Just a Click
- Épisodes
- 154
- Parution
- hebdomadaire
- Dernier épisode
- 19 Oct 2026
À propos du podcast
Dans Just a Click, celles et ceux qui construisent des produits tech racontent leurs décisions. Les bonnes comme les mauvaises, et les leçons à en tirer.
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Épisodes 154
1 million d’utilisateurs en solo : les secrets d’un builder indépendant, Quentin Ober
Créer et faire grandir seul une app mobile jusqu’à un million d’utilisateurs actifs, c’est possible !Quentin Ober est venu me raconter comment il l’a fait avec son application Français sans Fautes. Quentin est …
Notes de l’épisode
Créer et faire grandir seul une app mobile jusqu’à un million d’utilisateurs actifs, c’est possible !
Quentin Ober est venu me raconter comment il l’a fait avec son application Français sans Fautes. Quentin est un solo founder qui développe depuis trois ans des applications mobiles dans l’éducation, autour du français, de l’orthographe et de l’expression.
Dans cet épisode, il revient sur les choix qui l’ont amené là, y compris ceux qui n’ont pas marché comme prévu. On parle de produit, d’acquisition et de monétisation.
Il explique :
- Pourquoi il construit ses campagnes autour de cas d’usages concrets plutôt que de personas old school (type cadre supérieur de 35-45 ans).
- Sa feedback loop, qui évolue en fonction du volume d’utilisateurs et qui lui permet d’itérer très vite sur son produit.
- Comment il cadre son travail avec l’IA grâce à une “Constitution” dans son repo. Chaque feature qu’il imagine en promptant doit respecter la vision long terme de l’app qui y est définie.
- Pourquoi des paywalls simples à l’UI très sobre convertissent mieux que des versions trop travaillées.
- L’importance d’avoir un hard paywall tôt quand le budget est limité, et comment il gère le churn qui commence dès le jour zéro des trials.
Si cet épisode vous a plu, n'hésitez pas à le dire à Quentin sur LinkedIn.
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Offrir son produit IA pour mieux le vendre, Selma Chauvin
Vous lancez un produit IA, vos prospects ne savent pas encore comment l'évaluer, et d'autres produits sont créés tous les jours pour répondre au même problème.Face à des offres similaires, un prospect regarde …
Notes de l’épisode
Vous lancez un produit IA, vos prospects ne savent pas encore comment l'évaluer, et d'autres produits sont créés tous les jours pour répondre au même problème.
Face à des offres similaires, un prospect regarde moins la qualité du produit que la qualité de celles et ceux qui en parlent.
Selma Chauvin est CRO chez Agorapulse - outil de gestion des réseaux sociaux - après une vingtaine d'années de marketing tech, notamment chez DocuSign et UKG.
Aujourd'hui elle vit cette problématique avec Archie, le studio de création de contenu IA d'Agorapulse, que l'équipe a choisi de laisser gratuit jusqu'au PMF.
Dans cet épisode, elle explique :
- Pourquoi offrir son produit IA peut aider à le vendre.
- Comment choisir entre PLG et sales-led selon la maturité du marché, et pourquoi on peut accepter un churn élevé quand l'objectif est de capter le marché vite.
- Ce que six semaines sans campagnes de demand generation ont révélé chez Agorapulse. Sur le papier, elles convertissaient mal, mais leur arrêt a divisé par deux les demandes de démo et les opportunités commerciales.
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Comment Youtrust (ex Yousign) a fait de l'IA la norme pour ses équipes produit, Christopher Parola
Christopher Parola est le Chief Product Officer de Youtrust (ex Yousign) une scale-up de 200 personnes qui a construit son activité sur la signature électronique avant d’élargir son positionnement vers la …
Notes de l’épisode
Christopher Parola est le Chief Product Officer de Youtrust (ex Yousign) une scale-up de 200 personnes qui a construit son activité sur la signature électronique avant d’élargir son positionnement vers la confiance numérique. Avant Youtrust, il a travaillé six ans chez MeilleursAgents, a monté sa boîte et a fait du conseil en product management chez OCTO Technology.
J'ai voulu comprendre comment une équipe produit née bien avant l'IA générative en a fait sa façon de travailler, tout en gardant une organisation plutôt classique, et ce que ça rapporte vraiment.
Dans cet épisode, Christopher explique :
- Comment l'IA est devenue la norme après un an et demi de tests menés par les early adopters puis six mois laissés à chacun pour se former.
- Le décalage entre productivité locale et impact global : 70 % du code généré par des agents IA, et un gain réel bien plus modeste.
- L'Impact Day : un jour par trimestre pour revenir sur chaque feature livrée, et supprimer celles qui n'ont pas atteint leurs objectifs.
- Pourquoi le product marketing devient un nouveau goulot d’étranglement : plus de sorties produit, mais une capacité limitée des sales, des clients et du marché à absorber le changement.
Timeline :
- 00:00 Présentation de Christopher Parola et parcours de Meilleurs Agents à Youtrust
- 02:47 Youtrust, signature électronique, conformité ANSI et passage au trust numérique
- 05:58 Fraude digitale, vérification d’identité et répartition product tech dans une scale-up de 200 personnes
- 10:31 Comment l’IA générative a changé l’organisation produit et tech sans tout refondre
- 14:09 70 % du code généré par des agents IA, mais seulement 20 à 30 % de valeur livrée en plus
- 17:10 Le risque de product Frankenstein et l’impact day trimestriel pour mesurer les features
- 21:50 PRD, specs et prototypes : ce qui reste utile quand l’IA accélère tout
- 29:03 Gains de productivité sur les interviews, l’idéation et le rôle du product marketing
- 36:15 Les agents personnels de Christopher pour l’agenda, les voyages et le chief of staff
- 41:27 ChatGPT Enterprise, Dust et les modèles Claude pour bâtir la stack IA interne
- 43:36 Déployer l’IA dans toute l’entreprise avec des ambassadeurs, un Chief AI Officer et des guildes
- 51:02 Passer 200 personnes sur ces pratiques en laissant du temps
- 54:29 Anticiper la hausse des coûts tokens et arbitrer entre recruter et consommer de l’IA
- 58:00 Une organisation déjà prête au changement grâce aux guildes, à l’amélioration continue et au pricing usage-based
- 1:02:30 Pourquoi Christopher refuse que les PM deviennent des développeurs augmentés par l’IA
- 1:05:58 Ce qui nourrit Christopher aujourd’hui entre podcasts, pairs et curiosité
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Pourquoi les product managers d'OpenAI ont arrêté les maquettes, Katia Gil Guzman
Katia Gil Guzman travaille dans l’équipe Developer Experience d’OpenAI, dont le rôle est de pousser les produits et modèles dans leurs limites, puis d’aider les builders à les utiliser au mieux.Katia a été …
Notes de l’épisode
Katia Gil Guzman travaille dans l’équipe Developer Experience d’OpenAI, dont le rôle est de pousser les produits et modèles dans leurs limites, puis d’aider les builders à les utiliser au mieux.
