Le vice-président produit avertit que le poste de « chef de projet » ne sera plus un rôle autonome — et partage ce que les PM doivent faire ensuite
Découvrez comment l’IA élargit le rôle d’un leader produit, accélère la mise sur le marché et remplace les processus PM traditionnels par une prise de décision plus rapide et orientée par les données.
Scott Jones
VP Produit chez RealEyes
Impact de l’IA: L’IA a élargi le rôle de Scott Jones, passant de leader produit à une implication plus profonde dans les spécialités.
Évolution du rôle: Le rôle traditionnel de chef de projet va évoluer, menant à plus d’autonomisation individuelle.
Outils d’IA: Des outils d’IA comme Claude et Cursor améliorent la rapidité de livraison et réduisent la complexité de la gestion de projet.
Intuition créative: L’intuition et la créativité restent essentielles pour exploiter efficacement l’IA dans la livraison produit.
Vision future: L’IA permettra d’avoir des équipes plus petites et plus efficaces, redéfinissant la livraison de projet d’ici cinq ans.
Scott Jones est un leader produit doté de solides compétences techniques. Il a passé la majeure partie des vingt dernières années à apprendre à passer de zéro à l’échelle, et a développé des produits à partir de zéro dans de nombreux secteurs. Il est actuellement VP produit chez Realeyes, mais grâce à l’IA, son rôle s’est également élargi à la gestion de la mise sur le marché.
Nous avons échangé avec Scott pour comprendre comment il a pu augmenter sa « surface d’intervention » sans sacrifier la qualité. Il explique que tout repose sur l’IA et l’intuition.
Relier les points entre le produit et le marché
J’ai passé plus de 16 ans à construire des produits à partir de zéro dans de nombreux secteurs : adtech, martech, IoT et infrastructure cloud chez des entreprises telles que HPE et Lenovo. Chacune de ces expériences m’a enseigné quelque chose de différent sur le passage à l’échelle à partir de zéro.
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Aujourd’hui, je dirige le produit, le marketing, les ventes, le développement commercial et les partenariats chez Realeyes, où j’ai conçu et gère VerifEye — une plateforme de vérification humaine qui valide de manière anonyme la personnalité, l’unicité et la démographie en quelques secondes et pour quelques centimes. Ce produit est passé du concept à un ARR à sept chiffres intermédiaires en 18 mois avec une équipe réduite, et l’IA est une grande raison de cette vitesse.
Je travaille aux côtés de nos co-fondateurs, et mon rôle est de piloter l’ensemble de la stratégie de mise sur le marché : garantir l’alignement et la cohérence entre notre feuille de route produit, nos clients, nos partenaires et nos équipes internes. Beaucoup de sujets à gérer en parallèle, mais c’est justement ce qui me plaît le plus : je peux relier les points entre ce que nous construisons et les problèmes que nous résolvons sur le marché.
Comment l’IA élargit la « surface d’action » d’un leader produit
L’IA a fondamentalement changé ma manière de travailler comme leader produit — et ce n’est pas théorique. Je le vis chaque jour. Dans des environnements agiles axés sur le « zéro-à-un », ce levier IA est particulièrement puissant. C’est mon multiplicateur de productivité.
La découverte client, qui demandait auparavant des semaines de recherche documentaire — cartographier le paysage concurrentiel, comprendre le stack technologique d’un prospect, identifier où notre solution s’intègre dans leur processus — je peux désormais l’effectuer en une fraction du temps et avec une profondeur nettement supérieure. Je mène de l’intelligence concurrentielle sur des sociétés comme Onfido ou Entain, ce qui me permet de préparer des rendez-vous de vente en entreprise avec un niveau de contexte granulaire qui nécessitait autrefois une équipe d’analystes.
Je fais du prototypage de positionnement, je construis des narratifs pour les partenariats, j’élabore des stratégies de mise sur le marché, je crée du contenu promotionnel — tout cela plus rapidement, de façon plus itérative, et honnêtement, mieux que lorsque je devais jongler entre dix outils et personnes pour boucler un premier jet.
L’IA ne m’a pas seulement rendu plus rapide ; elle a élargi mon périmètre. Ma fiche de poste n’a pas changé, mais ma surface d’intervention, elle, s’est transformée — de façon spectaculaire. Je suis passé de leader produit orchestrant des spécialistes à leader produit capable d’aller en profondeur dans ces expertises, avec un niveau de qualité qui tient la route dans les discussions avec de grands comptes.
