Episodit
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User feedback is overrated.
AI is nearly useless for the hardest part of product work.These are two of the arguments Luba Vyaznikova makes in this episode.
Luba is Head of Product at Timeleft, a social product built around a simple idea: two clicks, and tomorrow evening you're sitting at a dinner table with 5 strangers who want the same thing as you.
Timeleft now runs in 60 cities around the world.Before Timeleft, Luba spent years at Bumble and Badoo, two of the largest social products in the world.
She has seen the same product problems play out over and over, and she's built strong, contrarian views on how to navigate them.If you're a Product Manager, CPO, or founder building a consumer product, this conversation is for you.
A few of the questions we tackle:
Why is treating user feedback as gospel a beginner's mistake?
How do you measure success when the value happens between people?
Why did every new PM at Badoo want to remove a 40% revenue feature?
Where does AI help in product work, and where doesn't it?
What's the difference between individual and institutional AI?
Enjoy the episode.
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[00:00] Introduction
[02:06] What Timeleft is really building
[04:30] Ecosystem thinking in social products
[07:55] Bumble : more than "women message first"
[09:47] How to measure success in a social product
[14:20] The metrics beyond experience score
[17:42] Reading emotional user feedback
[19:36] Bringing back angry users
[23:55] The Emirates first-class analogy
[29:25] Retention in B2B vs B2C
[30:54] Why user feedback is overrated
[34:05] The Badoo feature every PM wanted to remove
[41:39] The BlaBlaCar analogy
[43:49] Why AI can't help with product decisions
[48:31] Where AI actually helps at Timeleft
[52:34] The new bottleneck in Product teams
[54:50] Individual AI vs Institutional AI
[59:30] Why AI won't transform companies overnight---
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Comment ton produit doit-il évoluer pour les agents IA ?
C'est la question que toute boîte tech va devoir se poser dans les mois à venir.Et chez Stripe, ils sont déjà en train d'y répondre.
Le trafic des LLM sur leur documentation a fait x5 en 2025, puis x10 en 2026.
Aujourd'hui, leur documentation est plus lue par des agents que par des humains.Quand tu sais qu'1,6 % du PIB mondial e-commerce transite par Stripe, ce qui se construit chez eux en ce moment va impacter tout l'écosystème.
Pour décortiquer comment Stripe se prépare à ce nouveau monde, mon associé David a reçu Arielle Le Bail, Head of Product chez Stripe pour la France, l'Europe du Sud et le Benelux.
Ce qui est hallucinant, c’est qu’Arielle s'est absentée 5 mois entre octobre 2025 et mars 2026, et à son retour, elle a vu un avant-après radical dans son métier de Product.
Si tu es CPO, Head of Product, fondateur tech ou e-commerce leader, cet épisode est pour toi.
Quelques-unes des questions abordées :
Comment se préparer à l'arrivée des agents IA dans son business ?
Comment passer de User Experience à Agent Experience ?
Comment le métier de Product Manager va-t-il évoluer avec l'IA ?
Comment industrialiser l'usage de l'IA dans une grosse équipe Product ?
Bonne écoute.
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[00:00] Introduction
[01:41] Welcome au Stripe Tour Paris
[03:00] Le parcours d'Arielle chez Stripe
[05:05] 300 PMs chez Stripe
[08:19] La doc plus lue par les agents
[09:47] Le futur du e-commerce agentique
[15:48] La chaîne de valeur Stripe
[18:02] Stripe Project pour les agents
[19:57] Le Machine Payments Protocol
[21:41] Devenir agent-ready
[24:39] De l'UX à l'AX
[26:51] Le studio de prototypage
[29:21] La revanche des Product Manager
[31:39] Le Product Cycle avec l'IA
[34:05] L'interface conversationnelle
[37:24] Le message aux Product
[38:58] Le message aux CEO---
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Puuttuva jakso?
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Alan, a fait une des transformations IA les plus avancées qu'on puisse observer dans la tech française.
800 personnes qui utilisent l'IA tous les jours.
Plusieurs centaines de pull requests en production écrites par des designers, des PMs et des ops.
Toute la codebase ouverte à la boîte via une initiative interne baptisée "Everyone Can Build".Pour découvrir comment ils en sont arrivés là, j'ai reçu Alexandre Gerlic, VP Engineering chez Alan.
