# Comment une PM ex-Algolia a construit son propre coach IA, Marie-Laure Thuret Source : - Auteur : Terry Michel - Publié le : 2026-07-22T21:10:07+02:00 - Mis à jour le : 2026-09-16T16:36:58+02:00 - Langue : fr-FR - Invité : Marie-Laure Thuret - Épisode : 147 [Écouter l’épisode](https://sphinx.acast.com/p/open/s/67a716499c6f7f7f280da15b/e/6a6122c422500f7120c7bf3e/media.mp3) ## Présentation 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](https://tigo-labs.com). 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 ! — 💼 Vous souhaitez travailler avec moi ? Découvrez [mes services ici.](https://justaclick.fr/product-sprint/) — ## Transcription ## Transcription de l’épisode - [De la développeuse au product management chez Algolia](https://justaclick.fr/podcast/comment-une-pm-ex-algolia-a-construit-son-propre-coach-ia-marie-laure-thuret/#de-la-d%C3%A9veloppeuse-au-product-management-chez-algolia) - [Pivot DEV-PM chez Algolia, Search, IA et Tigo Labs](https://justaclick.fr/podcast/comment-une-pm-ex-algolia-a-construit-son-propre-coach-ia-marie-laure-thuret/#search-ia-et-le-pivot-vers-tigo-labs) - [Automatiser les interviews clients et les templates de travail](https://justaclick.fr/podcast/comment-une-pm-ex-algolia-a-construit-son-propre-coach-ia-marie-laure-thuret/#automatiser-les-interviews-clients-et-les-templates-de-travail) - [Marketing, data et le MCP de Posthog](https://justaclick.fr/podcast/comment-une-pm-ex-algolia-a-construit-son-propre-coach-ia-marie-laure-thuret/#marketing-data-et-le-mcp-de-Posthog) - [Construire une couche de supervision avec The Mom Test et les OST](https://justaclick.fr/podcast/comment-une-pm-ex-algolia-a-construit-son-propre-coach-ia-marie-laure-thuret/#construire-une-couche-de-supervision-avec-the-mom-test-et-les-ost) - [Les limites des LLM dans l’analyse de contexte et des transcripts](https://justaclick.fr/podcast/comment-une-pm-ex-algolia-a-construit-son-propre-coach-ia-marie-laure-thuret/#les-limites-des-llm-dans-l-analyse-de-contexte-et-des-transcripts) - [Créer une mémoire vivante curatée et un briefing du matin](https://justaclick.fr/podcast/comment-une-pm-ex-algolia-a-construit-son-propre-coach-ia-marie-laure-thuret/#cr%C3%A9er-une-m%C3%A9moire-vivante-curat%C3%A9e-et-un-briefing-du-matin) - [Rendre la data accessible dans l’organisation et gérer la privacy](https://justaclick.fr/podcast/comment-une-pm-ex-algolia-a-construit-son-propre-coach-ia-marie-laure-thuret/#rendre-la-data-accessible-dans-l-organisation-et-g%C3%A9rer-la-privacy) - [Équipes plus petites, discovery et ratio PM Dev](https://justaclick.fr/podcast/comment-une-pm-ex-algolia-a-construit-son-propre-coach-ia-marie-laure-thuret/#%C3%A9quipes-plus-petites-discovery-et-ratio-pm-dev) - [Prototyper sans confondre output et outcome](https://justaclick.fr/podcast/comment-une-pm-ex-algolia-a-construit-son-propre-coach-ia-marie-laure-thuret/#prototyper-sans-confondre-output-et-outcome) - [Des LLM capables de savoir quand faire moins](https://justaclick.fr/podcast/comment-une-pm-ex-algolia-a-construit-son-propre-coach-ia-marie-laure-thuret/#des-llm-capables-de-savoir-quand-faire-moins) - [Sa veille quotidienne entre Reddit, création et politique](https://justaclick.fr/podcast/comment-une-pm-ex-algolia-a-construit-son-propre-coach-ia-marie-laure-thuret/#sa-veille-quotidienne-entre-reddit-cr%C3%A9ation-et-politique) ### De la développeuse au product management chez Algolia 00:00 Terry ouvre l’échange sur l’IA générative, la manière de s’augmenter à cette époque et les gains de productivité dans les métiers du product. Marie-Laure se présente ensuite comme ingénieure, longtemps développeuse, avant d’avoir fait un pivot vers le product management, avec un intérêt constant pour apprendre et s’améliorer. Elle revient aussi sur son parcours dans plusieurs secteurs puis sur son arrivée chez Algolia, à un moment où l’entreprise en était encore à ses débuts. **Terry:** Salut, Marie-Laure **Marie-Laure:** Bonjour Terry, merci pour l'invitation. **Terry:** Merci à toi du coup de prendre du temps aujourd'hui pour parler d'ia Générative, Surtout de comment s'augmenter à l'ère de l'IA générative. Et vraiment réussir à avoir ces fameux gains de productivité dont on parle tant, notamment dans les métiers du product. Donc, comment faire en sorte pour se construire un petit peu des manières de travailler, son personal. OS, enfin, en tout cas comment on fait pour aujourd'hui dans le product, avec toutes les nouvelles technos qu'apporte l'Ia Générative, s'augmenter réellement. Et pour échanger sur ces sujets, Je trouve que tu as un parcours hyper solide et donc Thuret une très bonne personne pour en parler. Mais donc, avant de rentrer dans le vif du sujet, je te propose tout d'abord de te présenter. **Marie-Laure:** Oui, du coup, comme je te l'ai dit, moi, c'est Marie. Je suis ingénieure. J'ai été développeuse pendant très longtemps. Et puis, J'ai fait il y a quelques années un pivot vers le product management. C'est vrai que ces thèmes-là, c'est-à-dire la capacité à... Entre guillemets, apprendre et s'améliorer, etc. C'est toujours un truc qui m'a, moi, intéressée. Et avec cette époque un peu formidable de l'avènement de la GenAI là où beaucoup de personnes vont voir en ça. Des outils formidables pour s'augmenter de manière à leur productivité, automatiser leurs tâches, Ça, c'est vrai. Mais moi, j'ai tout de suite vu, on va dire, un intérêt pour m'améliorer moi-même. Et si tu veux, ça va revenir à des thèmes qui moi m'intéressent énormément. Quand j'étais DEV il y a 10 ans, j'étais beaucoup dans les communautés de software Craftsmanship, où, certes, coder, c'est sympathique. Mais la problématique de comment tu codes bien pour que ce soit scalable pour que tu puisses refactorer pour que, surtout, tes petits collègues. Enfin, pas forcément petits, d'ailleurs, mais tes collègues arrivent à travailler avec toi correctement, etc. Tout ça, c'est des thèmes qui moi m'ont toujours beaucoup plu. J'ai un profil plutôt généraliste, Donc... Donc, ce qui, moi, m'intéresse, C'est le chemin de l'apprentissage dans un nouveau domaine. Donc, assez naturellement, J'ai eu tendance à travailler dans des domaines divers et variés. Donc, j'ai été dans les télécoms, dans le bancaire, dans l'assurantiel. Et puis, à un moment, J'ai eu la chance de rejoindre Algolia. Algolia, qui est une boîte qui vend un moteur de recherche pour des sites ou des apps. On va dire la grosse fusée, ça va être l'e-commerce, mais pas que. À l'époque où c'était un peu le début de leur aventure. Alors, certes, Il y avait déjà 50 personnes, mais tu vois, j'étais 52e employée, je crois. Ça reste le tout début. ### Pivot DEV-PM chez Algolia, Search, IA et Tigo Labs 02:25 Marie-Laure revient sur ses deux phases d’hypercroissance chez Algolia et sur le pivot qui l’a menée du développement au product management. Elle décrit ensuite son passage sur le scope IA et son intérêt pour les algorithmes de machine learning qui améliorent la pertinence d’un moteur de recherche. Enfin, Marie-Laure explique son arrivée chez Tigo Labs en début d’année, après avoir repris contact avec Margot, et la mission de la boîte autour d’un agent IA ou d’un chatbot capable de gérer l’humain sur le long terme. **Marie-Laure:** J'ai eu cette chance de pouvoir vivre deux phases d'hypercroissance assez folles chez Algolia. Et c'est là-bas que j'ai fait ce pivot. Moi, je suis rentrée DEV dans des outils liés à la developer Experience. Et puis