L’IA ne m’a pas seulement rendu plus rapide ; elle a élargi mon périmètre. Ma fiche de poste n’a pas changé, mais ma surface d’action, elle, s’est transformée — de façon spectaculaire.
Je passe désormais moins de temps sur les tâches répétitives — collecte initiale d’information, premiers brouillons, synthèse de données entre sources, et construction de cadres à partir de zéro. Je consacre plus de temps aux enjeux stratégiques : détecter les tendances du marché, oser des paris sur l’orientation des partenariats, mener des échanges clients plus riches parce que j’arrive bien mieux préparé, et avancer plus vite dans les cycles de décision.
Je le résume ainsi : l’IA n’a remplacé aucun de mes rôles. Elle m’a rendu redoutable dans tous à la fois.
Pourquoi l’IA va transformer le rôle des chefs de projet
Le rôle de « chef de projet » en tant que fonction isolée va profondément évoluer au cours des cinq prochaines années. Et ce ne sera pas une perte : ce sera une libération.
Voici ce que je veux dire : toute la discipline de la gestion de projet a résolu un problème de coordination. Lorsque vous disposez de spécialistes qui détiennent chacun une pièce du puzzle — ingénierie, design, marketing, vente, juridique — il vous faut un intermédiaire humain pour assurer la circulation de l'information, le respect des délais, le suivi des dépendances et pour que tout le monde aille dans la même direction. Cette couche de coordination est devenue une profession à part entière, avec des certifications, des méthodologies, et des écosystèmes logiciels construits autour d'elle.
Le rôle de “chef de projet” en tant que fonction autonome va disparaître d’ici cinq ans — et ce n’est pas une perte ; c’est une libération.
L'IA dissout le problème de coordination. Elle ne remplace pas le chef de projet par un gestionnaire de projet IA — c'est la prédiction superficielle. Elle dissout le problème en faisant disparaître la spécialisation qui a causé le besoin de coordination.
J'en suis la preuve vivante. Je gère le produit, le marketing, les ventes, le développement commercial, les partenariats, l'intelligence concurrentielle, la veille juridique et le prototypage technique. Il y a deux ans, une équipe avec un chef de projet maintenait l'alignement. Aujourd'hui, je peux évoluer à un niveau qui nécessitait auparavant plusieurs rôles, avec Claude comme copilote. Le travail n'est pas devenu plus simple ; il est devenu plus rapide. Le goulet d'étranglement est passé de « Comment coordonner entre spécialistes » à « Comment une seule personne, assistée par l'IA, peut-elle prendre de meilleures décisions plus vite ? »
Comment les outils d'IA transforment la pile technologique de livraison de projet
Ma pile de livraison a considérablement évolué au cours de l'année passée. L'IA est passée d'un simple atout à mon système d'exploitation central.
- Claude — mon IA copilote principale : C'est la pièce maîtresse. J'utilise Claude d'Anthropic pour des tâches qui nécessitaient normalement trois ou quatre rôles différents dans une équipe. Je l'utilise pour la découverte client, l'intelligence concurrentielle, la stratégie de partenariat, la création de contenu, les communications de suivi, la rédaction de présentations commerciales, l'activation des ventes, l'évaluation de marché et pour réfléchir à voix haute avec un collaborateur doté d'une patience infinie et d'une vaste culture générale.
- Claude Code — apporter l'IA dans le terminal : J'ai récemment installé Claude Code, l’outil en ligne de commande d’Anthropic pour le codage agentique. Au lieu d’avoir une IA dans une fenêtre de chat pendant que l’on travaille dans un environnement de développement séparé, l’IA agit directement dans le terminal — elle lit vos fichiers, exécute des commandes, et itère sur le code dans votre répertoire de travail réel. J’en suis encore au début, mais l’impact sur la livraison est significatif. Lorsque je dimensionne une intégration d’API pour un pilote client ou que j’évalue la manière dont notre SDK s’intègre chez un partenaire, je peux désormais l’explorer techniquement en temps réel, au lieu d’écrire un cahier des charges à transmettre à l’ingénierie.
