Comment ce CPO a-t-il réalisé une croissance de 350 % en deux ans ?!

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Hannah Clark : J’ai entendu une super citation récemment : « Choisis ta difficulté. » L’idée est que chaque décision de vie comporte son lot de défis, il faut juste choisir celui qu’on est prêt à relever. Par exemple, être chef de produit dans une jeune startup, c’est difficile, mais courir en rond dans une « feature factory » aussi. Trouver l’adéquation produit-marché, c’est vraiment difficile — mais abandonner et devoir trouver un autre travail aussi. Puis faire croître cette startup, pfff, là, on monte d’un cran. Mais, vous voyez l’idée.

Imaginons que vous avez décidé de suivre la voie du leadership produit en startup, de trouver l’adéquation produit-marché, et enfin de jouer un rôle moteur dans le passage d’une équipe de 10 personnes à une entreprise valorisée 730 millions de dollars en cinq ans. Eh bien, vous êtes peut-être mon invité du jour, Benjamin Berry, le CPO d’EvolutionIQ, une société qui propose des solutions d’IA pour le secteur de l’assurance. Vous allez découvrir les décisions de leadership qu’a déployées Benjamin pour trouver l’adéquation produit-marché, permettre à l’entreprise de croître de manière durable, puis — tenez-vous bien — atteindre 350 % de croissance ces deux dernières années, malgré la volatilité du marché IA et sans expérience préalable dans l’assurance. À la fin de l’entretien, il partagera aussi quelques stratégies utilisées pour hiérarchiser et saisir les opportunités de marché qui ont permis d’atteindre ces résultats. Allons-y !

Bienvenue sur le Podcast des Product Managers. Je reçois aujourd’hui Benjamin Berry, CPO chez EvolutionIQ.

Ben, merci beaucoup d’être avec nous aujourd’hui.

Benjamin Berry : Bonjour, c’est un plaisir d’être là avec toi, Hannah.

Hannah Clark : On va commencer comme d’habitude. Peux-tu nous raconter un peu ton parcours et comment tu en es arrivé là ?

Benjamin Berry : Bien sûr. J’ai étudié l’informatique à la fac. J’ai été ingénieur logiciel dans la région de Boston pendant une dizaine d’années, puis j’ai déménagé à New York avec ma femme, où j’ai découvert le produit — que je fais maintenant depuis dix ans. J’ai connu six startups dans ma carrière, avec quelques belles réussites, et je suis particulièrement fier de ce qu’on a accompli chez EvolutionIQ.

Hannah Clark : Oui, et c’est exactement pour ça que j’étais très heureuse de t’inviter aujourd’hui, car on va plonger sur des stratégies de leadership qui font réussir les boîtes IA, ce qui, on le sait, attire tout le monde… mais ce n’est pas donné à tous.

Commençons par là. Quand tu as rejoint EvolutionIQ, il y avait moins de 10 personnes. Depuis, vous avez connu une croissance vraiment impressionnante. Peux-tu nous expliquer comment tu as abordé la création d’une vision produit dans ces premières étapes, et comment cela a évolué en grandissant ?

Benjamin Berry : En tant que leader produit, il s’agit pour moi de trouver le juste équilibre : arriver avec un point de vue construit, mais aussi rester à l’écoute. J’avais travaillé auparavant dans une autre entreprise d’IA, dans une branche un peu différente — c’était de l’« intelligence de décision » qui utilisait l’IA pour hiérarchiser les décisions. Cela m’a vraiment permis d’arriver chez EvolutionIQ avec une vision de comment cela pouvait fonctionner et impacter les gens.

Bien sûr, il faut adapter cela au marché local. Je ne connaissais rien à l’assurance, donc durant mes trois premiers mois, j’ai dû « boire à la lance à incendie ». J’ai absorbé tout ce que je pouvais sur le monde de l’assurance. Le marché d’assaut qu’on avait choisi — l’assurance invalidité — depuis comment ils gagnent de l’argent jusqu’aux détails du quotidien de nos utilisateurs.

Puis, il faut synthétiser tout ça pour élaborer une stratégie qui te permet d’avancer maintenant tout en gardant la vision long terme. Je pense que quand tu es si tôt, il vaut mieux être stratégique qu’avoir une stratégie rigide. Tout peut changer si vite dans une toute petite boîte.

Au quotidien, semaine après semaine, si tu t’accroches trop à une stratégie, tu risques de prendre de mauvaises décisions, car tu dois sans cesse la mettre à jour. Mais il faut développer cette mentalité stratégique pour pouvoir s’adapter vite sans devoir tout reconstruire à chaque imprévu.