ensuite, Je suis passée PM de la Developer Experience. Et puis, à un moment, on m'a donné plutôt le scope IA. Je dis que c'était vraiment, ça s'appelait comme ça, quoi, IA. C'était avant. Le breakthrough, il y a la GenAI, mais déjà, surtout dans ce domaine-là, La plupart de la compétition, Tout le monde parlait de IA, il fallait parler de IA. Et c'est vrai que chez Algolia, on était frileux parce qu'on ne voulait pas être bullshit. Il y avait aussi beaucoup de Bullshit derrière ces termes-là. Et donc, moi, je me suis beaucoup intéressée là-dedans à comment tu utilises les algos de machine learning et pas forcément du machine learning, d'IA de manière générale, pour améliorer la pertinence du moteur de recherche. Au fond, la pertinence d'un moteur de recherche, C'est un peu une journée qui se passe plein de choses. Entre le moment où tu vas taper ta requête et tu vas récupérer ton résultat ordonné, déjà, il faut récupérer les bons documents. Ensuite, il faut les classer pour qu'on te montre celui qui semble-t-il le plus pertinent. Mais ça, c'est subjectif. Au fond, celui que tu montres en premier, etc. Et donc, pour améliorer ça, tu as plein d'algos que tu peux utiliser, qui vont varier en fonction de ton bus, case métier, du langage. Aussi avec lequel tu parles. Et je détaille un peu la partie Search parce qu'au fond, aujourd'hui, quand on parle, par exemple, de context, engineering, Je sais qu'il y a un épisode qui vient de sortir sur le sujet, c'est un peu ça. C'est le côté, Comment tu t'assures que ton agent ou tes agents vont avoir le bon contenu pour être le plus efficace possible dans une tâche donnée. Donc, voilà. Là, je me suis un peu ouvert au monde du produit. Et puis ensuite, j'ai eu envie, Comme la boîte avait atteint une taille assez conséquente, 800 personnes, Je voulais retrouver quelque chose d'un petit, peu plus petit. Donc, j'ai rejoint une startup, Precide, car tu t'as fait une seed dans le monde de l'insurtech, qui faisait la protection de produits. C'est assez intéressant, un métier très régulé, mais eux, ils avaient une stratégie, C'est toujours la même, qui est très horizontale, de tout, couvrir, y compris la réparation. elle-même de produits, qui est un métier qui peut être beaucoup automatisé, quand on parle de liable. D'autant plus maintenant, avec l'IA, mais qui reste très artisanale dans son cœur. Parce que réparer un téléphone, t'es obligé d'avoir un humain pour le faire. Bref, donc tout ça pour dire que l'année dernière, moi, je commençais. Finalement, comme tout le monde dans le produit, tu te fais tes petits outils d'IA, etc. En ayant un peu ce thème qui m'anime, qui est « Ok, mais moi j'ai envie de m'améliorer, moi en tant que personne, en tant que product manager, comment je fais ? » J'ai recontacté, Enfin, je suis redevenue en contact avec une ancienne collègue d'Algolia, Margot, qui elle avait fondé sa boîte, Tigo Labs, Et donc je les ai rejoints en début d'année, parce qu'on partage un peu des intérêts communs. Le propos, La mission de Tigo Labs, c'est... En gros, de doter un agent IA ou un chatbot d'une architecture qui lui permet d'avoir l'intelligence émotionnelle et sociale, de gérer de l'humain sur le long terme. Ça, c'est le but. Donc, là, on peut penser à tous les USE cases dans la santé. Il va falloir gérer des patients, l'éducation, etc. Et pour ça, nous, Ce qu'on fait, c'est qu'on développe un coach IA qui nous sert de Lab pour justement créer cette architecture. Coach, qui est spécialisé en développement profond. Pro et en Développement personnel. Et puis moi, en parallèle de ça, forcément, J'ai mon personnel, OS. Donc, J'ai repris cette architecture pour l'amener dans mon personnel. OS. Et c'est concrètement aujourd'hui ce qui m'augmente au quotidien. C'est un outil que j'utilise tous les jours. Voilà. **Terry:** Très clair. Merci pour cette présentation. Donc, tu as un parcours ultra solide qui combine la tech et le produit. Tu as vécu passer d'une cinquantaine de personnes à 800 chez Algolia. Donc, effectivement, comme tu l'as dit, Il y avait deux phases de gros scale durant cette aventure-là. ### Automatiser les interviews clients et les templates de travail 06:33 Dans cette partie, Terry demande comment Marie-Laure utiliserait les outils d’IA générative pour automatiser certaines tâches du produit, notamment après une phase de scale et dans ses échanges avec les équipes. Marie-Laure explique qu’elle travaille surtout avec CloudCode dans le terminal et qu’elle a commencé par automatiser une grande partie des interviews clients, de leur préparation à l’analyse et à la mise en forme des données. Elle évoque aussi l’automatisation des formats très templates, tout en soulignant les limites et les écueils liés à l’usage des LLM, ainsi que leur utilité pour la créativité. **Terry:** Ma première question peut-être par rapport justement à cette augmentation dans les métiers du produit aujourd'hui. Avec ce que permet de faire la GNI par rapport à justement. Quand tu as vécu cette phase de scale et ton passage vers le produit au sein d'Algolia, à ce que tu vois possible aujourd'hui. Si tu devais revivre ce scale aujourd'hui, avec ce que tu as réussi à construire en tant que personnel, OS, comment Comment tu travaillerais avec les outils d'IA Génératif Quelles sont un petit peu les tâches, les fonctions que tu automatises, versus, que tu n'automatises pas Et comme ça, on peut, En prenant cet exemple-là, Je pense rentrer dans différents détails aussi, des choses qui fonctionnent, celles qui fonctionnent moins bien. **Marie-Laure:** Oui, c'est super intéressant. Je vais me le sujet poser quand j'aurai refait. Mais pour être très concrète, Il y a typiquement un des gros domaines que j'ai automatisé ou du moins j'ai essayé d'être... Un petit peu délibéré dans ma pratique et d'être très carré pour justement, derrière, avoir... Moi, j'utilise CloudCode et je dis ça parce qu'en fait, j'utilise principalement le terminal, quoi, comme médium pour interagir avec les modèles génératifs. Donc, très carré, justement, Pour pouvoir maximiser ensuite ces outils-là. Et donc, L'un des, finalement, grands domaines dans lesquels j'ai commencé, c'est les interviews clients. À l'époque, avant, faire une interview customer, Il faut l'enregistrer. C'était déjà possible en 2017. Mais ensuite, il faut l'analyser. Il faut en trouver des insights, les corréler avec tes feedbacks, clients que tu as déjà récupérés par ailleurs. Il faut les préparer. Concrètement, aujourd'hui, avec l'IA générative, 80% de ce travail-là, qui peut être d'ailleurs la partie rébarbative, Tu peux arriver à l'automatiser. Alors, évidemment, tu vas pas tout te mettre fin, ça serait naïf de penser que tu fais ton interview, client ou utilisateur. Et puis la machine se débrouille, Elle en sort tous les insights et ça va être nickel, parce que ça, c'est faux. Mais en réalité, elle est capable déjà de faire beaucoup de travail sur tout ce qui va être des trucs purement. admin. J'ai un nouvel utilisateur, je veux récupérer son profil en post-hoc, populer la donnée dans sa petite fiche pour ensuite être un peu ce cœur qui va me servir à retrouver mes quotes. Tout ce truc-là, cette pipeline-là de de taf, C'est un truc qu'aujourd'hui j'ai automatisé, donc ça me fait gagner un temps fou, donc ça serait partie des choses. Après, évidemment, Puis imaginez aussi, chez Algolia. Il y avait beaucoup, ça, ce côté très template, il fallait utiliser des trucs. C'est pareil, c'est