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Caroline Ramade travaille depuis une vingtaine d’années dans la tech. Ancienne co-CDO de la Mairie de Paris, elle a dirigé Willa, incubateur dédié aux femmes entrepreneures, puis a été CEO de 50inTech pendant plus de six ans, où elle a créé une grande communauté européenne de femmes dans la tech et une plateforme de sourcing et recrutement pour les entreprises tech.Elle dirige aujourd’hui les activités françaises de Q7 Leader et accompagne des CEO, leaders et équipes people, notamment avec la PNL.Manager en hypercroissance demande autre chose que d’être excellent techniquement. Cette conversation aide à résoudre un problème très concret : comment donner du cadre, du feedback, de la reconnaissance et de l’équité quand les priorités bougent vite. Caroline partage des rituels de management, des alertes sur la transparence en startup, et un regard précis sur la rétention des femmes dans la tech, encore plus critique à l’ère de l’IA.Vous découvrirez (entre autres) :Pourquoi Caroline considère que beaucoup de managers tech ne savent pas faire : ils sont souvent promus pour leurs compétences techniques, alors que leur rôle demande surtout des attentes claires, du feedback, de la reconnaissance et du support.Le one-on-one comme hygiène de management : une demi-heure toutes les deux semaines, un template partagé, un suivi des bloqueurs, un vrai pulse émotionnel, et un espace où la sécurité psychologique est explicitement posée.Comment garder du cadre dans l’hypercroissance : Caroline recommande une North Star, des OKR ou des SMART goals sur un trimestre, puis des revues régulières pour distinguer ce qui relève du contexte, de l’organisation ou de l’équipe.La transparence sans panique : dire ce qu’on sait, ce qu’on ne sait pas, et les conditions de réussite de l’entreprise, sans transformer les équipes en réceptacle permanent du stress du CEO.La frontière entre équipe et “famille” en startup : Caroline critique les cultures qui glorifient le sacrifice, les week-ends imposés et les “brilliant jerks”, et défend une équipe construite sur les compétences, la responsabilité et le collectif.Ce que les évaluations mal cadrées produisent pour les femmes dans la tech : biais dans la lecture de la performance et du potentiel, manque de perspectives de carrière, dépendance excessive au manager et besoin de frameworks communs pour réduire l’arbitraire.Pourquoi le sujet devient stratégique avec l’IA : Caroline insiste sur le risque de reproduire les biais existants si les femmes restent sous-représentées dans les équipes qui conçoivent les outils et les produits de demain.Découvrez son podcast Beautiful People sur Apple Podcast ou Spotify.Timeline00:00 Parcours de Caroline Ramade, de la Mérite. De Paris à Fifteen Tech et Q7 Leader03:57 Pourquoi des managers de la tech se retrouvent en difficulté en hypercroissance06:54 Feedback, reconnaissance et one-on-one comme base du management12:04 Comment structurer un one-on-one régulier et sécurisant16:19 OKR, priorités stables et routine de suivi dans une boîte qui change vite20:41 Transparence, vulnérabilité du leader et niveau d’information à partager24:41 Runway, levées de fonds et honnêteté avec les équipes28:53 Manager pendant une levée de fonds et une crise personnelle33:04 Pourquoi une startup n’est pas une famille mais une équipe37:35 Rétention des femmes dans la tech et biais dans l’évaluation annuelle41:06 Le people Model Canva pour fixer les attentes sur un rôle44:08 Trois réflexes pour réduire les biais quand on manage des femmes dans la tech49:09 Computer Girls, Hidden Figures et les rôles modèles féminins en tech53:42 Développer des lines manageriales et coacher les coachs57:23 Pourquoi les CEO doivent s’assurer d’avoir les bons people et les bonnes compétences

La plupart des gens utilisent l'IA générative pour produire plus vite.Marie-Laure Thuret l'utilise pour devenir une meilleure PM.Automatiser une tâche, c'est gagner du temps en one-shot.Progresser dans sa pratique, c'est en gagner sur la durée.C'est pour parler de cette approche que j'ai eu le plaisir de recevoir Marie-Laure, ingénieure devenue PM sur le podcast.Marie-Laure a vécu la croissance chez Algolia de l'intérieur (de 50 à 800 personnes) avant de rejoindre Evy et de co-fonder Tigo Labs.Aujourd'hui AI Product Leader & Builder, Marie-Laure utilise l'IA générative pour augmenter sa pratique produit.Elle s'est construit un coach IA qui relit ses appels clients à travers The Mom Test ou les Opportunity Solution Trees, et lui dit ce qu'elle a bien fait et ce qu'elle aurait pu mieux faire.Dans cet épisode, elle explique :Comment elle a bâti son personal OS : une couche d'automatisation, une couche de supervision.Ce que l'IA lui fait réellement gagner (80 % du travail autour des interviews clients) et ce qu'elle ne remplace pas.Pourquoi la vraie prochaine avancée des LLM sera, selon elle, de savoir s'arrêter.Bonne écoute !

