Ia pour les équipes produit. L'ia pour les équipes produit, c'est livrer une fonctionnalité ia dans les surfaces de votre propre produit que les utilisateurs adoptent et continuent d'utiliser. Pas une démo. Une fonctionnalité avec un taux de rétention et un nombre de tickets de support pour l'attester.
La plupart des équipes produit ont déjà un prototype. Vous l'avez construit en week-end avec Lovable, Bolt, ou v0. Il était impressionnant en démo. Puis il a calé avant d'arriver en production.
Le problème n'est pas le modèle. Le problème, c'est tout ce qui l'entoure. Le streaming, les évaluations, les logs d'audit, et un endroit dans le produit où l'utilisateur se trouve déjà. C'est ce qui sépare un écran v0 d'une fonctionnalité que vos utilisateurs gardent.
#Pourquoi le prototype cale-t-il avant le lancement ?
Un prototype répond à une question : est-ce que le modèle sait faire la chose. Une fonctionnalité en production répond à quatre de plus. Est-ce qu'elle envoie les réponses en streaming pour que l'utilisateur ne regarde pas un indicateur de chargement. Est-ce qu'elle reste correcte quand le prompt change. Peut-on prouver ce qu'elle a dit à un client il y a six semaines. Et est-ce qu'elle vit là où l'utilisateur travaille déjà, pas derrière un autre onglet.
Quelle est la différence entre un prototype ia et une fonctionnalité en production ?
Un prototype prouve que le modèle sait exécuter la tâche en démo. Une fonctionnalité en production ajoute le streaming pour que les réponses paraissent immédiates, une suite d'évaluations pour que la qualité tienne quand les prompts changent, des logs d'audit pour prouver ce qui a été dit, et une intégration dans le produit pour que les utilisateurs l'adoptent. Le prototype, c'est les 20 % faciles.
#Faut-il greffer une boîte de chat ou intégrer ia dans vos surfaces ?
Le réflexe par défaut, c'est une bulle de chat flottante dans le coin. ça se livre vite. ça reste aussi inutilisé, parce que votre utilisateur n'est pas venu pour bavarder. Il est venu pour effectuer un paiement, vérifier un relevé ou ouvrir un litige.
La meilleure option est d'intégrer l'ia dans la surface où cette tâche se fait. Une valeur par défaut intelligente dans le formulaire. Une explication en un clic à côté de la transaction. Une réponse affichée dans le panneau que l'utilisateur avait déjà ouvert.
We are
Stennir intègre l'ia dans les surfaces produit que vos utilisateurs emploient déjà, avec des indicateurs d'adoption et de tickets de support définis dès le départ pour voir si cela a pris.
We aren't
Stennir n'est pas une équipe qui greffe une boîte de chat générique sur votre app et appelle ça une fonctionnalité ia.
#à quoi cela ressemble-t-il pour une fintech régulée ?
à titre d'illustration, prenons une fintech série b avec un assistant ia côté client conçu dans Lovable. Il répond aux questions en démo. Il ne peut pas passer en production : pas de streaming, aucun moyen de mesurer la qualité, aucune piste d'audit pour un produit régulé. C'est une équipe hypothétique, pas un client.
- streaming : les réponses s'affichent token par token, l'utilisateur voit la réponse se former plutôt qu'un indicateur de chargement.
- suite d'évaluations : un ensemble fixe de vraies questions s'exécute à chaque changement de prompt, pour que la qualité ne régresse pas silencieusement quand quelqu'un modifie le prompt système.
- logs d'audit : chaque réponse est enregistrée avec ses entrées, pour qu'une fintech régulée puisse prouver ce qu'un client a reçu et quand.
- UX dans le produit : l'assistant répond dans la vue de transaction que l'utilisateur avait déjà ouverte, pas dans un onglet de chat séparé.
Une équipe dans cette situation déploierait d'abord la fonctionnalité auprès d'une petite part des utilisateurs, puis l'élargirait. Les chiffres à suivre sont l'adoption de la fonctionnalité et les tickets de support sur le sujet qu'elle couvre, car un utilisateur qui obtient la réponse dans le produit n'ouvre pas de ticket pour la demander. Fixez les deux références avant le lancement pour pouvoir mesurer le changement.
Le prototype montre que les gens en veulent. Le travail de production est ce qui les fait continuer à l'utiliser. Le chiffre des tickets est celui que demandera un directeur financier.
#Comment cadre-t-on un build comme celui-ci ?
Nous la menons via la mise en œuvre de l'ia : le code est à vous dès le premier jour. Vous gardez le prototype déjà fait dans v0, Bolt ou Lovable comme point de départ. Nous l'amenons jusqu'à une fonctionnalité dans votre produit. Le périmètre et les modalités se fixent lors de l'appel de 30 minutes.
Si vous voulez le schéma pour votre équipe en particulier, la page ia pour le produit explique où l'ia gagne sa place dans un produit, et c'est dans le conseil en ia que ces projets sont cadrés. Envie de voir comment nous raisonnons avant de vous engager ? Lisez le journal ou réservez un appel découverte de 30 min.
