🫒 Notre sélection
Chaque semaine, les contributeurs de Mozza Bytes - product leaders et founders - vous partagent les articles qui les ont le plus marqués :
L’IA en entreprise, ce n’est que le début
Terence Mahier (VirtualBrain) : Beaucoup d’éditeurs se lancent dans des offres B2B pour déployer l’IA générative de manière sécurisée au sein des entreprises. Anthropic (Claude) vient d’annoncer le lancement de son offre Entreprise avec 500K tokens de contexte, Google déploie Gemini au sein de la suite Google Workplace notamment avec une fonctionnalité “Gems” similaire aux GPTs, et des rumeurs indiquent qu’OpenAI réfléchirait à mettre à disposition ses modèles les plus avancés à partir de 2K€/Mois. Le chapitre 2 de la vague IA commencée en 2023 est celui de la productivité en entreprise en capitalisant sur les données existantes, et ce en toute sécurité.
Un conseil : regardez les solutions qui existent déjà dans votre secteur pour vos cas d’usages plutôt que d’attendre le modèle généraliste parfait. L’IA en entreprise ne consiste pas juste à déployer un LLM puissant, mais surtout à proposer une UX pertinente pour vos cas d’usages et à diffuser l’usage auprès du plus grand nombre
Comment Linkedin a intégré l’IA dans on organisation produit
Julien Bleton (Mozza) : Interviewé par Lenny Rachitsky, le CPO de Linkedin nous raconte comment l’IA a été progressivement intégrée dans son organisation produit.
Il explique avoir pris naturellement la casquette de leader AI chez Linkedin quand il a réalisé que cette technologie allait avoir un impact conséquent sur leur produit.
Il a ensuite adapté ses recrutements en conséquence et ils ont commencé un travail d’éducation en interne (en montant notamment une Académie dédiée à l’IA, comme ils l’avaient fait avec le mobile en 2014).
Pour mettre le pied à l’étrier, ils ont laissé leurs équipes expérimenter en construisant des fonctionnalités sans pour autant challenger leurs objectifs. Suite à ce travail exploratoire, le top management a redéfini les priorités stratégiques liées à l’IA.
Par ailleurs, il a également demandé à ses PMs de revoir toute leurs roadmaps et d’aborder la construction du produit avec un nouvel état d’esprit (l’IA ne permettant pas de maîtriser l’expérience utilisateur de bout en bout).
Enfin, il remonte aussi l’importance d’avoir une vision holistique de l’IA et de challenger toute la stack data en remontant jusqu’à l’infrastructure technique. Au boulot !
Et vous, quelle est votre excuse pour ne pas coder ?
Guillaume Simon (Mozza) : L'histoire du développement assisté par IA a commencé avec GitHub Copilot, un outil conçu pour les devs. Mais aujourd'hui, on assiste à un vrai changement de paradigme ! Vous avez surement vu passer la vidéo cette fillette de 8 ansqui a codé une app toute seule cet été avec Cursor ? C'est ça, la nouvelle réalité du prototypage produit.
Des outils comme Cursor et Replit, propulsés par Anthropic ou OpenAI, rendent le dev accessible à tous, surtout aux non-techs. Résultat ? Les product people sont plus autonomes que jamais. Maintenant, avec des specs claires ou des maquettes bien expliquées, un PM ou un Designer peut créer un prototype fonctionnel en quelques heures, prêt à être déployé sur Vercel.
Curieux de voir ça en action ? Jettez un oeil au compte de McKay Wrigley. Ses démos montrent le potentiel incroyable de ces outils. Comprendre votre codebase, se nourrir de docs API externes, vous guider pas à pas dans la mise en oeuvre, tout cela est possible ! Ce changement de paradigme, c'est une révolution pour le time-to-market et la qualité des produits. L'idée du matin peut devenir un prototype l'après-midi !
CPOs, product leaders, c'est le moment d'intégrer ces outils dans votre workflow. C'est comme ça que vous resterez compétitifs dans ce nouveau monde du produit boosté à l'IA. Mais attention : formez vos équipes et gardez un œil sur la data privacy.
