Just a Click

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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Tu veux intégrer de l'IA dans ton produit mais plus tes utilisateurs s'en servent, plus ta facture grimpe et ta marge, elle, ne suit pas.
Le modèle économique du SaaS classique ne survit pas tel quel à l'IA générative, et peu de décideurs produit ont vraiment regardé ce que ça change.

Jean-Philippe Fourès est VP Product chez Iguane Solutions, où il déploie des modèles IA sur infrastructure dédiée pour des clients dans la banque, l'assurance et la santé.
Venu de la tech et du Big Data, il fait le pont entre le fonctionnement réel de l'IA et ce que ça change pour tes arbitrages produit.

Dans cet épisode, il explique :
Le coût réel d'un token, et ce que ça implique pour une feature IA à l'échelle.
Closed source, open-weight, modèle hébergé : comment choisir le bon modèle selon ton contexte.
Pourquoi la vraie question de la souveraineté n'est pas le coût, mais qui peut lire tes données et ce que ton contrat avec un éditeur US ne te protège pas de faire.
Comment un petit modèle spécialisé, réentraîné en quelques heures, peut battre un modèle frontière hors de prix.

Pour retrouver la communauté Product Partners c'est par là.
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Céline Delaugère est la cofondatrice et CEO de MyDataMachine, une entreprise qui accompagne ses clients sur des cas d'usage de l'IA liés à la vidéo : détection d'opportunités de vente en magasin, lutte contre le vol à l'étalage, reconnaissance de tendances mode, classification de véhicules.

Son équipe annote en moyenne 1,5 million d'images par mois pour fiabiliser les modèles de vision de ses clients.
Dans cet épisode, Céline partage son expérience sur le concept de Human-in-the-Loop (HITL) et en quoi cette méthode permet à la fois d'itérer vite et de déployer des systèmes IA robustes.

Tu apprendras :
Pourquoi un modèle à 70% de réussite peut quand même partir en production.
Pourquoi l'expertise métier (mode, retail, médical, automobile) devient l'actif le plus rare pour entraîner les IA verticales.
Pourquoi le métier de data annotator est aujourd'hui dans le top 3 des jobs en croissance sur LinkedIn.
Les 3 endroits exacts où l'humain doit intervenir dans le cycle de vie d'un modèle IA.
Comment construire un dataset d'évaluation vraiment robuste.

Retrouve Céline sur LinkedIn et sa newsletter Vision Before Technology ici.
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Comment évaluer un agent IA quand il ne se contente plus de répondre, mais choisit ses outils, manipule des données et déclenche des actions ?

Laurent Zhang est le cofondateur de Mankinds, une plateforme d’évaluation d’applications IA incubée à Station F dans le programme F/ai.
Dans cet épisode, il partage son expérience sur l'évaluation des applications d’IA générative et les systèmes agentiques.
Nous discutons notamment des alternatives au "LLM as a judge" avec des tests plus déterministes, auditables et adaptés aux secteurs régulés.

Il explique :
La différence entre un workflow IA séquentiel vs un agent autonome.
Les limites de la méthode d'évaluation avec un LLM (LLM as a judge) et les alternatives.
L'approche d'évaluation que propose Mankind avec des scoreurs déterministes et des datasets contextualisés.
Pourquoi la conformité n'est pas un frein mais un accélérateur à l'innovation.

(00:00:00) Parcours de Laurent et mission de Mankind
(00:06:21) Systèmes agentiques et limites du LLM as a judge
(00:15:27) Du contexte aux tests déterministes
(00:25:31) Orchestration, modèles et mise en production
(00:36:03) RAG, graphes et adoption de l’IA agentique
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Jean-Baptiste Kempf est le président de l'association VideoLAN et porte VLC Media Player depuis plus de 20 ans.
VLC c'est un logiciel téléchargé 6,5 milliards de fois et utilisé par des centaines de millions de personnes, sans qu'un euro n'ait jamais été investi en publicité.

Dans cet épisode on revient sur l'histoire du projet (né d'une association étudiante à Centrale en 1998), la philosophie qui a permis cette croissance hors-norme, et les apprentissages que Jean-Baptiste en tire après 20 ans à construire des produits.

Il explique :
Pourquoi le "complain-driven development" est plus efficace que 6 mois de discovery.
Comment une tagline de 4 mots "VLC plays everything, runs everywhere" a structuré 20 ans de gouvernance open source et tranché des centaines de débats produit.
Pourquoi VLC n'est pas joli mais marche, et pourquoi la rapidité et la hiérarchisation des fonctionnalités sont sous-estimées par les designers d'aujourd'hui.
Où se déplace la vraie barrière à l'entrée à l'ère du vibe coding.
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