Il a rejoint la boîte en 2019 quand l'équipe tech faisait 20 personnes et chapeaute aujourd'hui plus de 100 ingénieurs.Ce qui rend Alan particulier, c'est qu'ils ont démarré leur transformation IA avant la démocratisation de l'IA générative.
3 ans plus tard, ils construisent leurs propres outils internes.Si tu es VP Engineering, CTO, CPO ou fondateur tech et que tu te demandes par où démarrer ou comment accélérer ta transformation IA, cet épisode est pour toi.
Quelques-unes des questions abordées :
Par où commencer une transformation IA dans ses équipes ?
Comment ouvrir sa codebase à des profils non-techniques ?
Comment construire sa propre stack IA interne ?
Faut-il poser des métriques IA dès le début ?
Quelle est l'erreur principale à éviter dans une transformation IA ?
Bonne écoute.
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[00:00] Introduction
[02:17] Le pitch d'Alan
[05:01] De 20 à 100+ ingénieurs
[06:39] L'IA chez Alan dès le day one
[08:14] Le Slack bot marmotte
[14:47] Les "champions" en interne
[15:49] Ouvrir la codebase à tous
[18:26] Le lancement d'Everyone Can Build
[27:04] Pourquoi Alan a refusé Lovable
[30:31] Construire ses propres outils
[37:09] Hopper, l'outil interne
[41:58] Construire à 2 au lieu de 4
[43:49] Le nouveau goulot : la code review
[48:41] L'approche métriques d'Alan
[54:02] Les Skills, le shift récent
[58:57] Les obstacles rencontrés
[01:04:51] Le nouveau process de recrutement
[01:07:11] Le conseil pour démarrer
[01:09:12] L'erreur à éviter
[01:10:27] Aux ingénieurs sceptiques---
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Comment on transforme vraiment une organisation Product pour la rendre AI-Native ?
Il y a quelques semaines, j'ai animé une table ronde sur ce sujet à La Product Conf, la plus grande conférence Product en France. Sur scène, j'ai invité 3 Product Leaders venus de trois entreprises à des stades radicalement différents :
Christopher Parola, CPO chez Youtrust (ex-Yousign). 200 personnes dont 90 en Product & Engineering, en transformation depuis 1 an et demi.
Justine Poggi, VP Product chez Weglot. 70 personnes dont 20 en Product & Tech, en transformation depuis quelques mois.
Florian Cordel, VP Product chez Cegid. 6000 personnes dont 2000 en R&D, en transformation depuis 2 ans.
Une discussion honnête, où chacun partage ce qui a marché, ce qui ne fonctionne pas, et ce qu'on découvre vraiment quand on essaie de reconstruire son équipe autour de l'IA.
Si tu es CEO, fondateur, CPO ou Head of Product et que tu te demandes par où démarrer ou comment accélérer ta propre transition, cette discussion est pour toi.
Quelques-unes des questions abordées :Pourquoi 80% du code généré par IA ne fait pas x5 sur la productivité ?
Qui devient le goulot d'étranglement au sein de l'équipe produit ?
Pourquoi le format "2h IA / semaine" ne marche pas ?
Pourquoi monter une "AI Team" séparée a échoué chez Cegid ?
L'erreur principale à éviter lors d'une transformation IA ?
Bonne écoute.
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Make scaled its revenue and customer base by 50% in one year without hiring more people.
I wanted to understand what actually changed inside the company, so I invited Fabian Q. Veit, CEO of Make.com.
Make is a visual platform used by hundreds of thousands of companies to build and manage automations and AI agents. But beyond the product, Fabian has been rebuilding the way Make operates internally with AI.
He also sees how thousands of companies are trying to do the same: what works, where teams get stuck, and why some AI projects never create real impact.
This conversation is for CEOs, CPOs and founders who are trying to figure out where to actually start with AI inside their company.
Fabian shares the framework he uses with leaders in the first 30 days of an AI transformation, the operating model that helped Make grow without growing the team, and why the companies making progress with AI are not always the ones hiring the most AI experts.
They are the ones changing how work gets done.
