Leçons de la bulle Internet : Comment les responsables produits devraient penser l’IA

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Nous testons la transcription de nos podcasts à l’aide d’un programme informatique. Veuillez excuser d’éventuelles fautes, l’IA n’est pas exacte à 100% du temps.

Hannah Clark : Comme le dit si bien Bob Dylan, « les temps changent », et un changement d’une telle ampleur est… eh bien, c’est beaucoup de choses. C’est effrayant, c’est excitant, c’est imprévisible. Et c’est inévitable. Quelle que soit votre position sur l’IA, elle a déclenché un changement de paradigme dans notre façon d’aborder à peu près chaque aspect du produit, surtout au niveau du management. Quels sont les nouveaux outils à adopter et comment ? Quels seront les impacts sur la structure et le fonctionnement de nos équipes ? Et alors que nos organisations évoluent, comment devons-nous évoluer avec elles ?

Mon invité aujourd’hui est le formidable Greg Petroff, professeur, leader de pensée en design et cadre chevronné dont le CV compte des entreprises telles que SAP, GE Digital, Google, ServiceNow, Compass et Cisco. Et alors que Greg et moi discutions de ces temps qui changent avant d’enregistrer l’émission, il a souligné que nous avions déjà vécu cela, à l’époque de la bulle Internet, mais que la différence était le rythme du changement et, par conséquent, la cadence d’adaptation nécessaire. Vous allez entendre Greg évoquer les outils, les changements organisationnels et les stratégies auxquels les dirigeants doivent réfléchir en ce moment — car, comme le dit Bob Dylan, « il vaut mieux commencer à nager sinon vous coulerez comme une pierre ». Allons-y.

Bienvenue à nouveau sur le podcast The CPO Club. Je suis aujourd’hui avec Greg Petroff.

Merci beaucoup d’être avec nous aujourd’hui, Greg. Comment vas-tu ?

Greg Petroff : Je vais bien, merci Hannah. Merci de m’accueillir.

Hannah Clark : Oui, merci.

Nous allons commencer comme nous commençons toujours. J’aimerais que tu nous parles un peu de ton parcours et comment tu es arrivé là où tu es aujourd’hui.

Greg Petroff : Oui, à l’origine j’ai commencé ma carrière comme architecte. Ensuite, depuis une vingtaine d’années, j’ai occupé des rôles dans le domaine des logiciels d’entreprise, allant du management produit à la direction du design. J’ai travaillé dans des entreprises comme SAP, GE, Google, ServiceNow, Compass, et plus récemment j’étais chez Cisco. Maintenant, je fais un peu de conseil indépendant, un peu de direction de design fractionnée et du coaching, et j’enseigne au California College for the Arts.

Hannah Clark : Un emploi du temps chargé ! Aujourd’hui, nous allons parler de sujets importants, des changements de mentalité que les leaders doivent adopter pour s’adapter à cette nouvelle ère de l’IA dans laquelle nous sommes tous et que nous essayons de comprendre.

Pour commencer, par le passé, nous avons établi des parallèles intéressants entre notre moment actuel avec l’IA et l’époque de la bulle Internet, qui était aussi un grand changement de mentalité. Quels sont selon toi les principaux enseignements de cette période antérieure de bouleversement technologique qui sont toujours pertinents dans ce nouveau changement ?

Greg Petroff : Oui, je pense qu’il y a plusieurs choses. D’abord, l’expertise n’est plus aussi précieuse qu’avant. On a tous un cadre d’analyse basé sur notre expérience.

Quand on commence à travailler, on utilise ce cadre pour naviguer et faire ce qui doit être fait. C’est utile quand les règles ne changent pas, mais lors des changements, elles changent parfois sans qu’on s’en rende compte. Donc, la curiosité est un trait à cultiver aujourd’hui.

À l’ère Internet, beaucoup d’entreprises sont restées sur le côté sans vraiment comprendre de quoi il s’agissait. Alors que d’autres, qui ne comprenaient pas non plus vraiment mais étaient curieux, se sont lancés et ont commencé à faire des choses. On vit la même chose aujourd’hui : tout évolue si vite qu’il faut utiliser l’IA autant que possible pour trouver comment s’en servir.

Hannah Clark : Avec tous ces changements, ça me fait aussi penser à la manière dont les rôles traditionnels, enfin, ce que l’on considère comme traditionnel aujourd’hui, ne le sont clairement plus. Tout a tellement changé ces dernières décennies.