Hannah Clark : Je comprends, oui. Il faut donc garder cet esprit agile mais toujours guidé par une logique stratégique.

Tu as mentionné que l’adéquation produit-marché fut cruciale dans vos débuts. Comment as-tu veillé à ce que le produit reste très impliqué dans la vente et la livraison à ce stade ? Quel impact ce processus a-t-il eu ?

Benjamin Berry : Pour moi, l’adéquation produit-marché, c’est — selon une définition entendue chez les fondateurs d’Intercom — le fait d’avoir un produit qu’on peut vendre de la même façon, livrer de la même façon et avec les mêmes résultats. C’est la responsabilité du produit de faire en sorte que l’entreprise puisse vendre et livrer ce produit de façon récurrente.

Concrètement, quand il y avait moins de 10 personnes, la plupart étant des ingénieurs, j’assistais aux appels de vente — il n’y avait pas d’ingénieur commercial. J’occupais ce rôle. Pas d’équipe support client non plus. Donc, sur le terrain.

Avec l’un de nos fondateurs chargé de la vente, on formait l’équipe delivery. On impliquait les ingénieurs quand il le fallait. Cette approche ne s’arrêtait pas à la première vente, mais se répétait sans cesse, jusqu’à pouvoir vraiment vendre systématiquement.

Dans ce modèle, le produit aide implicitement à poser les stratégies de vente et de livraison, mais surtout, on construit la confiance entre les fonctions. Même à distance, ils n’hésitent pas à me réintégrer : « Un client demande une valeur différente, qu’en penses-tu ? » Beaucoup se demandent comment se faire solliciter par la vente : apportez-leur de la valeur, ils viendront naturellement.

Souvent, il faut leur dire non. Il s’agit de veiller à leur apporter de la valeur, et pour l’adéquation produit-marché, c’est ça, un vrai management produit va influencer et s’intégrer à ces processus.

Hannah Clark : Passons au cœur du sujet : l’hypercroissance. C’est ça qui rend votre trajectoire particulièrement fascinante. Vous avez grandi à une vitesse folle ces cinq dernières années. Beaucoup d’entreprises, IA ou non, peinent justement à basculer du mode « petite équipe », systémes bricolés, vers une structure de croissance durable.

Revenons donc à cette seconde étape : intégrer les premiers membres, bâtir la culture, instaurer les processus dimensionnés pour l’organisation à venir. Comment ça s’est passé pour vous chez EvolutionIQ ?

Benjamin Berry : Je ne pourrai jamais assez dire combien les cofondateurs jouent un rôle clé chez EvolutionIQ, notamment l’un d’eux, qui est très rigoureux côté business.

Nous avons toujours recruté avec beaucoup de discipline. C’est excellent pour la trésorerie, mais parfois on recrutait au dernier moment, voire trop tard parfois. Le premier à rejoindre pour m’épauler — j’étais sur les ventes, la livraison, mais aussi la définition de ce qu’est un produit d’excellence.

J’avais donc beaucoup de responsabilités avec l’équipe engineering. Quand cela dépassait 120% de mon énergie, je me disais : « Oups, il me faut quelqu’un d’autre. » Notre croissance était souvent guidée par le besoin réel, non par l’anticipation lointaine, ce qui est sain côté business.

Mais cela signifie qu’on ne prend pas toujours le temps de faire un programme d’intégration millimétré sur 12 semaines. D’où l’importance du recrutement — privilégier des profils ayant déjà vécu la culture startup. Quelqu’un sans cette expérience va demander : « Où sont les docs d’onboarding ? » Or, on a tout de suite besoin de lui sur un appel client.

Ramener aussi des gens ayant travaillé en B2B. Ce qui me plaît dans le B2B, c’est le lien très direct avec les clients — bien plus qu’en B2C. En B2C, le nombre d’utilisateurs fait que tu peux réussir par A/B tests successifs. Pour l’IA, il faut des personnes à l’aise avec les données, car ici, sans compréhension fine du contenu des formulaires, et de la vérification, tu risques de livrer des produits qui marchent en labo mais pas en vrai chez les clients.

Donc on cherchait des profils attentifs aux détails, « data-minded », et on leur confiait très, très rapidement de nombreuses responsabilités. Parfois, cela passait par essai-erreur : parfois de très bons PM ne s’épanouissaient pas dans ce contexte, parfois on tombait sur des pépites qui prospéraient. On pouvait alors leur donner toujours plus d’ambiguïté à gérer, fixer des objectifs et coacher leur progression.

