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Kevin Yven est Head of Data Science chez Red Bull-BORA-Hansgrohe, l’une des plus grandes équipes du Tour de France.On aborde :🔥 Leurs projets Data Science : détection de talents, entraînement, analyse concurrentielle🔥 Un projet clé pour le Tour : calcul des watts rapportés au poids🔥 Une analyse live qui a fait gagner une étape🔥 Leur stack data, l’organisation et la réalité du métier sur le terrain💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn 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 DataBirdDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Kevin- La série Netflix sur le Tour de France : Au Coeur du Peloton- Le film Le stratège de Bennett Miller avec Brad Pitt- Le livre Atomic Habits de James Clear- L’assistant IA pour les professionnels du sport développé par Kevin : Sports Science AI- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Kevin et de l’équipe Red Bull en quelques mots01:19 Les projets Data Science de l’équipe02:26 Un projet clé pour préparer le Tour de France08:07 Une analyse live qui a permis de gagner une étape11:35 Leur orga et leur stack data14:41 Leurs plus grosses difficultés16:36 Les pré-requis du métier18:56 Réalité vs fantasmes du métier21:44 Ses ressources préférées🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#181 - Olympique de Marseille : L’ex-Head of Data partage sa stratégie Data#164 - Jeux Olympiques : Améliorer la performance des athlètes avec la Data & l’IA#193 - Comprendre l’impact de l’IA sur le Climat avec Lou Welgryn de Data For Good, ex-Carbon4👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Raphaël Berly est Data Science Lead chez BlaBlaCar, la licorne française qui a l’une des équipes Data les plus matures en France. Aujourd’hui, on parle de son plus gros challenge de ces dernières années : déployer un projet GenAI qui rapporte 1 million d’euros par an à BlaBlaCar.On aborde :🔥 Le contexte autour de ce projet GenAI : la modération🔥 Comment la solution fonctionne : zoom sur l’embedding🔥 Les 2 axes méthodologiques du projet, l’organisation & la stack GenAI🔥 Les plus grosses difficultés & les prochaines étapes du projet💪 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 Raphaël- Ses articles Medium sur la place du Machine Learning chez BlaBlaCar- Les Règles du Machine Learning de Google- L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 La modération de texte chez BlaBlaCar03:00 Comment ça fonctionne ?05:45 L’embedding : définition et avantages09:32 Les 2 axes méthodologies clés du projet14:21 La stack GenAI17:03 L’orga de l’équipe18:27 Leurs plus gros challenges23:51 Les prochaines étapes du projet25:33 Les questions de la fin🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#188 - Le VP Data de BlaBlaCar partage ses 3 priorités de 2025, avec Blef#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)#192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Antoine Tanguy est DataOps chez Brevo, la licorne française qui propose une solution de marketing automation. Arrivé il y a 4 ans chez Brevo, il a évolué du poste de SRE vers celui de Data Ops il y a 1 an et demi. Il accompagne une équipe Data de 15 personnes répartie en 3 sous-équipes : Data Science, Data Engineering et Data Analytics.On aborde :🔥 Le rôle et les missions d’un DataOps chez Brevo🔥 Les chantiers concrets : MLOps avec ZenML, Semantic Layer avec Cube.js, CI/CD avec Terraform et GitHub🔥 Les plus grosses difficultés du DataOps : cibler le besoin, comprendre son interlocuteur, rester pragmatique…🔥 Les prochaines étapes de l’équipe : renforcer le MLOps, adopter Kafka, recruter un 2ème Data Ops📚 RESSOURCES- Le LinkedIn d'Antoine- La Newsletter TLDR- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours d’Antoine02:46 Les chantiers d’un DataOps10:23 Ses principales difficultés13:45 Ses prochaines étapes16:17 Les questions de la fin🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#184 - Brevo : Mettre en place de l’Embedded Analytics dans le Produit#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure#143 - Tout comprendre sur le DataOps💪 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👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