des choses que j'automatiserais. Je fais mon document comme je veux, et puis ensuite, je demande de me convertir ça dans le template. X **Terry:** Yes Là, Ce que tu dis, globalement, c'est des tâches que Thuret pu faire avant, c'est-à-dire pré-remplir de la donnée. Tu pourrais imaginer écrire des scripts qui t'aident à faire ça, des bouts de code, Mais ça va te prendre du temps à faire, tandis que là, tu prends la chose et ça te le fait pour toi. Mais on est toujours dans une logique. Plus de construire des bouts de code pour remettre des bouts de tuyaux là où il n'y avait pas les tuyaux. Est-ce que tu vois des choses qui sont en train de véritablement changer la manière Dont tu penses faire justement, Que ce soit sur cette phase de discovery du produit, ou même la partie après interaction avec les équipes Engineering **Marie-Laure:** Pas forcément en bien et en mal, je pense. Tu vois, je parlais avec d'anciens collègues. Justement, comme maintenant, tu mets de l'Ia partout et que les gens, ça devient un réflexe d'utiliser ça. Tu peux vite tomber dans les cueils de « je suis CSM » . Moi, je dois faire remonter finalement, des feedbacks clients au produit. Et j'ai envie d'aller vite. Moi aussi, je n'ai pas envie de me prendre trop la tête. Je laisse mon... Mon modèle, le faire pour moi. Et au final, je te retrouve avec des tickets qui peuvent être du deux sens. Enfin, voilà, les écueils des LLM. Donc ça, c'est pour la partie, on va dire, peut-être moins heureuse. Après, pour la partie, peut-être plus heureuse, pour moi, C'est un formidable outil d'aide à la créativité aussi. Là où, avant, tu pouvais avoir une idée, peut-être deux idées, peut-être trois. Utiliser les modèles génératifs, c'est aussi une façon de pouvoir en avoir bien plus, en fait, et de sortir de tes biais, ou du moins, Si tu, le promptes correctement, d'avoir cet esprit un peu plus critique, d'essayer de couvrir un peu tes blind spots, et voilà. Après, le piège, je pense, c'est de penser que tu peux couvrir tous les rôles, puisque tu as accès virtuellement à... Tu vois, je sais pas, un business advisor, un product marketing manager, tu peux créer tes agents. Tu peux tout de suite avoir l'illusion que tu peux tout couvrir, alors que tu vas jamais remplacer l'expertise de quelqu'un dans ses métiers. Et voilà, mais ça t'ouvre un champ des possibles qui est quand même assez fou sur toutes des tâches que t'avais pas trop envie de faire. Je trouve que c'est un formidable outil pour justement te permettre de les faire quand même, en fait, et de manière moins painful. **Terry:** Oui, de réussir à les gérer à la fois de manière peut-être plus qualitative, en tout cas que ça soit moins énergivore pour toi quand tu dois les traiter. Est-ce que tu as des exemples sur ces tâches-là, de process que tu as mis en place ? Et comment on peut rentrer un peu dans le détail de toi, Ce que tu as construit comme Stack pour t'augmenter ton personal, os que tu as mis en place ### Marketing, data et le MCP de Posthog 12:20 Marie-Laure explique que cette partie concerne surtout le marketing, avec l’idée d’être aidée pour rédiger des posts plus engageants et pour accomplir des tâches qu’elle maîtrise moins. Elle évoque aussi la data et l’accès aux MCP dans Posthog, qu’elle décrit comme une révolution, avant de distinguer une couche d’automatisation et une couche plus méta de supervision sur sa pratique du produit. Terry lui demande alors de détailler cette couche de supervision, la manière dont elle l’a construite et les étapes qui l’ont menée à quelque chose qui lui convient aujourd’hui. **Marie-Laure:** Ouais, peut-être dans les tâches dans lesquelles moi, J'étais moins familière et je pense que je ne suis pas forcément la seule, Particulièrement quand Thuret plus sur le côté, à la base d'Angers, Dev, etc. Ça va être tout ce qui va concerner le marketing. Donc voilà, comment tu crées des postes un petit peu plus... Bref, engageants et tout. Évidemment, tu ne veux pas non plus complètement perdre ta patte. Mais parfois, il faut se faire violence et faire des choses que tu ne ferais pas forcément. toi-même. Parce qu'en fait, si tu ne les fais pas, c'est aussi parce que ce n'est pas ton truc. Donc, tu vois, Je vais mettre en place cette pipeline où c'est assez classique, où tu vas trouver de l'aide à pouvoir écrire des postes sur LinkedIn, ce genre de choses. Donc ça, C'est pour la partie essayer de m'aider sur des tâches que j'aime. moins. Pareil, je parlais de la data, Mais le fait d'avoir accès à des MCP dans Posthog, par exemple, pour moi, c'est une révolution. Je n'ai jamais été très SQL. Je faisais du SQL, forcément. C'est un peu obligé. Mais je ne suis pas très fluent, On va dire, dans ce domaine-là. Tu as accès à un outil comme le MCP de Posthog. Je trouve que c'est génial. Si Thuret curieux, si tu as une curiosité naturelle, ça t'ouvre un monde possible qui est fou. Si je reprends la thématique sur mon personnel, OS, Il y a cette couche qui va concerner l'automatisation de toute cette tâche. Et ensuite, J'ai une couche un peu plus méta au-dessus, qui est moi ce que je considère être un peu plus? Mon augmentation, qui est toute une couche de supervision pour justement me faire un retour sur ma pratique du produit. **Terry:** Est-ce que tu peux détailler un petit peu cette couche de supervision, de comment tu l'as construit ? Quels sont les... Aussi, peut-être... Ce que je trouve intéressant par rapport à ça, donc là, c'est intéressant, Les cas d'usage que tu as partagés, Il y en a certains qui sont plus ou moins, En fonction des niveaux d'adoption de l'IA, devenus courants, notamment sur l'aide à la rédaction de contenus marketing, Ce genre de choses, ou en tout cas, le Buddy, un peu de brainstorming pour challenger ses idées, penser un petit peu dans d'autres directions auxquelles on n'aurait pas pensé. Ce que j'aimerais bien voir, là, quand tu partages un petit peu la couche pour t'aider, du coup, sur la partie évaluation, challenger à titre perso, Les étapes par lesquelles t'es passé pour arriver à quelque chose avec lequel t'es contente aujourd'hui aussi, pour voir un peu ce cheminement et que ça puisse aider d'autres qui souhaitent mettre en place des choses similaires. ### Construire une couche de supervision avec The Mom Test et les OST 14:52 Marie-Laure explique le mot « supervision » en le rapprochant du rôle du superviseur chez les coachs et en l’utilisant pour décrire sa propre pratique du product management. Elle raconte comment elle s’appuie sur les OST de Teresa Torres et sur The Mom Test pour structurer ses interviews, analyser ce qu’elle fait bien ou moins bien, puis en tirer des patterns. Terry rebondit en soulignant que tout le monde n’a pas ce luxe de feedback et en évoquant l’IA comme moyen de se créer un coach personnel. **Marie-Laure:** Ouais, déjà ce mot supervision, Je l'ai piqué au coach, eux-mêmes pour expliquer le concept. Mais pour un coach professionnel, le superviseur, c'est la personne qui justement, les aide dans leur propre pratique du coaching. Et du coup, Je trouvais que c'était super beau pour décrire ce que moi j'essayais de faire pour moi-même dans mon cadre de la pratique du product management. L'idée, c'est déjà, Moi, je suis devenue product manager sur le tas, j'ai pas eu de formation pour ça. Quand j'ai commencé, j'ai fait, comme je pense beaucoup de personnes, j'ai lu des bouquins. Forcément, tu as toujours des choses qui résonnent plus avec toi que