Le cofondateur de Zapier partage la mise en œuvre de systèmes de gestion de projet allégés et de workflows agentiques
Wade Foster est le cofondateur de l’outil que beaucoup d’entre nous utilisent déjà pour automatiser les flux de travail et connecter des logiciels : Zapier. Il est actuellement à la tête de l’intégration en profondeur de l’IA aussi bien dans l’organisation que dans l’outil.
Wade Foster
Cofondateur et PDG de Zapier
Tendre vers des systèmes de livraison légers et automatisés: Foster met en avant le remplacement des méthodes traditionnelles de gestion de projet lourdes (comme les rapports de suivi interminables et les réunions fréquentes) par des processus légers, privilégiant l’automatisation, qui génèrent automatiquement des mises à jour et garantissent l’hygiène de livraison directement dans les outils. Cela améliore la transparence et réduit la charge administrative.
Standardiser les structures et flux d’outils pour une meilleure coordination: Zapier a développé des modèles partagés et des « parcours d’excellence » pour les outils de livraison principaux (par exemple, structures de projets Jira, systèmes de dépôt de feuilles de route) pour garantir que la planification inter-équipes et la gestion des dépendances soient cohérentes et facilement exploitables à grande échelle.
Intégrer l’IA et les workflows agentiques pour augmenter le travail, pas remplacer les humains: L’équipe de Foster utilise l’IA et les agents automatisés pour gérer le tri routinier, la synthèse et les tâches de recherche, permettant aux humains de se concentrer sur le jugement et la prise de décision à forte valeur ajoutée ; l’IA est intégrée directement dans le flux de travail au lieu d’être traitée comme un outil isolé.
Wade Foster est l’un des cofondateurs de l’outil que beaucoup d’entre nous utilisent déjà pour automatiser les workflows et connecter des logiciels : Zapier. Il dirige actuellement l’intégration profonde de l’IA à la fois au sein de l’organisation et de l’outil.
Nous avons échangé avec Wade afin d’avoir un aperçu de la manière dont la gestion de projet évolue au sein de l’entreprise qui change elle-même la gestion de projet.
Voici ce qu’il avait à partager.
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La création de Zapier, l’entreprise qui a transformé l’automatisation
Je suis le cofondateur et PDG de Zapier.
Même si je n’ai pas le titre de chef de projet, j’aide à assurer la livraison à grande échelle et je défends l’orchestration de l’IA dans toute l’organisation. D’ailleurs, nous avons publié notre guide interne pour promouvoir l’adoption de l’IA auprès de 97 % des employés.
Mon rôle consiste à donner la direction, lever les obstacles et s’assurer que nous livrons un travail à fort impact pour nos clients — plus rapidement. Chez Zapier, la livraison de projet est moins axée sur des processus rigides et plus sur la construction de systèmes et d’automatisations qui permettent aux gens de donner le meilleur d’eux-mêmes.
Passer de la gestion de projet traditionnelle à des systèmes légers pilotés par l’IA
Les diagrammes de Gantt traditionnels et les reportings volumineux ne sont plus adaptés à un monde distant et asynchrone. Nous sommes passés à des systèmes légers, axés sur l’automatisation.
Par exemple, au lieu de réunions hebdomadaires de suivi, les mises à jour sont générées automatiquement dans des canaux Slack à partir des outils de projet. Les responsables n’interviennent qu’en cas d’alerte. Cela permet d’économiser des heures de réunion et rend le progrès transparent par défaut.
Voici un aperçu de ce que nous faisons — et de ce que nous ne faisons plus.
Ce dont nous nous éloignons :
- Des conventions ad hoc propres à chaque équipe pour les projets Jira, les feuilles de route et les revues, ce qui créait de l’incohérence, des dépendances cachées et des frictions dans le reporting au sein d’EPD.
- Des pages de suivi et des documents de mises à jour volumineux qui n’étaient plus à jour car les données amont n’étaient pas standardisées ou automatisées.
- Des habitudes de livraison non appliquées (ex. : épopées en cours sans échéance fixée), qui rendaient la planification et la coordination en aval peu fiables.
Ce vers quoi nous tendons :
- Des « golden paths » standardisés pour les outils de livraison principaux — comme des structures Jira partagées, des pilotes d’intégration de feuille de route dans Productboard et des structures Figma cadrées — afin d’assurer une cohérence et une lisibilité automatique des statuts et dépendances entre équipes.
- Un système d’exploitation unifié pour le build. Il s’agit d’un flux unique qui regroupe les démonstrations hebdomadaires et un changelog public (y compris les chantiers en cours), avec des notes de version automatisées de bout en bout pour éviter les tâches de reporting manuelles et améliorer la visibilité.
- Des garde-fous légers pour la livraison, directement dans le flux de travail — par exemple, un validateur annoncé sur Slack exigeant une date d’échéance lorsqu’une Epic Jira passe en « In Progress » — afin que la planification reste réaliste sans ajouter de réunions.