- Cursor — environnement de développement assisté par IA : C’est une nouveauté dans ma pile, mais cela modifie déjà ma façon de penser le prototypage et le travail technique. Cursor apporte l’IA directement dans l’environnement de développement. Au lieu de naviguer entre une conversation avec Claude et un IDE, je peux itérer sur des concepts techniques, prototyper des intégrations et résoudre des détails d’implémentation, l’IA étant intégrée au flux de travail. Pour quelqu’un qui est à l’intersection du produit et de l’ingénierie — dimensionnement d’API, réflexion sur les chemins d’intégration SDK, évaluation de la faisabilité technique pour des pilotes client — un environnement de développement natif IA rapproche la réflexion stratégique de la construction concrète.
- Vente pilotée par l'IA et prospection sortante : C'est une révolution pour la génération de pipeline. J'utilise des outils propulsés par l’IA, dont Claude, pour automatiser des séquences de prospection intelligente — contact, suivis personnalisés, campagnes de relance —, le tout piloté par la logique de ciblage.
- HubSpot — CRM et opérations commerciales : HubSpot est notre référentiel pour la gestion de pipeline, le suivi des affaires et la communication client. Je référence tout, des opportunités qualifiées à l'évaluation technique jusqu'à la conclusion, j’enregistre les comptes rendus d’appels et les prochaines étapes, et je gère les séquences de relance. Ce n'est pas le plus spectaculaire de la pile, mais c'est le tissu conjonctif qui organise tout alors que je mène plusieurs affaires en entreprise.
L’IA est devenue la couche qui relie tout. Claude agit comme cerveau stratégique, les outils de vente sociale sont le moteur de la prospection, HubSpot est l’ossature opérationnelle, Cursor comble le fossé du prototypage technique, et les plateformes de places de marché assurent la distribution. Chaque élément est renforcé parce que l’IA circule à travers chacun d’eux.
Comment Claude a permis de couvrir chaque aspect d'un workflow commercial
Voici un exemple de ce que Claude peut faire. Je l'ai utilisé lors d'un cycle de vente entreprise avec une grande plateforme d’économie à la tâche, évaluant des solutions de vérification pour sa main-d’œuvre de prestataires.
La complexité ici est multidimensionnelle : un prospect dispose déjà d'une pile de vérification, émet des exigences techniques spécifiques pour une revérification continue, soulève des préoccupations en matière de confidentialité des données et réunit de multiples parties prenantes issues des équipes produit, ingénierie, confiance et sécurité, ainsi qu'achats. Normalement, préparer et mener à bien un projet de ce type exigerait une petite équipe : un analyste réalisant des recherches concurrentielles, un ingénieur solutions bâtissant un positionnement technique, quelqu'un rédigeant des communications de suivi, et un stratège élaborant le plan de compte.
J'ai tout réalisé avec Claude comme copilote. Voici comment :
- Avant la première réunion, j'ai effectué une veille concurrentielle approfondie sur leur fournisseur actuel — l'une des plus grandes plateformes de vérification d'identité du marché. Claude a recherché pour moi l'ensemble de leur modèle tarifaire : coût par session, facturation des échecs de vérification, modalités de regroupement des vérifications de présence et des contrôles de documents, structures contractuelles et prix des options. En 20 minutes, j'avais une analyse concurrentielle qui aurait pris plusieurs jours à un analyste — et je l'ai formatée pour un message Slack à partager avec mes responsables ingénierie, afin qu'ils disposent de l'information avant l'appel.
- Pour la réunion elle-même, j'ai utilisé Claude pour développer des axes narratifs afin de guider ma découverte et mettre en avant mes capacités.
- Après la réunion, j'ai rédigé un e-mail de suivi à quatre parties prenantes. Plutôt qu'un simple message de remerciement, j'ai demandé à Claude de préciser le contenu pour trois fils de discussion distincts. Claude m'a aidé à ajuster le niveau technique — par exemple en suggérant de simplifier une phrase sur les taux de vrais positifs versus faux positifs pour un interlocuteur non technique. C'était comme avoir un collègue consciencieux et attentif relisant votre travail.
Travailler avec Claude, c’est comme avoir un collègue consciencieux et attentif qui relit votre travail.
Il convient cependant de préciser que je considère les productions de l'IA comme une première base — un cadre à affiner et à valider, pas quelque chose à accepter aveuglément.