We get into questions like:
What AI-first really looks like
Why AI projects fail early
Where CEOs should start with AI
How to justify AI investment
What stays human vs automated
Leading a company run by agents
Enjoy the episode.
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[00:00] Introduction
[01:58] What Make does
[04:16] The biggest AI transformation mistake
[06:49] Top-down vs bottom-up adoption
[09:07] Justifying AI investment without clear ROI
[13:02] Why everyone flipped on AI
[15:12] Skill, will, environment
[18:08] How Make uses its own product
[21:26] A marketer builds her own agents
[23:12] Engineering at Make in 2026
[25:35] The "Triple A" framework
[26:52] 50% bigger, same team
[27:53] Real use cases: Celonis and a bank
[30:54] What to automate, what to keep human
[32:35] From doer to orchestrator
[34:40] The AI jobs debate
[38:36] Make's evolving value proposition
[43:35] The future of triggers
[46:28] Positioning in a crowded landscape
[49:38] Can product still be a moat?
[52:44] The OpenAI consulting move---
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Aujourd'hui, j’ai le plaisir d’accueillir François Goldgewicht, le COO de Pictarine.Après avoir été CPO puis CTO, François est désormais en charge des opérations chez Pictarine, une entreprise qui permet d’imprimer ses photos depuis son téléphone et de les récupérer en 20 minutes dans plus de 17 000 points de vente aux États-Unis. En première partie d’épisode, François revient en détail sur ce qu’est la Radical Performance, une méthode interne conçue pour améliorer à la fois la performance et le bien-être dans les équipes.
Il nous montre ensuite, très concrètement, comment Pictarine l’a déployée à l’échelle de toute l’entreprise, avec 11 principes concrets, des rituels d’équipe précis et un accompagnement méthodique des PM, même les plus juniors.
Enfin, il partage des conseils actionnables pour l’adopter dans votre propre organisation, que vous soyez fondateur, product manager ou manager d’équipe.
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🔨 Comment recruter des PM sans expérience🔨 Les 3 ingrédients pour définir la performance
🔨 Les 5 temps clés pour cadrer l’autonomie des PM
🔨 11 principes pour piloter la performance collective
🔨 Comment structurer le management dès 20 personnes
🔨 La méthode pour structurer un cycle produit en 5 étapes---
[00:00] Introduction[01:29] Présentation de François
[02:29] Ce qu’est Pictarine
[03:24] Le parcours de François
[04:40] La Radical Performance
[08:48] Genèse de la méthode
[11:15] 3 dimensions de la performance
[13:42] Rôle du COMEX
[16:28] 2ème fondation
[17:24] 3ème fondation
[21:24] Organisation des 1-to-1s hebdo
[23:02] Outils managériaux
[24:05] Autonomie et limites
[25:59] Les effets bénéfiques
[28:32] Les 11 principes
[29:05] Principe 1
[34:16] Principe 2
[37:32] Principe 3
[44:09] Principe 4
[47:02] Principe 5
[51:07] Principe 6
[53:23] Principe 7
[56:33] Principe 8
[59:33] Principe 9
[01:02:28] Principe 10
[01:05:03] Principe 11
[01:08:11] Résultats obtenus
[01:09:35] Système VS culture
[01:10:37] Etre PM leader chez Pictarine
[01:11:55] Rituels clefs du cycle produit
[01:13:20] Exemple de framing produit
[01:15:07] Progresser en tant que PM
[01:17:58] Le bon niveau d’exigence
[01:20:17] Outro
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What does it actually take to go from zero to $100M ARR in 18 months in enterprise cybersecurity, a category that's supposed to be slow, high-friction and hard to sell?
I'm joined by Yinon Costica, co-founder and VP of Product at Wiz. Wiz reached that bar faster than almost anyone, then sold to Google for $32 billion.
We talk about the early days of the company, including why their first idea wasn't the right one, how customer conversations pushed them from network security into cloud security, and the moment they realized some companies were willing to pay seven figures to solve this problem.
Yinon also explains how Wiz built an enterprise sales engine without losing the product-first DNA that made the company move so fast.
We get into how they shortened sales cycles, why developers became a key adoption metric, and how the "zero critical" concept turned security work into something customers actually wanted to complete.