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❤️ PARTENAIRECe 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.👉 S’inscrire aux cafés de la data d’Informatica👉 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🎬 CHAPITRES00:00 Informatica en quelques mots02:07 Les grandes briques d’Informatica05:04 Son positionnement face aux concurrents08:51 Les types de clients10:21 2 cas d’usage : Pharma et Assurance17:10 L’impact de la Gen AI20:32 Leurs webinars Data Management21:03 La recommandation 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)👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Laure Menissier est AI & Analytics Director chez Mirakl, la licorne française qui accompagne les entreprises sur le développement de leur eCommerce avec des solutions SaaS notamment pour la marketplace ou le retail media, et qui a réalisé une levée de fonds record de 555 millions de dollars.On aborde :🔥 Le contexte et le lancement d’un pilote avec Dust🔥 Des exemples d’Agents IA qu’ils ont déployés (Support, RFP, onboarding…)🔥 Les plus gros challenges : évangélisation sur les attentes et formation🔥 La stack déployée et leur objectif de l’année : 50% des collaborateurs ont créé leur agent💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.📚 Découvrir le programme du bootcamp🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semainesDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Laure- Les postes à pourvoir chez Mirakl- La chaîne YouTube 3Blue1Brown- La plateforme de formation DeepLearning.ai- Les meetups Generative AI Paris- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Laure & Mirakl en quelques mots03:41 Le contexte autour du déploiement des Agents IA05:40 Les étapes & l’organisation du projet07:32 Les agents types qu’ils ont déployés11:51 La stack centrée sur Dust16:23 Les plus gros challenges de Laure dans le cadre de ce projet23:33 Les questions de la fin (recommandations, conseils…)🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#197 - Salesforce : Déployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit #159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Gabrielle Prat est dans l'équipe Data chez Alan, la licorne française qui a révolutionné la complémentaire et la mutuelle santé. Avec 500 millions d'euros de revenus annuels, c'est l'un des plus beaux succès de la startup nation. Aujourd’hui, elle revient sur la stratégie Data Science qu’ils ont mis en place pour lutter contre la fraude à l’assurance.On aborde :🔥 Qu’est-ce que la fraude à l’assurance et quel est l’enjeu pour Alan ?🔥 Les 4 étapes du projet : Data Mining, Rule-based, Machine Learning et UX🔥 Le déploiement d’agents IA pour augmenter l’équipe Ops🔥 La culture chez Alan (transparence radicale, peu de meetings, culture de l’écrit…)📅 VOUS AVEZ ENTENDU PARLER DE L'IA SUMMIT A LILLE LE 1ER JUILLET ?La Cité de l'IA Summit à Lille est le rendez-vous dédié à l’Intelligence Artificielle et à la Data. Il aura lieu le 1er juillet 2025 de 8h30 à 18h45 à Marcq-en-Baroeul (59). 📚 Découvrir l'événement🎙 Découvrir le programmeCeci n'est pas une collaboration commerciale. :)📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Gabrielle- L’article Why data-driven product decisions are hard de Andrew Chen- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Alan en quelques mots04:24 L’équipe Data chez Alan09:15 Les différents types de fraude13:06 Etape 1 : Data mining14:18 Etape 2 : Rule based17:25 Etape 3 : Machine learning18:48 Etape 4 : UX21:03 Mise en place d’agents IA25:44 La culture chez Alan29:45 Les questions de la fin (incl. ses ressources pref)🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering#166 - Defacto : Déployer des algorithmes pour scorer la solvabilité des entreprises#162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratégie GenAI💪 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👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Marc Sanselme est expert IA, diplômé de Polytechnique et de l’ENS, et a travaillé dans de belles boîtes comme Tesla ou Owkin, la licorne française spécialisée dans l’IA et la santé. Il a monté un cabinet de conseil spécialisé en IA, Scopeo et plus récemment, Draft'n run, un logiciel spécialisé dans l'IA sur mesure. En parallèle, il a lancé le podcast Data Driven 101 dans lequel il a échangé avec presqu’une centaine d’experts Data & IA.On décrypte 4 tendances GenAI :🔥 LLM spécialisés versus LLM généralistes🔥 L’émergence des agents IA et leur différence avec les chatbots🔥 L’industrialisation des projets GenIA et le concept “LLM as a judge”🔥 La course à la performance des modèles (aka l’histoire de Deepseek)💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn 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 DataBirdDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Marc- Son podcast Data Driven 101- Le LinkedIn de Peter Gotsev, Head of AI chez Moonpig- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de