Mais peux-tu développer sur la façon dont tu as vu l’évolution des frontières des rôles et du développement produit jusqu’ici ?

Greg Petroff : C’est évidemment situationnel. Chaque entreprise a sa propre culture et ses points forts : Google a une forte culture d’ingénierie ; ailleurs, c’est le produit ou le design qui est central.

Certains restent très orthodoxes sur la définition des rôles, « tu fais ceci, tu ne fais pas cela », et ça marche un temps. Je n’ai jamais été orthodoxe dans ma carrière — j’ai souvent brouillé les frontières. On m’a parfois reproché d’être un designer qui fait du produit ou un chef produit qui fait du design. Pour moi, c’est une question de culture produit.

L’un des grands changements actuels, c’est que les outils sont très différents de ce qu’ils étaient. Ils sont plus rapides, plus accessibles, et ceux d’entre nous qui étaient dans un silo peuvent s’approprier des tâches qui étaient celles des collègues. La question, c’est où fixer les nouvelles limites ? Le diagramme de Venn se resserre.

On parle souvent des profils « T-shaped » — spécialiste dans un domaine, généraliste ailleurs. Je pense qu’on se dirige vers le double T : des hybrides qui savent designer et coder, ou des chefs produit venus du design, ou des ingénieurs passionnés de gestion produit.

L’important, c’est qu’il y ait un échange ouvert sur les outils disponibles, sur qui fait quoi dans le cycle de développement produit. Cela offre l’opportunité de passer d’une culture menée par l’ingénierie, le produit ou le design à une culture focalisée sur l’impact produit, où chacun contribue selon ses compétences.

Nous verrons donc émerger des structures hybrides variées. En gestion de projet, la définition de quoi construire va prendre de l’importance : il devient tellement plus simple de construire que le vrai enjeu sera de choisir judicieusement. Pour le même effort, on pourrait créer bien plus de valeur pour l’utilisateur qu’en ajoutant juste une fonctionnalité de plus. On peut imaginer des choses rendues possibles par l’évolution des outils.

Ce qui m’intéresse, c’est comment créer un espace pour une coopération transversale plus ambitieuse, car il est désormais plus facile d’atteindre ces objectifs.

Hannah Clark : Tu viens d’ouvrir trois pistes ! Outillage, évolution des rôles, leadership organisationnel… Je vais commencer par l’outillage.

Parlons un peu des outils IA et du développement produit. Tu as dit que l’outillage évolue, ce qui pose la question du discernement : on a plein d’outils, mais il faut apprendre à choisir lesquels utiliser et comment.

Hannah Clark : Comment aides-tu les équipes à développer ce discernement, ou ce sens instinctif sur quand et comment utiliser les outils IA ?

Greg Petroff : Il y a un corollaire au discernement : quand tu utilises un outil IA, crois-tu à la réponse qu’il donne ? Ou as-tu la capacité de co-créer, de collaborer avec l’IA pour avancer vers ton objectif ? L’expérimentation est essentielle. Tout va très vite, mais il y a des domaines évidents, notamment en découverte produit.

On dispose aujourd’hui de nombreux outils, on peut construire des modèles RAG personnalisés à partir des recherches passées. Pour une organisation avec plusieurs années de recherche, c’est comme créer une base de connaissances accessible — quasiment comme une persona virtuelle.

C’est controversé, et je n’appellerais pas ça une véritable persona, mais c’est rendre notre savoir plus accessible, surtout pour les nouveaux arrivants qui peuvent ainsi se former plus vite grâce à ce corpus d’informations.

Ce n’est pas simple à réaliser, mais une fois fait, et j’expérimente avec quelques amis, voir ressortir des insights connus mais peu explicités, c’est très intéressant. Côté design, Figma est un exemple d’outil qui a révolutionné les pratiques en cinq ans à peine — les équipes travaillent aujourd’hui en haute fidélité quasiment dès le début, ce qui est discutable, car la basse fidélité permet parfois de voir ce que la haute fidélité masque, mais la rapidité d’itération est énorme.

Quand l’équipe de design produit plus vite que la réflexion ne peut suivre, il est utile de « faire pour penser », plutôt que « penser pour faire ». L’apprentissage vient des erreurs commises en créant l’objet, qui éclairent le problème client sous un angle que la discussion seule ne permet pas. Un prototype peut remplacer le document produit (PRD) classique, et être testé pour valider la valeur auprès du client sans attendre une livraison longue et coûteuse.