We also discuss how Wiz operates internally: why decisions stay close to the people doing the work, how the team chooses what not to build, and how they shifted toward AI across the company in a matter of months.
In this episode, we cover:
Why Wiz's first idea didn't survive customer discovery
How they found a problem customers were willing to pay millions to solve
How to sell to large enterprises while keeping the product simple
Why developer adoption matters more than security-team logins
How "zero critical" helped drive product usage inside customers
What it takes to move really fast internally
How Wiz approached the shift to AI inside the product and the company
Why studying success can be more useful than studying mistakes
Enjoy the episode.
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[00:00] Introduction
[01:53] Building with co-founders of 25 years
[07:08] What Wiz really does
[08:30] $100M ARR in 18 months
[09:34] The pivot to cloud security
[11:59] Why AI today looks like cloud in 2020
[15:37] Shortening enterprise sales cycles
[20:54] Buyers vs users
[23:22] The "zero critical" gamification
[25:17] The hardest job: saying no
[34:34] Building a product for many customers
[37:30] Wiz's flat operating model
[40:18] Feature teams as their own product
[42:54] Shifting the company to AI
[45:11] Embedding AI into the product
[53:46] Keeping the culture inside Google
[57:54] Learn from success, not failure---
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Pourquoi certaines équipes Produit avancent deux fois plus vite que les autres ? La réponse tient souvent en 1 mot : le momentum.
Lancer vite, décider sans attendre, et accepter d'apprendre en marchant plutôt que de viser le produit parfait.
Dans cet épisode, on revient sur les moments clés des épisodes de Salim Jernite (CPO @Fountain), Robin Choy (fondateur @Batch Ventures) et François Goldgewicht (COO @Pictarine).
Tous les 3 partagent 1 même conviction : la vitesse d'exécution est 1 avantage concurrentiel qui se construit avec méthode.
Ils racontent comment ils industrialisent leurs lancements, comment ils décident sans s'enliser, et comment l'IA accélère encore cette dynamique.
Ce que vous allez découvrir :
Comment Salim a lancé 8 produits en 1 an chez Fountain.
Comment vendre 1 produit avant même de l'avoir lancé.
Pourquoi les meilleures équipes lancent d'abord et regardent ensuite.
Comment l'IA transforme la vitesse de création produit.
Comment Pictarine pousse ses équipes à agir sans demander la permission
Bonne écoute.
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[00:00] Introduction
[01:35] Industrialiser les lancements de produits
[03:46] Sécuriser les ventes avec les bêta-testeurs
[05:34] L'obsession de la vitesse en startup
[08:28] L'adoption massive des outils IA
[10:21] Codifier la radicalité
[13:16] Culture d'entreprise & Feedback
[14:33] Conclusion
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Ever wondered what happens when you give an AI all the tools to build and run a startup autonomously?Meet Ben Broca, the solo founder behind Polsia, an AI platform that went from 0 to $7M ARR in just a few months.
In this episode, Ben reveals his exact Go-To-Market playbook, from viral marketing stunts like letting his AI pitch VCs at a $1B valuation, to building strategic partnerships instead of hiring a team.
We dive deep into the technical architecture of specialized agents, the challenge of managing API costs, and his ultimate vision of creating a fully autonomous AI economy.
What you’ll discover:
How Polsia builds and runs businesses for non-technical users.
The viral VC marketing stunt that fueled massive growth.
Scaling to $7M ARR as a solo founder without employees.
The architecture behind orchestrating multiple AI agents.
Why buying GPUs is critical for AI margins.
Enjoy the episode!
---[00:00] Introduction
[02:04] The Polsia concept
[04:07] Project origins
[06:38] The retention challenge
[10:45] Reaching 1M revenue
[13:30] Consumer product vs fund
[19:07] Stabilizing infrastructure
[22:11] Building without coding
[24:44] Agents architecture
[30:29] The CEO agent
[33:26] Founder daily operations
[38:13] Leveraging partnerships
[43:48] AI pitching investors
[48:35] Autonomous economy vision
[52:16] Real AGI capabilities---
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Comment trouver son Product-Market Fit sans s'enliser dans des mois de développement inutile ?
