Cet ancien chef de produit chez Google révolutionne le travail des équipes projet avec un outil PM IA basé sur les agents IA
Après avoir travaillé comme chef de produit chez Google, Ishwar Dhanuka a conçu un produit d’IA destiné à agir comme un chef de projet junior. À peine six mois après le lancement et l’annonce d’un financement pré-amorçage, ThriveAI transforme déjà la façon dont les équipes projet fonctionnent.
IA dans la gestion de projets: Les modèles de langage étendus améliorent la gestion de projet en automatisant les mises à jour et permettant aux managers de se concentrer sur la stratégie.
Gains d’efficacité: Les workflows IA réduisent les temps de réponse des équipes produit, leur permettant d’identifier et de résoudre les problèmes plus rapidement.
Décisions basées sur les données: ThriveAI permet une prise de décision éclairée en surveillant les indicateurs et en analysant continuellement les retours des utilisateurs.
Évolution des rituels: Les pratiques de livraison évoluent grâce à l’automatisation documentaire et au monitoring par l’IA, favorisant la collaboration d’équipe.
Nécessité de garde-fous: Pour intégrer l’IA efficacement, il faut comprendre ses limites et développer des workflows adaptés pour des résultats optimaux.
Nous avons échangé avec lui pour comprendre comment son organisation, native de l’IA, gère ses projets. Voici ce qu’il nous a raconté.
Comment les LLM relient les équipes et les outils en gestion de projet
Traditionnellement, les chefs de projet créaient de la valeur en connectant les points entre les équipes et les outils. Les LLM sont la première technologie capable de vraiment aider à faire cela à grande échelle.
Au lieu de courir après des mises à jour de statut ou de produire des rapports manuellement, l’IA peut désormais prendre en charge cette surcharge, libérant les chefs de projet pour qu’ils se concentrent sur la stratégie, l’alignement et la cohésion des équipes — tout en augmentant leur capacité à avoir un impact plus large sur plus de projets sans s’épuiser.
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C’est le bon moment pour être chef de projet, alors réjouissez-vous ! Il est rare de connaître un moment où tout le statu quo est remis en question et où de nouvelles capacités émergent chaque jour.
Réjouissez-vous ! Il est rare de connaître un moment où tout le statu quo est remis en question et où de nouvelles capacités émergent chaque jour.
D’ingénieur à chef de produit puis fondateur en IA
J’ai commencé comme ingénieur, puis j’ai dirigé la production et l’ingénierie dans des scale-ups, avant de rejoindre Google en tant que chef de produit.
Chez Google, je travaillais étroitement avec les chefs de programme, et je redoutais les projets qui n’en avaient pas — toutes les équipes là-bas n’en disposent pas ! Et les choses dérapaient toujours sans chef de programme.
J’ai transformé cette frustration en créant ThriveAI, un junior PM IA intégrant les meilleures pratiques produit et workflows personnalisés pour aider les équipes produit à garder une longueur d’avance sur le chaos.
Comment les workflows d'agents économisent temps et argent aux équipes projet
Thrive est construit sur des agents IA. Nous avons commencé avec la détection d’anomalies, le clustering de feedbacks, la santé du tunnel de conversion, et même des tâches ponctuelles comme des synthèses et des analyses ad hoc. Ce sont des tâches répétitives et à fort volume, donc parfaites pour l’IA.
Nos workflows agentiques font que les équipes produit qui utilisent notre service — nous inclus — repèrent désormais les problèmes en quelques heures au lieu de plusieurs jours, corrigent les soucis d’utilisabilité avant qu’ils ne s’étendent, et livrent sereinement sans attendre des vérifications manuelles. Nos agents ont réduit les angles morts dans l’organisation et permis aux équipes de consacrer plus de temps à la création.
Voici un bon exemple de workflow agentique réussi. Nous avons conçu un workflow piloté par IA pour une grande place de marché permettant à des dizaines de millions d’utilisateurs actifs quotidiens d’interagir. Leur équipe croulait sous le volume de retours utilisateurs, ce qui faisait que les premiers signes d’alerte passaient inaperçus.
Nous avons donc mis en place un agent IA qui lit chaque message, fait remonter des schémas et signale les anomalies. C’est devenu un système de livraison central : l’équipe du client s’y fie pour repérer rapidement les problèmes d’utilisabilité, bien en amont de leur prolifération, économisant ainsi des dizaines de milliers de dollars chaque mois et assurant le bon déroulement des livraisons sans ajouter de ressources.
Utiliser l’IA pour réduire les risques des paris produits et améliorer la prise de décision
Développer, prototyper et concevoir des solutions logicielles est devenu chose facile aujourd’hui. Le vrai défi reste de savoir quoi concevoir. Les fonctionnalités sont devenues des commodités. Ce qui importe, c’est de miser sur les bons choix.
Le conseil d’Ishwar
Développer, prototyper et concevoir des solutions logicielles est devenu chose facile aujourd’hui. Le vrai défi reste de savoir quoi concevoir. Les fonctionnalités sont devenues des commodités. Ce qui importe, c’est de miser sur les bons choix.
Je ne passe quasiment plus de temps sur le suivi ou le reporting. Je me concentre sur l’utilisation de l’IA pour limiter les risques et augmenter les chances de réussite.