Katia a été software engineer chez Microsoft, elle a monté sa propre startup, puis a travaillé chez Stripe comme solution architect avant de rejoindre OpenAI.
Si vous construisez des produits tech, cette conversation vous aidera à comprendre ce que l'IA change dans votre workflow produit et engineering. Enregistré en septembre 2026, l’échange pose des repères concrets sur le context engineering, les skills, le coût des tokens, la place des PM, et les nouvelles compétences à développer quand le code devient beaucoup plus accessible.
Katia explique :
- Pourquoi les product managers d'OpenAI prototypent directement dans le code maintenant que construire ne coûte presque plus rien.
- Comment utiliser les skills pour encoder le jugement d'une équipe et permettre à des PM de travailler dans le repo sans tout casser.
- Comment arbitrer entre un modèle puissant et un modèle plus petit pour garder le coût en tokens sous contrôle.
- L'avantage d'être un junior aujourd'hui quand le "taste" et l'ambition comptent plus que l'expérience accumulée.
Timeline :
- 00:00 La construction de produits à l’ère des LLM
- 04:05 Persona types de Codex, ambition de ChatGPT Work et notion de harnais
- 07:57 Automatiser les demandes Slack et les PR avec Codex
- 11:24 Gérer le coût des tokens et choisir entre Astra et Luna
- 18:27 Context engineering dans un travail solo ou en équipe
- 22:24 AGENTS.md et skills dans un repo de code
- 27:59 Appeler des skills automatiquement et transformer un screenshot en composant HTML
- 32:01 Pourquoi les product managers codent directement dans le produit
- 36:35 Le rôle des product managers quand les ingénieurs peuvent tout prototyper
- 41:14 Écrire sans AI slop avec des skills de style personnels
- 46:57 ChatGPT Work pour les présentations, les documents et les tâches personnelles
- 51:28 Ce que les équipes produit et tech sous-estiment encore
- 55:28 UI générative, agents et nouveaux critères de réussite produit
- 1:00:20 Alignement des modèles et limites à ne pas franchir
- 1:03:46 Faire découvrir les fonctionnalités et les faire adopter
- 1:09:31 Pourquoi les juniors ne sont pas les perdants de cette transformation
Référence : L'article sur l'incident Hugging Face avec OpenAI.
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Construire un produit AI-native : le playbook, les ratés et la réorganisation des équipes, Pauline Marol
Pauline Marol a rejoint PlayPlay en 2018 comme première PM / Head of Product.Aujourd'hui elle occupe le poste de CPTO et elle est en charge d'environ cinquante personnes à la tech et au produit.PlayPlay c'est …
Notes de l’épisode
Pauline Marol a rejoint PlayPlay en 2018 comme première PM / Head of Product.
Aujourd'hui elle occupe le poste de CPTO et elle est en charge d'environ cinquante personnes à la tech et au produit.
PlayPlay c'est un SaaS B2B de création vidéo pour les équipes communication et marketing.
Dans cet échange, Pauline me partage ses apprentissages sur la construction d'un produit AI-native.
On y parle de dépendance aux modèles, qualité des outputs, coûts en tokens, roadmaps moins prévisibles, nouveaux critères d’évaluation, et impact très concret sur l’organisation produit.
Elle explique :
- La différence entre un produit AI-powered et un produit AI-native.
- Pourquoi l’exploration d’un produit agentique n’a pas pris au départ.
- Ce que le débat sur les “wrappers” rate souvent : la valeur se joue dans le choix des modèles, l’enchaînement des prompts système, la couche d’expérience, et l’expertise métier injectée entre l’input utilisateur et l’output final.
- Pourquoi PlayPlay a appris à ne plus annoncer certaines roadmaps trop tôt.
- L'importance des fondamentaux du produit.
- La nouvelle discipline économique des features IA : PlayPlay suit désormais l’usage, la consommation de tokens, le coût facturé, les coûts R&D et l’impact dans Salesforce sur les nouveaux contrats et les renouvellements.
- L’impact organisationnel : pourquoi les squads classiques ne suffisent pas toujours pour l’AI-native, comment les rôles PM, QA, team lead et dev évoluent.
Timeline :
- 00:00 Présentation de Pauline et de Playplay
- 02:38 Différence entre un produit AI-powered et un produit AI-native
- 06:49 Pourquoi l’approche agentique n’a pas pris chez Playplay
- 10:23 Partir des modèles de génération d’images pour lancer Playplay Design
- 14:44 Pourquoi le carousel a été abandonné en cours de route
- 19:01 Passer des features à l’édition de visuels
- 22:07 Pourquoi le terme wrapper est réducteur
- 25:17 Mesurer les coûts tokens et le ROI produit
- 31:14 Le playbook AI-native construit à partir des produits AI-powered
- 34:46 Vibe checking, dataset et critères d’évaluation
- 38:27 Construire la tuyauterie avant le front-end
- 44:06 Positionnement premium, bêta et accompagnement client
- 49:43 Réorganiser les squads et les rôles autour de l’IA
- 53:09 Garder les métiers de la tech et rester humain
- 55:33 Product Builder, PM AI-natifs : apprendre l’IA en faisant
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Décider sans avoir le P&L : pourquoi le produit n'appartient pas au CPO, François de Bodinat
François de Bodinat a travaillé près de dix ans chez Dassault Systèmes entre les États-Unis et le Japon, avant de fonder Givted puis il est passé par Amazon Advertising avant de devenir CMO/CPO chez ZeroLight …
Notes de l’épisode
François de Bodinat a travaillé près de dix ans chez Dassault Systèmes entre les États-Unis et le Japon, avant de fonder Givted puis il est passé par Amazon Advertising avant de devenir CMO/CPO chez ZeroLight et CPO chez Younited. Il a publié Leading Product: The Hard Trade-Offs en mars 2026 et a rejoint Oliver Wyman en avril 2026 comme Managing Director, Product and Assets. Il est basé en Angleterre.
Durant cette conversation, François ramène du vrai et du concret dans ce qu'est le rôle d’un CPO, loin de son image fantasmée.
À l’heure où l’IA générative rend les prototypes plus rapides, François nous rappelle les fondamentaux du product management : choisir quoi construire, pourquoi, pour qui, avec quel impact business, et comment aligner une organisation sans se cacher derrière le jargon produit.
Il explique :
- Pourquoi le CPO ne “possède” pas le produit.
- Les limites du product trio isolé : François explique pourquoi les décisions produit importantes nécessitent souvent bien plus que le product manager, engineering manager et product designer.
- Le leadership par exposition : faire monter des Heads of Product en COMEX, leur laisser porter leur expertise, et assumer soi-même le risque si la discussion se passe mal.
- Décider, c’est aussi décevoir : François insiste sur le temps passé à expliquer ce qui ne sera pas fait, pourquoi les ressources sont limitées, et comment garder l’alignement après un choix difficile.
