Pigment : l'IA comme levier d'agilité et de productivité en ingénierie

0:03 Et l'objectif, c'est de permettre aux entreprises, justement, par rapport à ces données-là, de pouvoir avoir des plans financiers pour le futur, pour prendre des bonnes décisions. Savoir intégrer l'IA dans un produit, je pense que c'est déjà une compétence, une nouvelle compétence qui va arriver sur le marché des techs. Je m'appelle Benoît Gantaume et j'ai le plaisir d'accueillir Virginie Jugie. Virginie, bonjour. Alors moi, je me présente et puis après, ça sera à ton tour. Donc Benoît, 25 ans dans la tech, j'ai été développeur, CTO, entrepreneur. Aujourd'hui, je suis manager de transition. J'accompagne les équipes dans des moments clés de leur transformation. Et toi, qui es-tu Virginie? Alors moi je suis Virginie, 18 ans dans la tech. Et du coup je suis passée également par différents postes, du développement au team lead, à l'architecture, au management. Et aujourd'hui je suis Engineering Program Manager Lead chez Pigment. Donc à la fois Program Manager et à la fois Manager d'une équipe de Program Manager. Et c'est quoi ce métier? Tu fais quoi exactement en tant que programme manager? Alors chez Pigment, on a une organisation qui est très horizontale, dans le sens où dans les équipes de développement, on n'a pas de manager direct.

1:13 Donc le team management en fait est partagé entre le tech lead, l'engineering program manager, le product manager. Et donc finalement, l'engineering program manager va être là pour mettre de l'huile dans les rouages, pour aider les équipes face à des problématiques auxquelles elles peuvent être confrontées. Donc c'est assez spécifique à chaque équipe. Aucun programme manager aujourd'hui dans l'équipe fait la même chose ou est appelé sur les mêmes problématiques. Et en plus de ça, on gère aussi des programmes au travers de notre service R&D, comme des problématiques de performance qu'on peut avoir chez certains clients. Ça nous permet de dispatcher au travers de différentes équipes pour à la fin avoir une solution robuste. Les problématiques de FinOps et également les problématiques IA. Est-ce que tu peux nous remettre un petit peu de contexte sur ce que vous faites chez Pigment? Alors chez Pigment, on est une startup de la French Tech. On travaille en fait sur des solutions d'EPM, qui sont l'Enterprise Planning Management. Et en fait, l'objectif... Oh là, ça veut dire quoi tout ça? Alors justement, on récolte des données des entreprises.

2:17 Pour justement les ingérer dans le système, donc agréger ces données, analyser ces données et faire des prévisions en fait sur les données. Donc ça va s'appliquer à la finance, ça va s'appliquer au RH, ça va s'appliquer au sales. Et l'objectif c'est de permettre aux entreprises justement par rapport à ces données-là de pouvoir avoir des plans financiers pour le futur, pour prendre des bonnes décisions. Donc finalement c'est un outil de planification qui va aider aux décisionnels. Et donc forcément on est aussi... On va dire client de l'IA, dans le sens où aujourd'hui, on met en production de plus en plus de fonctionnalités qui s'appuient sur l'IA depuis presque un an maintenant. Justement, l'IA, c'est le thème de ce summit. Aujourd'hui, on est Tech.Rocks Summit. The place to be pour tous les leaders de la tech. Ça fait combien de temps que tu es dans la commu, toi? Ça doit être... Ça va faire trois ans. Ok. Trois ans, c'est la première fois que je peux venir au Tech.Rocks Summit. C'est cool ça. Oui, parce que Tech.Rocks, c'est avant tout une communauté, beaucoup d'événements, un podcast, et aussi ce summit où on a l'occasion de se retrouver tous ensemble une fois par an. C'est trop bien. Est-ce que tu peux nous dire justement, l'IA, aujourd'hui dans ton quotidien, comment ça impacte ton métier, comment ça impacte ton entreprise?

3:24 Tes produits? En fait, c'est au centre de la stratégie de l'entreprise chez Pigment. Tu es vraiment en train de dire un native player. Quasiment. C'est le cœur de votre produit. Quasiment, c'est le cœur. Nous, en fait, on travaille sur une masse de données assez conséquente pour nos clients. Et donc, finalement, ça fait sens d'utiliser l'IA sur cette volumétrie de données. Et comment ça se concrétise? Déjà, ça se concrétise au niveau du produit. Sur l'implémentation de fonctionnalités assistées par IA, on a des agents. Comme on est sur des outils de data analysis, on va avoir des agents analystes, un agent superviseur qui va nous permettre aussi d'interroger différents agents selon les besoins de nos utilisateurs. Et aujourd'hui, on met en place de nouveaux agents, le modeleur. Parce qu'en fait, on va modéliser la donnée avant de pouvoir finalement l'analyser plus finement et faire des prédictions. Et justement, on va avoir ces agents modeleurs, ces agents designers qui vont aussi permettre de designer les applications pour nos utilisateurs pour qu'ils puissent exploiter au mieux leurs propres données. Et donc derrière, l'IA est vraiment très puissante pour donner cette capacité à nos utilisateurs finaux.

