On prototype plus vite, on génère du code en quelques minutes, on automatise des tâches qui prenaient des heures. Mais nos produits arrivent-ils vraiment plus vite entre les mains des utilisateurs ? Et nos équipes sont-elles prêtes à suivre le rythme ?
C’est l’un des paradoxes qui a traversé plusieurs conférences de la Breaking Conf 2026, organisée par NEXTON, à laquelle une partie de la Guiz team Design a participé le 1er octobre.
Une journée riche en retours d’expérience, en retrouvailles et en nouvelles rencontres, avec des intervenants venus de Doctolib, Accor, Carrefour, Bpifrance, Dashlane et de nombreux autres acteurs du digital.
Derrière les démonstrations et les nouvelles possibilités offertes par l’IA, les questions les plus intéressantes ne concernaient pas toujours la technologie : comment préserver nos expertises quand les frontières entre métiers bougent ? Comment structurer les connaissances pour ne pas accélérer le désordre ? Et surtout, comment faire évoluer les équipes et les organisations au même rythme que les outils ?
Des problématiques qui font largement écho à ce qu’on observe chez Monsieur Guiz.
On vous partage les expériences qui nous ont marqués, les tendances qui commencent à émerger et les questions que cette Breaking Conf nous donne envie de creuser.
1. L’IA rapproche les métiers, sans effacer les expertises
Avec l’IA, les frontières entre Design, Product et Tech deviennent de plus en plus perméables. Une évolution qui ouvre de nouvelles possibilités, mais questionne aussi les compétences et les responsabilités de chacun.
Dans « Crafter pour coder à l’ère de l’IA », Romain Dao (Cacatoès Design Studio) a défendu une vision du Design fondée sur la curiosité, le craft et l’expérimentation.
« Un designer, en fait, c’est un obsédé du pourquoi. »
Car si l’IA facilite désormais la production de code ou d’interfaces, elle ne dispense pas de comprendre ce que l’on fabrique, de questionner les résultats et d’en évaluer la pertinence.
Un sujet qui trouvait une illustration concrète chez Doctolib, avec l’intervention de Maxime Garella et Benjamin Budet.
Leur Doctolib Mobile Studio permet aux designers de prototyper directement à partir du code de l’application mobile, en s’appuyant sur son architecture et son Design System.
Le prototype se rapproche ainsi du produit réel, facilite les tests et nourrit une collaboration plus étroite avec les développeurs, qui conservent leur rôle dans la validation technique.
Mais si les métiers peuvent désormais intervenir sur un périmètre plus large, faut-il pour autant revoir toute l’organisation ?
C’est l’une des questions soulevées par Julien Bouvet (Dashlane) dans sa conférence sur l’organisation Design post-IA.
À travers l’émergence de profils comme les Product Builders, il a interrogé l’évolution des rôles, mais aussi la place des spécialistes. Son message invitait à dépasser les intitulés de poste pour s’intéresser davantage aux interactions et aux complémentarités entre les expertises.
Car chaque organisation doit composer avec ses propres contraintes, ses compétences et son niveau de maturité.
L’enjeu n’est donc pas que chacun sache tout faire, mais que les équipes puissent mieux concevoir, décider et construire ensemble.
Une évolution qui pourrait transformer bien davantage nos façons de collaborer que nos fiches de poste. Elle pose aussi une question essentielle : comment développer cette polyvalence sans perdre la profondeur d’expertise qui permet justement de juger de la qualité du travail produit ?
2. Avant d’accélérer avec l’IA, il faut ranger sa chambre
C’est probablement l’un des patterns les plus intéressants de cette Breaking Conf : la puissance des outils ne compense pas le manque de structure, de contexte ou de connaissances partagées. 🧹
Dans « IA systémique : structurer les usages sans accélérer le chaos », Florian Jouhannet (NEXTON) et Matthieu Niedzwiedz (Bpifrance) ont questionné la capacité des organisations à dépasser les expérimentations individuelles.
Chez Bpifrance, les informations existent, mais elles sont réparties entre de nombreux outils et référentiels. Le défi n’est donc pas seulement de disposer de données, mais de les rendre accessibles, compréhensibles et réutilisables.
« Un modèle plus puissant, ça va pas rattraper une documentation qui est plus faible. »
Mais leur propos va plus loin : construire une IA systémique nécessite également des standards partagés, des responsabilités claires et des pratiques permettant de capitaliser sur les apprentissages.
Autrement dit, le passage à l’échelle est autant un sujet d’organisation qu’un sujet technologique.
Chez Carrefour, Astrid Crepin, Kevin Moutier et Nicolas Berthet ont abordé la question de l’exploitation des données sous un autre angle, avec les coulisses de Hopla, leur agent conversationnel e-commerce.
Leur retour d’expérience a notamment montré comment l’analyse des comportements et des conversations utilisateurs permet de faire évoluer progressivement l’expérience.
