＿Ressources et conseils

Dans un projet IA, l'essentiel du travail se joue en amont : structuration des processus, qualité des données, organisation des équipes. L'outil n'intervient qu'en dernier.

L'adoption non gouvernée de l'IA génère des déséquilibres internes. Comprendre le phénomène du shadow IT IA et mettre en place une gouvernance adaptée à la taille d'une PME.

Après 7 ans dans le Product, voici ce que la plupart des organisations préfèrent ne pas entendre : sur la place de l'organisation, la valeur réelle des roadmaps, et le rôle limité de l'IA seule.

L'IA amplifie ce qui existe déjà. Avant de la déployer, une PME doit maîtriser ses données, fluidifier ses processus et disposer d'outils adaptés à son fonctionnement.

Prompts testés, business plan, pitch deck, listes d'outils IA. Un état des lieux honnête de ce que l'IA accélère vraiment et des étapes qui demandent encore du jugement humain.

Dans l'univers startup et produit, une image revient sans cesse : avant de construire une Ferrari, construis d'abord une skateboard. Valide que les gens veulent se déplacer avant d'investir dans un moteur V8. C'est la base du Lean. Et c'est une approche qu'on applique au quotidien chez Leando, cabinet de conseil en innovation, à travers notre méthodologie : faire le minimum pour créer le maximum de valeur. Mais après plusieurs années à concevoir, reprendre et auditer des applications pour nos clients, j'ai identifié une composante qui ne supporte pas cette logique itérative : **le modèle de données**. Et c'est précisément là que beaucoup de projets perdent du temps, de l'argent, et de la confiance.

Data quantitative et qualitative, funnel AARRR, campagnes comportementales : comment la donnée devient la boussole produit lorsqu'on lance un SaaS.