Côté ingénierie, les gens testent Copilot ou d’autres outils pour accélérer. On en est aux prémices, certains ingénieurs doutent encore, mais le fait que l’IA puisse écrire une grande partie du code va libérer l’équipe pour des problèmes plus complexes.

L’enjeu collectif, c’est : comment allons-nous perturber nos propres modes de travail ? La plupart cherchent à intégrer ces outils dans leurs produits, mais les utiliser dans nos processus de développement nous aiderait à mieux en comprendre les bénéfices.

Hannah Clark : Je suis d’accord — il s’agit de développer ce réflexe d’utiliser les outils IA non pas comme remplacement du savoir, mais comme prolongement de notre expertise, car nous restons responsables de leur usage.

Cela rejoint le sujet de la valeur du savoir institutionnel, surtout dans les équipes de recherche où c’est parfois controversé. Comment vois-tu évoluer le lien entre expertise humaine et gestion de la connaissance assistée par IA ?

Greg Petroff : J’en ai parlé tout à l’heure : la plupart des équipes recherche disposent d’un corpus de contenus, peu accessible historiquement. L’étude est faite, on présente les résultats, puis ils disparaissent dans les archives.

De plus, la recherche est temporelle : elle est valable un temps, puis l’utilisateur évolue ou les technologies changent. Pourtant, dans une grande entreprise, ce contenu abonde mais reste peu consulté.

L’équipe de recherche voudrait le rendre plus visible, car cela générerait de meilleurs insights et de meilleurs résultats. Ce qui m’intéresse, c’est la création de graphes de connaissance sur ce corpus, accessibles à tous dans l’organisation.

Ce n’est pas remplacer la recherche, c’est donner à voir les motifs de connaissance collectés. La connaissance devient ainsi partagée, non plus propriété exclusive du chercheur. Cela aide chacun à comprendre qui l’on sert et pourquoi. L’équipe de recherche continue à nourrir cette base et j’attache beaucoup d’importance à la recherche qualitative et quantitative, qui ne doit pas être délaissée au profit de l’IA.

La capacité à synthétiser et diffuser largement ce savoir sera cruciale. J’ai toujours plaidé pour la démocratisation de la recherche — et je sais que ça suscite le débat. Mais à chaque élargissement de l’accès à un savoir précieux, la demande d’expertise augmente !

Voir plus d’insights incite à en vouloir davantage, et on comprend le besoin d’experts sur son équipe. Donc mon intérêt, c’est que tout le monde baigne dans la connaissance de qui il sert, pour améliorer les produits — c’est la clé de la réussite produit selon moi.

Hannah Clark : On a aussi exploré ce sujet, car c’est un domaine d’innovation très intéressant. On a eu un épisode populaire sur la découverte produit dopée à l’IA générative avec Craig Watson, fondateur d’Arro, qui montrait bien comment ces outils rendent la donnée plus interactive.

On a aussi reçu Mo Hallaba, CEO de Datawisp, et Mario Ciabarra de Quantum Metric, à propos d’outils d’analyse produit dopés à l’IA générative. Leur objectif est de démocratiser la donnée, de la rendre accessible et interactive à ceux qui ne sont pas data scientists. Quand la donnée devient accessible, chaque acteur de l’organisation peut comprendre comment elle l’éclaire dans sa fonction. On découvre alors ce que peut devenir une culture guidée par la donnée quand les outils sont bien utilisés. C’est vraiment un moment passionnant pour le produit.

Greg Petroff : Oui, nous verrons bien. L’expertise de domaine reste jalousement détenue : elle confère souvent la plus grande influence dans l’entreprise. Alors, que va-t-il se passer si tout le monde a accès à une compréhension approfondie de la cible et de ses raisons ? Ce sera intéressant de voir si cela remet en cause des conventions organisationnelles.

Dernier point, que je dis parfois au risque de me faire mal voir : pour moi, le rôle de la recherche est de réduire les risques des choix produits. On essaie de comprendre empathiquement l’utilisateur, les problèmes à résoudre, les résultats importants pour eux.

La direction produit fait des hypothèses sur les fonctionnalités susceptibles d’apporter de la valeur et d’être rentables. Ces hypothèses sont parfois peu étayées, coûteuses à réaliser, et pas suffisamment validées. La responsabilité du chercheur est d’apporter plus de certitude grâce à des signaux clairs, afin que les choix de développement reposent sur une réalité vérifiée.