d'autres. Et donc, en l'occurrence, pour moi, Il y a des figures dans le produit qui ont des méthodologies que j'aime beaucoup. Par exemple, une que je vais beaucoup utiliser, c'est le fait de créer des Opportunity Solution Tree. Solution Opportunity Tree, Des fois, je me trompe. Des OST, c'est bien ça, de Teresa Torres. De Teresa Torres. D'ailleurs, c'était cette data structure, cette façon de penser, Ça fait très longtemps que j'utilise pour toute la phase de Discovery et comment je présente mon information aux autres, etc. C'est la structure que j'ai reprise dans mon personnel os sur toute la partie de mon contexte, que j'appelle Ma Living memory. Ça reprend vraiment ce contexte-là. Je la nomme elle, parce que c'est vraiment une personne que je suis énormément. Mais si je reprends mon exemple des calls utilisateurs, je ne vais pas être très original, Mais j'essaye de suivre les pratiques de The Mom Test, qui est un peu la bible. Tu posais les bonnes questions et tout. Moi, mon objectif, c'était... J'ai pas mal de skills qui me mettent sur l'interview en elle-même, dériver les feedbacks, les raccrocher dans mon OST, etc. Maintenant, est-ce que je peux avoir aussi une skill qui va reprendre mon interview et l'analyser ? Qu'est-ce que j'ai bien fait Qu'est-ce que j'aurais pu mieux faire Et c'est là où, du coup, Je vais raccrocher ça au Framework que j'ai paramétré. Donc, en l'occurrence ici, par exemple, The Mom Test. Mais tu peux imaginer dans un cadre de... Quand tu veux présenter plutôt des contenus liés à convaincre, les gens. Si tu veux négocier, Moi, j'aime beaucoup le bouquin. Never Split the Difference. Bref, J'ai des skills qui vont analyser ça. Et ensuite, une fois que tu as un peu, cette data qui commence à se construire, tout l'intérêt, c'est aussi de trouver les patterns. Lui dire, ok, ça fait 10 calls que tu fais, je vois que tu poses toujours des questions un peu hypothétiques, c'est pas du tout une bonne pratique, et là, l'idée, c'est de lancer un coach. On en revient peut-être à ce qu'on peut faire chez Tigolaus, mais cette idée de... En plus, comme il a mes calls, il a des exemples très concrets, des situations très concrètes, Donc, je peux travailler sur des choses que j'ai vécues, tu vois, c'est pas juste, purement abstrait. À l'époque, quand tu bossais avec des livres, Mettre en situation... Et donc, c'est cette idée de pouvoir s'auto-évaluer et progresser. Parce qu'en réalité, avoir accès à du feedback, tu vois, qu'elle lit, C'est un luxe que tout le monde n'a pas. Avoir un mentor qui te suit, qui te fait des bonnes remarques. Tout le monde n'a pas cette chance-là, au quotidien. **Terry:** Je trouve ça hyper intéressant. Ce que tu viens de partager, parce qu'effectivement, comme tu viens de le dire, Tout le monde n'a pas ce luxe-là. Moi, je prenais souvent, donc là, c'est complémentaire à ce que tu viens de dire, je prends la tangente, On va dire, mais c'est le fait qu'aujourd'hui, grâce à l'IA, Tu peux te créer, si on prend le parallèle avec le monde de la politique, les ministres qui ont leur directeur de cabinet, qui va gérer pas mal de choses pour eux, ou ton personnel? assistant, ton CEO qui a un pied et qui va gérer plein de choses pour lui, tu peux te le faire, toi, à titre individuel avec l'IA. Même si tu n'as pas le luxe de te le payer, justement. Mais c'est vrai que toi, l'angle que tu prends, c'est de te dire, Pareil pour certaines personnes qui vont pouvoir se payer des coachs qui vont les suivre toute la journée pour justement les aider à progresser. Quand tu n'as pas ce luxe-là, ce qu'est la plupart partie des gens n'ont pas, Tu peux réussir malgré tout, si tu as envie vraiment de progresser, à te le créer, Ce coach-là, avec cette approche. Et ça, C'est vrai que je trouve que c'est intéressant parce que tu vas utiliser la machine pour identifier des choses dont toi, t'as peur. Pas voir naturellement, parce que c'est des potentielles mauvaises habitudes que tu as apprises ou, en tout cas, des patterns. Justement, qui de mieux que effectivement? Tu ne vas pas demander à quelqu'un de te suivre sur toutes tes réunions. **Marie-Laure:** Parfois, ça n'a pas arrivé. Ce n'est pas la situation la plus courante. **Terry:** Hyper intéressant. Quand tu as mis en place, ça, qu'est-ce que tu as remarqué comme chose, peut-être qui marchait moins bien ? ### Les limites des LLM dans l’analyse de contexte et des transcripts 19:37 Marie-Laure explique que les LLM ont beaucoup progressé dans l’analyse, au point de donner de bonnes pistes, même si l’on peut encore manquer certaines choses. Elle souligne toutefois que leurs limites apparaissent vite dès qu’il faut gérer le contexte, surtout quand la qualité du transcript est imparfaite dans un échange où l’on mélange français et anglais. Terry mentionne Gladia, puis Marie-Laure évoque aussi l’accumulation de données, des éléments qui peuvent finir par polluer une session et obliger à recommencer. **Marie-Laure:** Ouais, alors ces trucs-là, il y a des choses qui sont ouf. Alors, très clairement, moi, J'ai commencé à vouloir faire ça il y a deux ans. Donc, tu vois, J'ai vu la différence quand même énorme entre 2024 et aujourd'hui, 2026. Ça n'a plus rien à voir. Très clairement, en termes d'analyse, il est beaucoup plus pointu. Alors, bien sûr, Il y a toujours un biais parce qu'on parle d'amélioration continue. Et donc, forcément, moi-même, Je peux louper des choses qui seraient là, que je ne vois pas. Mais dans les faits, ça te donne quand même des bonnes pistes. Et si... Tu as un minimum d'envie, d'introspection et tout, C'est déjà un outil qui est assez fort. Après, tu as des problèmes qui sont liés aux défauts que peuvent avoir les LLM qui vont être en partie liés à la gestion du contexte. C'est toujours un peu la même histoire. Là, dans mon cas de figure, quand Thuret sur une analyse plutôt restreinte, dans le cadre d'un call, etc., Ce qui va surtout compter, c'est la qualité du transcript. Ce qui en soit est déjà un peu une épreuve. Parce que je suis francophone, je parle souvent, je fais souvent des franglais, donc je mixe l'anglais, le Français et les modèles, Ils ont beau s'améliorer et tout. Concrètement, c'est toujours un problème. Tu n'es pas juste bilingue anglophone, tu as toujours un peu de qualité là-dessus. Ça, c'est la première chose, même si les LLM peuvent compenser. Du coup, ça, c'est la première étape. **Terry:** Vous pouvez Checker, Gladia, solution française, qui est très bonne pour ça. **Marie-Laure:** C'est ce que j'allais dire, mais du coup, Si Thuret juste dans un mode, purement tu vas utiliser le défaut. Voice a souvent un écueil que tu peux avoir. Mais voilà, Gestion du contexte. Ça, c'est pour les cas un peu plus larges. Je parlais de détection, de pattern. Ça va m'arriver assez régulièrement, de vouloir un peu faire des corrélations et tout. Forcément, si tu n'as pas bien... Enfin, ce n'est pas ça. Forcément, quand tu travailles, et on parlait de Chief of Staff, ou LLM Wiki avec les nouveaux second brand, Peu importe comment on les appelle, au bout d'un moment, tu accumules la donnée. Forcément, quand elle s'accumule, il y a une partie qui va périmer, qui va peut-être plus être bonne. Les LLM, c'est très verbeux, donc tu vas peut-être être moins concentré et laisser passer de plus en plus de slabs. Tu peux te retrouver avec des trucs qui vont polluer ta session et il faudra recommencer. ### Créer une mémoire vivante curatée et un briefing du matin 21:55 