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Clef de voûte
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Clef de voûte

by Timothé Frin | Stellar

NewOù en est vraiment ta boîte sur l'IA ? Les 5 paliers, les 4 barrières et l'audit en 4 semainesNovember 9, 2026 · 15 min
Episodes
460
Released
weekly
Latest episode
Nov 9, 2026
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About the podcast

Apprentissages, méthodes, outils et conseils pour faire décoller ton Produit. Je suis Timothé Frin, cofondateur de Stellar (https://www.wearestellar.io/). Ma mission : aider les startups à créer les produits tech de demain. Clef de voûte, c'est le podcast Product pour celles et ceux qui bâtissent les futurs produits indispensables de demain. Chaque semaine, j'invite des entrepreneurs, des CTO, des VC, des designers à me parler de Produit. L'objectif de Clef de voûte est que tu puisses t'inspirer des situations vécues par mes invités pour en tirer des enseignements applicables dans ton quotidien. Tu y découvriras : ➡️ Les méthodes de mes invités dans le détail ➡️ Des tips pour devenir meilleur en Product ➡️ Les outils qu'ils utilisent au quotidien ➡️ Des ressources immanquables pour progresser 💫 Pour faire décoller ton produit grâce à nos top CPOs : RDV sur Stellar (https://www.wearestellar.io/) 💫 Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Episodes 460

  1. Où en est vraiment ta boîte sur l'IA ? Les 5 paliers, les 4 barrières et l'audit en 4 semaines

    15 min

    Vous vous demandez où en est votre orga produit & Tech sur l'IA ? Voir notre guide complet Passez notre AI maturity check ici--Ton équipe Product & Tech utilise sûrement l'IA.Mais est-ce que ta boîte avance …

    Show notes

    Vous vous demandez où en est votre orga produit & Tech sur l'IA ?

    Voir notre guide complet
    Passez notre AI maturity check ici

    --

    Ton équipe Product & Tech utilise sûrement l'IA.
    Mais est-ce que ta boîte avance vraiment plus vite ?


    Après plus de 600 appels avec des dirigeants d'éditeurs de logiciels, une phrase revient souvent : "Je pensais être avancé sur l'IA, mais en fait, pas vraiment."


    Dans cette vidéo, je te donne les 4 barrières qui freinent les boîtes sur l'IA.
    Puis les 5 paliers pour situer la tienne.
    Et la méthode pour auditer tes équipes en 4 semaines.


    Si tu es CEO, CPO ou CTO, cette vidéo est pour toi.


    Quelques questions abordées :

    • Pourquoi 2 ou 3 experts IA ne suffisent pas à faire avancer une boîte ?
    • Quand les devs vont plus vite, où se déplace le goulot d'étranglement ?
    • Quelle part de tes prototypes arrive vraiment en prod ?
    • Que fais-tu du temps gagné grâce à l'IA ?
    • Pourquoi les équipes n'osent pas tout dire à leur dirigeant ?


    Bonne écoute !

    ---

    [00:00] Introduction

    [00:54] Ta boîte avance-t-elle plus vite ?

    [01:07] Les 4 barrières à l'IA

    [04:40] Où en es-tu vraiment sur l'IA ?

    [07:15] 3 questions pour te situer

    [08:36] L'audit en 4 semaines

    ---

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  2. GTM : La méthode pour faire un lancement Produit viral (Jeddi Mees, Growth Advisor)

    1 h 12 min

    Vous vous demandez où en est votre orga produit & Tech sur l'IA ? Passez notre AI maturity check ici (3 min)Reçois les analyses approfondies de chaque épisode en t'inscrivant à la newsletter Clef de voûte--Les …

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    Vous vous demandez où en est votre orga produit & Tech sur l'IA ? Passez notre AI maturity check ici (3 min)
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    Les lancements Product qui font des millions de vues sur X ne doivent presque rien au hasard.

    Avec l'IA, on sort des features en un temps record.
    Tout le monde lance tout.
    La distribution prend de plus en plus de place.


    Par exemple, Higgsfield qui a atteint 1 milliard $ d'ARR en 18 mois fait au moins 5 lancements par semaine.
    Plus de 1000 créateurs publient chacun 2 vidéos par jour sur ses produits.


    Comment on construit une machine GTM pareille ?
    Pour y répondre, je reçois Jeddi Mees, growth advisor de boîtes IA comme Polsia.


    Les lancements qu'il a orchestrés ont tous fait au moins 8 millions de vues.
    Pour lui, derrière chaque lancement viral à plus d'1 million de vues, il y a des gens payés pour faire réagir le post dans les 30 premières minutes.
    Le jour J, il recommande qu'au moins 200 personnes de ton réseau likent, commentent, enregistrent et citent le post.
    Puis une vague de créateurs payés prend le relais.


    Si tu es fondateur, CPO ou Product Marketer, cet épisode est pour toi.


    Quelques questions abordées :

    • Produit ou distribution : faut-il choisir ?

    • Pourquoi les utilisateurs paient-ils des produits pas finis ?

    • Comment savoir en 48 h si les pubs Meta marchent ?

    • Pourquoi les influenceurs coûtent-ils 10 fois plus cher qu'en janvier 2025 ?

    • Fondateur pas à l'aise avec le contenu : par où commencer ?


    Bonne écoute !

    ---

    [00:00] Introduction

    [02:43] Higgsfield, un OVNI de la croissance

    [05:17] Avec l'IA, tout le monde lance tout

    [08:41] Produit ou distribution, un faux débat

    [11:44] Des utilisateurs moins exigeants sur la qualité

    [16:25] Le logiciel se vend comme du grand public

    [24:44] Tester assez fort et assez vite

    [29:00] Les pubs Meta, le test le plus simple

    [34:39] Le contenu et la marque perso du fondateur

    [41:18] Choisir son réseau selon son public

    [42:32] La viralité n'est jamais un hasard

    [46:07] Un lancement viral, étape par étape

    [49:51] Ce qui n'a pas marché

    [53:45] Où il reste à expérimenter

    [58:32] Des influenceurs 10 fois plus chers

    [01:00:42] L'UGC farm, comment ça marche

    [01:08:09] Une vidéo de lancement faite à l'IA ?

    [01:10:14] Conclusion

    ---

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  3. L’orga Produit et Tech est-elle dépassée par l’IA ? 3 CPOs débattent (Sarah Setti, Dani Huertas, Fabrice des Mazery)

    1 h 5 min

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    L’orga Produit et tech des 15 dernières années est-elle encore adaptée à l’IA ?
    Le product management est-il devenu trop centré utilisateur et pas assez business ?
    Les Product Builders vont-ils dégrader la qualité des produits ?


    3 questions qui divisent les équipes Produit.


    Dans cet épisode, je reçois 3 CPOs et entrepreneurs pour en débattre :

    → Sarah Setti, cofondatrice et CPO de Prolong, ex-CPO d’October.
    → Dani Huertas, passé Amazon, Heetch, Cajoo et Mozza
    → Fabrice des Mazery, ex-CPO de TheFork et de Thiga, passé par Deezer.


    1h de discussion avec des convictions, des désaccords et des exemples terrain tirés des plus belles boîtes tech.

    Si tu es Product Leader, fondateur ou builder tech, ce débat est pour toi.


    Quelques questions abordées :

    • Ce sont les rôles ou les tâches qui vont disparaître ?
    • Quel rôle ne recruteraient-ils plus aujourd’hui ?
    • Pourquoi le Produit a-t-il perdu de vue le business ?
    • Viser le ROI, est-ce forcément penser court terme ?
    • Et si l’IA changeait la définition même de la qualité ?


    Bonne écoute !

    ---

    [00:00] Introduction

    [00:50] Le format débat et les invités

    [02:11] Sujet 1 : l’orga produit est-elle dépassée ?

    [07:13] Le PM, moins coordinateur et plus créateur

    [12:33] Tâches ou rôles : qu’est-ce qui disparaît ?