Lancer 1 prototype imparfait et itérer au quotidien avec ses 1ers utilisateurs reste le meilleur moyen de valider sa proposition de valeur.
Dans cet épisode, je reçois Maxime Barbier de Timeleft, Alex Lebrun de Nabla, Anis Bennaceur d’Attention et Léopold Lambert d’OSS Ventures.
Ils partagent leurs méthodes pour tester 1 idée rapidement, identifier les véritables besoins des clients et ajuster leur produit en continu.
Ce que vous allez découvrir :
Comment Timeleft s’est lancé avec 1 simple formulaire et 1 groupe WhatsApp.
Comment Nabla s’est attaqué à un marché préhistorique dominé par des géants.
Comment identifier une phase de début de PMF avec Attention.
Comment OSS Ventures co-crée des prototypes avec ses clients.
Bonne écoute.
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[00:00] Introduction
[02:52] Tester avec un groupe WhatsApp
[05:42] Créer un CRM médical
[07:11] L'IA comme assistant
[10:31] Capter les vrais problèmes
[14:50] Automatiser les relances
[16:55] Valider avec 40 clients
[17:34] Le Lean Startup en usine
[20:10] Tester un prototype---
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AI is drastically changing how software is built today.With coding becoming easier, the true challenge for companies is shifting from engineering capacity to distribution.
In this episode, I sit down for the 2nd time with Paul Teyssier.
He’s now CPXO @Front and he shares how he leads a 250-person product and engineering team at Front and the radical AI transformation that led to 70% of the tech team adopting AI tools in just 9 months.
We explore how product managers and designers are now generating code to build advanced prototypes, and dive into the new bottlenecks companies face.
Paul also breaks down why the historic PM to engineer ratio is rapidly shrinking to 1 for 2, forcing product teams to adapt and become true revenue owners.
What you will discover:
How 70% of a 250-person tech team adopted AI in 9 months
Why the engineering bottleneck is shifting to go-to-market
The radical shift from 1 PM for 5 engineers to a 1 for 2 ratio
How AI prototyping blurs the lines between PMs, designers, and devs
Turning product teams into true revenue owners
Enjoy the episode!
---[00:00] Introduction
[01:47] What's Front?
[02:52] AI prototyping
[05:40] AI code resistance
[08:37] 70% AI adoption
[11:32] Engineering bottleneck
[14:01] GTM bottleneck
[16:11] PM to dev ratio
[20:11] Future of CPOs
[23:05] Prototyping workflow
[28:08] Prioritization
[31:09] Brand impact
[33:10] Cycle time
[38:05] Revenue owners
[46:39] Sales-led pivot
[48:30] New PM skills
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🎙️To listen the 1st episode with Paul : https://podcast.ausha.co/clef-de-voute/87-superhuman-paulteyssier
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Quel est le véritable rôle d'un CEO dans le développement du Produit une fois la phase de lancement passée ?
Entre micro-management et abandon total de l'opérationnel, l'équilibre est complexe à trouver pour les fondateurs en forte croissance.
Dans cet épisode, 4 Fondateurs me partagent leur rapport au Produit.
Arthur Waller (CEO de Pennylane), Guillaume Martin (CEO de Pictarine), Danyl Hassim (Ceo de Danim) et Guillaume Moubeche (Fondateur de Lemlist et Lempire).
On explore ensemble en profondeur la place du dirigeant face aux enjeux Produit et la manière de structurer son organisation pour garder le cap.
Ils me partagent leurs retours d'expérience sur l'évolution du rôle de fondateur, de la nécessité de rester connecté au terrain jusqu'à l'art de déléguer pour se concentrer sur la stratégie.
On y parle de :
La séparation entre la vision et exécution Produit.
La suppression du département Produit.
L'utilisation du Founder Mode.
L'importance de signer soi-même ses 100 premiers clients.
S'extraire de l'opérationnel après 6 ans.
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[00:00] Introduction
[01:51] Piloter sans équipe directe
[03:18] Capter les signaux faibles
[05:36] Les indicateurs de croissance
[06:46] La crise des 60 collaborateurs
[07:20] Supprimer l'équipe produit
[08:49] Séparer vision et exécution
[10:45] Adopter le Founder Mode
[12:33] La culture du feedback
[14:42] Les rôles au lancement
[16:39] Signer ses 100 premiers clients
[19:05] S'extraire de l'opérationnel
[21:29] Recruter un General Manager
[22:01] Conclusion
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Dans cet épisode, j'ai le plaisir de recevoir David Zitoun, co-fondateur de Submagic.
