Mêlé sous un svelte croissant

Quatre sujets à creuser avec du monde plus sharp que moi 💁‍♂️

Francois Lanthier Nadeau
22nd mai 2026

J'ai fermé le laptop à 21h37.

Mal à la tête à force de regarder Codex me sortir des idées d'infolettre. Les siennes, les miennes, les vieilles dans mon backlog. Tout sonnait comme de la bouette.

J'ai décidé d'aller marcher. Le mouvement remue les méninges.

Ma blonde m'a crié de mettre une veste.

J'ai roulé les yeux mais quand même pogné ma nouvelle chemise carottée feutrée Poka. J'ai BRRR après deux pas dehors—ma blonde avait raison.

Le ciel était ridicule, dans le bon sens. Clair, lune mince, genre de croissant... svelte?

Je me suis mis à parler tout seul à voix haute, en espérant que mes voisins n'appellent pas une des deux polices du Lac-Beauport.

J'ai vite réalisé que je manquais pas d'idées nécessairement... juste de matière terrain.

Plusieurs des sujets qui me trottent dans la tête ces temps-ci méritent mieux qu'une take à l'aveuglette :

La place du service dans le SaaS. Les chips d'AI pis les data centers. Le positionnement autour de l'AI quand l'opinion publique est weird. Le marketing SaaS moderne.

Je peux réfléchir tout seul ou demander à Codex de me sortir un plan. Ou lire deux articles pis faire semblant d'avoir une opinion solide.

Mais ce serait plate pis fluff.

Fait que cette semaine, je vais faire ça ouvertement : je te montre les questions qui spin dans ma tête, pis j'ouvre une porte.

Inspiration propriétaire

Mon boy Hemingway disait : write what you know.

demandé à Codex de link comme faut tous les profils/sites—cette phrase m’a dead

Je pense que c'est encore la meilleure règle pour du bon contenu.

Quand t'as vécu quelque chose, le texte a une densité différente. Tu connais les détails qui ne se googlent pas. Les petites frictions. Les contradictions. Les phrases que le monde utilise pour vrai. Les bouts gênants que personne met dans un thought leadership post.

Petit BTS pour ceux que ça intéresse : souvent, juste rouler SaaSpasse pis parler à plein de monde suffit pour ramasser de la matière terrain à ciseler plus tard. Ces temps-ci, je suis dans une passe plus ermite. J'ai réussi à rééquilibrer un peu la partie lifestyle dans lifestyle business en déléguant plus au Chiffre, à Joëlle, pis à l'AI. Je récupère plus, je prépare le branding et le site web de la conf en mode solo-player, pis ça donne moins de mouvement, de discussions, moins de matière brute. Ça va revirer de bord dans pas long tho!

Quand tu l'as pas vécu, t'as deux choix.

Tu peux pontifier à partir de trois articles pis une intuition.
Ou tu peux aller chercher la matière chez des gens qui l'ont vécue.

C'est plus lent. Moins clean. Moins satisfaisant pour l'ego que d'arriver avec une grande thèse prête-à-poster.

Mais c'est là que les bons textes se cachent.

Fait que je me mets à la chasse!

Voici les sujets que j'ai le goût de creuser avec des gens qui ont plus de reps que moi.

Pour chaque sujet, je vais faire simple : ce qui m'intrigue, ce que je pense comprendre pour l'instant, pis le genre de personne à qui j'aimerais parler.

1. Le service qui revient dans le SaaS

Pendant longtemps, dans ma tête, le SaaS idéal ressemblait à une machine libre-service.

Produit pur logiciel. Revenus récurrents. Peu de support. Peu de services. Rêve mouillé de bootstrapper : tu t'endors aux pings de Stripe.

Évidemment, dans la vraie vie, c'est rarement aussi propre.

Le service a longtemps été l'enfant mal aimé de la tech. Tu échanges des heures contre de l'argent. Tu renouvelles des contrats. Tu gères plus de support. Ça scale moins bien qu'une ligne de code.

Je comprends le réflexe, mais je pense que l'AI et les workflows agentiques changent une partie du calcul.

Surtout pour les services où l'output est vérifiable : une checklist complétée, un statut conforme/non conforme, une analyse, une recommandation, une certification, une vérification de sécurité, un audit, un paquet de back-office plate mais important.

Évidemment que ça s'applique pas à tous les services.

Je parle d'une couche de service productisée, proche du produit, qui augmente l'ARPU, améliore la rétention, pis donne à ton équipe plus de matière terrain pour améliorer le produit et le marketing.