Hannah Clark : J’aimerais aborder les défis particuliers au scaling d’une entreprise IA, d’autant plus que vous ne veniez pas du monde de l’assurance et avez dû apprendre ce marché en temps réel tout en y réussissant.

Clairement, les entreprises B2B IA font face à des enjeux spécifiques comparé au B2C. Au vu de toute la recherche menée et des décisions à prendre, comment as-tu adapté ton organisation produit et ton approche au contexte assurantiel tout en apprenant sur le tas ?

Benjamin Berry : Chez nous, tout le monde qui rejoint l’équipe s’attend à être en contact client. Ce n’est pas pour tous les PM que j’ai rencontrés — certains préfèrent rester avec les ingénieurs ou sur la data, pas sur le terrain.

Tout le monde doit donc être exposé au client, d’autant plus qu’on embauche souvent sans background assurance. Le contact client, c’est ce qui permet de comprendre concrètement les défis et opportunités des utilisateurs et des clients. L’IA, c’est génial, mais le cœur du produit reste la création de valeur pour ces gens-là.

D’ailleurs, la plupart se fichent que ça soit de l’IA ou non. Il faut comprendre leurs besoins, et les axes d’amélioration. Premier point : tout le monde dans le produit doit mettre le client/utilisateur au centre et obtenir un maximum d’exposition à leur réalité : quand une discussion interne a lieu, je veux qu’on dise « Je viens de parler à Sarah, chez XYZ Assurance. Ce problème la plombe. Si on règle ça, sa journée change. »

Ce n’est pas qu’une question de maîtrise de la data, mais aussi la capacité à voir les grandes tendances et à poser les bonnes questions. Des ingénieurs ou data scientists, on en a plein, mais poser les bonnes questions, c’est la clé. Et une fois les réponses obtenues, il faut analyser des cas précis pour vérifier le concret.

Dans le machine learning, les modèles donnent des résultats façonnés par les données d’entraînement : chaque étape du funnel qui mène de l’idée à la valeur peut faire perdre de la valeur. Je ne compte plus les fois où un modèle semblait avoir des scores de précision/rappel excellents sans résoudre le vrai problème client.

Exemple concret : sur un de nos produits invalidité, certains restent handicapés longtemps, mais heureusement, ils sont assurés. Chaque année, certains peuvent être réintégrés au travail. Un de nos produits vise à détecter parmi ces personnes celles qui ont la meilleure probabilité de pouvoir retravailler.

On pourrait entraîner un modèle sur toutes les sinistres clôturées — mais alors on intègre aussi ceux qui sont décédés, ce qui est contre-productif. Si l’objectif est de détecter ceux qui pourront retravailler, identifier les personnes les plus malades n’aide pas. On aurait donc un modèle « formellement excellent », mais inutile pour le challenge business. Il faut donc comprendre toutes les fermetures, lesquelles servent le problème business, lesquelles ne le servent pas, et adapter sa classe positive.

Voilà les deux axes auxquels j’ai attaché le plus d’importance : l’exposition client et la maîtrise des données, dans le recrutement, la culture et le développement des équipes pour que tout le monde puisse passer d’un produit à l’autre facilement selon les besoins de l’entreprise.

Hannah Clark : C’est un exemple triste mais très parlant. Merci pour la clarté.

Au moment où tu étends ton périmètre au-delà de la gestion produit pour intégrer design et marketing, quels sont les défis spécifiques de leadership qui se posent alors ? Comment tes fonctions et ton rôle ont-ils évolué pendant cette transition ?

Benjamin Berry : Notre organisation englobe la gestion produit, le design produit et le marketing produit. Deux points importants : lorsqu’on dirige des experts d’un métier qu’on n’a jamais exercé soi-même, de nouveaux challenges apparaissent.

Heureusement, en tant que PM, tu sais structurer l’analyse : traiter les nouveaux membres de l’équipe comme tes « clients », comprendre ce qui est important pour les designers, ce qui va les aider à réussir chez nous. Les designers ont d’autres relations aux parties prenantes, il faut cartographier ces besoins-là aussi et s’assurer que l’équipe les comprend. Je ne vais pas prétendre être meilleur designer qu’eux, mais je peux les aider à appréhender ce qu’attend d’eux l’engineering, ou, vu notre taille, aider au marketing.