En parallèle, j'ai adopté la même approche pilotée par l'IA sur un partenariat d'agrégation de données confronté à une complexité juridique. Leur cas d'usage pour la reconnaissance faciale 1:N s'est heurté à la législation biométrique de l'Illinois. Claude m'a aidé à rechercher la jurisprudence, à comprendre à quel moment la responsabilité s'applique — lors de la collecte ou du stockage, à cartographier les précédents pour des réclamations similaires rejetées, et à concevoir trois stratégies de conformité différentes — allant de l'exclusion totale à l'échelle de l'État à la mise en œuvre de parcours de consentement renforcés. Je suis arrivé à cet appel avec une stratégie juridique qui aurait normalement nécessité des heures de conseil externe.
Où les chefs de produit doivent-ils concentrer leurs expérimentations agentiques ?
En ce qui concerne les agents, je cible délibérément mes expérimentations sur les domaines permettant d'accélérer mes goulets d'étranglement actuels en matière d'exécution, plutôt que de mettre en place des orchestrations complexes pour le principe. Voici mes trois contraintes principales :
- La rapidité de validation technique lors de la définition du périmètre des intégrations client
- Les frictions au passage de relais entre la stratégie produit et l'exécution par l'ingénierie
- Ma capacité personnelle à prototyper des idées avant d'engager les ressources de l'équipe.
Claude Code et Cursor couvrent directement ces trois aspects. Je ne déploie donc pas de pipelines d'orchestration multi-agents ni ne bâtis de chaînes de workflows autonomes. Certaines initiatives émergent, et je reste attentif. Mais pour l'instant, le meilleur retour sur investissement agentique pour une petite équipe à notre stade consiste à rendre chaque collaborateur nettement plus performant — non à remplacer les humains par une nuée d'agents.
Nous en sommes au tout début ; c'est chaotique — exactement comme doit l'être l'expérimentation.
Comment l’IA permet des systèmes légers pour les petites équipes
J'ai quasiment abandonné les méthodes classiques de gestion de projet. Ce n'était pas le fruit d'une réflexion progressive mais un choix pratique, dicté par la réalité de la conception produit à la vitesse d’une startup avec une équipe restreinte.
Au début de ma carrière, chez HPE, Lenovo et Digital Turbine, j'utilisais la pile classique. Jira pour la gestion des arriérés et la planification des sprints. Les PRD et BRD servaient d’artefacts formels. Les rituels de sprint — points quotidiens, rétrospectives, séances de planification. Les équipes débattaient parfois des feuilles de route pendant des semaines avant le premier développement. Et à une certaine échelle, pour de larges équipes pluridisciplinaires, cette structure est utile. Elle crée un langage partagé et un rythme prévisible.
Mais lorsque je suis passé à des environnements menés par des fondateurs, axés sur la création à partir de zéro, la plupart de cette surcharge nous a ralentis au lieu de nous aider. Lorsqu’on construit un produit avec une petite équipe, les cadres traditionnels de gestion de produit ont un rapport cérémonial/résultat inversé.
Alors, qu’est-ce qui les a remplacés ?
Lorsqu’on construit un produit avec une petite équipe, les cadres traditionnels de gestion de produit ont un rapport cérémonial/résultat inversé.
Claude a remplacé l’usine à documents. Traditionnellement, la gestion de produit génère une quantité énorme de documentation — PRD, analyses concurrentielles, exigences marché, mises à jour pour les parties prenantes, briefings de commercialisation. Je produis toujours ce travail, mais il se passe désormais en conversation en temps réel avec l’IA plutôt que dans des modèles de documents qui prennent des jours à rédiger, à faire circuler et à réviser. Quand j’ai besoin d’informations concurrentielles avant un appel commercial, je n’ouvre pas une page Confluence pour lancer un projet de recherche — je discute avec Claude et j’obtiens des informations exploitables en moins d’une heure.
Slack est devenu le système d’exploitation, et non la barre latérale. Dans la gestion de produit traditionnelle, Slack est l’endroit où l’on parle d’un travail situé ailleurs — dans Jira, dans Confluence, dans Google Docs. Dans mon flux de travail actuel, Slack guide les décisions. Je mène une session de veille concurrentielle avec Claude, je mets le résultat en forme pour Slack, puis je le dépose directement dans un canal destiné à mes responsables ingénierie. Stratégie, veille, et prises de décisions transitent tous par le même canal, sans la couche d’abstraction des documents formels et des systèmes de tickets.