Marie-Laure explique qu’elle veut un contexte très curaté, toujours à jour et structuré, avec un arbre de nœuds, de thèmes, d’évidences, de décisions et d’assumptions, mais elle souligne aussi qu’elle éditorialise beaucoup et que le modèle peut parfois sur-focaliser un concept. Terry rebondit en insistant sur la différence entre la donnée qu’on donne au LLM et celle qu’on consomme soi-même, ainsi que sur la nécessité de concevoir des sorties adaptées à un humain ou à un système d’IA générative. Marie-Laure et Terry discutent enfin du brief du matin, du temps nécessaire pour contrôler ce que fait le modèle, du coût d’un personal OS et des verrous techniques qui restent présents aujourd’hui. **Marie-Laure:** Ce que j'ai pu aussi voir comme défaut que je... Moi, je peux avoir... C'est comme j'ai fait une grande... Ce que je voulais, c'était vraiment avoir ce contexte très curated, quoi. Essayer de l'avoir toujours à jour, très structuré. Donc, j'ai vraiment cet arbre où ça log. Mes nœuds qui ont des thèmes, qui ont des evidence pour lister mes décisions, mes assumptions. Bref, un truc un peu carré. Le problème, quand tu fais ça, en tout cas, moi, c'est le problème que j'ai, c'est que j'éditorialise beaucoup. Forcément, Je suis un humain. Donc j'ai besoin que pour résumer un concept, on résume ça sous forme de titre, et ça, il le fait plutôt pas si mal. Au fond, Le problème, c'est qu'après, quand il les réutilise parfois dans mes promptes, pour une raison, j'ignore, j'admets. Le modèle va porter une attention forte, l'attention va se porter littéralement sur ce concept et il va le mobiliser partout. Et ça, quand ça arrive, c'est un peu chiant ce qui me fait dire que tu vas avoir probablement besoin, à un moment, Et j'avais discuté, je parlais de Gladiia, justement, avec un ingénieur de Chez Gladiia, sur le côté, lui, Il était dans un contexte plus de dev, tu sais, il faut gérer aussi les fichiers. MD, les machins, probablement que la façon de structurer la donnée, elle va devoir être différente en fonction, que ce soit le LLM, qu'on ait besoin, que nous, humains, tu vois. Et ça pose des questions, justement, sur les USE cases, où la data qui est consommée par le LLM, C'est aussi la data que toi, Tu consommes, comment tu t'assures, qu'elle est bonne, tu vois, Si on va dans ce... Donc, c'est un peu, c'est pas magique. Et aussi, Moi, mon graal, ce que j'essaie de faire, et je pense que beaucoup de personnes essayent de faire ça en ce moment, c'est tu te réveilles le matin, t'as ton petit briefing, qui a regardé ton calendrier, et qui te dit en fait, où porter ton attention. Les LLM sont quand même très forts pour te faire tout un truc qui sonne vraiment bien. Et puis, tu vois, tu lis un peu plus et en fait, non, C'est pas là que je devrais porter mon attention, Mais ça sonnait bien sur le papier. Donc, il y a vraiment beaucoup de choses qu'on peut faire, mais c'est pas non plus le graal où tout est parfait. Je n'irais absolument pas dire ça. Beaucoup de choses qui restent des verrous un peu techniques aujourd'hui. **Terry:** Oui, et là-dessus, Par rapport à ce que tu as partagé, je trouve le point, l'exemple que tu as donné sur le fait que tu lui fasses, par exemple, sur certains concepts, va te résumer ça en un titre un peu catchy, pour que toi, en tant qu'humain, tu le comprennes. Mais le problème, c'est que si tu redonnes ça à manger. Après à l'élève, potentiellement, il va prendre un plus gros focus sur ce titre-là, Alors qu'il a perdu tout, le contexte qui lui aurait été peut-être plus utile, Mais pour toi non digestible, on va dire ou trop compliqué à à absorber, Donc avoir déjà cette distinction de la donnée que je donne au LLM, qui est potentiellement pas la même que la donnée que moi. Je vais consommer, parce qu'eux, ils apprécient avoir beaucoup de choses, tandis que nous, c'est l'inverse, Tu veux avoir quelque chose de synthétique. Donc ça, Je trouve que c'est un point intéressant, même quand tu designes des systèmes qui intègrent de l'IA générative pour penser des choses. Justement, à la fois, un output orienté utilisateur humain versus un output qui va être utilisé pour un LLM. Et après, sur ce point, effectivement, de faire ton ton brief du matin ou avoir certaines choses qui sont gérées par des LLM, Il y a ce point du temps que ça va te prendre de contrôler. Ce qu'il a fait versus le temps que ça t'aurait pris de le faire directement. Et, du coup, le gain réel derrière. Dans ton exemple, au préalable que tu faisais de t'aider à trouver des patterns sur ta manière de communiquer, pour t'aider à progresser, là-dessus, J'ai envie de dire no question, Parce que si jamais tu dis une bêtise par rapport à oui, tu répètes tout le temps, la même chose, Si en fait, tu ne le fais pas, tu sais très bien que tu ne le fais pas. Donc, le temps de vérifier ce qu'il te dit, Il est quasi nul. Et pour le coup, s'il te dit une vraie chose qui paraît pertinente, là, Il va vraiment t'aider à progresser. Mais à l'opposé, comme tu viens de le dire, s'il te fait un bruit le matin, C'est là que tu focuses ton attention. Tu passes quatre heures sur un point, alors qu'en fait, tu réalises que non, en fait, Ce n'est pas là qu'il faut que je focus mon attention. C'est là que tu vois qu'on n'est pas du tout au point où on délègue l'intelligence à ces systèmes. **Marie-Laure:** C'est clair. Et surtout, le coût pour faire tout ça. Parce que le... Le coup de faire un personal OS, Il n'est pas nul du tout. Et puis, en plus, il y a un côté, comme faire son truc à soi, perso, c'est fun. Il y a un côté très créat. Tu peux vite t'engouffrer dans passer beaucoup plus de temps, à funtuner ton système au détriment d'autres tâches que par ailleurs, tu devrais faire. Et pour les gens qui peuvent être en poste et qui ont tout un tas d'autres tâches à faire, moi, j'ai un peu cette chance de... Une partie de ce qu'on fait chez Tigo Labs Map, avec le fait de travailler sur ces thématiques, sur mon personnel, etc. Il y a plein de gens dont c'est absolument pas le cas et très clairement, Du coup, tu vas tenter des choses, tu vas te rendre compte que c'est pas si fou que ça l'output, En tout cas, le temps que tu as passé. Pour ce que tu en ressors, il est pas du tout gagnant et du coup, tu as perdu. En réalité du temps, donc, il y a certaines choses qui, encore aujourd'hui, en tout cas, Les modèles ou les architectures ne sont pas suffisamment matures pour te permettre d'aller facilement vers ces cas-là, ces cas d'usage-là. ### Rendre la data accessible dans l’organisation et gérer la privacy 27:09 Terry relance la discussion sur l’IA dans les entreprises plus grandes, où il y a des enjeux et où il faut décider quoi tester malgré un certain flou. Marie-Laure explique que les LLM peuvent aider à analyser des flux de données, mais qu’ils poussent aussi à formaliser et à rendre la donnée disponible dans l’organisation. Elle aborde ensuite les questions de privacy liées à l’enregistrement et à l’usage des données, avant de rappeler que la collaboration et l’alignement restent des խնդիրmes très humains. **Terry:** Et donc, j'aimerais bien qu'on tire un peu le fil sur ça, sur justement pour les personnes en poste, dans des boîtes de taille plus importante où il y a des enjeux. Justement, d'aller vers l'IA, un peu ce truc de « il faut faire de l'IA, mais on ne sait pas où, mais faites de l'IA » . Aujourd'hui, dans l'écosystème tech, Il y a quand même un flou. En fait, On ne sait pas vraiment