- Un mandat clair pour Build Ops, responsable de la gestion et du maintien des configurations et paramètres partagés (« notre plateforme de travail »), qui évolue avec les équipes tout en assurant le suivi des principaux indicateurs de livraison, qualité et charge dans les Zone MORs pour garantir la transparence.
Les étapes franchies par Zapier pour mettre en place une gestion de projet légère
Voici ce que nous avons fait pour assurer cette transition :
- Définition des rôles et du périmètre de Build Ops pour « stimuler la scalabilité, l’automatisation et l’efficacité au sein d’EPD », puis constitution d’une équipe à majorité ingénierie, avec une stack d’outils couvrant Zapier, ChatGPT, Productboard, Figma, Jira, Jellyfish, Coda, OpsLevel et Looker/Looker Studio afin de relier la livraison et le reporting.
- Mise en place de modèles « golden-path » et de configurations partagées : structures Jira standardisées, pilotes Productboard pour la saisie des feuilles de route et patterns d’organisation Figma. Build Ops assure la maintenance afin que les équipes n’aient pas à réinventer les process localement.
- Lancement du projet pilote « BuildOS » dans la sous-zone Editor, c’est-à-dire la création d’un flux de changelog unifié qui regroupe les chantiers en cours internes avec des démonstrations hebdomadaires et des mises à jour publiques, ainsi qu’un système automatisé de notes de version pour réduire la charge manuelle de communication.
- Ajout de validateurs et normes de livraison directement dans les outils — pas dans un simple document. Cela signifie que nous avons annoncé la règle « Une Epic doit avoir une date d’échéance pour passer en In Progress » et produit des directives pour communiquer les changements de dates, avec des références à la prévision dans Jellyfish.
Et voici ce que nous constatons en conséquence :
- Moins de gaspillage administratif et de reporting, avec des feuilles de route et des notes de version générées automatiquement à partir du véritable système de travail (plutôt que des présentations assemblées à la main).
- Coordination inter-équipes plus claire grâce à des structures et des indicateurs partagés, améliorant la planification et la gestion des dépendances alors que les chemins dorés s'étendent.
- Meilleure rigueur de livraison et alignement des parties prenantes car les attentes liées aux dates d'échéance sont appliquées dès le changement et remontent systématiquement en aval.
Un flux de travail piloté par l'IA pour la transparence des équipes
Plongeons plus profondément dans le système de notes de version que j'ai mentionné. Chez Zapier, nous avons une valeur : par défaut, miser sur la transparence.
Cela signifie que nous partageons beaucoup de nos travaux en cours. Nous avons une forte culture du partage de démonstrations, de journaux de modifications et de résultats dans toute l'entreprise.
À mesure que nous avons grandi, nous l'avons fait de différentes façons et ces documents se sont retrouvés enregistrés à divers endroits, rendant difficile pour quiconque de suivre ce qui se passe dans l'entreprise. Notre équipe Build Ops a donc résolu ce problème en créant un flux simple où une équipe peut soumettre ses mises à jour une seule fois, et le système achemine automatiquement ces éléments vers les bons outils et canaux Slack.
Nous l’avons construit avec Zapier Interfaces, Tables et Zaps. Les soumissions sont enregistrées dans Tables comme source de vérité, synchronisées avec Coda pour le suivi, et les mises à jour sont diffusées dans #feed-delivery-updates sur Slack, afin que tout le monde voie la même information en temps réel.
Ce n’était pas parfait au départ. Mais une fois les alignements et cas particuliers réglés, cela nous a donné une couverture à 100% du travail livré, réduit les rapports en double et permis aux équipes en aval comme Support ou GTM de trouver ce dont elles avaient besoin sans avoir à courir après les PM.
Nous intégrons désormais l’IA pour résumer automatiquement les mises à jour et même rédiger des documents d’aide, afin que la communication se développe avec moins d’efforts manuels.
Comment Zapier utilise les flux de travail agentiques pour booster la productivité
Nous avons expérimenté les flux de travail agentiques, et nos plus grandes réussites à ce jour se retrouvent dans deux domaines :
- Orchestration à l'entrée : nous avons déployé des agents qui classifient, enrichissent et dirigent les demandes venant de Slack, de formulaires ou d'e-mails. Ils les placent dans les bonnes files avec des relances basées sur les SLA et déclenchent même des escalades lorsque les délais glissent. Cela réduit la charge de triage et garantit que les demandes ne se perdent pas dans la masse.
- Recherche et opérations de contenu : notre équipe marketing utilise des agents pour rassembler le contexte, préparer les supports de campagne, valider les brouillons et les pousser dans les bons outils. Les humains valident via Slack, puis la distribution se fait automatiquement. C’est un bon exemple de valeur cumulée lorsque tout le flux est câblé de bout en bout.