- IA générative et mythe du product builder : le vibecoding aide à explorer et prototyper mais ne remplace ni l’ingénierie nécessaire pour un produit vendable et sécurisé, ni le travail business et marketing.
- La notion d'Impact Market Fit et pourquoi le Product Market Fit ne suffit plus.
Timeline :
- 00:00 Le parcours de François, du développement logiciel au CPO
- 06:20 Pourquoi le livre met en avant les échecs et les apprentissages
- 10:06 Le produit n’appartient pas au CPO
- 13:03 Plusieurs types d’ownership et un travail de co-ownership
- 16:37 Comment relier l’impact produit au P&L
- 19:53 Le mythe du product builder à l’ère de l’IA
- 23:27 L’équipe produit comme gardienne de l’expérience client
- 27:32 Faire monter les heads of product au COMEX
- 35:02 Les choix qui déçoivent toujours quelqu’un
- 39:23 Trop de demandes, pas assez de ressources
- 42:54 Le retour du product marketing face au product builder
- 47:40 Copier la stratégie ne suffit pas, il faut le contexte
- 50:03 L’Impact Market Fit
- 52:31 La puissance de l’ignorance dans un nouveau poste
- 57:39 Arriver humblement et gagner des quick wins
- 1:02:12 Revenir aux fondamentaux du produit sans jargon
- 1:06:15 Ce qui nourrit François au quotidien
Si cette conversation vous a plu, n'hésitez pas à le dire à François sur LinkedIn.
Vous pouvez également jeter un oeil à son livre Leading Product: The Hard Trade-Offs.
*François parle en son nom propre. Ses propos n'engagent pas son employeur.
**All views expressed are François' own and not those of his employer.
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Le manager que vous venez de promouvoir n'a jamais appris à manager, Caroline Ramade
Caroline Ramade travaille depuis une vingtaine d’années dans la tech. Ancienne co-CDO de la Mairie de Paris, elle a dirigé Willa, incubateur dédié aux femmes entrepreneures, puis a été CEO de 50inTech pendant …
Notes de l’épisode
Caroline Ramade travaille depuis une vingtaine d’années dans la tech. Ancienne co-CDO de la Mairie de Paris, elle a dirigé Willa, incubateur dédié aux femmes entrepreneures, puis a été CEO de 50inTech pendant plus de six ans, où elle a créé une grande communauté européenne de femmes dans la tech et une plateforme de sourcing et recrutement pour les entreprises tech.
Elle dirige aujourd’hui les activités françaises de Q7 Leader et accompagne des CEO, leaders et équipes people, notamment avec la PNL.
Manager en hypercroissance demande autre chose que d’être excellent techniquement. Cette conversation aide à résoudre un problème très concret : comment donner du cadre, du feedback, de la reconnaissance et de l’équité quand les priorités bougent vite. Caroline partage des rituels de management, des alertes sur la transparence en startup, et un regard précis sur la rétention des femmes dans la tech, encore plus critique à l’ère de l’IA.
Vous découvrirez (entre autres) :
- Pourquoi Caroline considère que beaucoup de managers tech ne savent pas faire : ils sont souvent promus pour leurs compétences techniques, alors que leur rôle demande surtout des attentes claires, du feedback, de la reconnaissance et du support.
- Le one-on-one comme hygiène de management : une demi-heure toutes les deux semaines, un template partagé, un suivi des bloqueurs, un vrai pulse émotionnel, et un espace où la sécurité psychologique est explicitement posée.
- Comment garder du cadre dans l’hypercroissance : Caroline recommande une North Star, des OKR ou des SMART goals sur un trimestre, puis des revues régulières pour distinguer ce qui relève du contexte, de l’organisation ou de l’équipe.
- La transparence sans panique : dire ce qu’on sait, ce qu’on ne sait pas, et les conditions de réussite de l’entreprise, sans transformer les équipes en réceptacle permanent du stress du CEO.
- La frontière entre équipe et “famille” en startup : Caroline critique les cultures qui glorifient le sacrifice, les week-ends imposés et les “brilliant jerks”, et défend une équipe construite sur les compétences, la responsabilité et le collectif.
- Ce que les évaluations mal cadrées produisent pour les femmes dans la tech : biais dans la lecture de la performance et du potentiel, manque de perspectives de carrière, dépendance excessive au manager et besoin de frameworks communs pour réduire l’arbitraire.
- Pourquoi le sujet devient stratégique avec l’IA : Caroline insiste sur le risque de reproduire les biais existants si les femmes restent sous-représentées dans les équipes qui conçoivent les outils et les produits de demain.
Découvrez son podcast Beautiful People sur Apple Podcast ou Spotify.
Timeline
00:00 Parcours de Caroline Ramade, de la Mérite. De Paris à Fifteen Tech et Q7 Leader
03:57 Pourquoi des managers de la tech se retrouvent en difficulté en hypercroissance
06:54 Feedback, reconnaissance et one-on-one comme base du management
12:04 Comment structurer un one-on-one régulier et sécurisant
16:19 OKR, priorités stables et routine de suivi dans une boîte qui change vite
20:41 Transparence, vulnérabilité du leader et niveau d’information à partager
24:41 Runway, levées de fonds et honnêteté avec les équipes
28:53 Manager pendant une levée de fonds et une crise personnelle
33:04 Pourquoi une startup n’est pas une famille mais une équipe
37:35 Rétention des femmes dans la tech et biais dans l’évaluation annuelle
41:06 Le people Model Canva pour fixer les attentes sur un rôle
44:08 Trois réflexes pour réduire les biais quand on manage des femmes dans la tech
49:09 Computer Girls, Hidden Figures et les rôles modèles féminins en tech
53:42 Développer des lines manageriales et coacher les coachs
57:23 Pourquoi les CEO doivent s’assurer d’avoir les bons people et les bonnes compétences
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Comment une PM ex-Algolia a construit son propre coach IA, Marie-Laure Thuret
La plupart des gens utilisent l'IA générative pour produire plus vite.Marie-Laure Thuret l'utilise pour devenir une meilleure PM.Automatiser une tâche, c'est gagner du temps en one-shot.Progresser dans sa …
Notes de l’épisode
La plupart des gens utilisent l'IA générative pour produire plus vite.
Marie-Laure Thuret l'utilise pour devenir une meilleure PM.
Automatiser une tâche, c'est gagner du temps en one-shot.
Progresser dans sa pratique, c'est en gagner sur la durée.
C'est pour parler de cette approche que j'ai eu le plaisir de recevoir Marie-Laure, ingénieure devenue PM sur le podcast.
Marie-Laure a vécu la croissance chez Algolia de l'intérieur (de 50 à 800 personnes) avant de rejoindre Evy et de co-fonder Tigo Labs.
Aujourd'hui AI Product Leader & Builder, Marie-Laure utilise l'IA générative pour augmenter sa pratique produit.