où ça va. Donc, tout le monde est en train de tester. Et en fonction du niveau de taille d'entreprise, c'est plus ou moins simple de tester les choses. Quand une petite équipe, quand Thuret solo, tu peux y aller. Quand tu as déjà un produit qui tourne avec des dizaines, voire des centaines de milliers d'utilisateurs derrière, Et qu'il faut que tu penses. Le virus de l'IA, ce n'est pas si trivial que ça de savoir quoi faire. Toi, de ce que tu échanges avec tes pairs dans l'écosystème, de ce que tu as pu vivre avant. Dans un contexte scale-up chez Algolia, qu'est-ce que tu pourrais partager ? Comme bonne pratique ou comme clé de lecture ? Parce que bonne pratique, c'est compliqué d'en avoir. Comme je viens de le dire, on est tous un peu dans un flou collectif. Mais comme chose que tu vois commencer à se dessiner, Des choses sur lesquelles il y a un peu plus d'expérimentation qui sont faites par rapport à l'évolution des métiers du produit autour de ces technos ? **Marie-Laure:** Je pense que le côté, en fait, le fait que les LLM peuvent gérer... Un flux de données qu'un cerveau humain concrètement, ne peut pas faire pour tout ce qui va être le domaine. Dans le produit où tu dois justement analyser la donnée, trouver des patterns, la récurrence, Les feedbacks clients, faire des corrélations, pour tous ces tâches-là, Finalement, l'accès au modèle génératif, c'est assez fou. Alors, bon, il y a toujours le risque des hallucinations, Mais globalement, aujourd'hui, tu peux quand même t'en prémunir relativement bien. Et par ailleurs, fin. Ça te force en fait, si tu veux vraiment utiliser l'IA, à un peu plus, écrire, à un peu plus, formaliser, à rendre la donnée qui avant était dans les cerveaux des gens. disponible. Tu vois, c'est pas pour rien Alan, je pense... Je n'ai absolument pas parlé avec des gens chez Alan, mais j'ai entendu dire qu'ils étaient assez avancés dans leur mise en place de l'IA. Au sein même des équipes et de l'organisation, parce qu'ils ont cette culture, je ne sais pas, mais assez extrémiste de l'écrit. Et ça, C'est clair que si tu commences à tout enregistrer, ton Slack, tu essayes de bien l'architecturer pour qu'ensuite tes agents puissent... Se connecter au Slack, se connecter au Notion, que ce soit bien organisé, pour rien, Tu commences finalement à faire un peu un travail, de poser les choses. C'est évidemment pas simple, Je pense que c'est aussi parfois un peu rébarbatif, mais du coup, ça t'ouvre un champ quand même des possibles qui est assez fou, Et je pense que si tu veux transformer un peu les usages d'une équipe, c'est un peu le premier truc à faire. Déjà, il faut que la data soit accessible. Ça pose des questions quand même. Un peu de... privacy, Parce que c'est vrai que maintenant, tu sais que tu enregistres tout le temps. Y compris sur des calls purement personnels, où Granola te dit que c'est bien de prévenir les gens quand vous les enregistrez, Mais les gens, globalement, Tu peux juste prendre en compte qu'ils ne le font pas. Donc ça pose quand même des questions si tout le monde est un peu sur écoute, jusqu'où on va Il y a eu le scandale avec Meta. qui... Enfin, Je sais pas si c'est un scandale, mais en tout cas, C'est à remonter qu'eux-mêmes veulent utiliser tout ce que tu fais sur ton écran, enfin, sur ton ordi, pour améliorer leur modèle. Bon, il y a quand même un peu un curseur, je pense, à mettre. Mais pour en revenir au truc de base, il faut démarrer par ça, par faire en sorte que la data, elle soit dispo. Moi, je pense qu'on peut, et je pense que c'est peu fait, Mais on va pouvoir utiliser l'IA aussi pour aider dans un aspect du métier. Qui est finalement l'aspect plus humain de comment tu collabores, comment tu t'alignes, qui reste aujourd'hui finalement, quelque chose qui n'est pas simple, qui n'est pas trivial, et qui limite et est accentué par l'IA. Puisque tout le monde est plus rapide dans la production d'outputs, du code ou de documents, etc., Eh bien, en fait, Tu as une sorte de surstress qui est fait qu'il faut toujours savoir quoi faire, quoi dire, etc. Et donc, ça... Met les enjeux de collaboration, d'échange, de gestion du conflit. Un peu au centre, quand même du jeu. Et ça, Ce sont typiquement des problématiques que l'IA aujourd'hui ne résout pas. Elle ne va pas magiquement te faire ta lignée avec tout le monde. Donc ça, Ça reste finalement très humain comme problème. **Terry:** Oui, là-dessus, pour rebondir sur ce point clairement, Et c'est aussi ce qu'on voit, c'est que les gains de productivité... Personnes, seules, ils sont vraiment du x5, x10 en fonction des sujets qu'on s'augmente à client, On prend un développeur, par exemple, Par contre, dès que tu commences à le mettre dans une équipe, il y a un peu de synchro, petite équipe, même, 5-6 personnes, Il y a déjà un peu de friction de la synchro humaine. Et après, quand tu passes à des tailles d'équipe plus importantes, là, il y a vraiment ce sujet. Au final, tu l'as dit, d'alignement des personnes et où là, Clairement, c'est pas une IA qui va le faire, c'est vraiment de l'humain, C'est des notions de de leadership, de réussir à emmener les gens sans autorité directe dans une direction vers laquelle tu veux l'emmener. Donc, au final, une grosse partie aussi des soft skills qui sont nécessaires quand tu fais du produit. Et donc, Ce que tu dis, c'est qu'effectivement, Si on délègue une grande partie de la pure production aux IA, c'est qu'il y aura encore plus de ces sujets humains à traiter. Après, ce que je pense quand même, c'est que à partir du moment où on va déléguer une grande partie de la production, il va quand même avoir besoin de moins de personnes. Du coup, pour... Pour faire les mêmes tâches. Donc, potentiellement, Il va y avoir aussi des découpes dans les tailles des équipes, et donc une réduction aussi des problèmes d'alignement, puisque des équipes plus petites. Je ne sais pas quel est ton regard par rapport à ça. Toi sur cette notion de au final, oui, On va gagner du temps et donc oui, On va aussi avoir des tailles d'équipes qui vont être plus petites. Et on ne va plus avoir justement des boîtes où on parlait d'Algolia à 800 personnes. Peut-être qu'aujourd'hui, 400, Ça suffirait ou je ne sais pas si tu as... ### Équipes plus petites, discovery et ratio PM Dev 33:21 Marie-Laure explique que les startups embauchent moins, que le ratio PM pour Dev devrait se réduire et que le rôle du PM va devenir plus hybride. Elle insiste aussi sur la partie discovery, sur la nécessité de comprendre les besoins et de ne pas se contenter de produire des outputs ou des prototypes trop aboutis. Elle souligne que certaines étapes intermédiaires restent indispensables pour embarquer les autres et éviter de « produire pour produire ». Terry réagit en recentrant la discussion sur l’outcome, c’est-à-dire le problème à résoudre plutôt que l’output final. **Marie-Laure:** C'est ce qu'on voit déjà, je pense. Pas mal de startups qui se lancent, qui embauchent beaucoup moins que ce qui pouvait être le cas il y a quelques années. Ce qui a l'air de se tramer, c'est que le ratio va se réduire. Le ratio PM pour Dev, Je ne sais pas combien il était avant, Pour 5-7, Ça risque d'être beaucoup plus restreint. Et je pense qu'évidemment, le rôle. lui-même va évoluer. On aura probablement quelque chose d'un peu plus hybride à terme. Néanmoins, toute la partie discovery, comprendre les besoins, avoir cette intuition un peu produite, Il y a plein de choses qui sont