4:30 Et en interne, quel impact ça a ? Parce que là, j'entends l'impact sur vos utilisateurs. Alors ça, du coup, en interne, l'impact, tout simplement, au niveau de la R&D, ce n'est pas magique. Ces agents, derrière, on a des équipes de développement qui vont déjà monter en compétence sur tous ces sujets-là et qui vont implémenter des nouvelles fonctionnalités. La semaine dernière, par exemple, on a livré notre premier MCP, donc maintenant Pigment à MCP, ce qui va permettre à nos utilisateurs de pouvoir utiliser leurs données, finalement, hors de notre plateforme. Et donc, pour ça, il faut tout simplement qu'on ait des équipes de développement. développement qui soit compétente pour implémenter ces fonctionnalités-là. Aujourd'hui, on a commencé avec une équipe et l'objectif, c'est que justement, on ait plusieurs équipes au niveau de la R&D qui soient capables d'implémenter ces fonctionnalités. Donc moi, mon quotidien, ça va être de les accompagner, c'est-à-dire mettre en place tous les trainings nécessaires, l'accompagnement pour qu'une équipe, quelle qu'elle soit, au sein de notre R&D, puisse du jour au lendemain, finalement, monter en compétence et pouvoir implémenter de nouvelles fonctionnalités, des nouveaux agents, des nouveaux outils.

5:32 Oui, donc chez vous, c'est un peu tout le monde, c'est toute l'équipe technique qui va être mise à contribution pour... Il n'y a pas de spécialisation, il n'y a pas de AI engineer, tous les techs, tous les devs vont être sollicités pour ça. Effectivement, oui, ça peut être tous les techs. Nous, l'objectif aussi, c'est de donner les compétences aussi à nos développeurs de progresser et d'évoluer dans ce domaine qui finalement devient de plus en plus incontournable. Donc à la fois au niveau des produits qu'on va développer, savoir intégrer l'IA dans un produit, je pense que c'est déjà une compétence, une nouvelle compétence qui va arriver sur le marché des techs, mais aussi l'utiliser dans son quotidien de développeur. Donc moi, du coup, en tant que programme manager sur l'IA dans la R&D, je vais accompagner les équipes à la fois sur l'implémentation de fonctionnalités qui s'appuient sur l'IA dans le produit, Alors l'IA ou le machine learning, on fait aussi pas mal d'outils de simulation, de prédiction, mais également accompagner les développeurs dans leur quotidien. Donc aujourd'hui, on a les moyens de pouvoir tester. tous les outils qui peuvent accompagner les devs dans leur quotidien, donc Copilot, Cursor, Augmente, Cloud.

6:37 Donc on a la possibilité de pouvoir tester, de choisir l'outil qui nous convient le mieux. Donc déjà, au niveau des développeurs, on leur laisse la liberté, finalement, de choisir, de tester, de voir ce qui leur convient dans leur quotidien. Donc à la fois, on augmente nos développeurs par l'utilisation de l'IA, et en même temps, on augmente notre produit pour nos utilisateurs avec de l'IA. Et est-ce que tu veux nous parler d'un, je ne sais pas, peut-être un retour d'expérience sur un truc qui a bien marché, un truc qui a moins bien marché? On va dire qu'il y a des fonctionnalités sur lesquelles on tente des choses. On expérimente tout simplement. Et finalement, par exemple, on avait tenté la génération de slides. Parce que comme on est sur des outils de data analysis, souvent cette donnée doit être restituée, elle va être utilisée dans des comités de pilotage chez nos utilisateurs. Et donc souvent, qu'est-ce qui se passe? On fait des slides pour montrer ça. On avait expérimenté cette fonctionnalité. Finalement, elle n'a pas très bien pris. Donc on se dit, bon, ce n'était peut-être pas la fonctionnalité qui allait apporter de la valeur à nos utilisateurs. Donc voilà, parfois, on tente des choses, on se rend compte que finalement, les utilisateurs ne sont pas très friands.