Il ne s’agit pas d’entrer en terrain d’expert, mais de clarifier mes attentes en termes de ressenti produit et de leur laisser ensuite faire les choix UX. Peut-être que j’aurai une idée (remplacer une liste déroulante par des boutons radio), mais ce n’est pas mon rôle de trancher, il leur faut un leader expert métier pour cela. Quand tu embauches le premier designer, ton job, c’est de baliser son intégration, cartographier ses clients internes, et voir comment tu peux coacher sans imposer de savoir métier.

Il faut aussi savoir pourquoi ces rôles intègrent ton équipe et quelle logique cela suit. Pour le marketing produit, en B2B, moins on a de clients, plus ils sont stratégiques (ACV élevée), cycles de vente longs, importance accrue de l’expertise produit pour convaincre, et nécessité d’adresser divers interlocuteurs. Le marketing dépend alors comme jamais de la connaissance produit, et l’équipe product marketing doit « vivre sous la tente » des PM, avec parfois des frictions vis-à-vis du marketing global classique.

En B2C, ce serait tout l’inverse : le product marketing serait gravité autour de la marque et l’acquisition, le produit leur transmettrait l’information, à eux l’évangélisation marque/awareness. Bref, chaque organisation a ses doctrines et il faut localiser la bonne pour son propre contexte et faire évoluer l’encadrement en conséquence.

Hannah Clark : J’aimerais approfondir la question du développement des leaders. Tu évoquais l’identification et la promotion de personnes au sein ou hors de l’organisation : sur quels critères t’es-tu appuyé pour répartir les fonctions produit et choisir la meilleure voie de développement pour chacun ?

Benjamin Berry : Chaque leader est façonné par son environnement.

Pour ma part, j’ai souvent vu des collaborateurs évoluer à l’interne, et puis on oublie parfois les progrès accomplis en 3 ou 4 ans… on finit par recruter un manager au-dessus d’eux, et ils partent, tu te retrouves avec un autre leader qui n’est pas rodé à ta culture, et ce n’est pas optimal. Il y a un risque, tu perds tes meilleurs, et il vaut souvent mieux favoriser la promotion interne.

Ma méthode, c’est de donner de la liberté. Je ne micro-manage pas : je dis toujours que je suis prêt à passer la journée à aider, à coacher, à décortiquer un problème, mais je ne vais pas toquer chez toi pour « inspecter » étape par étape. Je suis disponible, mais pas sur ton dos. Cela me facilite la détection des potentiels : on leur donne des responsabilités, ils les dépassent, puis on passe à plus encore. Que ce soit une mission floue ou un poste plus défini, s’ils progressent, tant mieux, et alors moi, je peux transférer davantage et me concentrer ailleurs. Exemple concret : Matt Gillespie est arrivé senior PM technique, il est maintenant VP. On lui a élargi le terrain à chaque succès, il a réussi à chaque fois, donc on continue. Cela allège ma charge de travail au fur et à mesure.

Hannah Clark : C’est bien que ce soit large, car personne n’est exactement dans le même contexte, il est important de pouvoir transposer ces conseils. Merci ! J’aimerais revenir sur la stratégie produit et la sélection de marché. Comment vos méthodes d’identification et de hiérarchisation des opportunités marché ont-elles contribué à la croissance d’EvolutionIQ au fil des ans ?

Benjamin Berry : Je pourrais répondre à deux niveaux. À la création, l’objectif était d’apporter l’IA à l’assurance. Les fondateurs (avant mon arrivée) ont beaucoup interrogé le secteur, trouvé leur « early adopter » côté invalidité, puis appliqué la méthode « Crossing the Chasm » (si vous l’avez lu). Pour pitcher des VC, on évoquait l’impact IA sur la gestion des sinistres — milliards de dollars à la clé — mais on ne peut pas fonctionner comme ça au quotidien.

On s’est donc concentrés sur l’assurance invalidité afin de dominer le segment IA claims guidance. Ensuite, nous avons élargi le périmètre : autres branches de l’assurance, autres fonctions, ou alors des segments proches comme l’indemnisation accidents du travail (workers comp). On a cartographié toutes les opportunités adjacentes « à un degré de liberté », pesé les avantages/inconvénients : rester sur le segment, même acheteurs mais nouveaux concurrents et expertise à acquérir, taille de marché, etc.

