Comment je travaille
Avec la tech et le design
Chez AÉSIO, je travaille avec deux développeurs prestataires, un data engineer et un data analyst. Sans designer ni QA dans l’équipe, je conçois les parcours et les wireframes, et je mène la recette. Je pose les règles de qualité de la donnée avant le développement, et j’écris les user stories avec leurs critères d’acceptation. Je prototype aussi en code, avec Claude Code : le prototype sert à apprendre, tester et aligner. Le code de production reste à l’équipe tech.
Face aux sponsors
Je commence par un gain visible. Chez AÉSIO, le MVP a d’abord automatisé le reporting des directions : 2 jours de préparation ramenés à une demi-journée, avant toute nouvelle demande. Ensuite, chaque demande est classée par sa valeur pour la décision, et on ne garde que les indicateurs qui font décider. Chez Biogaran, nous avons commencé par les pharmacies les plus prêtes au digital : le MVP prouve l’adoption avant d’étendre.
Quand la donnée contredit l’intuition
La data dit quoi, le terrain dit pourquoi. Sur le cas BlaBlaCar, 100 000 trajets montraient que la photo et l’identité comptaient ; les entretiens ont nuancé : elles ne font pas choisir un conducteur, elles départagent à horaire égal. L’acceptation automatique semblait une bonne idée ; la data n’y montrait aucun gain, nous l’avons écartée. Et quand mon propre produit déçoit, je le dis : la v1 de Prisme changeait de forme chaque jour, j’ai reconstruit le circuit plutôt que la consigne.
Les produits qui me motivent
Des produits B2B, data ou IA où la discovery continue pendant la delivery, avec une équipe tech pour arbitrer, et des résultats mesurés en adoption plutôt qu’en livraisons.