Une discussion récente avec Samuel Chénard m'a fait allumer là-dessus.

Avec Signet, adjacent à Palisade, ils s'attaquent à l'obtention d'un logo/checkmark vérifié dans l'inbox pour l'envoi d'emails. Historiquement, ça demandait trop de jus de coude pour devenir une offre simple. Trop de casse-tête, pas assez de marge pour que ça vaille la peine.

Mais avec le bon tooling, une partie du travail devient assez répétable pour être productisée. Assez proche du SaaS principal, techniquement, pour qu'ils aient un edge.

Si la partie software devient plus facile à copier dans certains marchés, peut-être que le service redevient un avantage. Le service ciblé, mesurable, adjacent, qui aide ton client à atteindre le résultat pour lequel il a acheté ton produit au départ. Ou un résultat relié.

Je veux parler à des gens qui vivent ça pour vrai!

Si tu as un SaaS avec une couche de service qui marche vraiment, ou si tu as essayé pis que ça a chié, je veux comprendre.

Des questions que je veux te poser :

Qu'est-ce qui est devenu plus scalable avec l'AI?

Quels outils ou workflows AI le rendent possible?

Qu'est-ce qui reste fondamentalement humain?

Pour quoi les clients sont vraiment prêts à payer, et qu'est-ce qui reste dur à vendre?

À quel moment le service renforce le produit au lieu de masquer ses faiblesses?

Qu'est-ce que ça change aux marges?

2. Les chips, les data centers, pis la plomberie physique de l'AI

Autre sujet qui me trotte dans la tête : le backend physique de l'AI.

On parle beaucoup des modèles. GPT, Claude, Gemini, Kimi, whatever. On parle des prompts, des agents, des use cases, des jobs qui changent, des startups qui lèvent, des apps qui sortent.

Mais derrière la boîte magique où tu tapes du texte pis ça répond, il y a du MÉTAL. (Pas juste ça, mais tu catch.)

Des chips. Des GPU. Des CPU. Des serveurs. Des racks. Des data centers. Du refroidissement. Des contrats d'électricité. Des chaînes d'approvisionnement. Du capex de malade. Des contraintes d'inférence que je comprends encore... mal.

Je connais les mots. Je peux suivre une conversation de loin. Je comprends qu'un token n'est pas juste une petite unité abstraite dans un dashboard de billing. Il y a quelque chose qui se passe physiquement quelque part quand tu burn du compute.

Mais je veux comprendre plus concrètement.

Je veux aussi mieux comprendre la partie environnementale, parce que ce débat-là part vite en slogans.

Une personne dit : l'AI brûle la planète.

Une autre répond : les data centers représentent une petite fraction de la consommation énergétique globale, relax.

Ok. Peut-être. Je sais pas. Je sais juste que j'aimerais parler à quelqu'un qui a déjà construit, opéré ou acheté de la capacité dans un data center. Quelqu'un qui peut me dire où ça chauffe pour vrai.

Je cherche moins une opinion qu'une visite guidée I guess!

Le genre de personne capable de m'expliquer, sans faire de théâtre, ce qu'un founder SaaS devrait comprendre de cette couche-là.

Parce que si l'AI devient une couche centrale du software, le coût et la disponibilité du compute deviennent une forme de météo économique.

Tu peux ignorer la météo un bout, mais si tu construis avec l'AI, ça aide de savoir d'où viennent les vents.

Je veux parler à des gens qui ont touché à ça de proche. Hardware, infra cloud, data centers, énergie, chips, coûts d'inférence, procurement, n'importe quelle couche du stack physique.

Des questions que je veux te poser :

Quand un modèle répond à une requête, qu'est-ce qui arrive vraiment côté hardware?

C'est quoi la différence entre pre-training, post-training, fine-tuning et inférence du point de vue chips, serveurs et coûts?

Qu'est-ce qu'un token coûte vraiment à produire, physiquement et économiquement?

C'est quoi les plus gros goulots d'étranglement en ce moment : chips, énergie, réseau, construction, réglementation, talent?

À quel moment les coûts d'inférence deviennent un vrai problème de modèle d'affaires pour un SaaS?

Qu'est-ce que les headlines exagèrent ou sous-estiment sur les data centers et l'impact environnemental?

3. Parler d'AI quand la vibe est weird

Troisième sujet : le positionnement de l'AI en ce moment.