Elle s'est construit un coach IA qui relit ses appels clients à travers The Mom Test ou les Opportunity Solution Trees, et lui dit ce qu'elle a bien fait et ce qu'elle aurait pu mieux faire.
Dans cet épisode, elle explique :
- Comment elle a bâti son personal OS : une couche d'automatisation, une couche de supervision.
- Ce que l'IA lui fait réellement gagner (80 % du travail autour des interviews clients) et ce qu'elle ne remplace pas.
- Pourquoi la vraie prochaine avancée des LLM sera, selon elle, de savoir s'arrêter.
Bonne écoute !
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Ce qu'un PM a appris en livrant pour 7 millions d'abonnés, Pierre Verdu
L'IA générative accélère toute la phase de discovery : interviews, synthèse, prototypes. Ce qui prenait des semaines prend des heures.Alors, pourquoi autant d'équipes produit continuent de la sauter ?Car elles …
Notes de l’épisode
L'IA générative accélère toute la phase de discovery : interviews, synthèse, prototypes. Ce qui prenait des semaines prend des heures.
Alors, pourquoi autant d'équipes produit continuent de la sauter ?
Car elles confondent construire vite avec construire la bonne solution.
La vitesse ne sert à rien si elle répond au mauvais problème.
C'est pour parler de méthode produit que j'ai eu le plaisir de recevoir Pierre Verdu, ex entrepreneur (Prizm) et ex lead PM chez Free.
Quand Pierre était chez Free, Xavier Niel lui a demandé de créer un Wi-Fi sans bande 5GHz, pour rester pas cher.
Mais, quand il est allé chercher la data, 50% des utilisateurs étaient sur cette bande : ils l'ont quand même mise dans le répéteur.
Cet exemple rappelle l'importance de comprendre l'intention derrière une demande, et la discipline produit nécessaire pour y répondre.
Dans cet épisode, Pierre explique :
- L'importance de la discovery pour vérifier que l'on répond au bon problème.
- Comment une mauvaise décision produit non testée peut te coûter très cher.
- Ce que la GenAI permet d'accélérer, et où l'humain reste indispensable.
Bonne écoute !
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Commerce agentique : combien parier sur un canal qui ne pèse encore rien, Anne-Claire Baschet
Fin 2027, le trafic des agents dépassera le search classique.La vraie question n'est pas d'y croire ou non. C'est de décider, maintenant, combien tu investis pour être trouvable par des agents qui ne pèsent …
Notes de l’épisode
Fin 2027, le trafic des agents dépassera le search classique.
La vraie question n'est pas d'y croire ou non. C'est de décider, maintenant, combien tu investis pour être trouvable par des agents qui ne pèsent presque rien dans ton trafic aujourd'hui.
Ce scénario est celui que défend Anne-Claire Baschet, Chief Data & AI officer chez Mirakl.
Mirakl, c'est l'infrastructure invisible qui fait tourner le e-commerce de grands retailers et marques internationales.
Anne-Claire est venue décrypter l'état réel du commerce agentique et les décisions qu'il impose déjà.
Elle explique :
- Les quatre étapes du commerce agentique et l'état actuel du marché.
- Comment penser sa stratégie d'exposition aux LLMs.
- La place du SEO face à l'optimisation pour les moteurs de réponse d'IA génératives (GEO/AEO).
- Pourquoi les conversational attributes deviennent critiques pour aider l'agent IA à comprendre les usages, les situations, les contraintes et même des informations visuelles que l'humain déduit d'une image.
- L'importance de tester vite sur le core business plutôt que sur des cas marginaux à faible ROI.
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Product marketing early stage : partez du terrain, pas du produit, Elena Souiller-Fedorenkova
Elena Souiller-Fedorenkova est la Chief Marketing Officer de KNAVE, une FinTech de paiement à l'usage.Elle est venue sur le podcast pour expliquer comment poser les bases du product marketing en early stage …
Notes de l’épisode
Elena Souiller-Fedorenkova est la Chief Marketing Officer de KNAVE, une FinTech de paiement à l'usage.
Elle est venue sur le podcast pour expliquer comment poser les bases du product marketing en early stage : valider le terrain avant de construire et savoir présenter une solution complexe sans diluer la marque.
Dans cet épisode, elle explique :
- L'erreur classique : développer un produit abouti avant d'avoir prouvé que le marché paiera.
- Travailler avec des design partners sans leur céder le pricing ni le positionnement.
- Pourquoi le SaaS de KNAVE est fourni gratuitement et comment ancrer un prix dans des points de référence connus.
- Comment retravailler son positionnement pour chaque verticale : automobile, instruments de musique, robots de service.
- Où l'IA augmente le métier du PMM et où l’humain reste irremplaçable.
Bonne écoute !
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Agents IA : pourquoi 80% de fiabilité ne suffira jamais, Patrick Joubert
Les agents IA dépassent rarement 80-85 % de fiabilité et dans certains contextes (finance, logistique) ce n’est tout simplement pas acceptable.Patrick Joubert, multi-entrepreneur installé à San Francisco et …
Notes de l’épisode
Les agents IA dépassent rarement 80-85 % de fiabilité et dans certains contextes (finance, logistique) ce n’est tout simplement pas acceptable.
Patrick Joubert, multi-entrepreneur installé à San Francisco et cofondateur de Rippletide, explique ce qui manque pour franchir ce cap : une couche d'infrastructure qui valide chaque décision avant qu'elle ne déclenche une action.
À partir de cas concrets (service client, réassort logistique, rapports quotidiens), il montre pourquoi un simple RAG atteint vite ses limites, et comment une approche déterministe fondée sur des ontologies et une base graphe permet de les dépasser.
Patrick partage aussi son regard sur les agents IA, le coût réel des tokens et le futur du logiciel, dans un monde où l'agent devient un nouveau point d'entrée vers les applications.
Dans cet épisode vous découvrirez (entre autres) :
- La différence entre un workflow déterministe et un workflow agentique.
- Comment faire pour qu’un agent valide sa décision contre un référentiel métier, puis révise l'action prévue avant exécution.
- Pourquoi contrôler en priorité les actions irréversibles : remboursement, expédition, patch de production.
- L’importance d'avoir une couche sémantique capable d'intégrer des règles métier se trouvant dans des documents non structurés.
Bonne écoute !
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État, industrie, finance : ce que les US exécutent pendant que l'Europe annonce, Alain Garnier
Si ton produit dépend d'une plateforme que tu ne contrôles pas, alors tu peux tout perdre du jour au lendemain.Alain Garnier l'a vécu : Jamespot a perdu 80 % de son trafic B2C en une nuit, à cause de sa …
Notes de l’épisode
Si ton produit dépend d'une plateforme que tu ne contrôles pas, alors tu peux tout perdre du jour au lendemain.
Alain Garnier l'a vécu : Jamespot a perdu 80 % de son trafic B2C en une nuit, à cause de sa dépendance à Google.
