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
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📚 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
🎬 CHAPITRES
00:00 La modération de texte chez BlaBlaCar
03:00 Comment ça fonctionne ?
05:45 L’embedding : définition et avantages
09:32 Les 2 axes méthodologies clés du projet
14:21 La stack GenAI
17:03 L’orga de l’équipe
18:27 Leurs plus gros challenges
23:51 Les prochaines étapes du projet
25:33 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
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