Marc01:23 LLM spécialisés VS LLM généralistes06:25 Agents IA VS Chatbot (LLM)13:55 L’industrialisation (LLM as a Judge)18:16 La course à la performance (Deepseek)22:31 Sa ressource préférée du moment🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #171 - Snowflake : Une stack unique pour l’Analytics & l’IA #197 - Déployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce de Salesforce#196 - Pigment : Monter l’équipe GenAI d’une licorne👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Laurent Borel est Data & Analytics Manager pour le département Supply Chain chez Decathlon. Il y a 5 ans, ils étaient 3 dans l’équipe. Aujourd’hui, ils sont une 30aine. Des Data Analysts, Data Scientists… tous spécialisés sur la Supply Chain.On aborde :🔥 Le lancement de l’équipe Data & Analytics et son organisation🔥 Leurs principaux chantiers : Modern Data Stack, Data Governance, offre…🔥 Quelques exemples de projets Supply Chain : Analytics & Machine Learning🔥 Le plus gros challenge de Laurent : la croissance de l’équipe💪 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 Laurent- La vidéo de Thinkerview avec Cédric Villani et Justine Cassel- L’article Hype Sustainability, the Price of the Bigger is Better in AI- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Le lancement de l’équipe Data & Analytics02:15 Son organisation chez Decathlon05:52 Les principaux chantiers menés14:24 Des exemples de projets Analytics et ML19:35 Leurs plus gros challenges23:06 Leurs prochaines étapes24:54 Les questions de la fin (ressources, conseils…)🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#60 - Decathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics#190 - Decathlon : Lancer l’équipe People Analytics#119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Solène Bergaire est Lead Data Scientist chez Pernod Ricard. On revient sur son plus gros challenge de ces dernières années : scaler l’équipe Data Science.On aborde :🔥 La genèse de l’équipe Data Science chez Pernod Ricard🔥 L’organisation de l’équipe et leur stack (Scikit-learn, PyTorch…)🔥 Deux projets Data Science : Promotion & Pricing🔥 Les difficultés rencontrées par Solène et ses prochaines étapes💪 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📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Solène- Les formations Coursera- La plateforme Medium- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 La genèse de l’équipe Data Science03:25 Leur organisation09:49 Leur stack11:05 Leurs projets14:17 Leurs difficultés20:14 Leurs prochaines étapes21:17 Les questions de la fin (ressources, conseils…)🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#194 - Sanofi : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (cas d’usage, Data Mesh, Stack)#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Salma Bakouk est une experte en Data Gouvernance, elle a co-fondé Sifflet, la solution de Data Observability utilisée par des grands groupes comme Carrefour, BBC, Saint-Gobain mais aussi par des scaleups comme Dailymotion.On aborde :🔥 Qu’est-ce que la Data Observability et comment la discipline a émergé🔥 Dans quels contextes on met en place une approche Data Observability🔥 Comment on la met en place : Pré-POC, POC, benchmark, fonctionnalités…🔥 La différence entre un outil de Data Observability et un Data Catalog❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Sifflet, la solution de Data Observability utilisée par des grands groupes comme Carrefour, BBC, Saint-Gobain mais aussi des scaleups comme Dailymotion.👉 Télécharger le guide pour valider si vous devez mettre en place une approche Data Observability👉 Contacter Salma sur LinkedIn ou par mail : salma@siffletdata.com📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Salma- Le Medium de Tristan Handy, fondateur & CEO de dbt- Le blog Data Expresso- Le LinkedIn de Joe Reis- L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Sifflet en deux mots00:34 Le parcours de Salma03:16 Qu’est-ce que la Data Observability ?05:48 Dans quels contextes la mettre en place ?10:32 Les 2 étapes clés16:29 Les fonctionnalités de Sifflet (lineage, documentation...)21:02 Data Catalog VS Data Observability24:58 Durée d'implémentation28:07 L’impact de l’IA sur Sifflet et sur la Data Observability30:30 Les questions de la fin (ressources, conseils…)🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#200 - Mettre en place un framework Data Domain avec Charlotte Ledoux#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux💪 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👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.