Comment l’IA accélère l’alignement des équipes et la gestion de l’exécution
Mes rituels de livraison de base n’ont pas fondamentalement changé. Définir le périmètre, aligner les équipes, valider le travail et gérer l’exécution : c’est toujours le cœur du métier. Mais la vitesse à laquelle ces tâches sont effectuées a évolué, car l’IA agit désormais comme un multiplicateur de force pour chaque membre de l’équipe.
Définir le périmètre : Le rituel reste le même. Faites vos devoirs. Comprenez le problème, l’acheteur, la concurrence et les contraintes techniques. Puis, définissez ce que nous résolvons. Les devoirs se font simplement à une vitesse multipliée par dix.
Aligner les équipes : Il s’agit toujours d’aligner produit, ingénierie et équipes commerciales. Je partage toujours la veille concurrentielle dans Slack avec mes responsables de l’ingénierie. Je mets toujours à l’épreuve le positionnement avant le lancement sur le marché. Je rédige toujours le récit qui relie ce que nous construisons à la raison pour laquelle les clients devraient s’y intéresser. Mais aujourd’hui, je génère cette narration en une seule session avec Claude avant d’apporter une recommandation affinée à l’équipe. Cela change la qualité de la discussion d’alignement. Nous passons moins de temps à jouer sur les mots et plus de temps à prendre des décisions stratégiques.
Valider le travail : C’est peut-être là que l’IA a l’impact le plus intéressant. Traditionnellement, valider voulait dire attendre : les résultats d’une étude utilisateur, la fin d’un pilote ou la confirmation du positionnement par le marché. Je fais toujours toutes ces démarches. Mais aujourd’hui, je peux prévalider à un niveau autrefois impossible. Lors de l’exploration d’un partenariat d’agrégation de données qui soulevait des problématiques relatives à la loi sur la vie privée biométrique, je n’ai pas attendu l’avis d’un conseil externe. J’ai recherché la jurisprudence, cartographié les facteurs de responsabilité, trouvé des précédents et conçu trois stratégies de conformité — tout cela avant l’appel suivant avec le partenaire. Le cycle de validation est passé de plusieurs semaines à quelques heures. Nous avons tout de même validé auprès de vrais juristes, mais nous sommes arrivés avec un cadre informé plutôt qu’un tableau blanc vierge.
Gérer l’exécution : Cela consiste toujours à coordonner des éléments mouvants, mais l’IA a changé ma capacité personnelle à gérer l’exécution sur plusieurs chantiers en parallèle.
Le point philosophique est le suivant : l’IA ne nous a pas apporté de nouveaux rituels. Elle a supprimé les frictions dans nos rituels existants. Lorsque vous retirez de la friction d’un système, les mêmes apports produisent beaucoup plus de résultats.
Le point philosophique est le suivant : l’IA ne nous a pas apporté de nouveaux rituels. Elle a supprimé les frictions dans nos rituels existants. Lorsque vous retirez de la friction d’un système, les mêmes apports produisent beaucoup plus de résultats.
Comment l’intuition créative maximise le succès des projets pilotés par l’IA
La valeur dépend de l’humain, pas de l’outil. Tout le monde a accès à la même IA. C’est pourquoi ma vie créative de musicien et d’artiste visuel influence ma façon d’utiliser l’IA au travail.
Le meilleur travail avec l'IA n'est pas mécanique. Il est improvisé. C'est savoir quand orienter Claude dans une direction différente parce que quelque chose semble ne pas coller dans le résultat. C'est sentir quand une analyse de la concurrence nécessite une couche de profondeur supplémentaire parce que l'observation n'est pas encore assez fine. C'est percevoir le rythme d'une conversation de vente en entreprise et savoir quel argument mettre en avant et lequel retenir. Rien de cela ne vient d'un modèle de prompt. Cela vient du même endroit que mon jeu musical — une volonté d'être présent, de réagir à ce qui se passe plutôt qu'à ce que vous aviez prévu, et de faire suffisamment confiance à son instinct pour agir sans trop réfléchir.