Certaines expérimentations ont amélioré la visibilité de Hopla tout en créant de nouvelles frictions dans le parcours. Les équipes ont dû ajuster leurs hypothèses, tester d’autres approches et confronter les résultats aux usages réels.
Un rappel essentiel : les données et l’IA fournissent des signaux, mais ne remplacent ni l’expertise Product Design ni les arbitrages humains.
Ces deux interventions illustrent des enjeux complémentaires : mieux structurer ce que l’organisation sait et mieux apprendre de ce que les utilisateurs font.
Un Design System bien documenté, des décisions tracées, des règles métier explicites ou des référentiels fiables peuvent sembler moins spectaculaires qu’un nouvel agent IA.
Pourtant, ce sont souvent ces fondations qui permettent de transformer une expérimentation prometteuse en pratique réellement utile.
Finalement, « ranger sa chambre », ce n’est pas documenter davantage pour documenter. C’est rendre la connaissance exploitable, par les équipes comme par les outils qu’elles utilisent.
3. Transformer les outils ne suffit pas : il faut embarquer le collectif
Si les pratiques et les métiers évoluent, comment accompagner toute une organisation dans cette transformation ?
C’est l’un des sujets abordés par Marie-Valentine Gallon (Accor) dans sa conférence « Y a-t-il un pilote dans l’avion ? Construire le cockpit IA d’une équipe Design ».
Son défi : accompagner près de 50 designers dans leur montée en compétence face à l’IA, dans un environnement où les technologies et les usages évoluent rapidement.
À travers 18 mois de transformation, elle a présenté une démarche fondée sur l’expérimentation, le partage entre pairs et la diffusion progressive des pratiques.
Ateliers, démonstrations, groupes de travail, Summer Classes… L’objectif n’est pas que chacun expérimente seul, mais que les découvertes individuelles deviennent des compétences collectives.
Et cette montée en compétence ouvre de nouvelles perspectives : prototyper plus rapidement, explorer des visions produit plus ambitieuses, mais aussi renforcer la contribution stratégique des designers.
Une idée forte ressort de son témoignage : accompagner la transformation, ce n’est pas piloter chaque personne, mais créer les conditions pour que chacun puisse progresser.
Cette dimension collective était également au cœur de la conférence de Nicolas Bussod et Laurent Pantanacce (NEXTON) sur les raisons pour lesquelles les transformations IA échouent.
Déployer des licences, multiplier les formations ou mesurer le nombre de prompts ne suffit pas. Encore faut-il partir d’un problème réel, donner du sens au changement et créer les conditions d’une adoption durable.
Et même lorsque les équipes s’approprient les outils, une autre question se pose : est-ce que l’organisation en tire réellement les bénéfices ?
Lors de la table ronde « L’IA au Sommet : manager l’Humain à l’ère de l’Augmentation », Elisabeth d’Erceville (BNP Paribas) a partagé une réflexion intéressante sur l’évolution des modes de collaboration.
Lorsque Product Owners, designers et développeurs accélèrent chacun leurs tâches grâce à l’IA, les gains individuels ne se traduisent pas nécessairement par une réduction équivalente du time-to-market. Les passages de relais et les temps d’attente entre métiers peuvent continuer à ralentir le processus.
Son ambition : faire évoluer ces pratiques pour que les équipes travaillent davantage « main dans la main et non plus en séquentiel ».
Un enseignement particulièrement intéressant : pour bénéficier pleinement de l’IA, il ne suffit pas d’accélérer chaque métier. Il faut aussi repenser la manière dont ils travaillent ensemble.
D’autres intervenants de la table ronde ont évoqué des contraintes différentes, notamment autour de la capacité à multiplier les expérimentations.
Alors, nos produits arrivent-ils vraiment plus vite aux utilisateurs ? Pas automatiquement. Les retours de la Breaking Conf montrent que l’accélération d’une activité peut déplacer les points de friction plutôt que les supprimer. Et que ces effets varient d’une organisation à l’autre.
Pour transformer les gains individuels en performance collective, il faut donc regarder l’ensemble du parcours, de la conception à la mise entre les mains des utilisateurs.
Et au-delà de l’organisation, cette transformation pose aussi des questions profondément humaines.
Bastien Hugues (Bouygues Telecom) nous a invités à réfléchir à une IA qui développe notre esprit critique et notre créativité, plutôt que de simplement exécuter à notre place.
Clément Lepère, Laurent Pantanacce et Cyril Hammami (NEXTON) ont interrogé l’évolution du métier de développeur et la transmission des compétences, notamment lorsque certaines tâches traditionnellement confiées aux juniors s’automatisent.
Sara Dufour a rappelé le poids des biais et des rapports de pouvoir dans l’intelligence collective : réunir des expertises différentes ne suffit pas si chacun ne peut pas réellement contribuer.