Hannah Clark : Je suis surprise que tu sois critiqué pour cela ! Ici, on défend les chercheurs UX. J’ai du mal à comprendre pourquoi on s’opposerait à valider un investissement important auprès d’une cible.

Greg Petroff : Autre nouveauté : on peut désormais « boucler la boucle » avec de nouveaux outils comme Amplitude, qui, bien instrumentés, permettent une excellente télémétrie sur les usages, le succès du produit, l’utilisation des fonctionnalités.

Dans le SaaS, on a le taux de renouvellement, les cohortes… Toutes ces informations étaient auparavant éparpillées : propriété du Customer Success, de l’équipe stratégie, de la recherche.

Désormais, la recherche a l’opportunité d’obtenir une vue à 360°, sorte de check-up de la santé du produit, l’expérience, le business, le comportement utilisateur — ce qui était quasi impossible avant. Peu l’ont fait, c’est complexe, mais l’IA peut aider à rapprocher différentes données pour mieux anticiper les besoins et la santé du produit.

Hannah Clark : Oui, l’un des plus grands atouts des modèles conversationnels, c’est de pouvoir les entraîner avec des jeux de données auparavant cloisonnés et d’obtenir ainsi des réponses plus précises. Comme tu le dis, à voir comment cela va évoluer…

Greg Petroff : Encore une remarque : une fois qu’on obtient une réponse, il faut exercer son discernement et aller vérifier, car la donnée de départ peut être mauvaise, et l’insight en décalage avec la réalité ! D’où la nécessité de garder l’équipe recherche.

Hannah Clark : Oui, je me demande comment, à mesure que l’on s’appuie sur ces modèles, la « propreté des données » deviendra centrale dans la discussion : la qualité de ce qu’on injecte sera déterminante.

Greg Petroff : Je vois bien le moment où l’on dira « notre IA pense que vous faites ceci, est-ce vrai ? » Je plaisante.

Hannah Clark : Tu as abordé des thèmes organisationnels et d’adaptation. J’aimerais creuser. On voit l’incertitude sur l’évolution des rôles, la mutation des métiers. Il y a aussi la question de préserver son expertise, surtout quand les frontières entre métiers s’estompent… Que conseiller aux équipes pour naviguer dans cette évolution et préserver la valeur de leur métier ?

Greg Petroff : Je mettrais un bémol à l’idée de « protéger son pré carré ». J’ai dû changer onze fois de métier en vingt-cinq ans ! J’ai commencé comme architecte, puis média, puis bulle Internet (information architect), designer d’interaction, chef produit, chercheur, puis de retour vers l’UX, puis direction…

Ce moment est particulier car il y a eu une vraie stabilité dans les métiers depuis dix ans : beaucoup ont grandi là-dedans, forgé leur identité, leur valeur, sans être confrontés à un bouleversement total. Les plus anciens ont connu ça souvent et savent que les règles peuvent changer ; il faut alors développer son adaptabilité.

L’expertise reste essentielle : il faut la connaître et la valoriser. Mais il ne faut pas s’enfermer dans la définition de son poste. On va vers un monde axé sur la résolution de problèmes et sur les résultats – il existe mille chemins pour y arriver. Si on reste trop attaché à l’orthodoxie de son métier, on risque d’aller à contre-courant. Il vaut mieux rester curieux, évoluer en continu, tout en cultivant ses points forts et ce qu’on aime. Les meilleures équipes sont constituées de gens très bons dans leur domaine.

Par exemple, chez SAP il y a quinze ans, dans une équipe d’innovation, nous n’étions ni designers, ni produits, ni ingénieurs, mais un mélange : des anthropologues, des ingénieurs, des chefs produits, des designers réunis autour d’un projet, pour aborder ensemble le problème. Je pense que ce mode d’organisation va se développer.

Dans les grandes entreprises, il faut de la structure pour la gestion produit. Mais dans les petites, on va gagner en agilité sur les outils comme sur l’organisation. L’orthodoxie des rôles deviendrait alors un frein à l’action.

Hannah Clark : Tu évoques justement la fin de l’orthodoxie ! Parlons de styles de management. Tu observes une évolution générationnelle du leadership produit, du mode « commandement/contrôle » vers quelque chose de plus collaboratif. Peux-tu partager une expérience où ce changement a eu un impact sur le résultat ?

Greg Petroff : Je ne sais pas quel modèle va perdurer ou si les deux coexisteront. Il y a le modèle du chef produit très fort qui pilote son projet sans tout expliquer à l’équipe, dans un style commandement-contrôle classique. Beaucoup d’entreprises fonctionnent ainsi, et certains leaders ont eu beaucoup de succès avec ce mode, ce qui donne envie aux plus jeunes de les imiter.