    [16:15] Pourquoi le trio produit garde du sens

    [19:02] Où sont les gains prouvés de l’IA ?

    [21:14] Les grands groupes vont-ils aller plus vite ?

    [25:42] Les rôles qu’ils ne recruteraient plus

    [28:22] Sujet 2 : le produit est-il trop centré utilisateur ?

    [31:35] Savoir comment on vend avant de construire

    [36:27] Utilisateur ou business : un faux débat ?

    [38:52] ROI et court-termisme : le vrai désaccord

    [48:39] Sujet 3 : les Product Builders dégradent-ils la qualité ?

    [52:40] Des builders pour valider, pas pour industrialiser

    [55:28] Qu’appelle-t-on vraiment un Product Builder ?

    [58:50] La qualité va baisser, est-ce grave ?

    [01:03:36] Conclusion

    ---

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  4. Comment Joko a fait adopter l’IA à toute la boîte sans équipe dédiée (Xavier Starkloff, CEO @Joko)

    1 h 2 min

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    Joko est l’app française qui fait gagner du temps et de l’argent quand on achète, en ligne comme en magasin.
    Créé en 2018, Joko compte +6 millions d’utilisateurs, 120 salariés et depuis peu Juno, un assistant IA dédié au shopping.


    Dans cet épisode, je reçois le cofondateur et CEO de Joko, Xavier Starkloff.

    Fin 2025, Xavier était sur le point de recruter une équipe dédiée à l’IA.
    Il a finalement confié la transformation IA à chaque salarié.

    Chaque jeudi après-midi, les 120 collaborateurs de Joko arrêtent tout pour construire avec l’IA.
    Pas de mails, pas de Slack, pas de réunions.

    Aujourd’hui, tout le monde chez Joko a déjà contribué à la codebase.
    Même les RH.

    Si tu es CEO, CPO ou CTO, cet épisode est pour toi.

    Les questions abordées :

    • Pourquoi ne pas créer d’équipe dédiée à l’IA ?

    • Comment bloquer 1 demi-journée par semaine sans freiner la boîte ?

    • Comment un agent interne a réduit de 40 % les demandes à l’équipe data ?

    • Pourquoi l’IA pousse Joko à recruter plus que jamais ?

    • Pourquoi recruter un Chief of Staff avant d’en avoir besoin ?


    Bonne écoute !

    ---

    [00:00] Introduction

    [01:29] Le pitch de Joko

    [06:56] Ce que l’IA a changé dans l’orga

    [08:51] Pourquoi pas d’équipe dédiée à l’IA

    [14:41] Les 3 barrières à l’adoption de l’IA

    [20:18] Le jeudi IA, comment ça marche

    [21:55] Industrialiser la démarche

    [28:10] La peur de perdre son job

    [30:01] Joker, le super agent interne

    [33:11] Tout le monde contribue à la codebase

    [37:05] Pourquoi Joko n’a jamais autant recruté

    [40:25] Le recrutement pensé comme un produit

    [45:06] Juno, le futur de Joko

    [50:59] 50 % de l’engineering sur Juno

    [54:03] Conseils aux CEO pour lancer l’IA

    [57:48] Un Chief of Staff avant d’en avoir besoin

    [01:00:43] Joko recrute

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  5. Le Product Builder va-t-il remplacer les PMs ? 3 CPOs débattent (Amélie Caudron, Clark Chahine, Alex Wattrelos)

    1 h 11 min

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    Faut-il ouvrir la codebase aux PMs et aux designers ?
    Le Product Builder va-t-il remplacer le Product Manager ?
    L'IA va-t-elle changer le monde autant que le web ?


    3 questions qui divisent les équipes Produit.
    Dans cet épisode, je reçois 3 CPOs pour en débattre :

    → Amélie Caudron, ex-CEO et CPO d'Invoxia (ex Withings).
    → Clark Chahine, CPO de Kpler.
    → Alex Wattrelos, ex-CPO de Sunday et de Furious Squad. Aujourd'hui Partner chez Stellar.


    1h de discussion avec des convictions, des désaccords et des exemples terrain tirés des plus belles boîtes Tech.

    Si tu es Product Leader, fondateur ou Builder Tech, ce débat est pour toi.


    Les questions abordées :

    • Faut-il donner aux PMs un accès à la codebase ?
    • Qui doit garantir la qualité du code livré ?
    • Le goulot d'étranglement s'est-il déplacé vers la code review ?
    • Product Builder : vrai métier ou tendance passagère ?
    • Sommes-nous dans une bulle IA ?


    Bonne écoute !

    ---

    [00:00] Introduction

    [00:50] Le format débat et les invités

    [01:50] Ouvrir la codebase aux profils non techniques

    [06:45] Bénéfices et risques de l'accès au code

    [10:21] Les garde-fous existent déjà

    [15:05] Les freins : peur des devs et vision produit

    [18:11] Le code ne coûte plus rien

    [23:39] L'IA fait-elle vraiment gagner du temps ?

    [26:28] Quels chantiers confier aux non techniques ?

    [32:10] Le goulot d'étranglement qui fait balancier

    [33:36] Pour ou contre ouvrir la codebase ?

    [37:55] Product Builder vs Product Manager

    [45:24] Le PM redevient un business manager

    [55:27] Le Product Builder va-t-il remplacer le PM ?

    [59:16] L'IA va-t-elle changer le monde comme le web ?

    [01:02:26] Sommes-nous dans une bulle IA ?

    [01:09:30] Conclusion

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  6. Comment transformer sa boîte tech de +65 personnes avec l'IA (Victorien Tixier, CEO @ScorePlay)

    59 min

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    Comment on transforme une boîte tech de 65 personnes autour de l'IA sans casser ce qui marche déjà ?


    ScorePlay est le SaaS français qui centralise les assets médias d'un match de sport puis les redistribue à tous les diffuseurs.

    La plateforme est utilisée par plus de 15 000 athlètes (Real Madrid, Barça, Liga) qui récupèrent leurs images directement sur l'app.


    Dans cet épisode, je reçois le cofondateur et CEO de ScorePlay, Victorien Tixier.


    Victorien a créé ScorePlay en 2021, juste avant la vague IA.

    Il a restructuré toute son organisation autour de l'IA à partir de janvier 2025.


    Il a généralisé Claude Code dans toute la boîte.
    Il a aussi recruté un profil AI Enabler pour reconstruire en interne les SaaS que la boîte utilisait (GTM, Legal, Finance).


    Si tu es CEO, CPO ou CTO, cet épisode est pour toi.


    Quelques questions abordées :

    • Comment construire un SaaS spécialisé avec l'IA au cœur du produit ?
    • Où se déplace réellement le goulot d'étranglement ?
    • Pourquoi ScorePlay reconstruit en interne tous les SaaS qu'il utilise ?
    • Comment un CTO peut devenir contributeur individuel plutôt que manager ?
    • L'erreur d'un premier gros contrat Enterprise qui a tordu toute la roadmap

    ---

    [00:00] Introduction

    [01:44] Le pitch de ScorePlay

    [05:55] Avant ScorePlay : le monde du broadcast

    [09:47] Une boîte créée avant la vague IA

    [11:21] La bêta avec 1000 clubs de foot

    [14:30] SaaS spécialisé vs SaaS généralistes

    [18:21] Le vrai marché Enterprise

    [20:35] De multi-features à infra commune

    [21:42] Restructurer l'orga autour de l'IA (2025)

    [24:35] Claude Code pour toute l'équipe

    [24:46] Le goulot sur la code review

    [27:53] Recruter un profil AI Enabler

    [32:02] Reconstruire les SaaS en interne

    [35:25] La maintenance des outils internes

    [37:00] Rester lead sur Product et Sales

    [44:34] Un CTO redevient contributeur individuel

    [50:43] L'erreur du premier gros contrat Enterprise

    [56:26] ScorePlay recrute (Go, DevOps, Front, Design)

    ---

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  7. [NEWS] - L’outil pour toutes les boîtes Tech qui prennent l’IA au sérieux

    4 min

    Accède à l’AI Maturity check iciA très vite pour la prochain épisodeHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

  8. 5 leaders Product & Engineering sur la transformation IA de leurs équipes (Alan, Pennylane, Yousign, Weglot, Cegid)

    19 min

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    Comment transformer une équipe Product & Engineering avec l'IA sans casser ce qui marche déjà ?