Je pratique également le Kriya Yoga, et l'un des principes fondamentaux de cette pratique est de canaliser ce que l'on ressent plutôt que ce que l'on pense. Cette philosophie irrigue tout ce que je fais. Quand j'itère sur le positionnement avec Claude, je ne suis pas de formule — je chemine vers la version qui résonne. Quand je suis en échange avec un client, je ne déroule pas de script — je capte l'énergie de l'instant et j'y réponds. L'IA me fournit la matière première plus rapidement que jamais. Mais l'artisanat humain — le goût, le timing, l'intuition — transforme la matière brute en quelque chose qui touche les gens.
L’IA me fournit la matière première plus rapidement que jamais. Mais l’artisanat humain — le goût, le timing, l’intuition — transforme la matière brute en quelque chose qui touche les gens.
Les responsables de la livraison qui s'épanouiront dans ce nouveau chapitre ne seront pas ceux qui maîtrisent la plateforme d'orchestration d'IA la plus sophistiquée. Ce sont ceux qui insufflent de la créativité à leur travail — qui abordent chaque interaction client, chaque session de stratégie, chaque décision produit comme un acte d'improvisation plutôt qu'un exercice de conformité aux procédures.
Les outils ne cesseront de s'améliorer. Les humains qui sauront improviser avec eux — qui ressentiront la musique derrière les données — construiront des choses qui comptent vraiment.
Comment l'IA va transformer la gestion de projet dans les cinq prochaines années
Voici comment j'envisage l'évolution dans les cinq années à venir.
D'abord, le contributeur individuel devient radicalement plus puissant. Chaque personne dans une équipe aura l'équivalent d'une petite équipe d'assistance intégrée dans ses flux de travail. Un ingénieur ne se limitera plus à écrire du code ; il générera ses propres plans de tests, rédigera sa propre documentation et cherchera lui-même le contexte concurrentiel. Un commercial ne se contentera pas de vendre ; il réalisera ses propres analyses de marché, créera ses propres supports de présentation, et mènera ses propres recherches sur le contexte légal et réglementaire de ses prospects. Quand chaque individu peut accomplir le travail de trois personnes, il n'est plus nécessaire d'avoir autant de monde autour de la table, et encore moins une personne dont la fonction principale est de garantir la communication du groupe.
Ensuite, les équipes deviennent radicalement plus petites alors que la production reste identique, voire augmente. L'entreprise de taille moyenne en 2030 ressemblera, par son effectif, à une startup de 2020, tout en livrant à l'échelle qui nécessitait jadis des centaines de personnes. Les entreprises qui comprendront cela en premier gagneront. Celles qui essaieront juste d'ajouter l'IA à leurs anciennes structures départementales de 50 personnes seront distancées par des équipes de cinq complètement natives IA.
Troisièmement — et c'est la prédiction qui risque de déplaire — le rituel de planification disparaît. Les revues de feuille de route trimestrielles, les cérémonies de planification des sprints, les diagrammes de Gantt détaillés, les exercices de priorisation sur plusieurs semaines… Tout cela a été conçu pour un monde où changer de cap coûtait cher à cause de la nécessité de re-coordonner un grand nombre de spécialistes. Quand votre équipe est réduite et boostée à l'IA, le coût du changement de direction approche zéro. On ne planifie plus au trimestre, parce qu'on peut réévaluer et pivoter en une semaine. La livraison devient continue et adaptative, au lieu d'être planifiée et segmentée.
Quatrièmement, le jugement devient la seule ressource rare. L'IA prendra en charge la recherche, l'analyse, la rédaction, le prototypage, les tests, la documentation — tout ce qui consiste essentiellement à traiter l'information et à produire des livrables. Elle ne décidera pas s'il faut poursuivre un partenariat techniquement intéressant mais risqué pour la réputation. Elle ne saura pas déchiffrer la dynamique politique lorsqu'un directeur de l'ingénierie d'un client laisse transparaître des tensions internes. Elle ne saura pas non plus quand insister sur un pari stratégique ou quand laisser une idée mûrir. Ceux qui prospéreront seront les humains dotés de goût, de jugement et de la capacité à naviguer dans l'ambiguïté — non ceux qui excellent à tenir un tableau Jira à jour.
Les humains qui prospéreront sont ceux dotés de goût, de jugement, et de la capacité à opérer dans l’ambiguïté — pas ceux qui excellent dans la gestion d’un tableau Jira.