La meilleure recette, c'est la combinaison de Zaps déterministes, d’étapes d’IA et d’agents contraints. Avec des validations et une observabilité intégrées, ces systèmes sont suffisamment fiables pour un usage en production.
Le mode d’adoption s’est aussi dessiné clairement : démarrer petit, avec un flux qui fait gagner du temps réel, prouver que ça marche, puis élargir le périmètre. Cette approche incrémentale a permis une appropriation durable par les équipes.
Le mode d’adoption s’est aussi dessiné clairement : démarrer petit, avec un flux qui fait gagner du temps réel, prouver que ça marche, puis élargir le périmètre. Cette approche incrémentale a permis une appropriation durable par les équipes.
Rituels de livraison assistés par l’IA pour une exécution optimale des projets
Nos rituels de livraison n’ont pas disparu dans un monde où l’IA est première, mais ils ont évolué pour devenir plus légers, plus transparents et assistés par l’IA.
- Définir le périmètre : Nous utilisons notre modèle d’exécution ZIP, qui exige des fiches épiques en une page, des rôles DACI et une validation explicite avant de passer à la phase « Planifié ». Chaque épique Jira renvoie à un élément Productboard, garantissant la traçabilité de bout en bout. L’IA intervient ici pour aider les équipes à explorer des options et à rédiger ces fiches plus rapidement, mais les étapes d’approbation et la traçabilité restent identiques.
- Aligner les équipes : Nous appliquons DACI de manière explicite et maintenons un rythme régulier de feuille de route — revues trimestrielles dans Productboard, revues bimensuelles pour les projets à forte visibilité. L’organisation étant très à l’aise avec l’IA (ingénieurs, chefs de produits, designers), l’alignement bénéficie d’ébauches et prototypes générés par IA qui accélèrent la prise de décisions.
- Valider le travail : Comme mentionné, nous avons regroupé les démos, journaux de modifications et rapports de résultats dans un flux unique géré par Build Ops, qui publie sur Slack pour garantir une couverture complète du travail livré. L’IA aide à générer des résumés, des différences et des points notables à partir des artefacts, mais la validation finale de la qualité et de la sécurité reste systématiquement humaine.
- Gérer l’exécution : La prise en charge est normalisée sur différents canaux et acheminée vers Productboard et Jira. La télémétrie d’exécution reste en temps réel et légère, les « golden paths » Build Ops assurant une hygiène constante. L’IA est intégrée « dans le flux » — les ingénieurs comptent chaque jour sur les outils IA de développement, les équipes produits utilisent les copilotes pour réduire la charge administrative — mais la propriété, les validations et les traces d’audit restent déterministes.
En résumé :
L’IA accélère les rituels mais ne les remplace pas. Les humains gardent la main sur les décisions, pendant que l’IA réduit la friction pour permettre aux équipes de se concentrer sur le travail à plus forte valeur ajoutée.
Prototypage rapide dans la planification produit avec les outils IA
Mais même avec tous ces grands changements, je pense que le plus gros bouleversement pour moi est d’avoir intégré le prototypage au processus de planification produit.
Avec des outils de “vibe-coding” comme v0, vous pouvez passer outre beaucoup de lecture, de rédaction et de documentation fastidieuses. À la place, on construit un prototype cliquable.
Comme on dit, « Une image vaut mille mots ». Eh bien, un prototype vaut mille images. C’est donc extrêmement puissant pour raccourcir les délais et cela permet de gagner des semaines sur la plupart des fonctionnalités.
Comme on dit, « Une image vaut mille mots ». Eh bien, un prototype vaut mille images. C’est donc extrêmement puissant pour raccourcir les délais et cela permet de gagner des semaines sur la plupart des fonctionnalités.
Et cela signifie des opportunités de passer du temps avec les clients, pour comprendre les difficultés qu'ils rencontrent et comment le produit les aide ou leur complique la vie dans leurs flux de travail.
La fonctionnalité « AI Actions » de Zapier permet à l’IA d’agir à votre place
Sans surprise… une grande partie de notre panel technique repose sur Zapier : Zaps, AI by Zapier, Agents, Tables, Interfaces, et MCP pour connecter des outils IA externes à des milliers d’actions. Cela a évolué ces 6 à 12 derniers mois grâce à l’accent mis sur une surface de création unifiée (Zaps + Tables + Interfaces) et à l’ajout d’Agents pour amener le jugement dans des workflows structurés.
Nous avons également misé sur MCP, permettant aux créateurs utilisant des outils comme ChatGPT, Claude et Cursor d’agir en toute sécurité dans les applications sans intégrer de nouveaux connecteurs. Nous avons lancé des évolutions de forfaits regroupant les briques essentielles pour faciliter le déploiement et la gouvernance interéquipes. L'impact est maximal là où l’ensemble du panel est utilisé :
- Automatisation déterministe comme colonne vertébrale
- Étapes IA pour l’inférence
- Et agents pour le « dernier kilomètre » des tâches variables — avec approbation et visibilité intégrées.