    C'est la question qui traverse toutes les scale-ups tech aujourd'hui.
    Certaines ont pris de l'avance, d'autres sont encore en phase d'exploration.
    Toutes se posent les mêmes vraies questions : par où commencer, qui embarquer en premier, comment éviter le shadow IT, et surtout comment éviter que la transformation ne casse la culture.


    Pour cette compilation, j'ai rassemblé les meilleurs moments de mes derniers épisodes avec 5 leaders Product & Engineering qui ont partagé leurs vraies leçons terrain :

    • Alexandre Gerlic, VP Engineering chez Alan
    • Tancrède Besnard, cofondateur et CPO chez Pennylane
    • Christopher Parola, CPO chez Youtrust
    • Justine Poggi, VP Product chez Weglot
    • Florian Cordel, VP Product chez Cegid


    Si tu es CPO, VP Product, fondateur ou VP Engineering et que tu prépares la transformation IA de ta boîte, cette compilation est pour toi.


    Quelques sujets abordés :

    • Comment Alan a ouvert sa codebase à ses non-ingénieurs ?
    • Comment Pennylane a repensé toute sa chaîne de production Product ?
    • Pourquoi les power users internes sont l'atout numéro 1 de la propagation ?
    • Comment gérer les équipes qui pensent que "ce n'est pas leur métier" ?
    • Les conseils concrets et les erreurs à éviter selon 3 CPOs


    Bonne écoute.

    ---

    [00:00] Introduction

    [00:51] Des centaines de PR de non-ingés en prod chez Alan

    [02:04] Repenser toute la chaîne de production Product (Pennylane)

    [05:04] "Everyone Can Build" : casser la frontière chez Alan

    [10:07] Passer des power users à une transformation organisée

    [13:20] Le vrai frein : "ce n'est pas mon métier"

    [14:39] Les conseils concrets et erreurs à éviter

    ---

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  9. Figma's VP Design and VP Product on the future of designers (Noah Levin & Paige Costello)

    23 min

    Wondering where your Product & Engineering organization stands on AI? Take our AI Maturity Check here (3 min).Get the in-depth analysis from every episode by subscribing to the Clef de voûte newsletter.--What …

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    Wondering where your Product & Engineering organization stands on AI? Take our AI Maturity Check here (3 min).
    Get the in-depth analysis from every episode by subscribing to the Clef de voûte newsletter.

    --

    What is AI actually doing to the job of designers? And what does Figma see coming next?

    To answer these questions, we spent one week at Config 2026, Figma's yearly gathering in San Francisco (full documentary here)


    On top of the documentary we already released, we sat down for two full interviews with the two people best placed to answer these questions.

    David interviewed Noah Levin, VP of Design at Figma.
    Noah has been at Figma for almost 9 years and is a key voice on what it means to build tools for millions of designers today.


    I interviewed Paige Costello, VP of Product at Figma.
    Paige gave one of the sharpest takes we've heard on where the designer's job is going.


    Both interviews happened right after Figma's Code Layers keynote, one of the biggest product launches of the event.

    If you're a designer, PM, tech founder or design leader, this episode is for you.


    A few things we cover:

    • What AI is really changing in the designer's job in 2026

    • Why Figma's differentiator is collaboration, not AI itself

    • What Figma announced with Code Layers, and why it matters

    • What makes a great designer today

    • Why AI-native companies keep hiring designers and PMs

    Enjoy.

    ---

    [00:00] Introduction

    [00:29] David interviews Noah Levin, VP Design at Figma

    [02:25] Config 2026's two themes: new materials, tools for building tools

    [04:36] Figma's true differentiator: collaboration

    [08:24] The before and after AI at Figma

    [09:57] Why European tech founders should invest in design

    [11:29] What makes a great designer today

    [13:54] Tim interviews Paige Costello, VP Product at Figma

    [15:09] Code Layers explained

    [17:12] Figma's positioning: not just for designers

    [19:35] The future of the designer's job

    [21:20] Advice to a 22-year-old who wants to be a designer

    ---
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  10. Comment Pennylane a structuré son équipe Product de 130 personnes autour de l'IA (Tancrède Besnard, CPO @Pennylane)

    1 h 2 min

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    Pennylane, c'est aujourd'hui une licorne française valorisée 3,5 milliards d'euros, 115 millions d'euros d'ARR, 800 000 entreprises clientes et 1100 salariés.

    Et comme toute boîte de cette taille, l'enjeu du moment est le même : comment on structure une équipe Product autour de l'IA, sans brusquer les experts et sans casser ce qui marche déjà ?


    Pour en parler, j'ai reçu Tancrède Besnard, cofondateur et CPO de Pennylane.
    On avait déjà enregistré un épisode ensemble il y a trois ans.
    Depuis, tout a basculé.


    Chez Pennylane, la transformation IA passe par des choses très concrètes.
    Une équipe dédiée de 6 personnes qui construit le tooling IA en interne.
    Un bot nommé Jean-Claude qui exécute du code assigné à un ticket Linear.
    Un framework pour cadrer l'adoption dans les équipes.
    Et une conviction forte : pas un licenciement au nom de l'IA.


    Si tu es CPO, VP Product, fondateur ou VP Engineering et que tu te demandes comment déployer l'IA dans ta boîte sans brusquer ton équipe, cet épisode est pour toi.


    Quelques-unes des questions abordées :

    • Comment structurer une équipe Product de +100 personnes autour de l'IA ?
    • Où se déplace le vrai goulot d'étranglement quand l'IA écrit le code ?
    • Comment convaincre les experts sceptiques sans les brusquer ?
    • Quels outils utiliser pour Product, Design et Engineering aujourd'hui ?
    • Le conseil de Tancrède aux CPOs qui démarrent leur transformation IA


    Bonne écoute.

    ---

    [00:00] Introduction

    [02:00] Rappel de Pennylane et son ambition IA

    [07:59] La chaîne de production Product en 4 étapes

    [15:24] Optimiser le lien entre les étapes

    [18:03] L'équipe Apex et Jean-Claude

    [22:46] Pas de suppression de rôles chez Pennylane

    [25:30] Où se déplace le nouveau goulot d'étranglement

    [27:20] Le vrai enjeu du PM à l'ère IA

    [29:44] Convaincre les experts sceptiques

    [33:48] Le framework Adopters / Explorers

    [35:36] Mesurer l'adoption et les Tips of the day

    [38:55] La stack outillage Product & Engineering

    [40:06] Le PM qui utilise Cursor sur la codebase

    [44:38] Figma vs Lovable : deux usages

    [50:28] Office hours et communication

    [54:19] Apprentissage contre-intuitif

    [55:29] L'échec : vouloir aller trop vite

    [56:23] Le conseil pour un CPO qui démarre

    [59:20] Comment Pennylane recrute avec l'IA

    ---

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  11. What AI is really doing to designers? Inside Figma's Keynote in San Francisco

    21 min

    Wondering where your Product & Engineering organization stands on AI? Take our AI Maturity Check here (3 min).Get the in-depth analysis from every episode by subscribing to the Clef de voûte newsletter.--8 …

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    --
    8 months ago, OpenAI invited me to San Francisco to shoot a first documentary on how Silicon Valley startups use AI to build their products.

    This time, Figma invited my Co-Founder David and me.

    So we spent 3 days at Config, Figma's yearly gathering in San Francisco. 10,000+ designers from the biggest tech companies came to see what's next.

    Our question, the same as last time but more focused: what is AI really doing to the designer's job?

    Over 1 week, we interviewed more than 30 designers from very different companies, right on the floor of Config.