Mais j’observe que, surtout dans de grands groupes, quand les ressources sont limitées et les incitations orientées vers la livraison, les chefs produits entrent en compétition, surchargent le système pour sur-performer et décrocher la prochaine promotion. Personne au sommet ne tranche vraiment sur les priorités, et trop de choses sont lancées en même temps. Les ressources sont alors gaspillées, et l’équipe finit par subir une pression énorme, à laquelle on répond… par encore plus de contrôle.

À l’opposé, il y a des leaders qui arrivent sur un projet sans prétendre avoir toutes les réponses, qui rassemblent une équipe pour apprendre et expérimenter ensemble le plus vite possible, partageant ouvertement les résultats. Ces leaders obtiennent plus de leurs équipes, génèrent de la clarté, de la visibilité, laissent une vraie autonomie et permettent à chacun de s’investir. J’ai remarqué, de manière indirecte, que ces comportements sont plus fréquents chez les PMs de la nouvelle génération, peut-être parce qu’ils sont « digital natives », alors que certains plus anciens n’ont pas grandi avec le logiciel.

Lors d’une conférence au Canada, j’ai observé comment les leaders produit réfléchissaient au travail avec leurs pairs transverses. Les échanges étaient ouverts, empreints de vulnérabilité, chacun admettant ne pas tout savoir mais s’organisant collectivement pour trouver les réponses. C’est très différent du modèle où le leader doit avoir toutes les réponses et où l’on improvise jusqu’à y arriver ! Je suis curieux de voir si à terme cela donne de meilleurs résultats. Je n’ai pas de cas précis, mais ce sont des observations.

Hannah Clark : Je partage l’impression que la culture du travail devient moins hiérarchique, plus collaborative. J’aime cette évolution, qui introduit la vulnérabilité, l’attention à la sécurité psychologique, l’intelligence émotionnelle… Ce sont des qualités qui se diffusent dans le management moderne, permettant aux équipes de produire leur meilleur travail.

Mais parlons concret : en tant que leader expérimenté, quelles sont tes stratégies pour favoriser curiosité, expérimentation, sans sacrifier un haut niveau de qualité ?

Greg Petroff : La clarté est le plus beau cadeau à offrir à une équipe. Tout ne peut pas être transparent, ce n’est pas toujours utile. Mais la clarté, oui. Il faut que chacun voie ce qu’il apporte et comment cela s’intègre au tout.

Dire non est difficile, mais c’est nécessaire pour éviter les comportements de type « je veux tout faire » ou les projets persos. Dire « ce n’est pas pour maintenant » libère l’attention de l’équipe.

Le retour d’expérience est essentiel, de façon bienveillante mais exigeante. Créer un environnement psychologiquement sûr, oui, mais il ne faut pas éviter le feedback constructif. Chez Cisco, on avait un principe hérité de Duo : « Soyez plus gentil que nécessaire ». Ça veut dire, par exemple, prévenir si quelqu’un a du persil entre les dents avant une réunion : ce n’est pas personnel, mais utile ! Il s’agit de donner des retours réguliers pour élever le niveau de chacun et du projet.

L’idée, c’est que le feedback soit pris comme une opportunité de s’améliorer, et que cela porte sur le travail, pas la personne. Voilà ce que j’essaie, pas toujours avec succès, de pratiquer : apporter autant de clarté et de feedback que possible.

Hannah Clark : Je te remercie pour ces éclairages que je partage tout à fait. Tu fais preuve d’humilité…

Merci pour ta participation Greg, c’était une discussion passionnante, avec des sujets très actuels. J’espère que nous aurons des retours intéressants de nos auditeurs. À propos, où peut-on te suivre ou te contacter ?

Greg Petroff : Je suis sur LinkedIn. J’ai aussi une newsletter sur Substack, « Improbable Futures », où j’écris sur la notion de possibilités. Vous pouvez me trouver sur ces deux canaux.

Hannah Clark : Génial, merci encore !

Greg Petroff : Merci à vous.

Hannah Clark : Merci de votre écoute. Pour plus d’insights, de tutoriels et de tests d’outils, abonnez-vous à notre newsletter sur theproductmanager.com/subscribe. Vous pouvez retrouver d’autres conversations comme celle-ci en vous abonnant à The CPO Club, où que vous écoutiez vos podcasts.