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Alan, a fait une des transformations IA les plus avancées qu'on puisse observer dans la tech française.

800 personnes qui utilisent l'IA tous les jours.
Plusieurs centaines de pull requests en production écrites par des designers, des PMs et des ops.
Toute la codebase ouverte à la boîte via une initiative interne baptisée "Everyone Can Build".

Pour découvrir comment ils en sont arrivés là, j'ai reçu Alexandre Gerlic, VP Engineering chez Alan.
Il a rejoint la boîte en 2019 quand l'équipe tech faisait 20 personnes et chapeaute aujourd'hui plus de 100 ingénieurs.

Ce qui rend Alan particulier, c'est qu'ils ont démarré leur transformation IA avant la démocratisation de l'IA générative.
3 ans plus tard, ils construisent leurs propres outils internes.

Si tu es VP Engineering, CTO, CPO ou fondateur tech et que tu te demandes par où démarrer ou comment accélérer ta transformation IA, cet épisode est pour toi.

Quelques-unes des questions abordées :

Par où commencer une transformation IA dans ses équipes ?
Comment ouvrir sa codebase à des profils non-techniques ?
Comment construire sa propre stack IA interne ?
Faut-il poser des métriques IA dès le début ?
Quelle est l'erreur principale à éviter dans une transformation IA ?

Bonne écoute.

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[00:00] Introduction
[02:17] Le pitch d'Alan
[05:01] De 20 à 100+ ingénieurs
[06:39] L'IA chez Alan dès le day one
[08:14] Le Slack bot marmotte
[14:47] Les "champions" en interne
[15:49] Ouvrir la codebase à tous
[18:26] Le lancement d'Everyone Can Build
[27:04] Pourquoi Alan a refusé Lovable
[30:31] Construire ses propres outils
[37:09] Hopper, l'outil interne
[41:58] Construire à 2 au lieu de 4
[43:49] Le nouveau goulot : la code review
[48:41] L'approche métriques d'Alan
[54:02] Les Skills, le shift récent
[58:57] Les obstacles rencontrés
[01:04:51] Le nouveau process de recrutement
[01:07:11] Le conseil pour démarrer
[01:09:12] L'erreur à éviter
[01:10:27] Aux ingénieurs sceptiques

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