    We also had the chance to interview the VP Product and the VP Design at Figma.

    We attended the keynote from Dylan Field, Figma's CEO and watched Figma announce Code Layers, a launch that redraws the line between design and code.

    What we're bringing back: some designers are more excited than ever.
    Others are clearly worried.
    No one gives the same answer to the same question.


    A few of the topics we dig into:

    • How designers are actually experiencing the AI shift
    • What Figma is preparing next with Code Layers
    • Where the real value of a designer sits now
    • What AI can never take from a designer (and why nobody agrees)
    • How to design products for AI agents


    Enjoy.
    ---

    [00:00] Introduction : Back to SF

    [01:38] Arriving at Config

    [02:40] The Figma keynote and Code Layers

    [05:57] What AI is really changing for designers

    [07:32] When the design/code wall comes down

    [10:04] When the lines between roles blur

    [13:26] What AI can never take from a designer

    [18:36] What we're bringing back from San Francisco

    ---
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  12. [REDIFF] Inside Y Combinator: Building Startups in the Age of AI (Nicolas Dessaigne, YC) - #145

    1 h 3 min

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    In this episode, I have the pleasure of welcoming Nicolas Dessaigne, Partner at Y Combinator, one of the most influential startup accelerators in the world. Nicolas is a repeat founder who co-founded Algolia, a company that became one of Europe’s biggest B2B SaaS successes before expanding globally. Today, he supports hundreds of founders as part of YC, helping shape the next generation of iconic startups. We recorded this conversation in San Francisco, where Nicolas shared his unique perspective on how YC has evolved — from 2 batches a year to 4 — and how this new AI era is transforming the way startups are built. We talk about the new wave of AI-native founders, why product iteration speed matters more than ever, and how large companies are struggling to keep up with the pace of change. Nicolas also shares what makes YC truly unique, the role of technical founders, and why code is no longer the moat it used to be. If you’re a founder, a product builder, or just curious about how YC sees the future of startups in the AI era, this episode will give you a rare inside look.
    ---
    [00:00] Intro

    [01:36] YC in 2025

    [02:37] Batch model & investment strategy

    [03:50] Billion-dollar success rates

    [05:14] Alumni support post-YC

    [06:44] What makes YC unique

    [08:25] Partners are ex-founders

    [09:20] New AI product categories

    [11:13] AI in healthcare, robotics

    [12:27] His product preferences

    [14:03] Moonshot companies & YC goals

    [16:00] Why some repeat YC

    [17:11] Post-YC momentum as a predictor

    [18:21] Founding with a family

    [19:49] AI native vs integrated products

    [20:30] AI as standard infrastructure

    [22:11] Founders are getting younger

    [24:43] How YC startups build fast

    [26:52] Balancing speed vs quality

    [29:39] Pressure creates creative founders

    [31:25] Code is no longer precious IP

    [33:11] Spring 2025 batch growth stats

    [36:08] Rapid AI tool evolution

    [38:00] AI vs humans in support

    [39:46] Case study: Prosper

    [40:54] Evals as a key asset

    [43:15] AI amplifies all founder types

    [44:41] AI’s effect on larger orgs

    [46:54] Risk of inertia in scale-ups

    [47:20] Future of PM and eng roles

    [49:04] Tools lower the bar to entry

    [50:47] How non-AI YC alumni adapt

    [53:14] Pre-AI companies

    [55:11] Examples: Replit, Vercel

    [56:55] What Nicolas would work on today

    [58:56] Backing founders

    [59:28] Robotics vs. Progress

    ---
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  13. [REDIFF] How Amplitude is becoming an AI-native Product company (Spenser Skates, Amplitude) - #149

    1 h 9 min

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    In this episode, I’m really excited to welcome Spenser Skates on Clef de Voûte.

    Spenser is the co-founder and CEO of Amplitude, the digital analytics platform that helps more than 4,500 companies around the world understand their users and build digital products that matter.

    In our conversation, Spenser will share what it really takes to grow from the scrappy early days to meaningful enterprise scale : the trade-offs, the tough choices, and how you keep moving fast as the company gets bigger. We’ll also talk about building real product differentiation with AI : how to see through the hype, spot what’s real, and focus on long-term value rather than chasing trends. And finally, Spenser will give us a look at Amplitude’s roadmap for AI : where the company is headed next, how they’re planning to deploy AI, and how it will positively impact their customers.

    ---
    🔨 4 pillars to structure a top product-tech team
    🔨 How to launch a market-ready product in 18 months ?
    🔨 The method to turn a technical tool into a self-serve SaaS
    🔨 How to structure your roadmap in 2 layers (6 months / 6 weeks)
    ---
    [00:00] Intro

    [02:40] Origin of Amplitude

    [06:15] First customers

    [09:30] Product analytics market

    [14:01] Why not compete with GA

    [16:50] Building a self-serve product

    [18:50] User friction and onboarding

    [20:15] Feedback loop with support

    [23:00] Product org

    [25:30] PMs and data modeling

    [28:00] Structuring tech & product teams

    [31:45] Vision vs execution cycles

    [34:20] Product verticals

    [38:00] UI for different industries

    [41:10] Amplitude’s competitors

    [44:00] What Spenser would do differently

    [47:00] Advice for new PMs

    [50:00] Wrap-up

    ---
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  14. [REDIFF] Tally’s secret to FORCE VIRAL ADOPTION and reach $4M ARR bootstrapped (Marie Martens) - #152

    1 h 7 min

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    In today’s episode, I’m glad to be with Marie Martens, Co-Founder of Tally.


    Marie co-founded Tally, a simple yet powerful online form builder, to solve a small frustration, and ended up challenging the biggest software companies on the market without raising a single dollar of venture capital.

    With over 1 million teams worldwide using their product, her bootstrapped journey proves that keeping things radically simple can be your biggest competitive advantage.


    In this episode, we explore how ignoring traditional startup rules and giving away core features for free fueled massive product-led growth.


    We dive into the daily realities of staying intentionally small, turning down lucrative enterprise clients, and leveraging transparent public building to generate authentic word-of-mouth.

    Marie also shares her direct experience with the unexpected challenges of AI-driven customer acquisition.


    We talk about :


    • Bootstrapping a global software product with a tiny team.
    • Using a viral free tier instead of hiring a sales department.
    • Turning down large corporate clients to maintain product focus.
    • Acquiring the first users through unscalable manual outreach.
    • Navigating the unexpected churn consequences of ChatGPT referrals.


    Have a good listening !
    ---
    [00:00] Introduction

    [01:55] What's Tally ?

    [02:59] Radical simplicity

    [04:21] No signup friction

    [06:27] ICP focus

    [09:32] Saying no to enterprises

    [10:09] Features not built

    [12:58] Freemium model

    [17:34] PLG principles

    [23:58] Limits of PLG

    [26:08] LLM impact

    [29:19] Acquisition strategy

    [31:22] Early cold outreach

    [35:28] No sales team

    [38:06] Brand building

    [41:54] Lovable products

    [46:50] Building in public

    [56:42] Key hires

    [59:40] AI impact

    [1:05:24] Common product mistakes

    ---
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  15. [REDIFF] 1M d’ARR en 90 jours : La stratégie de lancement de Submagic

    1 h 2 min

    Vous vous demandez où en est votre orga produit & Tech sur l'IA ? Passez notre AI maturity check ici (3 min)Reçois les analyses approfondies de chaque épisode en t'inscrivant à la newsletter Clef de voûte--Dans …

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    Dans cet épisode, j'ai le plaisir de recevoir David Zitoun, co-fondateur de Submagic.
    Lancé en plein essor de l'IA générative, Submagic permet aux SMBs de créer du contenu vidéo sans réelles compétences.

    David a fait le choix radical du bootstrap à une période où les levées de fonds de Produits IA s'enchaînent.
    Ça ne les a pas empêchés de connaître une croissance quasi-instantanée avec leur 1er Million d'ARR atteint en 90 jours.