7:39 Donc on revoit nos plans et on va vers d'autres pistes. Donc ça, c'est certains sujets qui sont comme ça. Après, l'adoption des développeurs. Sur les outils assistés par IA. Ça peut être assez inégal selon les équipes, ça va dépendre des personnes, des besoins, de l'envie de chacun aussi, et du temps qu'ils ont à mettre à disposition pour justement expérimenter. sur le vibe coding, comme on entend parler. Donc ça, c'est assez intéressant. Et là, on est en train justement d'avancer. Donc après avoir testé plusieurs outils, on est en train de se dire, bon, mais maintenant, passons au mode un petit peu partage d'expérience. Qu'est-ce qu'on a appris en testant tous ces outils? Pourquoi est-ce qu'on préfère Augmente pour tel scénario? Pourquoi est-ce qu'on préfère Cursor pour tel scénario? Pourquoi est-ce qu'on préfère combiner plusieurs agents finalement à la fin pour d'autres scénarios? Donc là, on arrive à cette phase un peu de bilan. On va se poser des questions, regarder un petit peu ce qu'on a appris ces derniers mois en testant et en regardant un petit peu toutes les fonctionnalités et en combinant les outils entre eux. Là, on va arriver à une étape palier, je dirais.

8:41 Où on va se poser un petit peu sur où est-ce que ça nous apporte dans nos workflows actuels et comment on partage aussi la compétence, tout simplement. Parce que je pense que c'est important en tant que développeur de commencer à maîtriser ses outils et aussi partager en équipe. Voilà, qu'est-ce qui m'aide dans mon quotidien? Qu'est-ce qui m'aide à être plus productif? Et concrètement, il y a déjà des idées qui ont émergé? Oui, on a déjà des idées qui ont émergé. On a fait des POC sur, par exemple, tout ce qui était analyse d'incidents. On s'était développé des petits outils assistés à l'IA pour analyser un petit peu nos incidents, automatiser par exemple la gestion de release notes pour identifier justement quel commit a pu être à l'origine d'un incident par exemple. Donc ça, c'est des petites expérimentations qu'on a fait en interne, à la fois en développant des outils ou à la fois en testant des outils. qui arrivent sur le marché. Et donc pour nous, ce qui est important, c'est de rester un petit peu aux aguets des nouveautés qui arrivent sur le marché parce qu'on parle beaucoup de bulliat. La question qui se pose aujourd'hui, c'est qu'est-ce qui restera dans un an, dans deux ans?

9:43 Il y a deux ans, il n'y avait que le pilote. Aujourd'hui, on a une multitude d'outils. Dans deux ans, quels outils resteront? Quels outils auront approfondi, je dirais, leurs apports pour les développeurs? Donc voilà, on se pose aussi ces questions-là. Il y a un peu le faux mot dont on a entendu parler ce matin, cette peur de rater quelque chose. Donc effectivement, c'est intéressant de rester en veille finalement et de pouvoir avoir la possibilité de tester ces outils régulièrement. Et quelles leçons tu tires de toutes ces expérimentations que vous menez en interne? Moi, aujourd'hui, mon impression, c'est que chaque outil a ses forces, clairement. Et je pense que ça va être difficile de choisir. Il va falloir être très pragmatique dans le fait de choisir, parce qu'à un moment, forcément, ça a un coût. On ne peut pas juste dépenser à l'infini. Il va falloir faire un choix sur les outils. Et je pense que chaque outil a ses forces. Et justement, là, ce qui va m'intéresser, c'est voir dans la longueur. Il y a certains outils, je vois, qui stoppent certaines fonctionnalités. Finalement, c'est sur le temps qu'on va pouvoir voir les outils qui nous apportent le plus dans la durée. C'est vraiment ça mon point de focus en ce moment.

10:44 Je tiens aussi sur le fait que vous avez vraiment des moyens pour faire des expériences. C'est cool ça. Comment vous réfléchissez vos budgets par rapport à tout ça? Alors aujourd'hui, on est appuyé par la direction pour expérimenter sur les outils d'IA. On a aussi des partenariats avec des grands acteurs de l'IA actuellement. Dans l'entreprise. D'un point de vue budget, je dirais qu'actuellement, on a simplifié, on avait tout un processus de procurement en interne, justement pour faire des POC, pour tester des outils assistés par IA. Et donc, dans cette volonté d'avoir vraiment l'IA au cœur de la stratégie de l'entreprise, on a eu tout un processus de simplification de ces demandes de procurement. En fonction d'un certain niveau de budget. Donc du coup, là-dessus, on est plutôt... plutôt libre de pouvoir tester plusieurs outils. Et effectivement, moi derrière, mon rôle, ça va être de monitorer l'usage, revoir, on va dire, le coût de certaines licences pour les outils qui sont les moins utilisés au fil du temps. Donc là, on va attendre. Vous êtes plutôt en mode, on ouvre les vannes, on expérimente.

