Plus de spaghettis sur plus de murs

Y'a une couple de mois, j'étais sur la waitlist de Plus One. J'en avais parlé à l'équipe. J'étais crinqué.

La promesse : un agent AI personnel hébergé pour toi, dans Slack. Every lançait ça en mars. À l'époque où c'était encore un calvaire configurer OpenClaw.

En mai, ils revoyaient déjà la formule : un agent par personne, c'était trop d'entretien. Pendant l'été, ils ont arrêté les derniers agents personnels pour miser sur Every Agent, un agent partagé par la compagnie.

Moins de cinq mois avant de changer drastiquement de recette... pour ensuite se faire inonder de compétition avec les Hermes, Viktor, Wajo, Instinct, Muse, Grok Bot, Dots, etc. J'en oublie sûrement 150.

Ah pis aussi, pendant ce temps :

• L'app sociale Sora, d'OpenAI, a fermé en avril, sept mois après son lancement.

• Mixboard, chez Google, a passé environ un an en bêta avant de fermer cette semaine.

• Cowork, chez Anthropic, est passé d'une expérience distincte en janvier à une intégration dans les conversations Claude en septembre.

Les produits modernes, ça naît, ça fusionne, ça change de vocation, ça meurt. Vite. À regarder aller les équipes qui travaillent à la frontière de l'AI, j'ai l'impression qu'on a pesé sur fast-forward.

Still, je pense qu'il y a quelque chose de libérateur là-dedans.

Quand tu peux tester un pari en quelques semaines, tu peux te permettre d'en essayer des plus ambitieux. Ça fait aussi moins mal de jeter trois semaines de travail que deux ans de ta vie.

Dans son talk au Lenny & Friends Summit, Dan Shipper propose justement de faire fonctionner une partie de ton équipe produit comme un lab de recherche. Ça rejoint une récente convo dans notre Slack de la communauté, et j'ai le goût de creuser comment appliquer cette approche dans ton SaaS.

Avec, en partant, la permission de voir pas mal plus grand.

Voir plus grand

Au même Summit, Claire Vo parle de la mort de la roadmap : la liste de features et de dates qui servait à gérer notre capacité limitée. Avec les agents, on peut vider la liste plus vite, bonnes ou mauvaises idées incluses. Vider le backlog devient une drôle de victoire. Moins triomphe de l'Everest, plus... nettoyer son frigo?

Elle remarque d’ailleurs : les milliers de nouvelles lignes de code qu’on ship génèrent pas des milliers de users payants de plus.

Donc elle propose de garder le cap sur le futur qu'on veut créer pour les clients, tout en se donnant la liberté de changer les solutions, et de viser plus ambitieux que ce qu'on avait dans notre vieille roadmap.

L'image qui m'aide à ouvrir le nouveau monde du possible :

Imagine que t'as un expert magique de ton industrie qui accompagne chacun de tes clients à journée longue 24/7. Il connaît leurs données, vit dans leurs systèmes, remarque ce qui bloque et peut prendre des actions pour eux.

Qu'est-ce que tu lui ferais faire?

Ton agent AI de customer success pourrait remarquer qu'un client bloque toujours à la même étape, comprendre pourquoi, puis lui proposer de l'aide avant même qu'il ouvre un ticket. Si le problème demande un correctif dans le code, il pourrait préparer le travail pour ta dev team, puis rappeler (littéralement) le client une fois que c'est réglé.

Imagine le client qui reçoit l'appel : son irritant a été vu, compris, corrigé. Il a même pas eu besoin d'écrire un courriel.

Cette capacité de prendre du travail en charge peut aussi changer qui tu peux servir. Les petits comptes que tu refusais parce que l'implantation et le support mangeaient toute la marge peuvent devenir intéressants si tu réduis ce coût-là.

À l'autre bout, y'a les gros clients que t'allais même pas chercher : trop d'intégrations sur mesure, d'exigences de sécurité à documenter, d'accompagnement à fournir. Si les agents peuvent absorber une partie de cette job-là, un contrat que tu pensais trop lourd pour ton équipe peut devenir accessible. Ça vaut la peine de refaire le calcul aux deux bouts.

L'ambition peut aussi toucher la forme de ton produit. À Rails World, DHH racontait que son équipe avait commencé à développer six apps natives pour une nouvelle version de leur service de courriel, HEY. Avec les coding agents, il se permettait d'envisager une présence native beaucoup plus large.

