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Et si le futur du Product Management ne consistait plus seulement à cadrer, mais aussi à construire ?

Dans cet épisode, Benoît Terpereau partage sa vision du Product Management augmenté par l'IA générative, où les profils produit deviennent des product builders capables de concevoir, tester et livrer plus vite tout en restant centrés sur la valeur utilisateur et business.

Benoît est ingénieur de formation, passé par des rôles de développeur, CTO, Product Manager, directeur produit, VP produit et CPTO, notamment chez My Little Paris, Deezer, Lunii et aujourd'hui Believe, où il pilote une équipe produit d'une cinquantaine de personnes.

Il explique :

▪️ Pourquoi aujourd'hui seul un tiers du code livré apporte réellement de la valeur et pourquoi accélérer sans discernement ne ferait qu'amplifier ce gaspillage.
▪️ Comment il déploie cette transformation chez Believe avec une no-code factory et un programme beta "AI Native PM".
▪️ Pourquoi les PM doivent devenir plus business et mesurer leur impact sur les revenus car c’est là que se joue leur légitimité quand tout le monde peut builder.
▪️ Pourquoi l'empathie reste la compétence numéro un et pourquoi un PM ne devrait pas passer une journée sans interagir avec un utilisateur.
▪️ Sa méthode en 3 phases : interviews dé-biaisées par l'IA, prototypes fonctionnels testés par les utilisateurs, synthèse des retours assistée par la GenAI.

Vous pouvez contacter Benoit sur LinkedIn par ici.
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Hugo des Longchamps pilote la tech chez Paladin, une startup qui modernise la santé au travail.

Avant ça, il a passé huit ans chez Keobiz, où il est passé de premier dev à CTO d'une équipe d'une douzaine de personnes, dans une boîte à 40 millions d'ARR.
Début 2025, il rejoint Paladin, une boîte de moins de six mois et de trois personnes alors.
Un an plus tard : trois produits certifiés en production, une équipe de cinq devs, et un go-live au 1er janvier 2026.

Dans cet épisode, il raconte comment il s'y est pris :
▪️ Imposer Cursor à toute l'équipe dès le jour 1 et gérer la résistance.
▪️ Le dev de demain n'écrit plus de code : il orchestre des agents.
▪️ Le vrai goulot d'étranglement : la review humaine, et pourquoi il refuse encore de l'automatiser.
▪️ Apprendre Terraform sans IA, puis construire un agent capable de terraformer 130 ressources AWS en autonomie.
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Olivier Brandicourt partage son expérience autour du développement d'une marketplace basée sur la confiance et la transparence tout en maintenant un modèle économique durable et une culture d'entreprise bienveillante.

Olivier est un leader produit avec plus de 10 ans d'expérience dans la gestion de marketplaces internationales. Il est aujourd'hui VP Produit chez Gens de Confiance.

Il explique :
▪️ Comment faire de la confiance la proposition de valeur centrale d'une marketplace.
▪️ Le modèle économique de Gens de Confiance basé sur l'immobilier et la location de vacances.
▪️ Pourquoi certaines verticales ne sont volontairement pas monétisées.
▪️ Leur utilisation de l'IA générative pour détecter les fraudes tout en préservant le lien humain entre les membres.
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Gilles Barbier partage son expérience avec OpenClaw, le projet open source à la croissance fulgurante qui s'est imposé parmi les plus populaires de GitHub.
Gilles est un entrepreneur tech avec près de 20 ans d'expérience, spécialisé dans l'orchestration de workflows et fondateur de plusieurs startups.
Aujourd'hui, il construit tinyStaff, une startup qui propose des assistants virtuels personnalisés basés sur OpenClaw.

Il explique :
▪️ Le fonctionnement d'OpenClaw, l'un des projets open source les plus populaires du moment sur GitHub.
▪️ L'intérêt d'installer OpenClaw sur une machine locale (souvent un Mac Mini) et les risques associés.
▪️ Comment il construit tinyStaff, une startup basée sur OpenClaw proposant des assistants spécialisés (assistant de direction, marketing, développement, etc.).
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Simon Robic est le cofondateur de Screeb, produit SaaS dédié à la mesure et l'amélioration de l'expérience utilisateur.
Dans cet épisode, il partage comment l'arrivée de l'IA générative a transformé à la fois son produit et sa manière de faire du product management.

Il explique :
▪️ En quoi devenir IA-first ne dispense pas de respecter les fondamentaux product.
▪️ Pourquoi ils ont fait le choix de Mistral plutôt qu'OpenAI : souveraineté et pragmatisme.
▪️ Comment évaluer une feature IA avant et après mise en production et pourquoi les outils classiques ne suffisent plus.
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