Lancé en plein essor de l'IA générative, Submagic permet aux SMBs de créer du contenu vidéo sans réelles compétences.David a fait le choix radical du bootstrap à une période où les levées de fonds de Produits IA s'enchaînent.
Ça ne les a pas empêchés de connaître une croissance quasi-instantanée avec leur 1er Million d'ARR atteint en 90 jours.Dans cet épisode, on aborde :
Comment générer 1M d'ARR en 3 mois sans financement.
Comment trouver son PMF grâce à 1 fonctionnalité.
Quelles stratégies d'affiliation et d'influence activer.
Comment scaler sans équipe Sales.
Pourquoi recruter un profil Produit pour optimiser la conversion.
Bonne écoute.
---[00:00] Introduction
[01:48] Origine de Submagic
[03:23] Le choix du bootstrap
[06:40] Tester les associés
[10:26] Refuser de lever des fonds
[15:34] Focus sur le format court
[23:12] Influence et affiliation
[26:23] Scaler sans commerciaux
[30:03] Évolution de l'acquisition
[32:07] Recruter en Product Growth
[37:01] Lancement de Thumbmagic
[40:49] Stratégie de prix
[46:16] Améliorer l'IA
[49:35] Prioriser les fonctionnalités
[53:50] La distribution avant le produit
[57:16] Le pouvoir du contenu
[01:00:17] Conclusion
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Dans cet épisode, 4 leaders tech me partagent leurs stratégies pour gérer la qualité Produit sans sacrifier la vélocité d'exécution.
Anne Sybille Pradelles (CEO @Formance), Anh-Tho Chuong (CEO @Lago), Adrien Griveau (Founding Designer @Linear) et Arthur Waller (CEO @Pennylane).
Pas de théorie scolaire, mais des retours d'expérience bruts sur ce qui fonctionne réellement quand on veut aller vite.
D'un côté, les CEOs de Formance et Lago expliquent leur méthode pour éradiquer la moindre faille financière en intégrant l'assurance qualité dès le design initial.
De l'autre, des entreprises avec un ADN de builders assument un backlog rempli de bugs pour continuer à livrer de la nouveauté le plus rapidement possible.
Dans cet épisode :
Les 3 piliers du 0 bug.
Impliquer les ingénieurs dans le support client.
Le changelog hebdomadaire de Linear.
Les cellules d'urgence face aux crises techniques.
Le budget à allouer aux bugs.
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[00:00] Introduction
[01:52] La politique 0 bug
[02:35] Les trois piliers de la qualité
[05:07] Les ingénieurs au support
[06:12] La méthode du changelog
[07:03] Prioriser les petits bugs
[08:33] L'approche des builders
[09:20] Assumer 140 bugs en production
[10:18] Les escouades d'urgence
[11:01] Le concept du bug budget
[11:45] Conclusion
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In today’s episode, I’m glad to be with Marie Martens, Co-Founder of Tally.Marie co-founded Tally, a simple yet powerful online form builder, to solve a small frustration, and ended up challenging the biggest software companies on the market without raising a single dollar of venture capital.
With over 1 million teams worldwide using their product, her bootstrapped journey proves that keeping things radically simple can be your biggest competitive advantage.
In this episode, we explore how ignoring traditional startup rules and giving away core features for free fueled massive product-led growth.
We dive into the daily realities of staying intentionally small, turning down lucrative enterprise clients, and leveraging transparent public building to generate authentic word-of-mouth.
Marie also shares her direct experience with the unexpected challenges of AI-driven customer acquisition.
We talk about :
Bootstrapping a global software product with a tiny team.
Using a viral free tier instead of hiring a sales department.
Turning down large corporate clients to maintain product focus.
Acquiring the first users through unscalable manual outreach.
Navigating the unexpected churn consequences of ChatGPT referrals.
Have a good listening !
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[00:00] Introduction[01:55] What's Tally ?