On a tout mis en tableur pour évaluer la taille d’opportunité, puis, in fine, il faut tester : entrer enfin en prospection et valider ses hypothèses avec le marché. Macro, voilà pour la sélection marché. En micro, il s’agit de cartographier l’ensemble des besoins/complexités du client, de voir où le process de traitement sinistres génère le plus de valeur, puis de cartographier tes solutions face à ces étapes pour estimer l’impact attendu et choisir les meilleures… tout en les confrontant à la réalité terrain.

Souvent, ce que le client évoque spontanément n’est pas la problématique la plus lucrative. Il faut parfois lui apporter un peu de ce qui le fait rêver avec ce dont il a objectivement besoin, comme mettre du fromage sur les brocolis !

Hannah Clark : En tant que maman de tout-petit, la métaphore brocolis-fromage me parle beaucoup !

Pour conclure, c’est une question assez large que de te demander quels sont les choix de leadership les plus déterminants que tu as faits, mais ce serait top d’identifier 2–3 grandes décisions qui ont vraiment fait la différence dans la croissance d’EvolutionIQ face à tant de sociétés IA qui galèrent dans le scale-up.

Quels seraient selon toi les choix clés de ces dernières années ?

Benjamin Berry : D’abord, même si l’IA est fascinante, toujours commencer par le client, comprendre le marché et s’y adapter. Ce sont les fondamentaux du management produit, qui ne changeront jamais. Côté IA, comprendre qu’il s’agit d’un changement de paradigme, pas juste de nouveaux outils. Ce n’est pas « tiens, j’utilise ChatPRD », mais il faut voir ce que le passage à plus d’IA implique pour le rôle du PM, ceux des ingénieurs, du design, et la façon dont tout le monde travaille ensemble.

Il y a peu d’outils, peu de grands templates comme pour un SaaS en 2015, c’est un territoire neuf, il faut cartographier soi-même le chemin optimal.

Enfin, il faut adapter ses décisions à son contexte business. On m’a beaucoup questionné sur le scale — j’ai parlé d’arbitrage, de donner de la latitude, de transférer la culture PM. Dans l’absolu, j’aurais sans doute aimé un standard plus élevé, mais avec l’intensité du début (être devant le client, soutenir les ventes, le delivery), difficile de viser la perfection sur la documentation produit. Chaque nouvelle recrue propage à la suivante la même culture. Maintenant qu’on a grandi, on peut y revenir, systématiser, améliorer le formalisme… Mais à l’époque, si j’avais tout arrêté pour refaire mes PRD à la perfection, on n’aurait pas grandi aussi vite. Il y a toujours des challenges, mais l’essentiel était d’être utile pour la croissance immédiate.

Ce serait totalement différent dans une autre industrie, même en B2B : vendre à des franchises, par exemple, implique des cibles de masse et un autre jeu. Il faut toujours se demander ce qui s’applique à SON contexte, pas recopier ce qu’on a vu ailleurs.

C’est ce qui fait la force d’EvolutionIQ à mes yeux : tous les leaders — engineering, ventes — ont eu la même souplesse, cette capacité d’adaptation qui fut le moteur principal de notre succès rapide. J’aime le sport, alors… prenons le basket. J’admire LeBron James. Quand Luka Dončić l’a rejoint, LeBron a changé sa façon de jouer : il aurait pu imposer « Mon système, à toi de t’adapter », mais non, il a adapté son style pour maximiser le potentiel de Luka et l’équipe a explosé. Cette capacité à s’adapter, à se remettre en cause, c’est la marque des très grands, et c’est ce qui assure la réussite sur la durée, dans n’importe quel contexte.

Hannah Clark : Merci, c’est un parallèle splendide. J’étais un peu stressée qu’on quitte le champ des brocolis-fromage pour arriver au basket, mais la métaphore LeBron fonctionne très bien !

Merci infiniment, Benjamin. Où peut-on te trouver en ligne ?

Benjamin Berry : LinkedIn est le meilleur endroit — cherchez Benjamin Berry. Je réponds personnellement aux messages. Je suis sur d’autres réseaux, mais c’est là où je suis le plus présent.

Hannah Clark : Super, merci encore pour ta disponibilité aujourd’hui.

Benjamin Berry : Merci, Hannah. Bon week-end !

Hannah Clark : Merci à toutes et à tous pour votre écoute. Pour plus d’analyses, de guides pratiques et de tests d’outils, abonnez-vous à notre newsletter sur theproductmanager.com/subscribe. Retrouvez d’autres épisodes du CPO Club en vous abonnant sur votre plateforme de podcasts préférée.