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Data updated on 30/09/2026
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▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Pour Arnaud Lemaire, CTPO de sunday, l'IA montre que le code n'a jamais été le cœur du problème.
Chez sunday, la solution de paiement en restaurant, Arnaud encadre la tech et le produit d'une entreprise dont le business double ou triple chaque année. Pour lui, la valeur d'une équipe tech se joue avant et après l'écriture du code : dans la conception du système et dans ce qui l'amène en production.
Ce que vous allez apprendre :
Pourquoi une équipe coupée de ses utilisateurs se réfugie dans le beau code
Pourquoi les devs doivent être réveillés quand la prod tombe
Comment convaincre un COMEX d'investir dans la conception
Pourquoi on code plus vite avec l'IA sans livrer plus vite
Les choix techniques qui coûtent le plus cher ne sont pas faits par les mauvais développeurs : Mathieu Sanchez décortique les biais qui font dérailler les bons.
Engineering Principal chez Qonto et animateur de Tronche de Tech, le podcast qui tire le portrait des gens de la tech, Mathieu répond pour une fois aux questions. Biais de nouveauté, réinvention de la roue, culte de la complexité, ego : pour chaque biais, un cas vécu et une parade. Avec un fil rouge : le métier de dev n'est pas de produire du code, c'est de comprendre le problème avant la solution.
Ce que vous allez retenir :
Le niveau technique ne protège pas des biais, il les finance
Un choix de techno est un pari
Chaque maillon de specs perd du contexte et additionne les erreurs ; le dev qui garde le contexte les rattrape
« Donne-moi le problème avant la solution » : une demande qui arrive en solution a déjà perdu son pourquoi
Réinventer la roue se paie en mois de salaire, pas en facture cloud
Quand on a un marteau, tout ressemble à un clou
Une nouvelle techno s'adopte par un pari timeboxé qu'on accepte de faire, pas sur une analyse papier
L'élégance, c'est la simplicité - Le bon ego est celui qu'on garde sous contrôle
Build vs buy est une décision business, pas technique
L'IA supprime le dev traducteur, pas le dev concepteur ; la compétence durable : apprendre à apprendre
Il raconte des contes. Ça fait de lui un meilleur ingénieur IA. Luca Marchesini #46
Conteur sur scène et ingénieur IA, Luca Marchesini conçoit ses agents comme des personnages, pas comme des listes d'instructions.
Luca applique l'art du récit à la conception d'agents IA : donner un rôle plutôt qu'empiler des règles, décrire le problème plutôt que la solution, doser le contexte comme un conteur dose le vide. Et il ne transige pas sur un point : un agent est un outil, pas un partenaire.
Ce que vous allez apprendre :
Concevoir un agent comme un personnage fait la moitié du travail
Prompter le problème plutôt que la solution pour des réponses beaucoup plus riches
Choisir les mots et structurer les phrases, c'est structurer sa pensée : la déléguer, c'est la désapprendre
Transférer une expertise métier en quelques phrases de prompt, là où il fallait des mois de dev
La seule chose qui ne se délègue jamais : la responsabilité de ce qu'on livre
🎬 Ressources mentionnées
Les livres de Ted Chiang : La Tour de Babylone, Expiration
Arthur Magne, cofondateur de Packmind, montre que coder avec l'IA ne se joue plus dans l'écriture du code mais dans le harness : le système de contexte et de garde-fous que l'équipe construit et gouverne autour de ses agents.
Ce que vous allez apprendre :
Un agent = un modèle + un harness. Le modèle appartient aux éditeurs, le harness vous appartient.
La code base ne suffit pas : un agent ne distingue pas vos bonnes pratiques de votre legacy.
12 équipes, 12 skills contradictoires sur la même architecture : l'alignement est le vrai chantier.
L'IA amplifie ce qui existe, vos bonnes pratiques comme vos goulots.
Accélérer l'écriture du code n'améliore qu'un maillon du cycle de vie.
Un petit modèle bien cadré bat un gros modèle sans contexte, pour 40 fois moins de tokens.
Le vrai test : pousseriez-vous en prod sans relire le code généré ?
Shérine Khoury, Principal Software Engineer chez Red Hat sur le cœur d'OpenShift, challenge l'idée reçue qui fait du meilleur développeur de l'équipe le tech lead naturel.
Pour Shérine, la valeur d'un tech lead ne se joue pas dans son code mais dans sa capacité à faire grandir les autres et à relier la technique au terrain : celui qui gère seul tous les bugs et toutes les fonctionnalités est le symptôme d'une mauvaise orientation. Elle raconte pourquoi elle laisse volontairement son équipe se tromper sur les sujets peu prioritaires, comment une réécriture techniquement irréprochable a coûté 2 ans faute d'avoir pensé la migration des utilisateurs, et ce que ses années d'offshore lui ont appris pour travailler avec les systèmes agentiques : arriver avec la solution toute faite ne marche pas, mieux vaut donner le contexte et construire ensemble.
Avec Adrien Maret, CTO et fondateur de Maleus, on regarde ce qui se passe quand produire du code ne coûte presque plus rien, et qui se retrouve à nettoyer derrière.
Le code sort si bien des agents qu'on les a mis dans toutes les mains, product, design, parfois un CEO. Mais produire du code n'a jamais été le métier, et quand l'outil se généralise, le goulot ne disparaît pas, il se déplace, le poste de travail devient une porte d'entrée, et un agent générique seul reste un bras robot, pas une usine. Adrien explique comment l'orchestrer pour que ça tienne en prod.
Les apprentissages de l'épisode :
Produire du code n'a jamais été le métier : le cœur, c'est juger, cerner le vrai besoin et vérifier que ça marche, pas juste que ça tourne.
