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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Comment Youtrust (ex Yousign) a fait de l'IA la norme pour ses équipes produit, Christopher Parola
Monday, September 28, 2026 • Duration 01:11:16
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
Monday, September 21, 2026 • Duration 01:13:26
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
Construire un produit AI-native : le playbook, les ratés et la réorganisation des équipes, Pauline Marol
Monday, September 14, 2026 • Duration 57:54
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
Décider sans avoir le P&L : pourquoi le produit n'appartient pas au CPO, François de Bodinat
Monday, September 7, 2026 • Duration 01:10:29
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
Le manager que vous venez de promouvoir n'a jamais appris à manager, Caroline Ramade
Monday, August 31, 2026 • Duration 01:04:15
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.
Comment une PM ex-Algolia a construit son propre coach IA, Marie-Laure Thuret
Wednesday, July 22, 2026 • Duration 45:59
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.
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Commerce agentique : combien parier sur un canal qui ne pèse encore rien, Anne-Claire Baschet
Tuesday, July 14, 2026 • Duration 54:59
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
Monday, June 29, 2026 • Duration 47:48
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.
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Agents IA : pourquoi 80% de fiabilité ne suffira jamais, Patrick Joubert
Thursday, June 25, 2026 • Duration 01:05:31
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.
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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.
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