Et cinquièmement — c’est celui qui me tient le plus à cœur — le mot « livraison » lui-même évolue. Aujourd’hui, il signifie « nous avons construit la chose et expédié le produit ». Dans cinq ans, la livraison signifiera « nous avons identifié l’opportunité, validé celle-ci, développé, expédié, mesuré et itéré » — et une seule personne ou une petite équipe aura réalisé tout cela dans le temps qu’il fallait autrefois pour écrire le cahier des charges. Tout le cycle se compresse tellement que la distinction entre stratégie et exécution, planification et livraison, réflexion et construction… tout cela s’évapore.
Ce modèle fonctionne mieux dans des environnements légers, orientés création de zéro. À grande échelle, la coordination ne disparaît pas — elle s’adapte.
Pourquoi c’est une bonne chose que l’IA ait rendu le poste de responsable delivery obsolète
J’ai appris trois choses très importantes à la dure durant cette période de changement :
- Arrêtez d’attendre la permission d’expérimenter. Il n’existe aucun programme de préparation à l’IA, aucun certificat, aucune liste de fournisseurs approuvés qui vous dira « c’est le moment ». Les leaders qui prennent de l’avance aujourd’hui ont commencé à utiliser l’IA dans leur vrai travail — pas dans un bac à sable, ni en laboratoire d’innovation, ni dans un « programme pilote ». Dans leurs vrais processus, avec de vrais clients, sur de vrais délais. Je n’ai pas demandé l’approbation de la direction pour utiliser Claude pour la veille concurrentielle avant des rendez-vous de vente complexes. Je l’ai fait ; la qualité de ma préparation parlait d’elle-même. Ce sont les résultats qui donnent la permission. Si vous attendez que votre organisation vous serve une stratégie IA sur un plateau d’argent, vous êtes déjà derrière quelqu’un qui s’est lancé, il y a six mois, avec seulement de la curiosité et une fenêtre de chat.
- Investissez dans votre jugement, pas dans votre processus. Beaucoup de responsables delivery réagissent à cette période en redoublant de méthodologie, essayant d’élaborer « le cadre natif IA de gestion de projet » ou un « playbook de livraison agentique ». C’est la mauvaise réaction. Les cadres vont continuer d’évoluer. Les outils vont sans cesse progresser. La valeur d’une personne capable d’entrer dans une pièce — ou un canal Slack — et de prendre la bonne décision avec des informations incomplètes ne changera pas. Connaissez profondément vos clients. Comprenez l’entreprise, pas juste le backlog. Développez l’instinct de déceler les signaux faibles. L’IA va rendre tout aspect mécanique de la livraison plus rapide et moins cher. Elle ne remplacera pas le leader qui sait quelle montagne il faut gravir. Doublez vos efforts pour être cette personne.
- Celle-ci a changé ma carrière : redéfinissez votre poste. Pendant des années, je pensais que mon métier était celui de gestionnaire produit tactique : gérer des backlogs, écrire des PRD, mener des cérémonies de sprint, aligner des roadmaps. Puis l’IA a rendu la plupart de ces tâches triviales — ou du moins nettement plus rapides. Quand j’ai accepté de lâcher les rituels et de m’appuyer sur le jugement, tout s’est accéléré. Je suis passé de product manager à entrepreneur qui utilise les compétences produit. Ce changement — de gestionnaire du process à opérateur stratégique — est accessible à chacun aujourd’hui. L’IA ne rétrécit pas votre rôle. Elle enlève les surcharges et révèle ce que fut toujours votre vraie valeur.
Si vous attendez que votre organisation vous serve une stratégie IA sur un plateau d’argent, vous êtes déjà derrière quelqu’un qui s’est lancé, il y a six mois, avec seulement de la curiosité et une fenêtre de chat.
Ce moment récompense ceux qui savent être à l’aise dans l’inconfort. J’installe des outils développeurs que je n’ai jamais utilisés. Je recherche du droit sans formation formelle. Je mène des campagnes de social selling, je prototype des intégrations d’SDK et je prépare des rendez-vous commerciaux avec des grandes entreprises du Fortune — tout cela la même semaine. Rien de cela n’était dans ma fiche de poste il y a cinq ans. Tout cela est possible car j’ai décidé de considérer les limites de ma compétence comme des suggestions, non des frontières — et l’IA me permet de franchir ces limites.
Mon conseil est simple : commencez dès maintenant, faites confiance à votre jugement, et oubliez la version de votre poste que l’IA vient d’obsolétiser. Ce qui se trouve de l’autre côté est mieux.
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