[02:59] Radical simplicity
[04:21] No signup friction
[06:27] ICP focus
[09:32] Saying no to enterprises
[10:09] Features not built
[12:58] Freemium model
[17:34] PLG principles
[23:58] Limits of PLG
[26:08] LLM impact
[29:19] Acquisition strategy
[31:22] Early cold outreach
[35:28] No sales team
[38:06] Brand building
[41:54] Lovable products
[46:50] Building in public
[56:42] Key hires
[59:40] AI impact
[1:05:24] Common product mistakes
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Comment réussir son expansion internationale sans exploser en plein vol.Dans cet épisode, je reçois Maxime Barbier (CEO TimeLeft), Danyl Hassim (CEO Danim), Anne-Sybille Pradelles (CEO Formance) et Anh-Tho Chuong (CEO Lago).
Ensemble nous décortiquons les stratégies de croissance des startups qui partent à la conquête des Etats-Unis et du monde.
Passer de 0 à plusieurs marchés exige des choix radicaux.
Mes invités sont tous passés par là et me partagent les coulisses de leurs expériences.
On y parle de :
La distribution logicielle en Europe sans ouvrir de bureau local.
La bascule du low code vers une technologie propriétaire pour encaisser la croissance.
L'ouverture de 325 villes en un an.
New York VS San Francisco pour implanter son siège.
Le recrutement d'équipes tech en Amérique latine.
Bonne écoute.
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[00:00] Introduction
[01:46] Pénétrer l'Europe via les réseaux partenaires
[05:58] Centraliser les commerciaux natifs à Paris
[06:29] Le choc du marché américain
[09:11] Quitter le low code après un million de revenus
[11:32] Saturer la presse mondiale
[14:06] Effet de réseau et survie locale
[17:59] Stratégie pour ouvrir massivement de nouveaux pays
[19:26] Choisir entre New York et San Francisco
[24:07] L'écosystème tech européen face aux Etats-Unis
[30:17] Recruter au Brésil pour les fuseaux américains
[33:14] Le coût de l'expatriation aux Etats-Unis
[36:25] L'avantage d'un produit localisé par défaut
[40:51] L'intelligence artificielle au coeur du produit
[42:45] Conclusion---
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Aujourd'hui, j’ai le plaisir d’accueillir Anis Bennaceur, CEO et cofondateur d’Attention, une startup basée à New York qui réinvente la manière dont les équipes commerciales travaillent grâce à l’IA. Anis raconte comment Attention est passé de zéro à un product market fit explosif, en partant d’une idée simple : remplir automatiquement le CRM des sales pour leur permettre de se concentrer sur ce qu’ils font le mieux : vendre. En 3 ans, la startup est devenue une référence sur son marché, avec une croissance rapide et une approche très produit. On parle de la transition d’un produit unique à une suite multiproduit, de l’impact de l’agentique sur leur stratégie, de leur vision ambitieuse de rendre les CRM traditionnels obsolètes, mais aussi de leurs apprentissages sur le PMF, le pricing et la vitesse d’itération.---
🔨 Comment identifier un début de PMF
🔨 2 tips pour passer d’un copilote à un agent autonome
🔨 La méthode pour scaler un usage IA vers plusieurs produits
🔨 3 étapes pour garder un pricing élevé malgré la concurrence[00:00] Introduction
[01:00] Pourquoi Attention aux US
[03:00] Avantages de New York
[05:20] Sommaire de l’épisode
[06:10] Problème avec les CRM
[07:30] Premiers tests avec les LLM
[08:45] Évolution des modèles
[10:20] Détection des signaux de PMF
[13:50] Mise en place de pricing
[17:36] Lancement nouveaux produits
[19:00] Insights sur tous les calls
[21:00] Scoring des commerciaux via IA
[22:56] Critères de priorisation produit
[24:00] Structuration équipe produit
[26:00] Rôle clé au front-end
[29:00] Organisation des équipes tech
[33:00] Contribution produit au revenu
[37:00] Vision : rendre Salesforce obsolète
[41:30] Passage du copilote à l’agent
[45:00] Limitations du full agent
[47:00] Onboarding client
[48:30] Changement d’ICP
[50:00] Mesure de l’impact client
[52:30] NRR et expansion
[53:00] Challenges du pricing AI
[56:00] Estimation des coûts AI
[57:45] Changements organisationnels
[58:20] Impact de l’agentique
[59:00] Charge de travail produit
[59:32] Conclusion
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Aujourd’hui, je voulais prendre un moment pour te parler du packaging et du pricing de nouveaux produits dans des startups en phase de croissance.Dans de précédents épisodes, j’ai reçu des CEOs qui ont lancé de nouvelles offres, logicielles ou hybrides, et dû faire des choix structurants sur leur modèle de pricing : usage, abonnement, add-ons, bundles, freemium ou encore value-based et cost-based pricing. C’est le cas d’Antoine Fabre (Tomorro), Sevan Marian (Fleet), Guillaume Martin (Pictarine) et Pierre-Antoine Glandier (Libeo).
