Author: Alexis Dana
-
Investir dans l’IA : N’oublions pas les fondamentaux de l’éducation
À l’heure où les annonces d’investissements massifs dans l’Intelligence Artificielle se multiplient, où chaque pays cherche à développer son “champion national” de l’IA, et où les initiatives de formation au numérique fleurissent à tous les niveaux de l’éducation, il est temps de prendre du recul et de s’interroger sur nos priorités éducatives. La course effrénée…
-
Data professions explained simply: A guide for managers
… and all those who may be called upon to work with the data professions. As a CIO, I often have the opportunity to discuss their company’s data skills needs with senior executives. One question frequently comes up: “What’s the difference between a Data Engineer, a Data Analyst and a Data Scientist?” This confusion is…
-
Les métiers de la data expliqués simplement : Guide à l’usage des dirigeants
… et de tous ceux qui pourraient être conduits à travailler avec les métiers de la data. En tant que DSI, j’ai souvent l’occasion d’échanger avec des dirigeants sur les besoins en compétences data de leur entreprise. Une question revient fréquemment : “Quelle est la différence entre un Data Engineer, un Data Analyst et un…
-
Python: The language every professional should master
In a previous article, I defended the idea that mastery of SQL should be part of the skill base of every modern professional. Today, I’m taking it a step further: beyond data querying, we should all be able to automate our repetitive tasks using Python. These two skills are complementary and, together, form the new…
-
Python : Le langage que tous les professionnels devraient maîtriser
Dans un précédent article, je défendais l’idée que la maîtrise du SQL devrait faire partie du socle de compétences de tout professionnel moderne. Aujourd’hui, je pousse la réflexion plus loin : au-delà de l’interrogation des données, nous devrions tous être capables d’automatiser nos tâches répétitives grâce à Python. Ces deux compétences sont complémentaires et, ensemble,…
-
Hubspot: apparent simplicity shouldn’t obscure the importance of framing
Over the past few months, in my role as interim CIO, I’ve supported several companies in their implementation of Hubspot. This recurrence, perhaps due to chance, has enabled me to observe some interesting patterns. Hubspot: the new challenger that can’t be ignored Long considered a mere challenger to Salesforce, Hubspot has established itself as a…
-
Hubspot : la simplicité apparente ne doit pas masquer l’importance du cadrage
Dans mes missions de DSI de transition, j’ai été amené ces derniers mois à accompagner plusieurs entreprises dans leur implémentation d’Hubspot. Cette récurrence, peut-être due au hasard, m’a permis d’observer quelques patterns intéressants. Hubspot : le nouveau challenger devenu incontournable Longtemps considéré comme un simple challenger de Salesforce, Hubspot s’est imposé comme une alternative crédible…
-
Motivation at work: a pragmatic perspective, or how to successfully recruit and build high-performance teams (especially in IT).
As an outsourced CIO, I built up numerous teams in a variety of contexts. This experience has enabled me to observe a reality that many prefer to ignore: compensation is the primary driver of work. This statement may seem cynical, but it reflects a reality on the ground that it’s counter-productive to deny. The quality-pay…
-
Les motivations au travail : une perspective pragmatique, ou comment réussir à recruter et constituer des équipes performantes (surtout dans l’IT)
En tant que DSI externalisé, j’ai constitué de nombreuses équipes dans des contextes variés. Cette expérience m’a permis d’observer une réalité que beaucoup préfèrent ignorer : la rémunération est le premier moteur du travail. Cette affirmation peut sembler cynique, mais elle reflète une réalité de terrain qu’il est contre-productif de nier. La corrélation qualité-rémunération :…
-
Do we need training in the use of LLMs? Feedback two years after their democratization
Just over two years ago, the explosion of Large Language Models (LLMs) among the general public shook up our vision of the future of work. Today, with the benefit of hindsight, it’s time to take stock of their real impact and their potential to “replace” humans. The initial shock I still remember my first interaction…