Le gars était crinqué pas à peu près, sure. Mais bon je comprends l'excitation : tu peux rouvrir des choix de produit que tu pensais 100% hors de portée.

Une petite gang de maniaques

À force de jaser avec différentes startups, dans la communauté privée et dans mes appels, j'en reviens à une idée : jumeler les maniaques de l'AI avec les gens qui connaissent le terrain par cœur.

Tu vois le genre de personne. Elle essaie les nouveaux modèles, explore les outils pour bâtir des agents et revient avec des possibilités que le reste de l'équipe a pas encore vues passer. Ça peut être une dev junior ou senior, whatever.

Jumelle-la avec un sales rep chevronné, une personne du customer success ou un autre dev qui connaît le milieu par cœur. Quelqu'un qui comprend les processus des clients, leurs exceptions, les codes de l'industrie. Qui sait pourquoi les clients dodge une fonction que ton équipe trouvait parfaite, ou ce qui fait bloquer les deals. Cette personne-là a peut-être pas suivi les dernières capacités des modèles. Mais elle sait où ça ferait une différence.

Je te parlais ~déjà de ce duo entre expertise métier et AI dans Le miroir et le levier.

C'est quasiment comme une startup en pairing avec un incumbent. Mais à l'échelle de deux personnes. Whatever, je peux pas toujours nailer mes analogies.

Un lab pour raccourcir la boucle

Cette petite gang-là, c'est elle qui peut faire vivre ton lab.

La bonne vieille boucle bâtir, mesurer, apprendre reste pertinente. Dans l'approche de Dan, un petit lab interne fait des tours de boucle dans la rode. Pendant ce temps, l'équipe produit continue de servir ta clientèle (AKA faire rouler ce qui marche). 

Dans le lab, ses « pirates » explorent et montent les prototypes; ses « architectes » structurent ce qui fonctionne pour continuer à l'améliorer.

L'AI peut accélérer la partie build; pour apprendre aussi vite, faut rapprocher ceux qui construisent de ceux qui utilisent. Si possible, arrange-toi pour que ça soit ta gang qui l'utilise.

Évidemment que le dogfooding, c'est un luxe : ton équipe doit vivre le problème que tu essaies de régler. Sinon, si t'es crinqué ou diversifié à fond, ça peut aussi passer par une autre business que tu opères dans l’industrie de tes clients. Mais quand ton équipe utilise le prototype pour une vraie job, elle se fesse le nez sur ses limites et peut partir de là pour l'améliorer.

Si c'est pas possible, j'irais chercher quelques clients qui ont faim d'innovation pour former un groupe pilote très tight. Ils essaient les versions alpha dans leur quotidien et te montrent où ça accroche.

Le pipeline de Dan : lab > usage interne quand c'est pertinent > premiers clients > puis prêt pour un déploiement plus large.

L'équipe produit prépare le relais à mesure que l'essai mûrit, pour que l'expérience devienne quelque chose sur lequel davantage de clients peuvent compter.

L'affaire weird, c'est que le drop-off rate dans ce pipeline est violemment plus élevé qu'avant. Pis dans ce brave nouveau monde, c'est ben correct!

Pousser, mettre au frigo ou jeter

Ce sont des bets que tu prends dans ton lab. Tu peux pas tous les gagner.

Pour pas que ça te coûte trop cher, décide avec ton équipe ce que vous voulez voir pour justifier la poursuite d'un pari, et quand vous allez refaire le point.

T'auras basically trois résultats :

1. Pousser. Pour un pari commercial, je me donnerais quelque chose comme trois mois pour voir une adoption qui génère des revenus d'expansion ou de nouveaux clients. Ajuste le délai et les seuils à ta réalité. Quand ces signes sont là, tu peux remettre du gaz dans ton bet.

2. Mettre au frigo. Mettons que tu voulais que ton SaaS récupère les factures dans des portails fournisseurs sans API accessible ni intégration existante. Une place où tes clients doivent encore cliquer eux-mêmes. Y'a deux ans, ton prototype de browser use était trop lent et se trompait trop souvent.

Aujourd'hui, les progrès du computer use, notamment avec Astra, donnent une raison de ressortir ce pari. Si le besoin tient toujours et que le blocage technique se lève, ça peut valoir la peine de reprendre.

Au Summit, Mike Krieger racontait qu'Anthropic avait mis de côté un prototype d'agent capable d'utiliser des logiciels comme Photoshop : il était trop lent pour être utile. Ils le retestaient à chaque nouveau modèle. Aujourd'hui, ça roule tempête.

