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# product manager

2026-07-25

Liang Wenfeng est devenu l'homme le plus riche de l'IA mondiale, et ce qu'il a fait va à l'encontre de tous les géants

Données Bloomberg : Liang Wenfeng, fondateur de DeepSeek, pèse 36 milliards de dollars — une fortune doublée en un an —, dépassant les cofondateurs d'OpenAI et d'Anthropic, ce qui fait de lui l'homme le plus riche du monde parmi les acteurs des grands modèles d'IA. Du point de vue d'un product manager, décryptage de la raison pour laquelle son approche « étroite et profonde » l'emporte sur les géants qui empilent argent et effectifs.

2026-07-25

L'IA a abattu le mur du « je ne sais pas faire » ; celui qui reste est dans votre tête

Un DeepSeek de quelques centaines de personnes a fait mieux qu'un géant de plus de 100 000 salariés ; la WAIC a ouvert un espace dédié aux « entreprises unipersonnelles » — il y a trois ans, tout cela était « impossible ». Ces deux dernières années, les murs qui se sont effondrés étaient presque tous du même type : je ne sais pas faire. Mais il reste un mur que l'IA ne peut pas abattre.

2026-07-23

Alibaba fait ses comptes, Tencent paie ses frais de scolarité : la ligne de partage de l'IA vue par un product manager

Même mise de fonds de cent milliards dans l'IA, mais au premier trimestre 2026, les revenus IA du cloud d'Alibaba dépassent pour la première fois le tiers, tandis que Tencent a perdu près de 8,8 milliards de yuans. Tencent n'est pas resté inactif pour autant — son WorkBuddy est devenu l'agent bureautique numéro un. Du point de vue d'un product manager, décryptage de la ligne de partage entre les stratégies IA des deux géants, et de leur avenir.

2026-07-22

Cette vague de licenciements dans la tech vise pile les product managers « qui font passer les messages »

À la mi-juillet, la tech avait déjà supprimé environ 200 000 postes en 2026 — mille par jour en moyenne — et plus de la moitié des annonces citent nommément l'IA. Mais le plus troublant, c'est Microsoft : le jour même où l'entreprise licencie 4 800 personnes, sa responsable RH Amy Coleman prend soin d'ajouter : « Les postes supprimés aujourd'hui ne l'ont pas été à cause de l'IA. » D'un côté, toutes les entreprises se bousculent pour dire « c'est l'IA » ; de l'autre, Microsoft s'empresse de dédouaner l'IA. Sous ces deux phrases qui se contredisent se cache la même réponse que personne ne veut formuler : ce que l'IA dévore en premier, ce n'est pas un métier, c'est un maillon — celui qui fait passer les messages. Et le product manager est justement l'un des métiers où la densité de « faire passer les messages » est la plus élevée.

2026-07-16

J'ai confié à l'IA la moitié de mon travail de PM, et voici ce que je n'ai surtout pas osé lui laisser

Cette année, j'ai réellement confié à l'IA près de la moitié de mon quotidien de product manager — rédiger les premières versions de documents, éplucher les infos sur les concurrents, classer des centaines de retours utilisateurs, mettre au propre les actions issues des réunions, fabriquer des prototypes cliquables — et elle fait tout ça vite et sans jamais se plaindre. Mais il y a quelques choses que je n'ai osé lui confier, aucune, et que je ne compte pas lui confier. Pas parce que l'IA en serait incapable — au contraire, certaines, elle les fait plus facilement que moi. Mais parce que si tu délègues ces choses-là et qu'une erreur se glisse, tu ne la vois tout simplement pas passer, et quand tu la découvres il est déjà trop tard. Cet article étale, une par une, ma ligne entre « ce que je délègue » et « ce que je garde », y compris les pièges dans lesquels j'ai failli tomber après avoir délégué.