Je trouve ça vraiment tough. J'ai peur que ça vire aussi polarisé que la Covid. Pis quand la nuance meurt, ma motivation à discuter meurt avec.

Je parlais avec Mathias Péloquin récemment. Il disait qu'il ressent autant de fascination que de frayeur quand il interagit avec l'AI.

Je trouvais ça bien dit. Pis vu qu'il a payé le souper, j'ai décidé de le citer au lieu de lui voler sa quote.

Dans ma bulle de founders, de builders, de gens techno-curieux, l'AI est souvent présentée comme un levier. Un multiplicateur. Un outil de création. Une manière de faire plus avec moins.

Je crois à une grosse partie de ça.

L'argument optimiste, je le connais : chaque grande vague technologique détruit des jobs, puis en crée d'autres qu'on n'aurait pas pu imaginer avant. Probablement que l'AI va faire pareil.

I guess?

Vas-tu être un DJ dans le metaverse? Un exotic data gatherer qui collecte des photos, des vidéos, des processus de machines, de peuples, de cultures, d'histoires, de nature, d'animaux pour nourrir des datasets? Un créateur de side quests pour un futur MMORPG infini? Un beta-tester de robots? Un concierge à l'entretien des flottes de drones? Un coach de gym mental pour le monde rendu trop intellectuellement obèse à cause de l'AI?

Fouille-moi. Peut-être.

Pis peut-être qu'après ça, l'AI va débloquer un boom de l'espace, pis plein de blue collar et de white collar jobs vont popper autour de ça.

J'espère.

Même chose pour les promesses plus nobles : meilleure médecine, meilleure science, plus d'accès à la création, des outils puissants pour des petites équipes, des entreprises plus faciles à lancer.

J'espère aussi!

Mais avoue que c'est loin en tabarouette comme promesse quand t’as peur pour ta job aujourd'hui.

Puis dès que tu sors un peu de la bulle tech, le storyline devient pas mal moins inspirant.

La version vulgaire ressemble à :

Voici quelques compagnies qui lèvent des milliards, brûlent des milliards, concentrent le pouvoir, créent des millionnaires et des milliardaires, puis construisent une techno qui pourrait faire mieux la job pour laquelle tu t'es endetté, formé, spécialisé.

En plus, tu entraînes peut-être toi-même les modèles qui vont rendre une partie de ton travail moins précieuse.

Pis après ça, quelqu'un sur scène te dit d'être excité.

Je caricature un peu, mais pas tant ⬇︎

J'ai pogné un bon deux minutes quand j'ai vu Eric Schmidt se faire booer dans un discours de graduation. Des jeunes qui venaient de graduer. Des gens supposés être au début d'une trajectoire pleine de promesses.

Et eux entendent : le marché du travail qui vous attend est peut-être en train de se faire recâbler par des compagnies qui ne vous doivent pas grand-chose.

Pas exactement un message de graduation avec des ballons pis des cupcakes.

Le scénario utopique reste diffus. Lointain. Théorique.

La peur, elle, est proche.

Ton boss qui te demande d'utiliser l'AI pour aller plus vite.

Ton industrie qui coupe des postes.

Ton feed rempli de slop.

Tes compétences qui semblent perdre de la valeur plus vite que tu peux en apprendre des nouvelles.

Ton enfant qui va grandir dans une économie que personne n'arrive à expliquer clairement.

Fait que je me demande : comment on parle de ça avec intégrité? Avec nuance.

Comment tu vends, déploies, enseignes ou encourages l'AI sans avoir l'air d'un prêtre de la productivité qui dit au monde anxieux de sourire pendant que le plancher bouge?

Faire semblant que la vague n'existe pas ne règle rien. "Adapte-toi ou meurs" reste une posture contre-productive, même si elle donne des bons clips.

Je suis probablement quelque part dans le milieu plate du spectre DOOM <> BLOOM.

Le génie est sorti de la bouteille. Les incitatifs géopolitiques, capitalistes et technologiques rendent la machine pas mal difficile à arrêter.

Mais ça veut pas dire qu'on doit parler de l'AI comme si tout le monde vivait la même relation avec la technologie.

Je veux creuser ça avec des gens qui sont proches du terrain.

Des fondateurs qui vendent des produits AI.

Des équipes RH qui doivent accompagner des employés anxieux.

Des marketers qui essaient de positionner l'AI sans déclencher le détecteur de bullshit.

Des profs, des artistes, des travailleurs du savoir, des gestionnaires qui voient la vague arriver par en dessous.