Concrètement, j’utilise mon produit pour avoir une vision continue de ce qui marche et de ce qui casse. Dans la pratique, cela signifie que Thrive surveille en continu les métriques produit, les commentaires utilisateurs (email, sondage, in-app, etc) et les télémétries (via PostHog). Il fait ressortir des problèmes comme des frictions d’onboarding dans certains segments d’utilisateurs, ou des chutes soudaines du tunnel de conversion. Il m’envoie aussi chaque semaine un bref bilan sur Slack, mettant en avant tendances et risques — c’est comme un collègue sympa qui passe pour donner les infos importantes.
Le résultat, c’est que mes décisions s’ancrent sur des données dès que c’est possible, et sur mon instinct produit quand il n’y en a pas.
Comment l’IA transforme les rituels de livraison en gestion de projet
Les rituels de livraison évoluent pour la plupart d’entre nous. Chez Thrive, l’IA génère la première version de quasiment tout — briefs de projet, éléments de roadmaps, etc. Ensuite, les humains peaufinent.
Voici comment cela se déroule :
L'alignement se fait via des rappels Slack au lieu de grandes réunions.
La validation provient de la télémétrie de surveillance IA de Thrive et des retours en temps réel, et de l’extraction de données pour des analyses ponctuelles — j'en ai parlé ci-dessus.
À l’exécution, l’IA surveille l’avancement et signale lorsqu’un élément semble anormal. Et ce sont les humains qui décident de la suite à donner.
Une pile technologique IA : l’IA en arrière-plan et des workflows centrés sur Slack
Notre pile s’est éloignée du suivi constant de tableaux de bord et des réunions de suivi de projet pour adopter une IA de fond et des workflows orientés Slack. Voici notre pile technologique de gestion de projet :
Slack
Linear
GSuite
PostHog
Thrive
Et voici comment ils interagissent.
Slack est notre centre pour les mises à jour, les alertes, et la gestion de Linear
Linear gère nos tâches et notre backlog, avec l'IA pour le tri (attribution, doublons, etc.). C’est synchronisé avec Slack (logiciel de communication interne) et PostHog.
PostHog se charge de la télémétrie et des métriques produit, qu’il redirige vers Slack.
Thrive analyse ensuite ce que PostHog transmet pour détecter les anomalies, générer des rapports et fournir des rapports hebdomadaires. Ceux-ci sont à nouveau diffusés via Slack. La plupart du temps, il fonctionne en arrière-plan, apprend mes préférences, et ne me notifie que si quelque chose requiert vraiment mon attention — un parcours cassé, une évolution du ressenti utilisateur, etc.
Tous ces outils sont essentiels. Mais je dois avouer que je suis vraiment fan des nouveautés IA de Linear. La priorisation automatique, en particulier, est bluffante. Elle suggère les responsables, étiquette et même relie les doublons. Je ne vois vraiment personne apprécier ce genre de tâches répétitives. Maintenant, tout ça est géré en arrière-plan et mon équipe peut se concentrer sur les vraies missions.
Pourquoi l’IA a besoin de garde-fous et d’un cadre dans les workflows projet
Tout cela est super, mais je tiens à le dire : les LLM sont tellement imprévisibles ! Un moment, ils sont bluffants ; le suivant, ils passent à côté d’un détail qu’un élève de primaire remarquerait.
Le secret, c’est de savoir où ils excellent et de bâtir vos workflows autour de ça. Puis de créer un cadre et des outils pour les zones où ils ne sont pas performants — comme découper de longs contenus, valider des chiffres, ou les brancher sur de vraies données au lieu de les laisser tout inventer.
Les LLM sont tellement imprévisibles ! Un moment, ils vous impressionnent ; le suivant, ils passent à côté d’un détail qu’un élève de primaire remarquerait. Le secret, c’est de savoir où ils excellent et de bâtir vos workflows autour de ça, puis d’aménager un cadre et des outils là où ils ne brillent pas.
Chez Thrive, l’IA gère intégralement le reporting, les mises à jour de statut et la rédaction des éléments de roadmap. Les humains apportent l’expertise métier, la gestion des relations et une priorisation sans compromis.
Parce qu’au fond, tout le monde a accès à la même IA, donc cela ne peut pas être votre avantage compétitif. Ce qui vous différencie, c’est la façon dont vous fixez les priorités, construisez la confiance et prenez les décisions difficiles.
Le conseil d’Ishwar
Au fond, tout le monde a accès à la même IA, donc cela ne peut pas être votre avantage compétitif. Ce qui vous différencie, c’est la façon dont vous fixez les priorités, construisez la confiance et prenez les décisions difficiles. C’est là qu’il est essentiel d’avoir des humains d’envergure internationale.
C’est là qu’il est essentiel d’avoir des humains d’envergure internationale.
L’avenir : l’IA à la gestion des améliorations produit incrémentales
Bientôt, l'IA prendra entièrement en charge les améliorations incrémentielles des produits. Pour chaque optimisation de 1 à 2 %, l'IA concevra des expériences, les réalisera, mesurera les résultats et itérera de façon autonome.
Les humains ne se concentreront que sur les grands paris à fort enjeu.
Les chefs de projet doivent cesser de rester sur la touche avec l'IA
Mon conseil est simple : restez curieux et lucide. Connaissez vos points forts et appuyez-vous sur l'IA pour les amplifier. Soyez honnête sur vos faiblesses et laissez l'IA vous couvrir — c'est ce coéquipier qui ne juge jamais et qui est toujours présent.
Mais surtout, ne restez pas sur la touche. C'est une opportunité unique dans une carrière de participer à la transformation du monde du travail.
Restez connecté
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D'autres interviews d'experts seront bientôt publiées sur The Digital Project Manager.
