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L'émotion dans les produits IA, les Personal OS de PM, des PM qui shippent du code
Nesrine Changuel remet l'émotion au sommet des produits IA. L'équipe design de Malt applique le product thinking à son propre workflow pour arrêter de courir après chaque nouvel outil. Un PM de Lemlist raconte son accès complet à la codebase, et deux PM montrent leur Personal OS.
Charles Loumeau
Contenus mentionnés
- Le Ticket × Nesrine Changuel, AI Experience Night (avec Screeb)
- AIProductDay × équipe design de Malt, Au-delà de l'exploration : structurer l'IA pour un augmented design process
- Le Ticket × Alexis d'Eudeville (Lemlist)
- AIProductDay × Lucas Cerdan (Samsara), Mon Personal OS de PM chez Samsara
- Aakash Gupta × Matthew Wensing (Customer.io), How this VP uses Claude to do a week of work in a day
Au programme
Les sujets de cette vidéo
L'émotion devient l'avantage compétitif des produits IA
Le Ticket a publié le compte-rendu de l'AI Experience Night, organisée avec Screeb. Nesrine Changuel, ex-PM chez Spotify, Google et Microsoft, connue pour son travail sur le product delight, y a ressorti un framework de 2011 : la pyramide des besoins d'Aaron Walter, alors directeur UX de Mailchimp, dans son livre Designing for Emotions.
Les trois premières couches, on les connaît : un produit doit fonctionner, être fiable et être simple à utiliser. La quatrième, au sommet, c'est l'émotion. L'exemple iconique chez Mailchimp : des gouttes de sueur affichées au moment d'envoyer une campagne, en écho à ce que ressent l'utilisateur à cet instant.
Pourquoi ça revient aujourd'hui : jusqu'ici, atteindre les trois premières couches suffisait à se différencier. Avec l'IA, n'importe qui peut construire un produit qui fonctionne, fiable et simple. Ce qui reste comme avantage, c'est comment l'IA te fait sentir : sa façon de répondre à l'anxiété de l'utilisateur, de reproduire la chaleur d'une vraie conversation.
Pour le designer, ça change le métier. Avant, il concevait des écrans et des parcours cliquables. Maintenant, il conçoit aussi comment l'IA se comporte : comment elle parle, comment elle rassure, comment elle gère le doute ou l'erreur de l'utilisateur.
Comment l'équipe design de Malt évite la sur-stimulation IA
À l'AIProductDay, l'équipe design de Malt a fait un retour très transparent : dix outils IA testés en six mois, puis une pause. Les outils n'étaient pas en cause. L'équipe avait perdu de vue le problème qu'elle essayait de résoudre.
Tu reconnais sûrement le piège : un nouvel outil passe sur les réseaux, on se réserve cinq minutes pour l'essayer, et ça devient une heure.
Leur solution : une user research sur leur propre équipe. Interviews, observation, cartographie du process design, tout le workflow étudié comme s'il s'agissait d'un produit. Quatre problèmes ont été priorisés, avec une roadmap d'intégration de l'IA derrière.
Le bénéfice se voit au quotidien : plus de stress à chaque nouvel outil. La question devient « est-ce que ça répond à un problème de notre roadmap ? », et sinon on passe.
Des PM qui shippent en prod : ça passe ou ça casse
Le Ticket a interviewé Alexis d'Eudeville, PM chez Lemlist. Depuis novembre 2025, il a une licence Claude Code et un accès complet à la codebase. Il décrit son parcours en trois images.
Avant, il rédigeait ses specs à la main dans Notion, avec beaucoup de travail manuel. Puis il est devenu Iron Man : avec l'accès à la codebase, il pose ses questions au code au lieu de déranger les développeurs, comprend comment fonctionne une vieille feature, génère de la documentation pour le support. Enfin l'éléphant dans le magasin de porcelaine : dès qu'il a voulu pousser du code en production, les développeurs ont dû relire une avalanche de code moyen, et ils ont dit stop.
La frontière entre conception et ingénierie bouge, avec des frictions. Quand on lit sur LinkedIn que les PM vont bientôt shipper seuls en prod, cette histoire rappelle qu'il faudra toujours un expert qui comprend vraiment le code, qui relit, et qui s'assure que rien ne casse derrière.
Le Personal OS, l'arme discrète de certains PM en 2026
Une tendance chez certains PM, VP et CEO : utiliser l'IA comme un système personnel, un « Personal OS », qui gère le contexte, les parties prenantes et la productivité de façon structurée et automatisée. Deux exemples cette semaine.
Lucas Cerdan, senior PM chez Samsara et co-créateur de La Product Conf, a construit le sien pendant son congé paternité, en voyant que tout allait s'accélérer à son retour. Son outil central est Cursor, branché à ses outils du quotidien via MCP (Notion, Canva, Drive). Son projet le plus marquant, le « Team Radar » : un agent qui scanne chaque semaine ce que l'équipe produit publie dans un espace partagé et lui remonte les synergies, les conflits, ce qu'il devrait savoir. L'agent lit en continu la production de 700 personnes en R&D, ce qu'aucun humain ne pourrait faire. Sa limite : le contexte opérationnel se délègue, le sens politique et la lecture des relations humaines restent à lui.
Matthew Wensing, VP Product chez Customer.io, interviewé par Aakash Gupta, prépare son all-hands hebdomadaire en une ou deux heures avec Claude, au lieu d'une journée, parce que Claude a accès à toutes ses réunions, ses notes et ses documents.
Il a eu un problème au passage : généré en une fois, le texte sentait l'AI slop, peu fluide, avec de petites hallucinations. Sa parade : avancer étape par étape. À chaque étape, l'IA pose des questions de clarification, et Matthew ajoute du contexte ou la recadre. Une astuce simple qui change la qualité du résultat.