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Terry Michel
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Décryptez les stratégies Produit et IA des meilleurs. Sur Just a Click vous trouverez des interviews sans langue de bois autour de l’IA générative, du Produit, du Design et du Business.  Chaque semaine, Terry Michel reçoit des experts de leurs domaines pour qu’ils partagent leurs expériences et leurs points de vue. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

  1. Product marketing early stage : partez du terrain, pas du produit, Elena Souiller-Fedorenkova

    vor 4 Tagen

    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 : 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 ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

    48 Min.
  2. Agents IA : pourquoi 80% de fiabilité ne suffira jamais, Patrick Joubert

    25. Juni

    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 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 ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

    1 Std. 6 Min.
  3. État, industrie, finance : ce que les US exécutent pendant que l'Europe annonce, Alain Garnier

    22. Juni

    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 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 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

    1 Std. 11 Min.
  4. Une équipe produit qui shippe avec l'IA : ce que ça veut dire vraiment, Florian Bruniaux

    15. Juni

    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 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. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

    1 Std. 11 Min.
  5. Personal OS : ce qu'un product manager senior délègue à l'IA et ce qu'il refuse de lâcher, Lucas Cerdan

    8. Juni

    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 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. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

    57 Min.
  6. De 15 à 90 % de fiabilité sur vos agents IA grâce au context engineering, Claire Gouze

    1. Juni

    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 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. Pour recevoir mes analyses et ne pas manquer les prochains épisodes, pense à t'abonner à la newsletter sur justaclick.fr Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

    47 Min.
  7. Tokens, GPU, souveraineté : ce qu'il faut comprendre de l'IA pour bien décider, Jean-Philippe Fourès

    25. Mai

    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 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. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

    1 Std. 2 Min.
  8. Human-in-the-Loop : déployer de l'IA en production sans tout casser, Céline Delaugère

    18. Mai

    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 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. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

    44 Min.
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