Deux devs seniors qui font le travail de huit.

Un profil produit qui n'avait jamais écrit une ligne de code et qui envoie ses pull requests en prod au bout d'une semaine.

Un goulot d'étranglement qui se déplace des développeurs vers le produit.

C’est ce qu’a vécu Florian Bruniaux, founding AI engineer chez Méthode Aristote, lorsqu’il a adopté l’IA à l’échelle.

Et il m’a fait le plaisir de venir partager son retour d’expérience sur l'organisation tech & product IA qu'il a mise en place.

Dans cet épisode, il explique :

• Pourquoi il a refusé le vibe coding au début afin de poser des bases saines, avant d'accélérer avec l'IA.
• Comment des hooks et des garde-fous lui ont permis de laisser un profil 100% produit pousser ses propres PR sans rien casser.
• Pourquoi son rôle s’est déplacé de la production de code vers l’outillage pour permettre aux non-tech de coder proprement.
• En quoi l’âge d’or des développeurs est révolu.

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Tu as Cursor ou Claude ouvert quelque part.

Tu as vu les démos, les playbooks IA sur LinkedIn, écouté des conférences.

Et pourtant, six mois plus tard, ta semaine de PM ressemble encore à celle d'avant et tu portes la même charge mentale.

Lucas Cerdan a 15 ans d'expérience dans le Product management. Il est passé par de très belles boîtes telles que Algolia (premier PM, jusqu'à plus de 800 personnes), Databricks, Datadog.

Aujourd'hui il est Principal Product Manager chez Samsara, société B2B de plus de 6000 personnes spécialisée dans l'IoT et cotée en bourse.

Il est aussi co-créateur de La Product Conf, la plus grande conférence product en France.

Lucas a construit tout son parcours en tant que contributeur individuel et avec l'IA, il a complètement repensé sa façon de travailler autour de ce qu'il appelle son Personal OS.

Dans cet épisode il explique :

• Comment le leadership de Samsara a accéléré l'adoption IA chez ses PMs : pas de prescription d'outils, juste enlever les barrières.
• Ce qu'il délègue à ses agents (extraction de tâches, premiers drafts, recherches transverses) et ce qu'il refuse de lâcher (la décision, le contact client, le craft de distribution).
• Pourquoi la distribution est l'élément différenciant en 2026 et ce que ça change pour la place du PM.

Note : Le livre Who moved my cheese dont nous avons parlé en fin d'échange.

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Tes features IA en production ne donnent pas la fiabilité espérée et ton réflexe naturel c'est d'améliorer les prompts et complexifier le harness. Mais si le sujet était ailleurs ?

Claire Gouze est la cofondatrice et CEO de nao Labs où elle construit le premier agent open source dédié à l'analyse de données.

Sur ses propres agents, elle est passée de 15 % à 90 % de fiabilité grâce au context engineering.

Dans cet épisode, elle explique :

• Pourquoi un agent qui échoue est souvent le reflet d'ambiguïtés que ton équipe n'a jamais clarifiées sur sa propre data.
• La méthode concrète pour mesurer la fiabilité d'un agent en production : tests unitaires, ordres de grandeur réalistes, et ce qu'il faut tester en priorité.
• Le shift de fond : passer d'un monde où l'on jugeait le code à un monde où l'on juge l'output, et ce que ça change dans notre façon de construire les produits.

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