3. Jeter. Si, après la période convenue, le pari vivote sans produire les résultats attendus... faut pouvoir tirer la plug.

Exemple boboche : mettons que ton lab teste un outil de résumés de réunion. Mais tes clients utilisent déjà Zoom, qui inclut cette fonction dans certains forfaits. Si tes testeurs ne voient pas ce que ton outil leur apporte de plus, ça peut être une bonne raison d'arrêter ce pari.

Kill your darlings, même quand t'es fier du résultat.

Sur le pod, Simon De Baene de Workleap me parlait de « jouer à la business ». Cette idée-là m'est restée, et j'y ai repensé en finissant cet édito.

La nouvelle dynamique produit me fait penser à un jeu vidéo : tu bloques sur un boss. Tu essaies un autre personnage, un autre build. Tu fonces dans le tas, pis après tu tentes une approche plus sneaky. À force, tu comprends mieux ce qui marche. Le fun est dans les multiples itérations ratées et rapides autour d'un même défi.

Pis des fois c'est TELLEMENT le fun que tu lances ta manette dans le mur en criant à une heure du matin—where my Sekiro players at?

On a le droit d'amener un peu plus de cet esprit-là dans nos compagnies : le plaisir de chercher, de se surprendre, de réessayer avec ce qu'on vient d'apprendre. Tu peux avoir hâte au prochain essai, même quand tu viens d'en jeter dix à poubelle.

En espérant que ça t'allume une idée ou deux!

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

Cheers,

Frank 💜

7 postes ouverts chez gaiia 🛠️

Petit rappel : gaiia, la plateforme qui fait rouler les opérations des fournisseurs Internet pis des télécoms (de la facturation aux automatisations AI), recrute. Pis la liste a grossi depuis le mois passé.

Bâtie par l'équipe derrière oxio, la compagnie rassemble plus de 120 personnes. En mai 2026, gaiia a annoncé une série B de 40 M$ menée par JMI Equity, avec la participation d'Inovia, pour continuer à investir dans son produit et son équipe.

Côté développement, TypeScript sert au front-end, au back-end et à l'infrastructure. Les équipes travaillent avec React, Node.js et GraphQL, avec AWS CDK pour l'infrastructure et AWS et Vercel pour le cloud.

Y’a plusieurs postes ouverts, tous 100% remote.

Ta facture de tokens monte de combien par mois? 💸

Au début de 2026, la facture de tokens de Mirego montait de 25 à 30 % par mois. Aujourd'hui, leurs devs passent par Forra, pis l'équipe voit ce que ça coûte par personne, par client, même par feature.

Forra, c'est la plateforme d'AI pour l'entreprise que Mirego a bâtie, d'abord pour Premier Tech. Mirego, c’est aussi l'agence québécoise derrière les apps de Bell, de la SAQ, de Loto-Québec pis de Cineplex, et notre partenaire spotlight d'octobre.

Pascal Hamel s'est assis avec Frank pour parler de ce qui bloque l'AI en entreprise :

• Le procurement, où démarrer un projet prend souvent plus de temps que le livrer

• Les permissions : c'est pas parce que t'as accès à Outlook que ton agent devrait pouvoir envoyer des courriels

• Un petit modèle rapide quand ça suffit, le gros seulement quand il le faut

• Un premier cas d'usage à livrer en 4 à 8 semaines, avec un ROI facile à mesurer

Si t'as un pilote AI qui dort dans un tiroir, c'est pour toi.

Tanné des nouvelles alarmistes 🍁

« Je suis tanné des nouvelles alarmistes. »

C'est comme ça qu'Eric Pinet, président et cofondateur d'Unicorne, a ouvert son post de la semaine passée. « Tanné de voir chaque nouvelle en IA transformée en scénario de fin du monde. Tanné de voir chaque geste commercial américain traité comme une déclaration de guerre qui nous détruira. »

Faque il a écrit un long texte. Volontairement, « parce que les vraies réponses ne rentrent pas dans 120 caractères ». Il y parle de souveraineté numérique, de ce que le CLOUD Act fait vraiment (pis ce qu'il fait pas), de la peur autour de l'AI pis des tarifs de Trump.

Son point de départ : « la souveraineté des données, ce n'est pas d'abord une question de localisation du serveur. C'est une question de contrôle ». Qui détient les clés de chiffrement, qui peut lire quoi.

T'es pas obligé d'être d'accord avec lui. Mais si la question est sur la table de ton CA, ça vaut la lecture.

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