    Dans cet épisode, on aborde :

    • Comment générer 1M d'ARR en 3 mois sans financement.

    • Comment trouver son PMF grâce à 1 fonctionnalité.

    • Quelles stratégies d'affiliation et d'influence activer.

    • Comment scaler sans équipe Sales.

    • Pourquoi recruter un profil Produit pour optimiser la conversion.

    Bonne écoute.

    ---

    [00:00] Introduction

    [01:48] Origine de Submagic

    [03:23] Le choix du bootstrap

    [06:40] Tester les associés

    [10:26] Refuser de lever des fonds

    [15:34] Focus sur le format court

    [23:12] Influence et affiliation

    [26:23] Scaler sans commerciaux

    [30:03] Évolution de l'acquisition

    [32:07] Recruter en Product Growth

    [37:01] Lancement de Thumbmagic

    [40:49] Stratégie de prix

    [46:16] Améliorer l'IA

    [49:35] Prioriser les fonctionnalités

    [53:50] La distribution avant le produit

    [57:16] Le pouvoir du contenu

    [01:00:17] Conclusion


    ---

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  16. 3 CPOs débattent de l’avenir du produit : rôle du CPO, impact IA, qualité produits

    58 min

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    Le CPO “stratège” est mort.
    95% des projets IA n'ont aucun impact mesurable.
    L'IA dégrade la qualité des produits.


    Trois affirmations volontairement clivantes.
    Trois CPOs pour en débattre.
    Un nouveau format sur la chaîne.


    Pour ce premier débat, j'ai invité trois CPOs de la communauté Stellar :

    → Nathalie Edlinger, CPO chez Paladin et Ex-CPO chez Jaji.
    → Geoffrey Janvier, ex-Chief Innovation Officer chez Cegid.
    → Arthur Rougier, ex-CPO chez JobTeaser, ex-VP Product chez Papernest.


    Une heure de discussion honnête, avec des convictions, des désaccords et des exemples terrain tirés de leurs missions chez les plus belles boites techs.


    Si tu es Product Leader, fondateur ou builder tech, ce débat est pour toi.


    Quelques questions abordées :

    • Le rôle stratégique du CPO va-t-il vraiment disparaître ?
    • Faut-il investir dans l'IA maintenant ou attendre ?
    • Comment mesurer l'impact réel d'un projet IA ?
    • Pourquoi shipper plus vite peut dégrader la qualité ?
    • Quel conseil pour convaincre un Comex d'investir dans l'IA ?


    Bonne écoute.

    ---

    [00:00] Introduction
    [00:50] Le format débat expliqué
    [02:24] Sujet 1 : le rôle du CPO est-il mort ?
    [02:32] Pourquoi un CPO doit faire les choses lui-même
    [05:28] Le produit n'a jamais été purement stratégique
    [06:36] Quand les Product poussent dans la codebase
    [07:28] Le workflow des Quick Wins chez Paladin
    [12:33] Le CPO du futur, encore plus stratégique ?
    [14:40] Le nouveau ratio Product / Engineering
    [16:17] Les squads atlantiques
    [23:03] L'indépendance qu'offre l'IA aux Product
    [25:06] Sujet 2 : 95% des projets IA n'ont aucun impact
    [26:20] Les 2 catégories de boîtes face à l'IA
    [36:28] L'anecdote Zuckerberg chez Meta
    [41:19] Sujet 3 : l'IA dégrade-t-elle la qualité des produits ?
    [47:42] Pennylane vs Qonto : deux philosophies opposées
    [56:03] Conclusion : le message controversé d'Arthur

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  17. Comment ce français a construit puis revendu une fintech à Stripe en 4 ans (Henri Stern, co-founder @Privy)

    39 min

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    Comment on construit une fintech qui finit rachetée par Stripe en 4 ans ?

    C'est ce qu'a fait Henri Stern avec Privy.


    En 4 ans, il a co-fondé une plateforme qui déploie 130 millions de wallets crypto pour plus de 2 000 clients (Uniswap, Ramp, Gusto, Deal). Et en 2025, Stripe rachète l'entreprise.

    35% des utilisateurs de Privy créent aujourd'hui des wallets pour leurs agents IA.


    La crypto n'est plus une histoire de spéculation : elle est en train de devenir l'infrastructure du commerce agentique et des paiements globaux.


    Pour décrypter cette histoire, mon associé David a reçu Henri au Palais Brongniart, pendant les 10 ans de Stripe à Paris.


    Si tu es fondateur, CEO, CPO ou builder tech et que tu te demandes comment construire un produit qui compte dans un marché émergent, cet épisode est pour toi.


    Quelques-unes des questions abordées :


    • Comment Privy a fini par se faire racheter par Stripe ?
    • Pourquoi la crypto devient enfin utile dans le monde réel ?
    • Comment les agents IA vont utiliser les wallets pour payer à ta place ?
    • Quelles sont les erreurs produits les plus marquantes chez Privy ?
    • Quels conseils pour un fondateur qui vise un rachat ?


    Bonne écoute.

    ---

    [00:00] Introduction
    [01:42] 10 ans de Stripe à Paris
    [02:13] Comment la crypto devient utile dans le monde réel
    [05:17] Les 3 grands marchés de la crypto
    [07:03] Les stablecoins pour les entreprises globales
    [10:57] L'histoire du rachat de Privy par Stripe
    [13:19] Ce que Privy voulait protéger dans le deal
    [16:31] Ce que fait vraiment Privy
    [19:11] Passer de la recherche au produit
    [24:52] Les erreurs produits marquantes
    [27:24] 35% des wallets sont pour des agents IA
    [29:31] Comment l'IA a changé le quotidien d'Henri
    [31:08] La transformation IA en interne chez Privy
    [33:08] Mesurer l'impact de l'IA en équipe
    [34:30] Différences France / US sur l'IA
    [36:28] Les conseils pour se faire racheter

    ---

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  18. How Timeleft scaled a social product to 3M+ users in 3 years (Luba Vyaznikova, Timeleft)

    1 h 2 min

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    User feedback is overrated.
    AI is nearly useless for the hardest part of product work.

    These are two of the arguments Luba Vyaznikova makes in this episode.


    Luba is Head of Product at Timeleft, a social product built around a simple idea: two clicks, and tomorrow evening you're sitting at a dinner table with 5 strangers who want the same thing as you.
    Timeleft now runs in 60 cities around the world.


    Before Timeleft, Luba spent years at Bumble and Badoo, two of the largest social products in the world.
    She has seen the same product problems play out over and over, and she's built strong, contrarian views on how to navigate them.


    If you're a Product Manager, CPO, or founder building a consumer product, this conversation is for you.


    A few of the questions we tackle:

    • Why is treating user feedback as gospel a beginner's mistake?
    • How do you measure success when the value happens between people?
    • Why did every new PM at Badoo want to remove a 40% revenue feature?
    • Where does AI help in product work, and where doesn't it?
    • What's the difference between individual and institutional AI?


    Enjoy the episode.


    ---

    [00:00] Introduction
    [02:06] What Timeleft is really building
    [04:30] Ecosystem thinking in social products
    [07:55] Bumble : more than "women message first"
    [09:47] How to measure success in a social product
    [14:20] The metrics beyond experience score
    [17:42] Reading emotional user feedback
    [19:36] Bringing back angry users
    [23:55] The Emirates first-class analogy
    [29:25] Retention in B2B vs B2C
    [30:54] Why user feedback is overrated
    [34:05] The Badoo feature every PM wanted to remove
    [41:39] The BlaBlaCar analogy
    [43:49] Why AI can't help with product decisions
    [48:31] Where AI actually helps at Timeleft
    [52:34] The new bottleneck in Product teams
    [54:50] Individual AI vs Institutional AI
    [59:30] Why AI won't transform companies overnight

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  19. Comment Stripe a transformé son infrastructure Produit pour rendre les agents IA autonomes (Arielle Le Bail, Head of Product @Stripe)

    41 min

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    Comment ton produit doit-il évoluer pour les agents IA ?
    C'est la question que toute boîte tech va devoir se poser dans les mois à venir.

