Leboncoin : l'IA au service du produit

Dans cet épisode de Product Leader Stories, nous recevons Ludovic Hazart, Directeur Produit chez Leboncoin, pour décortiquer les enjeux du Product Management à grande échelle dans un environnement complexe, technique et à fort impact. Avec plus de 80 use cases d'IA en production, Ludovic partage sa vision de l'IA invisible et les stratégies qu'il active pour gérer les dépendances et maintenir la cohérence au sein d'une organisation produit de 700 personnes.

Piloter le Produit à l'échelle et maîtriser l'horizontalité

Ludovic, dont le parcours atypique l'a mené de la photographie au développement, puis au produit, pilote les équipes core et transverses. Il nous explique comment l'organisation de Leboncoin, structurée en Tribes et Squads, s'adapte en continu pour gérer les 60 équipes qui constituent la galaxie produit.

« C'est essentiel d'avoir cette projection-là, parce que, du coup, tout le monde va s'y inscrire. »

Pour garantir l'alignement, le groupe mise sur :

• Une vision produit à trois ans renouvelée annuellement, pour inscrire tout le monde dans une même direction.
• Un binôme Produit/Tech systématique à chaque niveau de l'organisation.
• Une gestion fine des dépendances qui demande une grande écoute et des échanges rationnels.

L'IA invisible : levier de simplicité, non de complexité

Leboncoin pratique l'IA (Machine Learning) depuis plus de dix ans. Pour Ludovic, le principe fondamental est clair : l'IA doit être invisible pour l'utilisateur.

« La bonne IA c'est celle qui ne se voit pas. »« On ne va pas déployer un modèle juste pour faire de l'IA. »

L'enjeu est de réduire la charge mentale de l'utilisateur en automatisant les parcours. L'IA est considérée comme une solution potentielle, et non comme un objectif en soi.

De l'A/B Test au ML Ops : prioriser et accculturer

Le succès des produits IA repose sur une approche rigoureuse :

• Priorisation par l'impact : on ne priorise pas un sujet sans estimer son impact pour l'utilisateur, sa valorisation pour le produit, et sans assurer un ROI pour justifier les coûts.
• L'A/B Test est non-négociable : que ce soit pour valider l'efficacité des modèles ML ou affiner les prompts des LLM, l'A/B test est la base de toute décision produit.
• Transformation d'entreprise : L'IA est un bouleversement qui exige d'acculturer et de former l'ensemble de l'entreprise. Les Product Managers doivent "l'épouser" et l'utiliser au quotidien pour en comprendre l'usage responsable.

Conclusion

À travers cette interview, Ludovic Hazart démontre que le Product Management à l'échelle, surtout avec l'IA, est un équilibre constant entre la construction rapide de nouvelles fonctionnalités (Build) et la maintenance/l'évolution rigoureuse de l'existant (Run). C'est un travail qui nécessite de l'écoute, de la rigueur et un engagement continu envers la simplicité pour l'utilisateur.

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