Des questions que je veux te poser :

Quels mots, promesses ou angles font réagir positivement ou négativement les gens en ce moment?

Comment tu expliques l'opportunité sans minimiser la peur?

Comment tu vends ou déploies une solution AI sans avoir l'air de célébrer la disparition du travail humain?

Qu'est-ce que les techno-optimistes comprennent mal de la résistance actuelle, et qu'est-ce que les sceptiques sous-estiment dans ce qui s'en vient?

4. Le marketing SaaS moderne

Quatrième sujet, pour finir sur quelque chose de vraiment moins lourd 😅 : comment le monde fait du marketing SaaS ces temps-ci.

(Parce que je m'ennuie un peu de ce space-là aussi.)

J'ai fait beaucoup de contenu marketing dans les dernières années. J'en fais encore. J'ai des opinions, des réflexes, des cicatrices, des petites certitudes que je traîne dans mes poches comme des vieux reçus.

Mais le terrain a bougé.

Le contenu est plus facile à produire que jamais, donc probablement plus difficile à faire remarquer que jamais. Les feeds sont saturés. Le SEO se fait brasser par les réponses AI. Le paid coûte cher. Les podcasts se multiplient. Les événements reviennent forts, mais ça demande du temps, de la présence, du vrai monde dans une vraie pièce.

Les fondateurs sont poussés à devenir des médias, des créateurs, des commentateurs, des mini-influenceurs, des leaders d'opinion, des opérateurs, des vendeurs, des recruteurs, des psychologues sur Slack, pis idéalement des humains stables en dehors de ça.

Bonne chance, champion.

Je veux parler à des gens qui ont les mains dedans.

Des founders qui font du founder-led marketing sans devenir insupportables. Des marketers qui gèrent du paid, du social, du contenu, du PR, des événements, des partenariats, du community, des webinars, des launches, des newsletters. Des équipes qui essaient d'intégrer l'AI dans leur production tout en protégeant le signal.

Je veux aussi parler à des gens qui ont killé des canaux prometteurs, trouvé une petite machine qui marche dans un marché précis, ou appris à mesurer autre chose que des impressions sans tomber dans la religion de l'attribution parfaite.

Tout le monde veut du contenu plus authentique, plus humain, plus proche du terrain.

En parallèle, tout le monde a maintenant accès à des outils pour produire du contenu moyen à l'infini.

Donc la barre monte. Le signal devient plus rare. La distribution devient plus bizarre. La confiance devient probablement le vrai canal?

Des questions que je veux te poser :

Qu'est-ce qui marche vraiment pour générer de la demande dans ton SaaS en ce moment?

Quels canaux ont l'air impressionnants publiquement mais changent peu les vrais chiffres?

Comment tu mesures l'impact du contenu sans tomber dans l'attribution-fiction?

Qu'est-ce que l'AI améliore ou dégrade réellement dans ton workflow marketing?

Qu'est-ce que tu ferais différemment si tu repartais ton moteur marketing de zéro aujourd'hui?

Si tu veux en parler

Si tu as de l'expérience concrète sur un de ces sujets-là, ou si tu connais quelqu'un qui pourrait m'aider à mieux comprendre, écris-moi.

Je vais essayer de transformer mes questions en vraies conversations, puis mes conversations en morceaux plus utiles que mes ramblings sous la lune.

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Quelque chose à ajouter? Good. Laisse un commentaire ou réponds à ce courriel direct.

Cheers,

Frank 💜

La Conf & son branding 🎨

On a donné un petit preview du nouveau branding de la Conf sur LinkedIn cette semaine.

J’ai passé beaucoup de temps là-dessus, on vous dévoile le résultat au complet début juin.

Sinon, on a lancé des méchantes belles lignes à l’eau pour les speakers. Ça promet.

Les billets partent à un rythme steady même si on est encore à plusieurs mois du jour J.

La vie d’une product manager

Valérie Bureau de chez Poka nous explique ça dans notre nouvelle capsule.

Elle avait aucune expérience en tech, juste beaucoup de motivation et un background dans le domaine manufacturier. Après 1 an et demi chez Poka, elle bâtit des agents AI et elle laisse sa marque dans l’entreprise.

Pentests, failles de sécurité & co 🔒

Si tu sais pas trop dans quelle direction te lancer quand on parle de cybersécurité dans ta business, commence par l’épisode avec Yack.

Ce sont des vrais pro qui vont te donner l’heure juste et t’éviter des gros maux de tête.