2026-07-15

Entretien de PM à l'ère de l'IA : comment répondre aux 5 questions préférées des recruteurs

Ces deux dernières années, j'ai fait passer pas mal d'entretiens de product manager, et j'en ai passé aussi. Un schéma revient sans cesse : dès qu'on touche à une question sur l'IA, huit candidats sur dix se mettent à réciter des concepts — c'est quoi le RAG, la différence entre fine-tuning et prompting, le principe du Transformer… Plus ils récitent avec aisance, plus je suis certain de ne pas les prendre. Parce que ces questions ne testent pas ce que vous avez retenu, mais votre capacité à réfléchir. Cet article décortique les 5 questions d'entretien de PM IA les plus posées en 2026 : ce que le recruteur cherche vraiment derrière chacune, comment j'y répondrais moi-même, et la réponse qui vous fait le plus souvent trébucher. Pas des modèles de réponses à apprendre par cœur, mais comprendre clairement ce qu'elles pèsent chez vous.

2026-07-14

Une journée de product manager à l'ère de l'IA : comment j'ai transformé une phrase en prototype cliquable

La semaine dernière, en un après-midi, j'ai transformé un simple « je voudrais un petit truc pour suivre mes dépenses » en un prototype que mon collègue a pu vraiment toucher sur mon téléphone : saisir une dépense, la voir apparaître, découvrir un camembert. Sans écrire une seule ligne de code. Beaucoup pensent qu'à l'ère de l'IA un PM doit apprendre à programmer ; en réalité, la compétence qui vaut vraiment de l'or est l'inverse — savoir formuler une chose assez clairement pour que l'IA la fasse juste du premier coup. Cet article ne théorise pas, il montre concrètement comment je m'y prends : comment faire en sorte que l'IA me questionne d'abord, comment ne modifier qu'une chose à la fois, pourquoi mettre de vraies données dès la première version, comment utiliser le « est-ce que ça se clique » comme critère de recette. Avec quelques-uns des pièges dans lesquels je suis tombé.

2026-07-12

Fausse alerte : comment le product manager traverse ses heures les plus sombres comme on affronte un typhon

Le typhon n°9 « Bawei » a bifurqué vers le sud cette nuit, pour toucher terre entre Wenling (Zhejiang) et Xiapu (Fujian). Vus après coup, les bateaux de pêche évacués en pleine nuit à Zhoushan et Putuo, les vols annulés — tout cela semble n'avoir servi à rien. Alors certains se mettent à dire : « Si on avait su, on ne se serait pas donné tout ce mal. » Mais ces mots-là, « fausse alerte », tuent un product manager plus sûrement que le typhon lui-même. Affronter un typhon n'a jamais été un seul geste, mais trois : tout préparer avant qu'il arrive, encaisser la tempête pendant, ramasser les débris après. Le jour où GitLab a effacé sa base, il a découvert qu'aucune de ses cinq sauvegardes n'était utilisable ; Knight Capital, à cause d'un bout de code mort qu'on avait oublié de supprimer, a perdu 440 millions de dollars en 45 minutes — et l'entreprise a disparu. Ce texte parle de ça : la nuit où l'alerte se déclenche pour de vrai, que doit faire, au juste, celui qui tient la barre ?

2026-06-19

16 développeurs chevronnés codent avec l'IA, persuadés d'aller 20 % plus vite : en réalité, ils étaient 19 % plus lents

Dans l'essai contrôlé randomisé de METR, 16 développeurs open source chevronnés réalisent de vraies tâches sur des projets qu'ils maintenaient depuis cinq ans en moyenne : le groupe qui utilisait l'IA a été 19 % plus lent. Mais le pire, c'est l'autre moitié de l'histoire — ils avaient prédit que l'IA les accélérerait de 24 %, et après avoir fini, après avoir vécu eux-mêmes ce ralentissement, ils étaient toujours convaincus d'être allés 20 % plus vite. Près de 40 points d'écart entre le ressenti et la réalité, et dans le mauvais sens. En tant que personne qui s'appuie chaque jour sur des estimations de productivité d'équipe pour planifier, chiffrer des délais et défendre des budgets, je veux expliquer clairement d'où vient cette illusion, où elle tient, et comment elle s'est infiltrée dans toutes les décisions liées à l'IA dans notre métier.