40 ans dans le numérique, fondateur bootstrap de Jamespot (50 personnes, 400 000 utilisateurs, zéro levée), engagé de longue date sur la souveraineté : Alain a vu de l'intérieur le décrochage européen mais il est aussi convaincu que celui-ci n'a rien d'une fatalité !
Dans cet épisode, il explique :
- Pourquoi la réussite libérale américaine est d'abord une décision d'État : PayPal, Tesla, SpaceX et l'alignement État-industrie-finance.
- En quoi notre dépendance aux GAFAM n'est pas qu'un sujet de qualité produit, mais de règles de marché, de commande publique et de financement.
- Le vrai décrochage tech français n'était pas technique (Minitel, web, Arisem) mais politique.
- Comment sortir de notre dépendance aux logiciels américains.
(00:00) Parcours tech et souveraineté
(04:29) Minitel et web naissant
(07:22) Les banques refusent la boîte
(12:24) B2B contre B2C
(16:01) Le décrochage de l’État
(22:20) Cloud au centre et data centers
(26:54) Le modèle Musk
(31:47) Dépendance numérique européenne
(38:22) Google coupe Jamespot
(42:50) French Tech sur infras américaines
(46:55) BPI sort de la stack américaine
(50:09) La honte change de camp
(53:01) Bootstrap ou levée de fonds
(58:46) Passer aux outils européens
(01:02:01) Limiter les géants
(01:06:26) Lire, écouter, coder
(01:09:25) Nouvelle génération tech
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Une équipe produit qui shippe avec l'IA : ce que ça veut dire vraiment, Florian Bruniaux
Deux devs seniors qui font le travail de huit.Un profil produit qui n'avait jamais écrit une ligne de code et qui envoie ses pull requests en prod au bout d'une semaine.Un goulot d'étranglement qui se déplace …
Notes de l’épisode
Deux devs seniors qui font le travail de huit.
Un profil produit qui n'avait jamais écrit une ligne de code et qui envoie ses pull requests en prod au bout d'une semaine.
Un goulot d'étranglement qui se déplace des développeurs vers le produit.
C’est ce qu’a vécu Florian Bruniaux, founding AI engineer chez Méthode Aristote, lorsqu’il a adopté l’IA à l’échelle.
Et il m’a fait le plaisir de venir partager son retour d’expérience sur l'organisation tech & product IA qu'il a mise en place.
Dans cet épisode, il explique :
- Pourquoi il a refusé le vibe coding au début afin de poser des bases saines, avant d'accélérer avec l'IA.
- Comment des hooks et des garde-fous lui ont permis de laisser un profil 100% produit pousser ses propres PR sans rien casser.
- Pourquoi son rôle s’est déplacé de la production de code vers l’outillage pour permettre aux non-tech de coder proprement.
- En quoi l’âge d’or des développeurs est révolu.
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Personal OS : ce qu'un product manager senior délègue à l'IA et ce qu'il refuse de lâcher, Lucas Cerdan
Tu as Cursor ou Claude ouvert quelque part.Tu as vu les démos, les playbooks IA sur LinkedIn, écouté des conférences.Et pourtant, six mois plus tard, ta semaine de PM ressemble encore à celle d'avant et tu …
Notes de l’épisode
Tu as Cursor ou Claude ouvert quelque part.
Tu as vu les démos, les playbooks IA sur LinkedIn, écouté des conférences.
Et pourtant, six mois plus tard, ta semaine de PM ressemble encore à celle d'avant et tu portes la même charge mentale.
Lucas Cerdan a 15 ans d'expérience dans le Product management. Il est passé par de très belles boîtes telles que Algolia (premier PM, jusqu'à plus de 800 personnes), Databricks, Datadog.
Aujourd'hui il est Principal Product Manager chez Samsara, société B2B de plus de 6000 personnes spécialisée dans l'IoT et cotée en bourse.
Il est aussi co-créateur de La Product Conf, la plus grande conférence product en France.
Lucas a construit tout son parcours en tant que contributeur individuel et avec l'IA, il a complètement repensé sa façon de travailler autour de ce qu'il appelle son Personal OS.
Dans cet épisode il explique :
- Comment le leadership de Samsara a accéléré l'adoption IA chez ses PMs : pas de prescription d'outils, juste enlever les barrières.
- Ce qu'il délègue à ses agents (extraction de tâches, premiers drafts, recherches transverses) et ce qu'il refuse de lâcher (la décision, le contact client, le craft de distribution).
- Pourquoi la distribution est l'élément différenciant en 2026 et ce que ça change pour la place du PM.
Note : Le livre Who moved my cheese dont nous avons parlé en fin d'échange.
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De 15 à 90 % de fiabilité sur vos agents IA grâce au context engineering, Claire Gouze
Tes features IA en production ne donnent pas la fiabilité espérée et ton réflexe naturel c'est d'améliorer les prompts et complexifier le harness. Mais si le sujet était ailleurs ?Claire Gouze est la …
Notes de l’épisode
Tes features IA en production ne donnent pas la fiabilité espérée et ton réflexe naturel c'est d'améliorer les prompts et complexifier le harness. Mais si le sujet était ailleurs ?
Claire Gouze est la cofondatrice et CEO de nao Labs où elle construit le premier agent open source dédié à l'analyse de données.
Sur ses propres agents, elle est passée de 15 % à 90 % de fiabilité grâce au context engineering.
Dans cet épisode, elle explique :
- Pourquoi un agent qui échoue est souvent le reflet d'ambiguïtés que ton équipe n'a jamais clarifiées sur sa propre data.
- La méthode concrète pour mesurer la fiabilité d'un agent en production : tests unitaires, ordres de grandeur réalistes, et ce qu'il faut tester en priorité.
- Le shift de fond : passer d'un monde où l'on jugeait le code à un monde où l'on juge l'output, et ce que ça change dans notre façon de construire les produits.
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Tokens, GPU, souveraineté : ce qu'il faut comprendre de l'IA pour bien décider, Jean-Philippe Fourès
Tu veux intégrer de l'IA dans ton produit mais plus tes utilisateurs s'en servent, plus ta facture grimpe et ta marge, elle, ne suit pas.Le modèle économique du SaaS classique ne survit pas tel quel à l'IA …
Notes de l’épisode
Tu veux intégrer de l'IA dans ton produit mais plus tes utilisateurs s'en servent, plus ta facture grimpe et ta marge, elle, ne suit pas.
Le modèle économique du SaaS classique ne survit pas tel quel à l'IA générative, et peu de décideurs produit ont vraiment regardé ce que ça change.
Jean-Philippe Fourès est VP Product chez Iguane Solutions, où il déploie des modèles IA sur infrastructure dédiée pour des clients dans la banque, l'assurance et la santé.
Venu de la tech et du Big Data, il fait le pont entre le fonctionnement réel de l'IA et ce que ça change pour tes arbitrages produit.