À chaque fois que j’écoute leurs retours, je n’ai qu’une envie : comprendre comment ils arrivent à transformer un produit en offre claire, monétisable et scalable. Alors dans cet épisode, je te partage les moments clés où Antoine, Sevan, Guillaume et Pierre-Antoine expliquent concrètement comment ils ont packagé et pricé leur nouveau produit.
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Dans cet épisode en solo, je vous donne mes 10 prédictions Product pour l’année 2026.Je ne me fie pas juste à mon instinct, mais à + de 300 discussions avec des Leaders de la Tech.
On y retrouve :
Pourquoi le code n'est plus le problème (et ce qui le remplace).
La fin du pricing par utilisateur.
Le profil de PM qui va survivre à l'IA.
Pourquoi les produits purement fonctionnels vont devenir invisibles.
Le crash annoncé des "wrappers" IA et le retour de bâton du churn.
Très curieux de connaître vos prédictions et analyses, alors n’hésitez pas à me les partager en message LinkedIn :)
Bonne écoute !
---[00:00] Introduction
[02:43] Le nouveau goulot d'étranglement.
[04:44] L'IA révèle le niveau réel des PM.
[07:28] Attribution de revenu et Produit
[09:17] La fin des CPOs ?
[11:05] Les first PM vont être remplacés
[13:14] IA et Workflow
[15:50] La fin des metrics traditionnelles
[17:08] Vague de churn
[19:05] La fin du pricing par user
[20:45] Les produits purement fonctionnels deviennent invisibles.
[23:05] Conclusion
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Aujourd'hui, j’ai le plaisir d’accueillir Léopold Lambert, Head of Product chez OSS Ventures, un startup studio dont la mission est d’accompagner la transformation des industries grâce à la tech. Arrivé il y a 6 ans chez OSS, Léopold fait partie des 1ers membres de l’équipe et a accompagné la création de 22 startups dont Fabriq, devenue une référence dans l’optimisation opérationnelle. OSS est aujourd’hui l’un des acteurs les plus singuliers de l’écosystème français : à mi-chemin entre startup studio, fonds et expert terrain au cœur de l’industrie. Dans cet épisode, Leopold nous partage le playbook OSS pour passer de 0 à 1, en prenant l’exemple concret de Fabriq. On parle aussi des spécificités de la création de logiciels dans l’industrie de fabrication et de la manière dont cet environnement a évolué ces dernières années.---
🔨 3 étapes pour lancer un MVP dans l'industrie
🔨 Comment créer une startup industrielle en 3 mois ?
🔨 La méthode pour valider un problème en usine en 6 semaines
🔨 Comment OSS Ventures transforme 1 idée sur 10 en startup rentable
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[00:00] Introduction[01:10] Parcours de Léopold
[03:30] Fonctionnement d'un startup studio
[05:00] Méthode pour créer des startups
[07:20] Immersion des fondateurs
[10:00] Exemples de startups créées
[13:00] Enjeux spécifiques de l’industrie
[15:45] Impact de l’IA générative
[18:30] Design dans les produits industriels
[22:10] Rythme produit calé sur l’usine
[24:50] Recrutement des fondateurs
[27:00] Modèle économique d’OSS Ventures
[29:30] Vision long terme & levées de fonds
[31:40] Ce qui fait un bon produit terrain
[34:00] Conseils aux PMs dans l’industriel
[36:00] Conclusion
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