    Et chez Stripe, ils sont déjà en train d'y répondre.


    Le trafic des LLM sur leur documentation a fait x5 en 2025, puis x10 en 2026.
    Aujourd'hui, leur documentation est plus lue par des agents que par des humains.


    Quand tu sais qu'1,6 % du PIB mondial e-commerce transite par Stripe, ce qui se construit chez eux en ce moment va impacter tout l'écosystème.


    Pour décortiquer comment Stripe se prépare à ce nouveau monde, mon associé David a reçu Arielle Le Bail, Head of Product chez Stripe pour la France, l'Europe du Sud et le Benelux.


    Ce qui est hallucinant, c’est qu’Arielle s'est absentée 5 mois entre octobre 2025 et mars 2026, et à son retour, elle a vu un avant-après radical dans son métier de Product.


    Si tu es CPO, Head of Product, fondateur tech ou e-commerce leader, cet épisode est pour toi.


    Quelques-unes des questions abordées :

    • Comment se préparer à l'arrivée des agents IA dans son business ?
    • Comment passer de User Experience à Agent Experience ?
    • Comment le métier de Product Manager va-t-il évoluer avec l'IA ?
    • Comment industrialiser l'usage de l'IA dans une grosse équipe Product ?


    Bonne écoute.

    ---

    [00:00] Introduction
    [01:41] Welcome au Stripe Tour Paris
    [03:00] Le parcours d'Arielle chez Stripe
    [05:05] 300 PMs chez Stripe
    [08:19] La doc plus lue par les agents
    [09:47] Le futur du e-commerce agentique
    [15:48] La chaîne de valeur Stripe
    [18:02] Stripe Project pour les agents
    [19:57] Le Machine Payments Protocol
    [21:41] Devenir agent-ready
    [24:39] De l'UX à l'AX
    [26:51] Le studio de prototypage
    [29:21] La revanche des Product Manager
    [31:39] Le Product Cycle avec l'IA
    [34:05] L'interface conversationnelle
    [37:24] Le message aux Product
    [38:58] Le message aux CEO

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  20. Comment Alan (800M€ ARR) a transformé son organisation Produit avec l'IA en 3 ans

    1 h 16 min

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    Alan, a fait une des transformations IA les plus avancées qu'on puisse observer dans la tech française.


    800 personnes qui utilisent l'IA tous les jours.
    Plusieurs centaines de pull requests en production écrites par des designers, des PMs et des ops.
    Toute la codebase ouverte à la boîte via une initiative interne baptisée "Everyone Can Build".


    Pour découvrir comment ils en sont arrivés là, j'ai reçu Alexandre Gerlic, VP Engineering chez Alan.
    Il a rejoint la boîte en 2019 quand l'équipe tech faisait 20 personnes et chapeaute aujourd'hui plus de 100 ingénieurs.


    Ce qui rend Alan particulier, c'est qu'ils ont démarré leur transformation IA avant la démocratisation de l'IA générative.
    3 ans plus tard, ils construisent leurs propres outils internes.


    Si tu es VP Engineering, CTO, CPO ou fondateur tech et que tu te demandes par où démarrer ou comment accélérer ta transformation IA, cet épisode est pour toi.


    Quelques-unes des questions abordées :


    • Par où commencer une transformation IA dans ses équipes ?
    • Comment ouvrir sa codebase à des profils non-techniques ?
    • Comment construire sa propre stack IA interne ?
    • Faut-il poser des métriques IA dès le début ?
    • Quelle est l'erreur principale à éviter dans une transformation IA ?


    Bonne écoute.

    ---


    [00:00] Introduction
    [02:17] Le pitch d'Alan
    [05:01] De 20 à 100+ ingénieurs
    [06:39] L'IA chez Alan dès le day one
    [08:14] Le Slack bot marmotte
    [14:47] Les "champions" en interne
    [15:49] Ouvrir la codebase à tous
    [18:26] Le lancement d'Everyone Can Build
    [27:04] Pourquoi Alan a refusé Lovable
    [30:31] Construire ses propres outils
    [37:09] Hopper, l'outil interne
    [41:58] Construire à 2 au lieu de 4
    [43:49] Le nouveau goulot : la code review
    [48:41] L'approche métriques d'Alan
    [54:02] Les Skills, le shift récent
    [58:57] Les obstacles rencontrés
    [01:04:51] Le nouveau process de recrutement
    [01:07:11] Le conseil pour démarrer
    [01:09:12] L'erreur à éviter
    [01:10:27] Aux ingénieurs sceptiques


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  21. Comment rendre son équipe Product AI-Native : 3 boîtes, 3 stades, 3 réalités (Conférence Produit & IA)

    51 min

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    Comment on transforme vraiment une organisation Product pour la rendre AI-Native ?

    Il y a quelques semaines, j'ai animé une table ronde sur ce sujet à La Product Conf, la plus grande conférence Product en France. Sur scène, j'ai invité 3 Product Leaders venus de trois entreprises à des stades radicalement différents :

    • Christopher Parola, CPO chez Youtrust (ex-Yousign). 200 personnes dont 90 en Product & Engineering, en transformation depuis 1 an et demi.
    • Justine Poggi, VP Product chez Weglot. 70 personnes dont 20 en Product & Tech, en transformation depuis quelques mois.
    • Florian Cordel, VP Product chez Cegid. 6000 personnes dont 2000 en R&D, en transformation depuis 2 ans.

    Une discussion honnête, où chacun partage ce qui a marché, ce qui ne fonctionne pas, et ce qu'on découvre vraiment quand on essaie de reconstruire son équipe autour de l'IA.

    Si tu es CEO, fondateur, CPO ou Head of Product et que tu te demandes par où démarrer ou comment accélérer ta propre transition, cette discussion est pour toi.


    Quelques-unes des questions abordées :

    • Pourquoi 80% du code généré par IA ne fait pas x5 sur la productivité ?
    • Qui devient le goulot d'étranglement au sein de l'équipe produit ?
    • Pourquoi le format "2h IA / semaine" ne marche pas ?
    • Pourquoi monter une "AI Team" séparée a échoué chez Cegid ?
    • L'erreur principale à éviter lors d'une transformation IA ?


    Bonne écoute.

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  22. Inside Make's AI operating model: 50% revenue growth, same headcount (Fabian Q. Veit, CEO @Make.com)

    57 min

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    Make scaled its revenue and customer base by 50% in one year without hiring more people.

    I wanted to understand what actually changed inside the company, so I invited Fabian Q. Veit, CEO of Make.com.

    Make is a visual platform used by hundreds of thousands of companies to build and manage automations and AI agents. But beyond the product, Fabian has been rebuilding the way Make operates internally with AI.

    He also sees how thousands of companies are trying to do the same: what works, where teams get stuck, and why some AI projects never create real impact.

    This conversation is for CEOs, CPOs and founders who are trying to figure out where to actually start with AI inside their company.

    Fabian shares the framework he uses with leaders in the first 30 days of an AI transformation, the operating model that helped Make grow without growing the team, and why the companies making progress with AI are not always the ones hiring the most AI experts.

    They are the ones changing how work gets done.

    We get into questions like:

    • What AI-first really looks like
    • Why AI projects fail early
    • Where CEOs should start with AI
    • How to justify AI investment
    • What stays human vs automated
    • Leading a company run by agents


    Enjoy the episode.


