marketing Mix Model et un modèle de valeur utilisateur. Organisation interne, gouvernance des données et conventions pour garantir la qualité. Défis du scale-up, instabilité des modèles et passage vers l’automatisation des décisions.

Nicolas Mauti, Staff MLOps Engineer chez Malt, pionnier MLOps ayant structuré l’approche et supervisé l’adaptation aux IA génératives. Il parle de la centralisation des features, de la refonte des pipelines ML et CI/CD, du monitoring 360° et de l’impact des IA génératives. Discussion sur le premier projet LLMOps, tests pour LLMs, stratégies de fallback et l’acculturation des équipes.

Christophe Blefari, expert data et créateur de la newsletter blef.fr, analyse la fusion Fivetran x dbt et ses enjeux stratégiques. Il décrypte la course aux suites one-stop shop, les tensions avec les warehouses et l’impact sur la communauté open source. Il évoque aussi les rachats probables et les nouveautés Coalesce autour d’un standard sémantique.

Bastien Caunègre, Head of Data Platform chez Ornikar, a déployé l’approche Analytics Engineering et pilote la plateforme data. Il revient sur CI/CD pour dbt, FinOps et conventions de nommage. Il décrit la création d’une couche sémantique centralisant les métriques. Il explique aussi l’usage de GenAI (Dust) et des automatisations (n8n) pour faciliter le self‑service analytics.

Colin, co-fondateur et PDG d'Omni, partage son parcours après Looker et l'essor de son outil de Business Intelligence, qui allie flexibilité et gouvernance. Il explique comment Omni integre des concepts d'Excel et permet des analyses grâce à un chat en langage naturel. La couche sémantique unique d'Omni facilite des réponses fiables pour les utilisateurs. Avec l'IA, les équipes de données évoluent vers plus d'autonomie, ce qui change la dynamique traditionnelle de gouvernance des données.

Un bilan captivant de 2025 où la croissance s'impose avec 350 000€ de chiffre d'affaires et 45 000 écoutes mensuelles. Les trois épisodes phares explorent des outils Data comme dbt et les défis de l'équipe GenAI d'une licorne. L'annonce d'une expansion vers l'Allemagne et d'épisodes en anglais promet de nouvelles aventures. Le collectif DataGen s'agrandit avec un soutien aux freelances, le tout dans un cadre de pérennité. Robin partage également son double quotidien entre Paris et Lisbonne.