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Notes techniques & réflexions.
Data, IA en production, gouvernance - écrit au fil des projets.
- 22 juil. 2026
De développeur à leader Data : ce que la technique ne m'avait pas appris
Passer du développement à la Data puis au leadership change progressivement la définition de la performance : de la qualité du code à la capacité à créer de l'impact.
- 21 juil. 2026
Une équipe Data performante ne se construit pas avec des CV
Une équipe Data performante ne repose pas uniquement sur les compétences individuelles, mais sur la clarté du mandat, la complémentarité des profils et la capacité à délivrer.
- 20 juil. 2026
La compétence la plus importante en Data n'est peut-être pas technique
Dans la Data et l'IA, la capacité à comprendre les métiers, formuler les bons problèmes et aligner les parties prenantes devient aussi importante que l'expertise technique.
- 19 juil. 2026
Les projets IA ont besoin d'une organisation avant d'avoir besoin d'un modèle
Les projets IA échouent rarement uniquement à cause des modèles. Ils échouent souvent faute de rôles, de responsabilités, de gouvernance et de capacité d'industrialisation.
- 18 juil. 2026
Snowflake ou Databricks ? La vraie question est ailleurs.
Le choix entre Snowflake et Databricks n'est pas seulement technologique. Il doit être guidé par la maturité, les usages, l'organisation et la stratégie de l'entreprise.
- 17 juil. 2026
Votre Modern Data Stack n'est pas votre stratégie Data
Une Modern Data Stack n'est pas une stratégie Data. La vraie capacité stratégique réside dans l'architecture, la flexibilité et l'adaptabilité de l'organisation.
- 16 juil. 2026
Piloter une transformation Data & GenAI : ce que le terrain m'a appris
Une transformation Data & GenAI ne se joue pas dans les modèles, mais dans la capacité de l'organisation à transformer la technologie en capacité opérationnelle.