11:45 C'est ça. Et après, on voit ce qui apporte de la valeur et on ajuste. Exactement, exactement. Et ça, on le fait côté R&D, mais pas que côté R&D. Par exemple, on a nos équipes grosses côté sales qui ont automatisé déjà des processus en utilisant de l'IA combinée à N8N, des choses comme ça. Ça, ça les aide pas mal dans leur quotidien. Donc voilà, on essaye d'avoir des processus en interne. augmenter, je dirais, pour être plus productif et que le travail, on va dire, redondant ou sans valeur ajoutée soit traité le plus rapidement et le plus simplement. Et si on fait un petit retour là sur... Tu as déjà vu des conférences aujourd'hui? Oui. Quelles idées tu en as soit retirées, soit confortées dans ce que tu as vu aujourd'hui? J'ai bien aimé ce matin, je reviens sur ce matin parce que je n'ai pas encore décanté les conférences du début d'après-midi. Celles de ce matin qui sont arrivées après l'intro et en suivant celles qui étaient plutôt orientées politiques, géopolitiques.

12:45 Sur la première, il y a effectivement, je me souviens de ce graphique. Avec les différentes étapes de l'entreprise dans sa découverte de l'IA. Donc justement, l'aspect humain qui était important pour que les personnes se disent« j'ai envie». utiliser l'IA. Et aujourd'hui, je le vois, il y a une très grande différence en fonction des personnes, des équipes de développement, même au sein des développeurs. On a aussi des développeurs qui n'ont pas forcément envie de s'y mettre tout de suite. Donc, c'est assez intéressant de s'adapter en fonction des besoins de chacun et de se dire... C'est un vrai accompagnement du changement. Il faut que l'humain soit prêt pour y aller. Donc ça, c'est un des premiers points qui était ressorti ce matin. Et le deuxième point que je retiens sur l'aspect un peu plus géopolitique, c'est en Europe. Effectivement, je pense que chez Pigment, nos CEOs l'ont bien compris. L'innovation, elle va venir des entreprises, clairement. Et ça, c'est un point... J'avais déjà en tête, mais là qui a été exprimé très clairement par rapport aux stratégies US-Chine. C'est vrai que l'Europe s'appuie extrêmement fortement sur ces entreprises.

13:51 Politiquement, on n'est pas prêt à avoir une vision industrielle forte. Oui, malheureusement. C'est un peu dommage, mais du coup, c'est vrai que... Ça fait que finalement, en Europe, le changement est entre nos mains. C'est beau à dire comme ça, mais c'est quand même une sacrée responsabilité. Et justement, si on fait un petit exercice de prospective, comment tu vois les choses évoluer dans les années qui arrivent? Quelle opinion tu as? Que ce soit sur ton métier, sur le métier de la tech, en général. Je pense que le métier va évoluer, tout comme il a évolué, je dirais, au fil du temps, avec tout l'outillage qu'il y a pu avoir autour du dev. Moi, je me souviens avoir appris à avoir... Il dev et mon code était dans un bloc-notes. Je n'avais même pas d'IDE quand j'étais étudiante. Je découvrais ce que c'était un IDE. Et finalement, aujourd'hui, tout le monde en utilisant l'IA, pour moi, ça va être aussi une évolution technique. Alors, beaucoup plus profonde. Je pense au niveau du métier, mais ce qui est important et à retenir aussi, c'est que finalement, l'IA valorise des processus qui avaient déjà été éprouvés, donc les bonnes pratiques de développement, la documentation, les tests, les bonnes spécifications.

14:59 Et en fait, j'ai l'impression que c'est un peu comme ça. Ça nous ramène vers des basiques essentielles. Oui, c'est quelque chose d'assez fort. Oui, ça c'est vraiment le point. Et donc je me dis, c'est peut-être pas plus mal finalement qu'on se dit, bon, l'IA va nous voler nos jobs. Pas tant que ça, vu qu'elle va, j'ai l'impression, elle renforce le besoin humain de clarifier les choses. Donc finalement, on aura peut-être des discussions plus pertinentes. Espérons-le. Je te laisse le mot de la fin. Qu'est-ce que tu as envie de partager avec les auditeurs? Je n'avais pas anticipé cette question. Alors, pendant que tu y réfléchis, je fais un peu de promo pour la commu. Donc, si tu as envie de nous rejoindre l'année prochaine, ça s'appelle le TechRock Summit. Si tu es déjà inscrit cette année au TechRock Summit, sache que les replays des conférences seront disponibles pendant trois mois. Et je t'invite vraiment à venir sur Tech.Rocks. Si tu es un leader de la tech en France, que tu sois tech leader, CTO, manager, rejoins-nous, rejoins la communauté. Je crois que sur le Slack, il y a plus de 3000 personnes, il disait ce matin. Donc c'est une belle commu, très vivante. Pour moi, c'est une incontournable en France.

16:01 Justement, je pense que le mot de la fin, c'est l'aspect réseau. Je pense que le réseau humain, on ne pourra pas le remplacer, même si derrière, il y a des IA. Et je pense que TechRock donne une bonne image de ce besoin de connexion. Contre humain, alors qu'en fait, on pourrait régler tout ça par de la tech. Mais je pense que l'aspect connexion est essentiel. Merci Virginie. Avec plaisir, merci. A bientôt.