L'IA générative accélère toute la phase de discovery : interviews, synthèse, prototypes. Ce qui prenait des semaines prend des heures.Alors, pourquoi autant d'équipes produit continuent de la sauter ?Car elles confondent construire vite avec construire la bonne solution.La vitesse ne sert à rien si elle répond au mauvais problème.C'est pour parler de méthode produit que j'ai eu le plaisir de recevoir Pierre Verdu, ex entrepreneur (Prizm) et ex lead PM chez Free.Quand Pierre était chez Free, Xavier Niel lui a demandé de créer un Wi-Fi sans bande 5GHz, pour rester pas cher.Mais, quand il est allé chercher la data, 50% des utilisateurs étaient sur cette bande : ils l'ont quand même mise dans le répéteur.Cet exemple rappelle l'importance de comprendre l'intention derrière une demande, et la discipline produit nécessaire pour y répondre.Dans cet épisode, Pierre explique :L'importance de la discovery pour vérifier que l'on répond au bon problème.Comment une mauvaise décision produit non testée peut te coûter très cher.Ce que la GenAI permet d'accélérer, et où l'humain reste indispensable.Bonne écoute !

Fin 2027, le trafic des agents dépassera le search classique.La vraie question n'est pas d'y croire ou non. C'est de décider, maintenant, combien tu investis pour être trouvable par des agents qui ne pèsent presque rien dans ton trafic aujourd'hui.Ce scénario est celui que défend Anne-Claire Baschet, Chief Data & AI officer chez Mirakl.Mirakl, c'est l'infrastructure invisible qui fait tourner le e-commerce de grands retailers et marques internationales.Anne-Claire est venue décrypter l'état réel du commerce agentique et les décisions qu'il impose déjà.Elle explique :Les quatre étapes du commerce agentique et l'état actuel du marché.Comment penser sa stratégie d'exposition aux LLMs.La place du SEO face à l'optimisation pour les moteurs de réponse d'IA génératives (GEO/AEO).Pourquoi les conversational attributes deviennent critiques pour aider l'agent IA à comprendre les usages, les situations, les contraintes et même des informations visuelles que l'humain déduit d'une image.L'importance de tester vite sur le core business plutôt que sur des cas marginaux à faible ROI.

Elena Souiller-Fedorenkova est la Chief Marketing Officer de KNAVE, une FinTech de paiement à l'usage.Elle est venue sur le podcast pour expliquer comment poser les bases du product marketing en early stage : valider le terrain avant de construire et savoir présenter une solution complexe sans diluer la marque.Dans cet épisode, elle explique :L'erreur classique : développer un produit abouti avant d'avoir prouvé que le marché paiera.Travailler avec des design partners sans leur céder le pricing ni le positionnement.Pourquoi le SaaS de KNAVE est fourni gratuitement et comment ancrer un prix dans des points de référence connus.Comment retravailler son positionnement pour chaque verticale : automobile, instruments de musique, robots de service.Où l'IA augmente le métier du PMM et où l’humain reste irremplaçable.Bonne écoute !

Les agents IA dépassent rarement 80-85 % de fiabilité et dans certains contextes (finance, logistique) ce n’est tout simplement pas acceptable.Patrick Joubert, multi-entrepreneur installé à San Francisco et cofondateur de Rippletide, explique ce qui manque pour franchir ce cap : une couche d'infrastructure qui valide chaque décision avant qu'elle ne déclenche une action.À partir de cas concrets (service client, réassort logistique, rapports quotidiens), il montre pourquoi un simple RAG atteint vite ses limites, et comment une approche déterministe fondée sur des ontologies et une base graphe permet de les dépasser. Patrick partage aussi son regard sur les agents IA, le coût réel des tokens et le futur du logiciel, dans un monde où l'agent devient un nouveau point d'entrée vers les applications.Dans cet épisode vous découvrirez (entre autres) :La différence entre un workflow déterministe et un workflow agentique.Comment faire pour qu’un agent valide sa décision contre un référentiel métier, puis révise l'action prévue avant exécution.Pourquoi contrôler en priorité les actions irréversibles : remboursement, expédition, patch de production.L’importance d'avoir une couche sémantique capable d'intégrer des règles métier se trouvant dans des documents non structurés.Bonne écoute !

Si ton produit dépend d'une plateforme que tu ne contrôles pas, alors tu peux tout perdre du jour au lendemain.Alain Garnier l'a vécu : Jamespot a perdu 80 % de son trafic B2C en une nuit, à cause de sa dépendance à Google.40 ans dans le numérique, fondateur bootstrap de Jamespot (50 personnes, 400 000 utilisateurs, zéro levée), engagé de longue date sur la souveraineté : Alain a vu de l'intérieur le décrochage européen mais il est aussi convaincu que celui-ci n'a rien d'une fatalité !Dans cet épisode, il explique :Pourquoi la réussite libérale américaine est d'abord une décision d'État : PayPal, Tesla, SpaceX et l'alignement État-industrie-finance.En quoi notre dépendance aux GAFAM n'est pas qu'un sujet de qualité produit, mais de règles de marché, de commande publique et de financement.Le vrai décrochage tech français n'était pas technique (Minitel, web, Arisem) mais politique.Comment sortir de notre dépendance aux logiciels américains.(00:00) Parcours tech et souveraineté(04:29) Minitel et web naissant(07:22) Les banques refusent la boîte(12:24) B2B contre B2C(16:01) Le décrochage de l’État(22:20) Cloud au centre et data centers(26:54) Le modèle Musk(31:47) Dépendance numérique européenne(38:22) Google coupe Jamespot(42:50) French Tech sur infras américaines(46:55) BPI sort de la stack américaine(50:09) La honte change de camp(53:01) Bootstrap ou levée de fonds(58:46) Passer aux outils européens(01:02:01) Limiter les géants(01:06:26) Lire, écouter, coder(01:09:25) Nouvelle génération tech

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.

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.