    ---

    [00:00] Introduction
    [01:58] What Make does
    [04:16] The biggest AI transformation mistake
    [06:49] Top-down vs bottom-up adoption
    [09:07] Justifying AI investment without clear ROI
    [13:02] Why everyone flipped on AI
    [15:12] Skill, will, environment
    [18:08] How Make uses its own product
    [21:26] A marketer builds her own agents
    [23:12] Engineering at Make in 2026
    [25:35] The "Triple A" framework
    [26:52] 50% bigger, same team
    [27:53] Real use cases: Celonis and a bank
    [30:54] What to automate, what to keep human
    [32:35] From doer to orchestrator
    [34:40] The AI jobs debate
    [38:36] Make's evolving value proposition
    [43:35] The future of triggers
    [46:28] Positioning in a crowded landscape
    [49:38] Can product still be a moat?
    [52:44] The OpenAI consulting move

    ---

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  23. [REDIFF] Il créé une méthode radicale pour accélérer la performance des équipes Product (François Goldgewicht, Pictarine) - #147

    1 h 15 min

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    Aujourd'hui, j’ai le plaisir d’accueillir François Goldgewicht, le COO de Pictarine.

    Après avoir été CPO puis CTO, François est désormais en charge des opérations chez Pictarine, une entreprise qui permet d’imprimer ses photos depuis son téléphone et de les récupérer en 20 minutes dans plus de 17 000 points de vente aux États-Unis. En première partie d’épisode, François revient en détail sur ce qu’est la Radical Performance, une méthode interne conçue pour améliorer à la fois la performance et le bien-être dans les équipes.

    Il nous montre ensuite, très concrètement, comment Pictarine l’a déployée à l’échelle de toute l’entreprise, avec 11 principes concrets, des rituels d’équipe précis et un accompagnement méthodique des PM, même les plus juniors.

    Enfin, il partage des conseils actionnables pour l’adopter dans votre propre organisation, que vous soyez fondateur, product manager ou manager d’équipe.

    ---
    🔨 Comment recruter des PM sans expérience

    🔨 Les 3 ingrédients pour définir la performance

    🔨 Les 5 temps clés pour cadrer l’autonomie des PM
    🔨 11 principes pour piloter la performance collective
    🔨 Comment structurer le management dès 20 personnes
    🔨 La méthode pour structurer un cycle produit en 5 étapes

    ---
    [00:00] Introduction

    [01:29] Présentation de François

    [02:29] Ce qu’est Pictarine

    [03:24] Le parcours de François

    [04:40] La Radical Performance

    [08:48] Genèse de la méthode

    [11:15] 3 dimensions de la performance

    [13:42] Rôle du COMEX

    [16:28] 2ème fondation

    [17:24] 3ème fondation

    [21:24] Organisation des 1-to-1s hebdo

    [23:02] Outils managériaux

    [24:05] Autonomie et limites

    [25:59] Les effets bénéfiques

    [28:32] Les 11 principes

    [29:05] Principe 1

    [34:16] Principe 2

    [37:32] Principe 3

    [44:09] Principe 4

    [47:02] Principe 5

    [51:07] Principe 6

    [53:23] Principe 7

    [56:33] Principe 8

    [59:33] Principe 9

    [01:02:28] Principe 10

    [01:05:03] Principe 11

    [01:08:11] Résultats obtenus

    [01:09:35] Système VS culture

    [01:10:37] Etre PM leader chez Pictarine

    [01:11:55] Rituels clefs du cycle produit

    [01:13:20] Exemple de framing produit

    [01:15:07] Progresser en tant que PM

    [01:17:58] Le bon niveau d’exigence

    [01:20:17] Outro

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  24. How Wiz hit $100M ARR in 18 months selling to enterprises (Yinon Costica, Cofounder @Wiz)

    1 h 1 min

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    What does it actually take to go from zero to $100M ARR in 18 months in enterprise cybersecurity, a category that's supposed to be slow, high-friction and hard to sell?


    I'm joined by Yinon Costica, co-founder and VP of Product at Wiz. Wiz reached that bar faster than almost anyone, then sold to Google for $32 billion.


    We talk about the early days of the company, including why their first idea wasn't the right one, how customer conversations pushed them from network security into cloud security, and the moment they realized some companies were willing to pay seven figures to solve this problem.


    Yinon also explains how Wiz built an enterprise sales engine without losing the product-first DNA that made the company move so fast.


    We get into how they shortened sales cycles, why developers became a key adoption metric, and how the "zero critical" concept turned security work into something customers actually wanted to complete.


    We also discuss how Wiz operates internally: why decisions stay close to the people doing the work, how the team chooses what not to build, and how they shifted toward AI across the company in a matter of months.


    In this episode, we cover:


    • Why Wiz's first idea didn't survive customer discovery
    • How they found a problem customers were willing to pay millions to solve
    • How to sell to large enterprises while keeping the product simple
    • Why developer adoption matters more than security-team logins
    • How "zero critical" helped drive product usage inside customers
    • What it takes to move really fast internally
    • How Wiz approached the shift to AI inside the product and the company
    • Why studying success can be more useful than studying mistakes


    Enjoy the episode.

    ---

    [00:00] Introduction
    [01:53] Building with co-founders of 25 years
    [07:08] What Wiz really does
    [08:30] $100M ARR in 18 months
    [09:34] The pivot to cloud security
    [11:59] Why AI today looks like cloud in 2020
    [15:37] Shortening enterprise sales cycles
    [20:54] Buyers vs users
    [23:22] The "zero critical" gamification
    [25:17] The hardest job: saying no
    [34:34] Building a product for many customers
    [37:30] Wiz's flat operating model
    [40:18] Feature teams as their own product
    [42:54] Shifting the company to AI
    [45:11] Embedding AI into the product
    [53:46] Keeping the culture inside Google
    [57:54] Learn from success, not failure

    ---

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  25. 3 méthodes pour accélérer le développement Produit au quotidien (Batch Ventures, Fountain, Pictarine)

    15 min

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    Pourquoi certaines équipes Produit avancent deux fois plus vite que les autres ? La réponse tient souvent en 1 mot : le momentum.

    Lancer vite, décider sans attendre, et accepter d'apprendre en marchant plutôt que de viser le produit parfait.


    Dans cet épisode, on revient sur les moments clés des épisodes de Salim Jernite (CPO @Fountain), Robin Choy (fondateur @Batch Ventures) et François Goldgewicht (COO @Pictarine).

    Tous les 3 partagent 1 même conviction : la vitesse d'exécution est 1 avantage concurrentiel qui se construit avec méthode.


    Ils racontent comment ils industrialisent leurs lancements, comment ils décident sans s'enliser, et comment l'IA accélère encore cette dynamique.

    Ce que vous allez découvrir :

    • Comment Salim a lancé 8 produits en 1 an chez Fountain.
    • Comment vendre 1 produit avant même de l'avoir lancé.
    • Pourquoi les meilleures équipes lancent d'abord et regardent ensuite.
    • Comment l'IA transforme la vitesse de création produit.
    • Comment Pictarine pousse ses équipes à agir sans demander la permission


    Bonne écoute.

    ---

    [00:00] Introduction

    [01:35] Industrialiser les lancements de produits

    [03:46] Sécuriser les ventes avec les bêta-testeurs

    [05:34] L'obsession de la vitesse en startup

    [08:28] L'adoption massive des outils IA

    [10:21] Codifier la radicalité

    [13:16] Culture d'entreprise & Feedback

    [14:33] Conclusion

    ---

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  26. AI-Native Solo Founder: From 0 to $7M ARR in 5 months - (Ben Broca, Polsia)

    56 min

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    Ever wondered what happens when you give an AI all the tools to build and run a startup autonomously?

    Meet Ben Broca, the solo founder behind Polsia, an AI platform that went from 0 to $7M ARR in just a few months.


    In this episode, Ben reveals his exact Go-To-Market playbook, from viral marketing stunts like letting his AI pitch VCs at a $1B valuation, to building strategic partnerships instead of hiring a team.

    We dive deep into the technical architecture of specialized agents, the challenge of managing API costs, and his ultimate vision of creating a fully autonomous AI economy.


    What you’ll discover:


    • How Polsia builds and runs businesses for non-technical users.

    • The viral VC marketing stunt that fueled massive growth.

    • Scaling to $7M ARR as a solo founder without employees.

    • The architecture behind orchestrating multiple AI agents.

