Interview
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Jules, pourriez-vous nous parler de l'évolution qui vous a conduit de Product Manager à fondateur de Vibe Coding Academy spécialisée en IA? Qu'est-ce qui a motivé ce changement de carrière?
La première raison tient à une sensibilité entrepreneuriale que j’ai toujours eue, et que l’on retrouve chez beaucoup de Product Managers. Depuis longtemps, je réfléchis à des idées de produits, à des projets à lancer. L’arrivée du no-code, puis surtout du coding assisté par l’intelligence artificielle, a fortement accéléré cette envie de transition. Pour la première fois, entreprendre n’était plus seulement une aspiration, mais une option concrète et accessible.
La deuxième raison est liée à un déclic très opérationnel. J’ai réalisé que je pouvais, de manière autonome, concevoir et lancer une première version de produit sans faire appel à un développeur. À partir de là, ma vision du métier de Product Manager a profondément évolué. J’ai compris que notre rôle allait s’élargir, notamment avec la possibilité pour des profils produit de piloter une plus grande partie du cycle de développement d’une fonctionnalité ou d’un produit. C’est dans cette dynamique que j’ai créé Vibe Coding Academy, avec l’objectif d’aider les Product Managers à devenir de véritables product builders, capables de gérer l’ensemble du cycle de développement grâce à l’IA.
Comment envisagez-vous le rôle de l'intelligence artificielle dans la transformation des compétences des Product Managers et ingénieurs? Pouvez-vous partager quelques exemples concrets de ce que vous enseignez à l'académie?
L’intelligence artificielle est en train de transformer en profondeur les compétences des équipes produit et tech. On passe progressivement de rôles très spécialisés — Product Manager, Product Designer, Software Engineer — à des profils beaucoup plus hybrides, que j’appelle des Product Builders, capables de gérer une large partie du cycle de développement d’une fonctionnalité, de la priorisation jusqu’à l’implémentation.
Chez Vibe Coding Academy, cette évolution se traduit de manière très concrète. Les cours proposés sur la plateforme permettent, par exemple, aux Product Managers de développer eux-mêmes les fonctionnalités qu’ils ont priorisées, aux Product Designers de transformer leurs maquettes Figma en fonctionnalités réelles, ou encore aux Software Engineers de s’appuyer sur des agents IA pour automatiser certaines tâches comme la rédaction de spécifications. L’objectif est de renforcer l’autonomie et d’accélérer l’exécution produit.
Avec votre expérience en gestion de produits, comment pensez-vous que l'IA impacte la création de nouveaux produits numériques aujourd'hui?
Je vois trois impacts majeurs de l’intelligence artificielle sur la création de nouveaux produits numériques.
Le premier est l’accélération de la vitesse de développement. On observe déjà des gains de productivité de deux à dix fois, avec des cycles de production fortement raccourcis.
Le deuxième concerne la démocratisation de la construction produit. Sans dire que tout le monde pourra créer des applications complexes prêtes pour la production, des profils non développeurs mais techniquement à l’aise peuvent désormais concevoir des produits capables de générer du revenu.
Enfin, la création du produit devient moins différenciante. À mesure que le développement se démocratise, la valeur se déplace vers la distribution. La capacité à toucher les bonnes personnes, au bon prix et avec un coût d’acquisition maîtrisé devient le véritable facteur de différenciation.
Quels sont, selon vous, les plus grands enjeux éthiques que doit affronter l'intelligence artificielle, notamment dans le milieu éducatif comme le vôtre?
L’un des principaux défis éthiques liés à l’intelligence artificielle est, selon moi, la préservation de la capacité de jugement et de l’esprit critique, face à des systèmes de plus en plus performants.
Plus l’IA progresse, plus il devient essentiel de continuer à développer une expertise humaine dans les domaines concernés. Même lorsque des agents IA exécutent une grande partie du travail, il est crucial d’en comprendre les fondamentaux — qu’il s’agisse du SEO, de la logique d’un back-end ou de la mise en place de paiements comme Stripe. Sans cette compréhension, on travaille à l’aveugle, ce qui n’est pas viable sur le long terme. L’enjeu éthique central est donc de pousser les apprenants à continuer d’apprendre, par la théorie et par la pratique, plutôt que de suivre l’IA sans discernement.
Selon votre perspective, comment l'accélération technologique influence-t-elle la stratégie startup que vous enseignez à vos étudiants, et quelles sont vos prévisions pour les prochaines années dans ce domaine?
L’accélération technologique impose de repenser la stratégie startup, à la fois côté produit et côté distribution. On observe une cristallisation des usages autour de quelques outils majeurs, notamment les grands modèles de langage utilisés au quotidien.
Côté produit, cela rend les intégrations natives avec ces outils de plus en plus critiques, afin de permettre aux utilisateurs d’interagir directement avec une application depuis leur environnement de travail. Côté distribution, la visibilité ne se joue plus uniquement sur les moteurs de recherche traditionnels, mais aussi au sein des réponses produites par les LLM, via des approches comme le Generative Engine Optimization (GEO). Les stratégies startup doivent désormais s’aligner sur ces nouveaux points de concentration des usages.
Pour en savoir plus : https://vibecodingacademy.ai/
