Clef de voûte

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Le CPO “stratège” est mort.
95% des projets IA n'ont aucun impact mesurable.
L'IA dégrade la qualité des produits.

Trois affirmations volontairement clivantes.
Trois CPOs pour en débattre.
Un nouveau format sur la chaîne.

Pour ce premier débat, j'ai invité trois CPOs de la communauté Stellar :

→ Nathalie Edlinger, CPO chez Paladin et Ex-CPO chez Jaji.
→ Geoffrey Janvier, ex-Chief Innovation Officer chez Cegid.
→ Arthur Rougier, ex-CPO chez JobTeaser, ex-VP Product chez Papernest.

Une heure de discussion honnête, avec des convictions, des désaccords et des exemples terrain tirés de leurs missions chez les plus belles boites techs.

Si tu es Product Leader, fondateur ou builder tech, ce débat est pour toi.

Quelques questions abordées :

• Le rôle stratégique du CPO va-t-il vraiment disparaître ?
• Faut-il investir dans l'IA maintenant ou attendre ?
• Comment mesurer l'impact réel d'un projet IA ?
• Pourquoi shipper plus vite peut dégrader la qualité ?
• Quel conseil pour convaincre un Comex d'investir dans l'IA ?

Bonne écoute.

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[00:00] Introduction
[00:50] Le format débat expliqué
[02:24] Sujet 1 : le rôle du CPO est-il mort ?
[02:32] Pourquoi un CPO doit faire les choses lui-même
[05:28] Le produit n'a jamais été purement stratégique
[06:36] Quand les Product poussent dans la codebase
[07:28] Le workflow des Quick Wins chez Paladin
[12:33] Le CPO du futur, encore plus stratégique ?
[14:40] Le nouveau ratio Product / Engineering
[16:17] Les squads atlantiques
[23:03] L'indépendance qu'offre l'IA aux Product
[25:06] Sujet 2 : 95% des projets IA n'ont aucun impact
[26:20] Les 2 catégories de boîtes face à l'IA
[36:28] L'anecdote Zuckerberg chez Meta
[41:19] Sujet 3 : l'IA dégrade-t-elle la qualité des produits ?
[47:42] Pennylane vs Qonto : deux philosophies opposées
[56:03] Conclusion : le message controversé d'Arthur

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Comment on construit une fintech qui finit rachetée par Stripe en 4 ans ?

C'est ce qu'a fait Henri Stern avec Privy.

En 4 ans, il a co-fondé une plateforme qui déploie 130 millions de wallets crypto pour plus de 2 000 clients (Uniswap, Ramp, Gusto, Deal). Et en 2025, Stripe rachète l'entreprise.

35% des utilisateurs de Privy créent aujourd'hui des wallets pour leurs agents IA.

La crypto n'est plus une histoire de spéculation : elle est en train de devenir l'infrastructure du commerce agentique et des paiements globaux.

Pour décrypter cette histoire, mon associé David a reçu Henri au Palais Brongniart, pendant les 10 ans de Stripe à Paris.

Si tu es fondateur, CEO, CPO ou builder tech et que tu te demandes comment construire un produit qui compte dans un marché émergent, cet épisode est pour toi.

Quelques-unes des questions abordées :

• Comment Privy a fini par se faire racheter par Stripe ?
• Pourquoi la crypto devient enfin utile dans le monde réel ?
• Comment les agents IA vont utiliser les wallets pour payer à ta place ?
• Quelles sont les erreurs produits les plus marquantes chez Privy ?
• Quels conseils pour un fondateur qui vise un rachat ?

Bonne écoute.

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[00:00] Introduction
[01:42] 10 ans de Stripe à Paris
[02:13] Comment la crypto devient utile dans le monde réel
[05:17] Les 3 grands marchés de la crypto
[07:03] Les stablecoins pour les entreprises globales
[10:57] L'histoire du rachat de Privy par Stripe
[13:19] Ce que Privy voulait protéger dans le deal
[16:31] Ce que fait vraiment Privy
[19:11] Passer de la recherche au produit
[24:52] Les erreurs produits marquantes
[27:24] 35% des wallets sont pour des agents IA
[29:31] Comment l'IA a changé le quotidien d'Henri
[31:08] La transformation IA en interne chez Privy
[33:08] Mesurer l'impact de l'IA en équipe
[34:30] Différences France / US sur l'IA
[36:28] Les conseils pour se faire racheter

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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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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

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[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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