Et souvenez-vous : si une fillette de 8 ans peut coder une app, vous n'avez plus d'excuse pour ne pas prototyper !
Amazon Q: l’IA au service de la maintenance logicielle
Ulysse Sabbagh : Amazon vient de dévoiler des résultats stupéfiants concernant l'utilisation de son assistant IA, Amazon Q, pour la mise à niveau de ses systèmes Java. En seulement six mois, l'entreprise a réussi à moderniser plus de 50% de ses applications Java en production, une tâche qui aurait normalement nécessité des années de travail acharné.
Pourquoi est-ce important ? La maintenance logicielle est aussi bien cruciale que peu palpitante. Elle est souvent perçue comme une corvée par les équipes de développement. Elle est fréquemment repoussée au profit de tâches plus "excitantes" comme le développement de nouvelles fonctionnalités. L’IA générative via Amazon Q transforme ce processus fastidieux en une opération rapide et efficace. Le temps moyen pour mettre à niveau une application vers Java 17 est passé de 50 jour-développeur à seulement quelques heures. À l'échelle d'Amazon, cela représente une économie estimée à 4 500 années-développeur — un chiffre qui paraît incroyable, mais qui est bien réel.
L'impact ne se limite pas à la productivité des développeurs. Ces mises à niveau ont également amélioré la sécurité des systèmes et réduit les coûts d'infrastructure, générant un gain d'efficacité annuel estimé à 260 millions de dollars. De plus, 79% des révisions de code générées automatiquement par Amazon Q ont été approuvées sans modification supplémentaire, démontrant la qualité et la fiabilité de l'outil.
Une suggestion ? Pour les startups et les entreprises françaises, cette avancée d'Amazon représente une opportunité à ne pas manquer. Bien que toutes les entreprises n'aient pas l'échelle d'Amazon, le principe reste le même : l'IA générative peut transformer des tâches de maintenance chronophages en processus rapides et efficaces.
Ça vaut aussi le coup :
A16z publie un nouveau classement des apps IA consumer les plus visitées. On retrouve ChatGPT, Character.ai, et Perplexity dans le top 3.
Les usages de Cursor pour les développeurs non-professionnels se multiplient grâce à sa fonction “Composer”. Oui, il est possible de coder des apps fonctionnelles désormais en langage naturel. Voici un, deux, et trois exemples.
Quelques pistes pour anticiper Q* (ou Project Strawberry), le prochain modèle d’OpenAI. Ce modèle serait exceptionnellement habile avec les maths et le code grâce à une architecture différente.
Comment concevoir l’UX de produits avec des agents IA “ambiants” ? Ces derniers travaillent en arrière-plan et requièrent une intervention humaine de manière ponctuelle.
🍦 Les outils IA de la semaine
G0dm0d3 : Discutez avec les modèles AI sans filtre et sans restrictions de contenu.
ChatPRD : Une IA qui aide les Product Managers à écrire des specs plus efficacement
Everart : Entraînez une IA sur n’importe quel produit, style, ou mood board.
Deepgram : API et modèle de texte-vers-parole et parole-vers-texte.
Superwhisper : Une app Mac qui convertit localement votre voix vers du texte pour répondre aux emails, et écrire plus rapidement
Theysaid : Outil qui rend les sondages et questionnaires conversationnels
RewriteBar : Un outil qui vous aide à mieux écrire et qui vit dans le Menu Bar de votre Mac
GPTEngineer : Créez des applications web et publiez-les en un clic
🇫🇷 Levées de fonds IA en France
Jared (1M€) : Assistant qui aide les individus à atteindre leurs objectifs financiers
Entalpic (8.5M€) : Services IA pour la découverte de nouvelles molécules dans l'industrie chimique
Steerlab (1.7M€) : Plateforme IA pour automatiser les réponses aux RFPs (requests for proposal)
🍕 Prochains évènements
10 septembre : automatisation et IA pour les entrepreneurs (online)
12 septembre : IA Éducation et Formation
19 septembre : l’IA générative au quotidien
20 septembre : IA et créa (focus video)
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