un peu incompressibles, qui vont nécessiter de devoir sortir de derrière son écran, Aller parler à d'autres personnes, se confronter à des domaines et les comprendre. Tout ça, il faut le faire. Tu peux coder à la vitesse de l'éclair, Au moins, faut bien savoir quoi que coder, sinon le risque, c'est juste de produire pour produire, de cramer du token et par nécessité de cramer de l'énergie. Donc moi, je pense qu'il y aura, il va y avoir, Je pense que c'est déjà un peu le cas. Un stress là-dessus et après il y a tout un j'ai déjà un peu vécu, tu vois je trouve qu'aujourd'hui on est beaucoup dans la confrontation des outputs finaux finalement j'aime bien rester un peu vague mais on peut prendre l'exemple du prototype euh Où créer un prototype, ça n'a jamais été aussi facile. Donc, du coup, il est assez aisé de se dire, J'arrive en réunion, j'ai mon problème. J'ai déjà résolu mon problème en arrivant avec mon prototype pour expliquer mon problème. Sauf qu'en fait, en faisant ça, tu as perdu tout l'étape. Faites les étapes un peu intermédiaires de pouvoir expliquer et aussi de pouvoir faire en sorte que les autres puissent t'aider. C'est un peu le truc qu'on nous dit souvent aux produits. Faites pas des mock-ups à Infidelity. Faites des mock-up naïpkines, des trucs un peu à l'arrache, Parce que le but, c'est que les gens qui vont travailler ensuite sur les problématiques, tu ne les aies pas embarqués dans une solution déjà toute faite. Et tout ça, tu leur sers un prototype avec déjà plein de features, en plus avec trop de features, Puisque c'est un peu le défaut des modèles de langage, ils en font trop. Et donc, tu vas... Je ne sais plus si je disais ça, c'est John Cutler, Je ne sais pas si tu vois, C'est quelqu'un qui travaille chez Amplitude, qui a une présence publique. Lui, il voit, C'est des concours de prototypes, en fait. Ce n'est pas juste un proto qu'il envoie en réunion, c'est trois, quatre protos qui s'affrontent. C'est un peu dommage parce qu'en réalité, Il y a une grande partie du travail qui est très intéressant, qui se passe quand toi, tu conversionnes, quand tu parles avec ton IA. Et pareil, ça ressemblerait. À quoi de pair-programmer ? Avec un humain, entre collègues, ça se fait beaucoup dans le développement, mais avec l'IA aussi. Ça ressemble à quoi? Ces nouveaux modes de fonctionnement Ça, je pense que c'est un peu à inventer, au fond. Ça va forcément évoluer par rapport à ce que j'ai pu connaître, moi, dans le passé. **Terry:** Yes. C'est évidemment ce que tu dis, c'est ne pas se concentrer sur l'output, mais sur l'outcome, Sur le but de pourquoi tu veux résoudre, quel est le problème auquel tu veux répondre, Et ensuite tu réfléchis, du coup. Comment tu arrives à répondre à ce problème-là ? ### Prototyper sans confondre output et outcome 36:42 Terry explique que le prototypage peut servir à tester, à explorer des idées et à dépasser la page blanche, mais qu’il doit rester utilisé avec parcimonie pour ne pas court-circuiter la réflexion humaine qui permet de vérifier qu’on répond bien à un problème. Marie-Laure insiste sur l’idée de faire plusieurs protos pour montrer plusieurs approches et diverger, tout en rappelant qu’il faut une pratique délibérée pour éviter de prendre des raccourcis qui empêchent d’embarquer les gens sur une vision. Leur échange élargit aussi le sujet vers les étapes qui restent incompressibles, entre validation fonctionnelle, QA et retours d’utilisateurs humains, même si le développement peut aller plus vite. **Terry:** Après, pour contrebalancer ce point juste sur l'angle proto, Je pense que là où c'est intéressant de pouvoir prototyper facilement, c'est potentiellement pour pouvoir tester, vaincre le problème de la page blanche ou aller explorer des idées, potentiellement sur une manière d'architecturer. l'information, sur des problématiques ux très spécifiques, où vu que les IA ont absorbé tout le code sur le web, Potentiellement, elles ont déjà eu un problème similaire. Et elles peuvent te faire émerger. Un truc auquel... Thuret passé du temps avant de tomber sur l'app qui avait effectivement ce flow auquel tu voulais penser, ou ce genre de choses. Mais à utiliser avec parcimonie, dans un contexte effectivement, où il ne faut pas que ça casse toute cette phase de réflexion humaine derrière qui te permettent. Évidemment de s'assurer. Que tu vas répondre vraiment à un problème et que tu ne vas pas juste produire quelque chose pour produire quelque chose. **Marie-Laure:** Je suis complètement d'accord. Mais d'ailleurs, tu peux imaginer un mode où tu fais plusieurs protos pour montrer plusieurs approches et dans une démarche, justement, pour explorer, de diverger. Même si en général, ça, C'est toujours un peu un souci. C'est pour un peu de conflit avec les ingénieurs, parce que, au niveau du produit, on aime bien, on vit dans l'ambiguïté, Le monde du développement. Voilà, il faut être plus concret. Mais, encore une fois, Il faut avoir une pratique délibérée en utilisant tout ça. Si tu prends les raccourcis et que tu penses que ça va juste, t'affranchir de plein d'étapes. En amont, qui, justement, auraient permis d'embarquer les gens sur une vision. D'utiliser les cerveaux un peu de tout le monde, etc. Là, c'est, je pense, le problème. Enfin, les écueils que tu peux, du coup, retrouver. **Terry:** Après, il y a aussi sur le goulot de règlement, effectivement, On a un ratio PM pour DEV qui est en train de s'inverser ou, en tout cas, de se rééquilibrer. Je pense qu'il y a aussi un goulot de règlement qui est en train d'arriver au niveau, Au final, de la validation fonctionnelle. Parce qu'au final, si on arrive... Alors, il y a celui qui est difficilement compressible, mais qu'on peut quand même... Accélérer sur la première phase, discovery, Problème que je veux résoudre, comment je vais y répondre. Une fois qu'on s'est mis d'accord là-dessus, potentiellement, grâce au coding agent, Les devs vont aller beaucoup plus vite pour sortir une solution. Mais si on est en face d'un produit à la fin, qui ne va pas être destiné à un agent, mais qui va être destiné à un vrai humain, Un produit où il y a encore une interface, Il faut que ce soit un vrai humain qui le valide. On ne peut pas se dire que c'est juste un agent qui le valide. Et là-dessus, au final, Il y aura toujours besoin de ces... Donc il va y avoir, Malgré tout, Ici aussi, un... **Marie-Laure:** Un nouveau goût d'entanglement potentiel côté QA, qu'on avait moins avant parce que le temps de DEV était plus long. Ouais, c'est sûr. Pour le coup, j'ai moins d'expérience là-dessus parce que en fait la QA ça fait très longtemps que j'en ai enfin que j'avais pas des gens qui faisaient la QA plus exactement je faisais la QA en tant que produit et logique de jeu mais évidemment les devs aussi quoi et tu vois je me demande si du coup ça va pas remettre un peu le métier en lui-même un peu au goût du jour Je ne sais pas, mais il y a un peu ce truc-là. Et ce que tu dis, il faut aussi penser que de toute façon, à la fin, Si ton produit s'adresse à des utilisateurs phéno-humains, Il faut aussi que ces utilisateurs-là eux-mêmes l'utilisent, et aient eu suffisamment le temps de l'utiliser pour pouvoir te faire des retours. qualis. Et ça aussi, Ça reste finalement, pas incompressible, mais enfin, Ça va demander aussi du temps. **Terry:** Yes. Yes, très clair. Du coup, avant d'aller vers mes questions de fin d'échange, est-ce Qu'il y a un sujet en particulier, dont on n'a