Le goulot ne disparaît pas, il se déplace. Le produit est sous l'eau aujourd'hui, le SRE le sera demain.
Le poste de travail devient une porte d'entrée, via les attaques supply chain.
Claude Code seul, c'est au mieux un bras robot, pas l'usine. Il faut l'orchestrer.
Un système agentique qui tient : une orchestration déterministe, une validation humaine, le LLM confiné à la logique métier.
Le conseil à contre-courant d'Adrien : recruter et former la prochaine génération.
🎬 Ressources mentionnées
Travailler avec l'IA, c'est changer de sport - Tristan Charvillat #42
Tristan Charvillat (AI Discipline, ex-BlaBlaCar et Malt) explique pourquoi travailler avec l'IA, c'est changer de sport : on ne court plus, on pilote.
« J'ai essayé, mais dans mon métier ça ne marche pas. » Tristan entend cette phrase à chaque formation, et le problème vient rarement de l'IA : on la sollicite au travail comme on organise ses vacances. Ancien VP Product Design de BlaBlaCar et de Malt, cofondateur de la communauté AI Discipline avec Rémi Guyot, Tristan forme aujourd'hui des équipes et des comités de direction, de la startup au CAC 40.
🎯 Ce que vous allez apprendre
Bien adopter l'IA
Bloquer l'IA ne l'arrête pas
Le test du volant
La règle d'or
Les fondamentaux qui n'ont pas bougé en 2 ans
Pourquoi les profils littéraires redeviennent un avantage
Jean-Christophe Pagès raconte comment les quatre valeurs de l'agilité ont fait réussir la refonte des concepts de magasin Bricomarché et Bricorama, un produit physique à plusieurs millions, sans une ligne de code.
Coach agile depuis 20 ans et Professional Scrum Trainer certifié, Jean-Christophe a accompagné plus de 50 équipes dans le retail, la banque, l'hôtellerie ou la défense, en grande partie sur des produits non numériques. Dans cet épisode enregistré en marge de l'Agile Tour Montpellier, il revient sur un cas concret : fédérer deux enseignes concurrentes (Bricomarché et Bricorama) autour d'une refonte de concept de magasin menée en itératif, plutôt qu'en tunnel de 2 ou 3 ans comme le font les grands acteurs du secteur. Il partage aussi la leçon RH qu'il a payée cher et pourquoi des gens qui n'ont jamais fait d'IT appliquent souvent l'agilité mieux que les équipes tech.
Ce que vous allez apprendre
Les quatre valeurs de l'agilité fonctionnent partout, y compris très loin de l'IT
Un sprint ne sert à rien si vous n'êtes pas prêt à changer ce que vous aviez prévu
Sur un produit physique qui coûte des millions, mieux vaut se tromper petit que se planter à grande échelle
Embarquer le management ET les RH dès le départ, sinon ça ne peut pas marcher
Commencer par le pourquoi (le Why) avant de travailler le quoi
Patrimoine logiciel : les 3 dettes que l'IA n'efface pas - Julien Topçu #40
Avec Julien Topçu (CTO du groupe Shodo), on déconstruit l'idée que le code est un coût pour le repenser comme un patrimoine qui se déprécie quand on l'ignore.
Julien Topçu, CTO du groupe Shodo et conférencier reconnu, pousse une idée que peu de DAF et de DSI ont vraiment intégrée : votre code source est comptablement un actif immobilisé. Mal entretenu, il bascule en passif et détruit de la valeur silencieusement, jusqu'au jour où un concurrent moins endetté vous passe devant.
Ce que vous allez apprendre
Pourquoi le code est comptablement un actif immobilisé qui s'amortit
Les 4 métriques d'Accelerate pour mesurer la santé de votre patrimoine logiciel
La différence entre dette technique, dette fonctionnelle et dette de conception
Pourquoi un choix techno engage toute l'organisation : RH, formation, marque employeur
Comment la loi de Conway façonne votre code à votre insu
Pourquoi l'IA s'effondre dans un legacy entremêlé (le piège de la context window)
Comment les ADR (Architecture Decision Records) préservent la connaissance
L'erreur de mélanger l'espace du problème et l'espace de la solution
Pourquoi la vélocité et les story points ne mesurent rien d'objectif
Le plan d'action concret du lundi matin pour un CTO ou un DSI
Pour améliorer l’engagement des équipes, vous devez comprendre le système en place - Jérôme Lesage #39
Jérôme Lesage, coach pro depuis plus de 10 ans et co-pilote du centre Agile de CACIB, nous explique pourquoi l'engagement des équipes ne se décrète pas et comment l'approche systémique permet de le révéler.
Vos équipes livrent dans les temps, respectent les budgets, cochent les OKR. Sur le papier tout va bien. En coulisse, c'est autre chose : tensions silencieuses, désengagement, livraison "dans la douleur". On ajoute un rituel, on change de framework, on forme les managers, et rien ne bouge. Parce qu'on traite les symptômes sans regarder ce qui les relie.
Avec Jérôme, nous creusons l'approche systémique : cette façon de regarder l'ensemble plutôt que les pièces une par une. Comment diagnostiquer un dysfonctionnement, pourquoi la responsabilisation et l'autonomie sont les deux leviers majeurs de l'engagement, comment intégrer l'IA comme alliée sans tomber dans ses pièges, et surtout par où commencer quand on veut faire bouger un système sans tout casser.
Ce que vous allez apprendre
Pourquoi une équipe qui livre bien peut quand même être en danger
Les signaux faibles d'un dysfonctionnement systémique
Le "reflet systémique"
La logique des cercles d'influence
Les deux leviers prioritaires de l'engagement : responsabilisation et autonomie
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