Dans cet épisode, il explique :
- Le coût réel d'un token, et ce que ça implique pour une feature IA à l'échelle.
- Closed source, open-weight, modèle hébergé : comment choisir le bon modèle selon ton contexte.
- Pourquoi la vraie question de la souveraineté n'est pas le coût, mais qui peut lire tes données et ce que ton contrat avec un éditeur US ne te protège pas de faire.
- Comment un petit modèle spécialisé, réentraîné en quelques heures, peut battre un modèle frontière hors de prix.
Pour retrouver la communauté Product Partners c'est par là.
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Human-in-the-Loop : déployer de l'IA en production sans tout casser, Céline Delaugère
Céline Delaugère est la cofondatrice et CEO de MyDataMachine, une entreprise qui accompagne ses clients sur des cas d'usage de l'IA liés à la vidéo : détection d'opportunités de vente en magasin, lutte contre …
Notes de l’épisode
Céline Delaugère est la cofondatrice et CEO de MyDataMachine, une entreprise qui accompagne ses clients sur des cas d'usage de l'IA liés à la vidéo : détection d'opportunités de vente en magasin, lutte contre le vol à l'étalage, reconnaissance de tendances mode, classification de véhicules.
Son équipe annote en moyenne 1,5 million d'images par mois pour fiabiliser les modèles de vision de ses clients.
Dans cet épisode, Céline partage son expérience sur le concept de Human-in-the-Loop (HITL) et en quoi cette méthode permet à la fois d'itérer vite et de déployer des systèmes IA robustes.
Tu apprendras :
- Pourquoi un modèle à 70% de réussite peut quand même partir en production.
- Pourquoi l'expertise métier (mode, retail, médical, automobile) devient l'actif le plus rare pour entraîner les IA verticales.
- Pourquoi le métier de data annotator est aujourd'hui dans le top 3 des jobs en croissance sur LinkedIn.
- Les 3 endroits exacts où l'humain doit intervenir dans le cycle de vie d'un modèle IA.
- Comment construire un dataset d'évaluation vraiment robuste.
Retrouve Céline sur LinkedIn et sa newsletter Vision Before Technology ici.
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LLM as a judge : pourquoi l’évaluation par l’IA ne suffit pas, Laurent Zhang
Comment évaluer un agent IA quand il ne se contente plus de répondre, mais choisit ses outils, manipule des données et déclenche des actions ?Laurent Zhang est le cofondateur de Mankinds, une plateforme …
Notes de l’épisode
Comment évaluer un agent IA quand il ne se contente plus de répondre, mais choisit ses outils, manipule des données et déclenche des actions ?
Laurent Zhang est le cofondateur de Mankinds, une plateforme d’évaluation d’applications IA incubée à Station F dans le programme F/ai.
Dans cet épisode, il partage son expérience sur l'évaluation des applications d’IA générative et les systèmes agentiques.
Nous discutons notamment des alternatives au "LLM as a judge" avec des tests plus déterministes, auditables et adaptés aux secteurs régulés.
Il explique :
- La différence entre un workflow IA séquentiel vs un agent autonome.
- Les limites de la méthode d'évaluation avec un LLM (LLM as a judge) et les alternatives.
- L'approche d'évaluation que propose Mankind avec des scoreurs déterministes et des datasets contextualisés.
- Pourquoi la conformité n'est pas un frein mais un accélérateur à l'innovation.
(00:00:00) Parcours de Laurent et mission de Mankind
(00:06:21) Systèmes agentiques et limites du LLM as a judge
(00:15:27) Du contexte aux tests déterministes
(00:25:31) Orchestration, modèles et mise en production
(00:36:03) RAG, graphes et adoption de l’IA agentique
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6,5 milliards de téléchargements sans un euro de pub : l'histoire de VLC, Jean-Baptiste Kempf
Jean-Baptiste Kempf est le président de l'association VideoLAN et porte VLC Media Player depuis plus de 20 ans.VLC c'est un logiciel téléchargé 6,5 milliards de fois et utilisé par des centaines de millions de …
Notes de l’épisode
Jean-Baptiste Kempf est le président de l'association VideoLAN et porte VLC Media Player depuis plus de 20 ans.
VLC c'est un logiciel téléchargé 6,5 milliards de fois et utilisé par des centaines de millions de personnes, sans qu'un euro n'ait jamais été investi en publicité.
Dans cet épisode on revient sur l'histoire du projet (né d'une association étudiante à Centrale en 1998), la philosophie qui a permis cette croissance hors-norme, et les apprentissages que Jean-Baptiste en tire après 20 ans à construire des produits.
Il explique :
- Pourquoi le "complain-driven development" est plus efficace que 6 mois de discovery.
- Comment une tagline de 4 mots "VLC plays everything, runs everywhere" a structuré 20 ans de gouvernance open source et tranché des centaines de débats produit.
- Pourquoi VLC n'est pas joli mais marche, et pourquoi la rapidité et la hiérarchisation des fonctionnalités sont sous-estimées par les designers d'aujourd'hui.
- Où se déplace la vraie barrière à l'entrée à l'ère du vibe coding.
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AI Native PM : construire plus vite mais construire mieux, Benoit Terpereau
Et si le futur du Product Management ne consistait plus seulement à cadrer, mais aussi à construire ?Dans cet épisode, Benoît Terpereau partage sa vision du Product Management augmenté par l'IA générative, où …
Notes de l’épisode
Et si le futur du Product Management ne consistait plus seulement à cadrer, mais aussi à construire ?
Dans cet épisode, Benoît Terpereau partage sa vision du Product Management augmenté par l'IA générative, où les profils produit deviennent des product builders capables de concevoir, tester et livrer plus vite tout en restant centrés sur la valeur utilisateur et business.
Benoît est ingénieur de formation, passé par des rôles de développeur, CTO, Product Manager, directeur produit, VP produit et CPTO, notamment chez My Little Paris, Deezer, Lunii et aujourd'hui Believe, où il pilote une équipe produit d'une cinquantaine de personnes.
Il explique :
▪️ Pourquoi aujourd'hui seul un tiers du code livré apporte réellement de la valeur et pourquoi accélérer sans discernement ne ferait qu'amplifier ce gaspillage.
▪️ Comment il déploie cette transformation chez Believe avec une no-code factory et un programme beta "AI Native PM".
▪️ Pourquoi les PM doivent devenir plus business et mesurer leur impact sur les revenus car c’est là que se joue leur légitimité quand tout le monde peut builder.
▪️ Pourquoi l'empathie reste la compétence numéro un et pourquoi un PM ne devrait pas passer une journée sans interagir avec un utilisateur.
▪️ Sa méthode en 3 phases : interviews dé-biaisées par l'IA, prototypes fonctionnels testés par les utilisateurs, synthèse des retours assistée par la GenAI.
Vous pouvez contacter Benoit sur LinkedIn par ici.