    • Why buying GPUs is critical for AI margins.


    Enjoy the episode!


    ---

    [00:00] Introduction
    [02:04] The Polsia concept
    [04:07] Project origins
    [06:38] The retention challenge
    [10:45] Reaching 1M revenue
    [13:30] Consumer product vs fund
    [19:07] Stabilizing infrastructure
    [22:11] Building without coding
    [24:44] Agents architecture
    [30:29] The CEO agent
    [33:26] Founder daily operations
    [38:13] Leveraging partnerships
    [43:48] AI pitching investors
    [48:35] Autonomous economy vision
    [52:16] Real AGI capabilities

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  27. Comment passer de l'idée au PMF : 4 approches qui ont fonctionné

    23 min

    Clique ici pour recevoir ma nouvelle newsletter "How They Build"Et pour un audit Produit 30 min (gratuit), prends RDV avec Stellar.--Comment trouver son Product-Market Fit sans s'enliser dans des mois de …

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    Et pour un audit Produit 30 min (gratuit), prends RDV avec Stellar.

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    Comment trouver son Product-Market Fit sans s'enliser dans des mois de développement inutile ?

    Lancer 1 prototype imparfait et itérer au quotidien avec ses 1ers utilisateurs reste le meilleur moyen de valider sa proposition de valeur.

    Dans cet épisode, je reçois Maxime Barbier de Timeleft, Alex Lebrun de Nabla, Anis Bennaceur d’Attention et Léopold Lambert d’OSS Ventures.

    Ils partagent leurs méthodes pour tester 1 idée rapidement, identifier les véritables besoins des clients et ajuster leur produit en continu.


    Ce que vous allez découvrir :

    • Comment Timeleft s’est lancé avec 1 simple formulaire et 1 groupe WhatsApp.

    • Comment Nabla s’est attaqué à un marché préhistorique dominé par des géants.

    • Comment identifier une phase de début de PMF avec Attention.

    • Comment OSS Ventures co-crée des prototypes avec ses clients.


    Bonne écoute.

    ---

    [00:00] Introduction
    [02:52] Tester avec un groupe WhatsApp
    [05:42] Créer un CRM médical
    [07:11] L'IA comme assistant
    [10:31] Capter les vrais problèmes
    [14:50] Automatiser les relances
    [16:55] Valider avec 40 clients
    [17:34] Le Lean Startup en usine
    [20:10] Tester un prototype

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  28. The new bottleneck in product teams isn't engineering anymore (Paul Teyssier, Front)

    52 min

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    --
    AI is drastically changing how software is built today.

    With coding becoming easier, the true challenge for companies is shifting from engineering capacity to distribution.


    In this episode, I sit down for the 2nd time with Paul Teyssier.

    He’s now CPXO @Front and he shares how he leads a 250-person product and engineering team at Front and the radical AI transformation that led to 70% of the tech team adopting AI tools in just 9 months.


    We explore how product managers and designers are now generating code to build advanced prototypes, and dive into the new bottlenecks companies face.

    Paul also breaks down why the historic PM to engineer ratio is rapidly shrinking to 1 for 2, forcing product teams to adapt and become true revenue owners.


    What you will discover:

    • How 70% of a 250-person tech team adopted AI in 9 months

    • Why the engineering bottleneck is shifting to go-to-market

    • The radical shift from 1 PM for 5 engineers to a 1 for 2 ratio

    • How AI prototyping blurs the lines between PMs, designers, and devs

    • Turning product teams into true revenue owners


    Enjoy the episode!
    ---

    [00:00] Introduction

    [01:47] What's Front?

    [02:52] AI prototyping

    [05:40] AI code resistance

    [08:37] 70% AI adoption

    [11:32] Engineering bottleneck

    [14:01] GTM bottleneck

    [16:11] PM to dev ratio

    [20:11] Future of CPOs

    [23:05] Prototyping workflow

    [28:08] Prioritization

    [31:09] Brand impact

    [33:10] Cycle time

    [38:05] Revenue owners

    [46:39] Sales-led pivot

    [48:30] New PM skills

    ---

    🎙️To listen the 1st episode with Paul : https://podcast.ausha.co/clef-de-voute/87-superhuman-paulteyssier

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  29. Sortir de l’opérationnel Produit : 4 Fondateurs m’expliquent comment ils ont fait (Pennylane, Lempire, Pictarine et Danim)

    23 min

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    Quel est le véritable rôle d'un CEO dans le développement du Produit une fois la phase de lancement passée ?

    Entre micro-management et abandon total de l'opérationnel, l'équilibre est complexe à trouver pour les fondateurs en forte croissance.


    Dans cet épisode, 4 Fondateurs me partagent leur rapport au Produit.

    Arthur Waller (CEO de Pennylane), Guillaume Martin (CEO de Pictarine), Danyl Hassim (Ceo de Danim) et Guillaume Moubeche (Fondateur de Lemlist et Lempire).


    On explore ensemble en profondeur la place du dirigeant face aux enjeux Produit et la manière de structurer son organisation pour garder le cap.

    Ils me partagent leurs retours d'expérience sur l'évolution du rôle de fondateur, de la nécessité de rester connecté au terrain jusqu'à l'art de déléguer pour se concentrer sur la stratégie.


    On y parle de :

    • La séparation entre la vision et exécution Produit.

    • La suppression du département Produit.

    • L'utilisation du Founder Mode.

    • L'importance de signer soi-même ses 100 premiers clients.

    • S'extraire de l'opérationnel après 6 ans.

    ---

    [00:00] Introduction

    [01:51] Piloter sans équipe directe

    [03:18] Capter les signaux faibles

    [05:36] Les indicateurs de croissance

    [06:46] La crise des 60 collaborateurs

    [07:20] Supprimer l'équipe produit

    [08:49] Séparer vision et exécution

    [10:45] Adopter le Founder Mode

    [12:33] La culture du feedback

    [14:42] Les rôles au lancement

    [16:39] Signer ses 100 premiers clients

    [19:05] S'extraire de l'opérationnel

    [21:29] Recruter un General Manager

    [22:01] Conclusion


    ---

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  30. 1M d’ARR en 90 jours : La stratégie de lancement de Submagic

    1 h 2 min

    Reçois les apprentissages de cet épisode dans ma newsletter "How they Build"Et pour un audit Produit 30 min (gratuit), prends RDV avec Stellar.--Dans cet épisode, j'ai le plaisir de recevoir David Zitoun …

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    Dans cet épisode, j'ai le plaisir de recevoir David Zitoun, co-fondateur de Submagic.
    Lancé en plein essor de l'IA générative, Submagic permet aux SMBs de créer du contenu vidéo sans réelles compétences.

    David a fait le choix radical du bootstrap à une période où les levées de fonds de Produits IA s'enchaînent.
    Ça ne les a pas empêchés de connaître une croissance quasi-instantanée avec leur 1er Million d'ARR atteint en 90 jours.

    Dans cet épisode, on aborde :

    • Comment générer 1M d'ARR en 3 mois sans financement.

    • Comment trouver son PMF grâce à 1 fonctionnalité.

    • Quelles stratégies d'affiliation et d'influence activer.

    • Comment scaler sans équipe Sales.

    • Pourquoi recruter un profil Produit pour optimiser la conversion.

    Bonne écoute.

    ---

    [00:00] Introduction

    [01:48] Origine de Submagic

    [03:23] Le choix du bootstrap

    [06:40] Tester les associés

    [10:26] Refuser de lever des fonds

    [15:34] Focus sur le format court

    [23:12] Influence et affiliation

    [26:23] Scaler sans commerciaux

    [30:03] Évolution de l'acquisition

    [32:07] Recruter en Product Growth

    [37:01] Lancement de Thumbmagic

    [40:49] Stratégie de prix

    [46:16] Améliorer l'IA

    [49:35] Prioriser les fonctionnalités

    [53:50] La distribution avant le produit

    [57:16] Le pouvoir du contenu

    [01:00:17] Conclusion


    ---

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