pas parlé, Un message à faire passer **Marie-Laure:** Là, comme ça, On a parlé un peu des sujets qui m'intéressaient, que j'avais un peu développé. **Terry:** Ok, top. Du coup, pour aller vers ma première question de fin d'échange, ### Des LLM capables de savoir quand faire moins 40:12 Marie-Laure explique que la prochaine grande avancée des modèles de langage serait qu’ils sachent quand faire moins, en évitant la verbosité et en s’arrêtant quand c’est suffisant. Terry trouve ce point très intéressant, dit qu’il rejoint cette idée, et ajoute qu’on est encore dans une phase où l’on lance des choses pour voir ce qui tient avant de nettoyer le reste. **Terry:** est-ce que tu as une conviction forte avec laquelle Thuret en général en désaccord avec Tes Pairs **Marie-Laure:** Ouais, alors je sais pas si c'est nécessairement désaccord avec mes pères, mais tu vois, aujourd'hui, Moi, je... Pense qu'on est dans un monde où finalement, la prochaine grande avancée avec les modèles de langage, C'est un moment où ces modèles-là seront en capacité, finalement, de savoir quand faire moins. Le fameux Less is more. Pour moi, c'est un peu ça que j'attends, tu vois, de la prochaine étape. Pour qu'on puisse un peu avancer sur le côté, un peu intelligence. Évidemment, je ne vais pas rentrer dans les détails de qu'est-ce que l'intelligence et tout, mais pour moi, le vrai marqueur qui sera la Big Next step, ce sera ça. Ce que je trouve que c'est aujourd'hui encore un peu... Ça va générer plein de bruit dans plein de tâches que tu essaies de faire. C'est ce problème de verbosité. Et malheureusement, l'humain étant aimant, je pense, le côté. Plus il y en a, mieux c'est, c'est complètement paradoxal. Mais on reward, ça. Du coup, Les évals de ces modèles-là vont dans ce sens-là. Et donc, c'est pour ça que c'est toujours un peu plus. Mais le jour où ils seront en capacité d'avoir ce petit truc, peut-être finalement humain, de se dire, là, c'était suffisant, Je m'arrête. C'est peut-être ce moment-là où on aura atteint un petit peu The Next Big moment. En tout cas, C'est ce que j'aimerais voir. **Terry:** Yes, hyper intéressant comme point. Effectivement, un peu, C'est ce qui a fait, Je sors du contexte, Mais c'est ce qui a fait la marque de fabrique d'Apple d'être capable justement de... De ne pas Shipper certaines choses, de se concentrer sur d'autres. Et je te rejoins sur le fait qu'on est aussi au-delà des modèles qui sont verbeux, mais globalement, On est dans une phase, Moi, je fais souvent cette analogie-là, mais où on lance des trucs sur le mur et on voit ce qui colle. Et puis, après, on regardera ce qui a tenu au mur et on nettoiera le reste. C'est vrai qu'on est quand même dans cette phase-là, il faut le reconnaître. Je ne sais plus si je l'ai précisé ou pas durant l'échange, mais on a enregistré cet épisode début juin 2026, donc je le précise en fin d'échange, parce qu'évidemment, Les choses évoluent très vite. Ce qui a été partagé, c'était aussi à date, même si je pense qu'il y a des concepts et des idées qui restent valides, normalement, sur plusieurs mois, voire plusieurs années quand même. ### Sa veille quotidienne entre Reddit, création et politique 42:21 Terry lance sa dernière question en demandant à Marie-Laure ce qui la nourrit intellectuellement et comment elle progresse. Marie-Laure répond qu'elle aime apprendre, créer et composer, tout en disant que l'acte de créer compte beaucoup pour elle. Elle explique aussi que la politique, l’actualité et Reddit constituent sa porte d’entrée quotidienne vers l’information et vers d’autres pistes de lecture. **Terry:** Pour aller du coup vers ma dernière question de fin d'échange, quelles sont les choses qui te nourrissent intellectuellement ? Comment est-ce que tu progresses ? **Marie-Laure:** Oui, je pense déjà avec le thème, j'ai toujours été un peu, comme je disais, Mon truc, c'est d'apprendre. Je prends beaucoup de plaisir dans le côté, j'apprends un nouveau sujet et parfois, J'ai des phases en fait. Et ce qui m'intéresse, c'est pas nécessairement, par exemple, de faire un morceau de musique parce que je fais un peu de production musicale. C'est tout le cheminement pour qui t'a fait découvrir le domaine. Mais pour répondre un peu plus précisément à ta question. Moi, ce qui me nourrit déjà, je suis très comme je dis j'aime beaucoup la création. L'acte de créer, J'ai pas été Dev un peu par hasard, mais donc je vais écrire, je vais composer Merci. Et avec Lya, je n'ai pas ce truc de me dire, il ne faut pas que l'IA écrive pour moi. Si je suis contente du rendu final, il n'y a aucun problème. Moi, ça me permet justement de pouvoir le faire, de faire quelque chose que je n'aurais pas pu faire avant. Pour X ou y raison. Après, bien sûr, le but, ce n'est pas qu'elle écrive pour moi. Enfin, ça, c'est... Je trouve que c'est un peu... Bref. Et puis, par ailleurs, J'ai aussi, en tant que féministe, j'aime beaucoup la politique. Donc, je suis énormément, l'actualité. Et donc, si tu prends un peu tout, ça, tu combines tout ça. Ma grosse source, par quoi je commence tous les matins et comment je trouvais un peu l'info et tout, c'est Reddit, parce que Reddit est un peu cet endroit, tu vois il y a 10 ans, 15 ans, C'était les blogs, j'avais mes flux, RSS, mes blogs que j'aimais bien, c'était comme ça que j'apprenais des nouvelles choses. Ensuite, il y a eu Twitter, Twitter s'est fait un peu, comment dire en... bref, Twitter n'est plus Twitter. Du coup, je trouve que Reddit. Aujourd'hui, c'est un peu le dernier endroit en fait, où les gens s'expriment, eux-mêmes et tu vois n'importe qui, T'as pas forcément besoin de mettre beaucoup de formes. Et en fait, c'est là où tu vas trouver un peu des vrais avis ou des vrais retours. Je sais que d'un point de vue marketing, certains, tu vois, essayent d'utiliser la plateforme. Mais comme ils sont quand même très forts, il y a beaucoup de modération. En fait, sur Reddit, même si tu essaies d'être marketeux, Thuret quand même obligé de jouer le jeu un petit peu. Donc, tu vas quand même donner des infos réelles et tu vas quand même essayer d'aider les communautés. Et donc, Je trouve que pour n'importe quel type de sujet, que ce soit pro ou perso, en réalité, Reddit, C'est un super point d'entrée. Et après, voilà, ça te donne des pistes pour des bouquins à lire et tout. Mais c'est vraiment, Je pense, le site que je dois consulter le plus et qui est un peu ma porte d'entrée vers tout le reste. Ok, **Terry:** hyper intéressant. C'est... Je te rejoins sur l'aspect, effectivement, en tout cas, Ça rebond beaucoup maintenant dans les résultats de recherche, Reddit. Quand tu fais des recherches où tu veux des réponses vraies. Donc, Je pense qu'ils ont gagné, effectivement, et qu'ils ont compris que leur force était sur la partie. modération, qui n'est pas simple à l'heure actuelle. C'est aussi pour ça qu'ils ont été aspirés en termes d'entraînement des premières versions d'LLM et qu'après, ils ont tout bloqué. Mais donc, un intéressant point. Et donc, pour les personnes qui souhaiteraient échanger avec toi, sans passer par Reddit, te contacter directement, Quel est le meilleur moyen de le faire **Marie-Laure:** Par LinkedIn. Je pense que c'est le meilleur moyen. Marie-Laure Thuret, Parce que je me suis appelée Marie, mais en fait, j'ai un petit twist. J'ai un prénom composé. **Terry:** Ça marche. Merci en tout cas pour ton partage, Marie, et puis longue vie à Tigolab. **Marie-Laure:** Merci à toi.