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5 devs, 3 produits, 12 mois : le pari AI-native d'une startup en secteur réglementé, Hugo des Longchamps
Hugo des Longchamps pilote la tech chez Paladin, une startup qui modernise la santé au travail.Avant ça, il a passé huit ans chez Keobiz, où il est passé de premier dev à CTO d'une équipe d'une douzaine de …
Notes de l’épisode
Hugo des Longchamps pilote la tech chez Paladin, une startup qui modernise la santé au travail.
Avant ça, il a passé huit ans chez Keobiz, où il est passé de premier dev à CTO d'une équipe d'une douzaine de personnes, dans une boîte à 40 millions d'ARR.
Début 2025, il rejoint Paladin, une boîte de moins de six mois et de trois personnes alors.
Un an plus tard : trois produits certifiés en production, une équipe de cinq devs, et un go-live au 1er janvier 2026.
Dans cet épisode, il raconte comment il s'y est pris :
▪️ Imposer Cursor à toute l'équipe dès le jour 1 et gérer la résistance.
▪️ Le dev de demain n'écrit plus de code : il orchestre des agents.
▪️ Le vrai goulot d'étranglement : la review humaine, et pourquoi il refuse encore de l'automatiser.
▪️ Apprendre Terraform sans IA, puis construire un agent capable de terraformer 130 ressources AWS en autonomie.
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Gens de Confiance : construire un produit autour de la confiance sans la trahir, Olivier Brandicourt
Olivier Brandicourt partage son expérience autour du développement d'une marketplace basée sur la confiance et la transparence tout en maintenant un modèle économique durable et une culture d'entreprise …
Notes de l’épisode
Olivier Brandicourt partage son expérience autour du développement d'une marketplace basée sur la confiance et la transparence tout en maintenant un modèle économique durable et une culture d'entreprise bienveillante.
Olivier est un leader produit avec plus de 10 ans d'expérience dans la gestion de marketplaces internationales. Il est aujourd'hui VP Produit chez Gens de Confiance.
Il explique :
▪️ Comment faire de la confiance la proposition de valeur centrale d'une marketplace.
▪️ Le modèle économique de Gens de Confiance basé sur l'immobilier et la location de vacances.
▪️ Pourquoi certaines verticales ne sont volontairement pas monétisées.
▪️ Leur utilisation de l'IA générative pour détecter les fraudes tout en préservant le lien humain entre les membres.
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OpenClaw : construisez des agents IA qui tournent 24h/24, Gilles Barbier
Gilles Barbier partage son expérience avec OpenClaw, le projet open source à la croissance fulgurante qui s'est imposé parmi les plus populaires de GitHub. Gilles est un entrepreneur tech avec près de 20 ans …
Notes de l’épisode
Gilles Barbier partage son expérience avec OpenClaw, le projet open source à la croissance fulgurante qui s'est imposé parmi les plus populaires de GitHub.
Gilles est un entrepreneur tech avec près de 20 ans d'expérience, spécialisé dans l'orchestration de workflows et fondateur de plusieurs startups.
Aujourd'hui, il construit tinyStaff, une startup qui propose des assistants virtuels personnalisés basés sur OpenClaw.
Il explique :
▪️ Le fonctionnement d'OpenClaw, l'un des projets open source les plus populaires du moment sur GitHub.
▪️ L'intérêt d'installer OpenClaw sur une machine locale (souvent un Mac Mini) et les risques associés.
▪️ Comment il construit tinyStaff, une startup basée sur OpenClaw proposant des assistants spécialisés (assistant de direction, marketing, développement, etc.).
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Comment devenir IA-first sans renier ses fondamentaux product, Simon Robic
Simon Robic est le cofondateur de Screeb, produit SaaS dédié à la mesure et l'amélioration de l'expérience utilisateur.Dans cet épisode, il partage comment l'arrivée de l'IA générative a transformé à la fois …
Notes de l’épisode
Simon Robic est le cofondateur de Screeb, produit SaaS dédié à la mesure et l'amélioration de l'expérience utilisateur.
Dans cet épisode, il partage comment l'arrivée de l'IA générative a transformé à la fois son produit et sa manière de faire du product management.
Il explique :
▪️ En quoi devenir IA-first ne dispense pas de respecter les fondamentaux product.
▪️ Pourquoi ils ont fait le choix de Mistral plutôt qu'OpenAI : souveraineté et pragmatisme.
▪️ Comment évaluer une feature IA avant et après mise en production et pourquoi les outils classiques ne suffisent plus.
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Heetch : la boîte pirate qui défie les géants du VTC, Teddy Pellerin
Teddy Pellerin partage l'histoire de Heetch, société qu'il a co-fondée en 2013.Heetch c'est l'application de VTC française qui a réussi à se faire une place face aux géants du secteur en misant sur une ADN …
Notes de l’épisode
Teddy Pellerin partage l'histoire de Heetch, société qu'il a co-fondée en 2013.
Heetch c'est l'application de VTC française qui a réussi à se faire une place face aux géants du secteur en misant sur une ADN pirate et une approche terrain.
Il explique :
▪️ Comment ils ont lancé le service en 2013 avant même d'avoir une application en se concentrant sur le retour de soirée.
▪️ L'état d'esprit pirate et les actions terrains qu'ils ont mises en place pour faire grandir le projet.
▪️ La puissance du bouche à oreille et les partenariats avec les organisateurs de soirées.
▪️ Le changement de positionnement de l'entreprise suite à leur condamnation et les enjeux associés.
Suivre la newsletter Tout ne fut pas rose de Teddy.
(00:00:00) Présentation de Teddy et Heetch
(00:10:00) Acquisition des premiers clients et marketing terrain
(00:20:00) Développement de l'application et levées de fonds
(00:30:00) Défis réglementaires et pivot stratégique
(00:50:00) Importance de la curiosité pour innover
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Spatial computing : 7 millions de lunettes vendues et des ROI x100 dans l'industrie, Soraya Jaber
Soraya Jaber partage son expertise sur le spatial computing, une technologie qui transforme notre interaction avec le monde grâce à la réalité augmentée, virtuelle et mixte. Soraya est la cofondatrice de Studio …
Notes de l’épisode
Soraya Jaber partage son expertise sur le spatial computing, une technologie qui transforme notre interaction avec le monde grâce à la réalité augmentée, virtuelle et mixte.
Soraya est la cofondatrice de Studio Meije, un studio spécialisé dans la création d'expériences immersives pour visionOS d'Apple et les lunettes IA. Elle a commencé à travailler dès 2015 avec les premiers prototypes Microsoft HoloLens en développant des solutions pour faciliter la création d'expériences immersives.
Elle explique :
▪️ En quoi le spatial computing offre une nouvelle dimension aux interfaces au-delà des écrans 2D.
▪️ Les cas d'usages principaux de la réalité virtuelle VS de la réalité augmentée.
▪️ Sa vision sur l'adoption et les futurs développements des produits comme l'Apple Vision Pro et les lunettes Meta Ray-Ban.