La surface ops/collaboration varie selon les équipes. Par exemple, notre équipe marketing connecte Slack, Coda, Iterable, HubSpot et Databricks via Zapier pour réduire les passes et livrer plus vite grâce à la génération automatique des emails, l’approbation et la distribution.
Parmi tous les outils que nous avons utilisés, la fonctionnalité « AI Actions » propre à Zapier a vraiment été le plus grand changement. Elle nous permet de créer des flux de travail où l’IA ne se contente pas de vous indiquer comment faire les choses vous-même, mais prend des mesures à votre place, comme mettre à jour un outil de suivi de projet ou signaler une dépendance manquée. Et les équipes non techniques peuvent mettre ceci en place sans devoir attendre les ingénieurs.
Créer une forte culture d’adoption de l’IA chez Zapier
Les outils sont importants, mais la culture que vous instaurez l’est encore plus.
Les outils sont importants, mais la culture que vous instaurez l’est encore plus.
Dans une grande organisation, il est si facile de continuer à faire comme on a toujours fait dans le passé, mais lorsqu’une technologie révolutionnaire comme l’IA arrive, il faut trouver des moyens de faire fonctionner l’organisation différemment.
Nous avons fait cela en investissant massivement dans les hackathons, les démonstrations lors de nos réunions générales et des canaux Slack où chacun peut partager ses workflows ou ses apprentissages.
Tous ces moments de culture commencent à s’additionner, et il devient de plus en plus normal que les collaborateurs se tournent vers l’IA et se disent : « Hm, comment pourrais-je faire mon travail différemment pour résoudre ce problème ? »
Pourquoi les organisations centrées IA ont besoin d’un ingénieur en automatisation IA
Si vous souhaitez une organisation de livraison orientée IA, envisagez de recruter un nouveau rôle : Ingénieur en automatisation IA (ou « ingénieur en orchestration »)
C’est le lien entre la stratégie et les systèmes livrés, et cela accélère à la fois la livraison et le changement culturel.
Utiliser l’IA pour gérer les tâches pénibles et coûteuses
Comme vous pouvez le constater, une grande partie de notre adoption de l’IA vise à aider les humains dans les tâches que nous réalisons déjà aujourd’hui, et cela apporte énormément de valeur.
Mais il existe aussi des opportunités dans ce que les humains ne peuvent pas faire. Qu’est-ce que nous ne pouvons pas aborder car cela coûte trop cher ou est trop fastidieux ? Investissez dans ces domaines.
Un excellent exemple est la documentation du support. Pour la plupart des entreprises, tenir une base de connaissances à jour est une tâche fastidieuse et chronophage, que les humains n’accomplissent pas particulièrement bien. Cependant, avec l’IA, vous pouvez transformer tous vos tickets de support en une base de connaissances riche automatiquement.
Ce sont le genre de projets que nous examinons aujourd’hui. Nous identifions quelque chose que nous ne faisons tout simplement pas alors que nous devrions, et nous permettons à l’IA de rendre la tâche bien plus simple.
Le futur de l’expérience utilisateur en gestion de projet avec IA et orchestration
Voici comment j’imagine le futur.
Les backlogs auront des responsables : certains humains, d’autres agents intelligents. Les chefs de projet et responsables deviennent des concepteurs d’objectifs et des architectes de l’orchestration.
Et la plupart des expériences de « gestion de projet » devient une couche fine au-dessus des plateformes d’orchestration : les systèmes en direct exécutent le travail, le statut se calcule automatiquement, les humains fixent les objectifs, les garde-fous et l’arbitrage.
Privilégiez l’orchestration, pas un chatbot
Si je peux donner un conseil, ce serait : commencez par l’orchestration, pas par un chatbot. Intégrez l’IA dans le travail là où elle peut agir et être encadrée.
Associez une urgence venue du sommet à une construction par la base. Organisez un hackathon, publiez des garde-fous, nommez des ambassadeurs, partagez des fiches pratiques. C’est ainsi que nous avons obtenu 97 % d’adoption en interne.
Et commencez avec deux workflows « porte d’entrée » qui comptent. Rendez-les fiables pour la production avec des validations et des journaux ; mesurez le temps de cycle, le taux d’erreur et le NPS des parties prenantes ; puis déployez ces modèles à l’ensemble de l’organisation.
Suivez l’aventure
Vous pouvez suivre l’évolution de Wade qui continue de révolutionner l’automatisation sur X et LinkedIn. Et bien sûr, découvrez Zapier !
D’autres interviews d’experts à venir sur The Digital Project Manager.