Enfin, la keynote de Mathieu Bosredon, triple champion paralympique de handbike, a apporté une autre perspective sur la capacité à choisir sa trajectoire et à construire de nouvelles perspectives à partir de ses acquis.
Des interventions différentes, qui posent finalement une question commune : comment continuer à apprendre, à développer nos expertises et à faire progresser les collectifs dans un environnement qui évolue toujours plus vite ?
Les outils peuvent accélérer nos capacités d’exécution. À nous de créer les conditions pour que cette accélération ne se fasse pas au détriment de l’apprentissage, du jugement et de la qualité des collaborations.
Et maintenant, qu’est-ce qu’on change dans nos pratiques ?
Ces retours d’expérience résonnent particulièrement avec ce qu’on observe chez Monsieur Guiz.
Au quotidien, on accompagne les transformations Product, Design et organisationnelles, avec une attention particulière portée aux pratiques réelles des équipes, à leurs interactions et à leur capacité à créer de la valeur.
La Breaking Conf a permis de confronter ces observations à d’autres expériences et de renforcer trois pistes d’action.
Comprendre avant d’automatiser. Observer le travail réel, identifier les frictions, les temps d’attente et les besoins permet de distinguer les problèmes que l’IA peut résoudre de ceux qui nécessitent de faire évoluer l’organisation. Avant d’accélérer une étape, encore faut-il vérifier qu’elle contribue réellement à la valeur du produit.
Faire circuler les connaissances et les compétences. Structurer les référentiels, documenter les décisions et favoriser l’apprentissage entre pairs permet de dépasser les expérimentations isolées. L’enjeu est de construire des pratiques réutilisables, sans rigidifier le fonctionnement des équipes ni effacer les expertises. Et pour les collectifs, cela suppose aussi de repenser la transmission et la montée en compétence dans la durée.
Mesurer la valeur collective, pas seulement la vitesse individuelle. Le temps gagné sur une tâche est un premier indicateur. Mais qu’en est-il du parcours complet, de la qualité des décisions, des délais de livraison et de la valeur créée pour les utilisateurs ? C’est à cette échelle que les transformations doivent aussi être évaluées.
Ces préoccupations reviennent également dans nos échanges entre professionnels, notamment au sein de notre communauté L’Opservatoire.
Il n’existe évidemment pas de recette universelle. Les solutions doivent tenir compte des contraintes, de la maturité et des objectifs propres à chaque organisation.
Mais les différentes expériences partagées pendant la Breaking Conf renforcent une conviction : l’IA ne transforme pas uniquement ce que nous sommes capables de produire. Elle nous invite à repenser la manière dont nous mobilisons nos compétences, partageons nos connaissances et travaillons ensemble.
C’est dans cette articulation entre métiers, pratiques et organisation que se joue une grande partie de la valeur de cette transformation.
Merci pour cette belle édition de la Breaking Conf ! 🙌
Au-delà des conférences, cette journée a aussi été l’occasion de retrouver des visages familiers, de faire de nouvelles rencontres et de prolonger les discussions entre pairs. Des moments tout aussi précieux que les interventions elles-mêmes !
Un grand merci à NEXTON pour l’organisation de cette édition 2026, la diversité de sa programmation et la qualité des échanges qu’elle a permis.
Merci également à toutes les intervenantes et tous les intervenants qui ont partagé leurs expériences et nourri nos réflexions : Romain Dao, Maxime Garella, Benjamin Budet, Marie-Valentine Gallon, Florian Jouhannet, Matthieu Niedzwiedz, Astrid Crepin, Kevin Moutier, Nicolas Berthet, Julien Bouvet, Bastien Hugues, Emmanuelle Pignol, Farid Nassou, Elisabeth d’Erceville, Christina Terrier, Steevy Gosset, Nicolas Bussod, Laurent Pantanacce, Paul Dumaître, Sara Dufour, Mathieu Bosredon, Clément Lepère et Cyril Hammami.
Et bien sûr, merci à toutes celles et ceux avec qui on a eu le plaisir d’échanger. C’est aussi pour ces rencontres qu’on aime participer à ce type d’événement !
Et dans votre organisation, l’IA change quoi, concrètement ?
Vos équipes expérimentent déjà l’IA, mais les pratiques restent dispersées ? Les outils évoluent plus vite que les compétences ? Vous constatez des gains de productivité sans toujours en mesurer l’impact sur le produit ou l’organisation ?
Chez Monsieur Guiz, on accompagne les équipes Product, Design et Tech dans l’évolution de leurs pratiques et de leurs modes de collaboration.
De la structuration des connaissances à la montée en compétence des collectifs, en passant par l’évolution des workflows et des responsabilités, on vous aide à identifier les bons leviers pour transformer les expérimentations en changements durables.
L’objectif : ne pas seulement aller plus vite, mais créer davantage de valeur ensemble.