(00:00:00) Introduction au spatial computing
(00:13:05) Impact de la pandémie et évolution du marché
(00:26:10) Développement et maturité des lunettes connectées
(00:51:56) Fonctionnalités et usages des lunettes Meta
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Construire un SaaS rentable en solo dans la niche SEO, Amaury Duval
Amaury Duval partage son expérience d'indie hacker et de créateur de plusieurs SaaS SEO bootstrap, notamment SERPmantics.Amaury est un entrepreneur spécialisé dans la création de SaaS pour le référencement …
Notes de l’épisode
Amaury Duval partage son expérience d'indie hacker et de créateur de plusieurs SaaS SEO bootstrap, notamment SERPmantics.
Amaury est un entrepreneur spécialisé dans la création de SaaS pour le référencement naturel.
Il explique :
▪️ Comment il a fait pour lancer huit projets SaaS en un an, dont trois sont monétisés, dans le domaine du SEO.
▪️ L'importance de comprendre la technique et le business pour construire des outils efficaces et monétisables.
▪️ Sa manière de faire du produit avec l'IA générative.
(00:00:00) Présentation et parcours SaaS
(00:02:05) Impact de l'IA générative
(00:04:57) Débuts en programmation et SEO
(00:07:22) Expériences de vente et choix de projets
(00:09:48) Création et marketing de micro-produits
(00:12:43) Évolution du produit et retours utilisateurs
Ressources :
- L'outil SERPmantics d'Amaury
- L'outil 12 pages d'Amaury
- Les livres de Russel Brunson : Dotcom Secrets et Expert Secrets
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Time-to-market ou souveraineté ? Comment bien choisir son fournisseur Cloud, Kévin Polizzi
Découvrez l'expérience de Kévin Polizzi, président du Unitel Group et entrepreneur depuis 20 ans, qui partage son expertise sur la souveraineté numérique, le cloud, la data et l'indépendance technologique face …
Notes de l’épisode
Découvrez l'expérience de Kévin Polizzi, président du Unitel Group et entrepreneur depuis 20 ans, qui partage son expertise sur la souveraineté numérique, le cloud, la data et l'indépendance technologique face aux GAFAM.
Kévin revient sur plus de 20 ans de construction d'infrastructures cloud en France, les défis de la souveraineté numérique, l'évolution du marché face aux GAFAM, et les stratégies pour renforcer notre indépendance technologique en France et en Europe. Kévin Polizzi est un entrepreneur français expérimenté dans le cloud et les télécommunications, engagé depuis plus de 20 ans sur les enjeux de souveraineté numérique.
Il explique :
▪️ L'importance de la souveraineté numérique et de l'indépendance technologique face aux GAFAM, un sujet qu'il suit depuis plus de 20 ans.
▪️ L'évolution du marché du cloud depuis les années 90, avec la création d'infrastructures en France et la montée en puissance des géants américains comme AWS.
▪️ Les difficultés rencontrées par les entreprises françaises face à la dépendance aux fournisseurs étrangers et aux coûts croissants du cloud.
▪️ Le rôle des acteurs français du cloud comme OVH, Scaleway, Outscale, et la nécessité d'un soutien étatique plus fort.
▪️ Les enjeux liés à la sécurité des données, au RGPD, et à la consolidation du marché européen du cloud et des logiciels de santé pour atteindre une taille critique compétitive à l'international.
(00:00:00) Présentation et enjeux de souveraineté
(00:08:57) Evolution du cloud et indépendance technologique
(00:15:54) Stratégies d'hyperspécialisation et Edge Computing
(00:28:58) Défis du projet Gaia-X et partenariats européens
(00:40:56) Impact de l'IA sur l'économie et la stratégie métier
(01:00:42) Consolidation des éditeurs logiciels et souveraineté numérique
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La place du leadership produit à l'ère de l'IA générative, Nathalie Edlinger
Découvrez comment Nathalie Edlinger, experte produit, intègre l'IA générative dans la gestion produit pour transformer les équipes et les organisations. Nathalie partage son expérience de leader produit …
Notes de l’épisode
Découvrez comment Nathalie Edlinger, experte produit, intègre l'IA générative dans la gestion produit pour transformer les équipes et les organisations.
Nathalie partage son expérience de leader produit, soulignant l'importance pour les leaders produits de plonger dans l’expérimentation IA et de ne pas déléguer cette veille.
Nathalie Edlinger a plus de 15 ans d'expérience dans le monde du produit et de la tech. Ingénieure de formation, elle est aujourd'hui Chief Product Officer (CPO) de la startup Paladin spécialisée dans la médecine du travail.
Dans cet épisode elle explique :
▪️ L'importance pour les leaders produits de s'impliquer concrètement dans la compréhension et l'utilisation des outils d'IA pour mieux guider leurs équipes.
▪️ L'évolution des rôles de product manager et développeur vers des profils de product builders capables de prototyper et créer rapidement des produits, notamment en no-code.
▪️ L'impact de l'IA générative sur la collaboration entre équipes produit et tech, favorisant une organisation plus fluide et une meilleure prise de décision.
▪️ L'importance de l'humilité, du mentorat et de la passion dans les rôles de leadership produit pour inspirer et soutenir les équipes efficacement.
(00:00:00) Introduction et présentation de Nathalie Edlinger
(00:01:31) Présentation de Paladin et de son équipe produit-tech
(00:03:02) L'importance pour les leaders produits de s'impliquer dans l'IA
(00:05:56) Leadership produit et intégration de la veille technologique
(00:07:42) Expérimentations avec des outils de prototypage
(00:09:37) Critiques et limites des outils no-code comme Loveable
(00:10:55) Création rapide de produits sans coder avec divers outils
(00:12:12) Gestion du changement d'outils et accompagnement des équipes
(00:14:58) Évolution du rôle de leader produit à l'ère de la Gen AI
(00:16:14) Impact de l'IA générative sur la collaboration produit-tech
(00:17:56) Nouvelle approche pragmatique des spécifications chez Paladin
(00:19:18) L'IA accélère la prise de décision et l'expérimentation produit
(00:20:45) Leadership produit par l'exemple et l'expérimentation concrète
(00:22:15) Évolution des rôles vers des product builders
(00:23:55) L'IA rend les développeurs plus autonomes et centrés utilisateur
(00:25:25) Utilisation de données concrètes pour mobiliser les équipes
(00:26:47) Collaboration et intégration de l'IA dans l'entreprise
(00:28:04) Diversité des relations produit-tech et impact de l'IA
(00:29:32) Clarification des rôles entre tech et produit à l'ère de l'IA
(00:31:01) Priorisation et construction efficace des solutions chez Paladin
(00:32:30) L'IA accélère l'innovation et les itérations produit
(00:33:40) Focus produit sur la qualité et la stabilité des visions long terme
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Voici les 100 derniers épisodes sur 154. Les épisodes plus anciens se trouvent dans le flux du podcast.
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