Cours et conférences
Toutes mes interventions durent entre 1h30 et 3h selon le contexte — la plupart sont accessibles à tout public et j'adapte le discours en fonction de l'audience. Une demi-journée est possible si l'intervention prend la forme d'un cours : échanges sur des cas concrets, analyses en détail, mises en situation.
"La gestion de la connaissance personnelle"
Comment se distinguer et devenir irremplaçable en capitalisant sur sa connaissance personnelle ?
Pour ne pas se faire remplacer — par un concurrent ou par une IA — il ne suffit pas d'accumuler de l'information. Il faut développer un savoir spécifique : celui qui ne s'enseigne pas, qui se construit par l'expérience, la réflexion et la connexion entre les idées.
Naval Ravikant le formule ainsi : "Si une société peut vous l'apprendre, elle peut l'apprendre à quelqu'un d'autre et vous remplacer."
Le problème, c'est que la masse d'information disponible explose — et qu'on en retient presque rien.
On lit, on oublie. On stocke, on ne retrouve rien.
Cette conférence propose une méthode pour reprendre le contrôle : gérer sa connaissance de façon à la maîtriser vraiment, s'auto-former en continu, et produire des idées et des analyses que personne d'autre — humain ou machine — ne peut sortir à votre place.
Comment gérer sa connaissance, démultiplier sa productivité et s'auto-former en permanence à l'ère de l'IA (à venir)
Comment devenir un x10 grace l'IA
Certains professionnels vont produire dix fois plus grâce à l'IA — et ce qu'ils produisaient avant, ils le produiront de meilleure qualité.
Ne pas s'y mettre, c'est mettre sa carrière en danger. Pas parce que l'IA va remplacer les humains, mais parce qu'elle va permettre à ceux qui savent s'en servir de se concentrer sur la partie stratégique — et de déléguer le reste à des équipes d'agents.
L'IA comme sparring partner, comme outil de formation continue, comme levier d'analyse.
Cette conférence s'appuie sur un retour d'expérience concret : comment transformer en profondeur sa façon de travailler, étape par étape, sans jargon technique.
Comment découvrir quelques concepts de base du Product Management avec des lampes de poches et des appareils photo
Une présentation des concepts majeurs du product management en se basant sur des objets de la vie de tous les jours.
Le product management reste souvent abstrait pour ceux qui ne le pratiquent pas. Cette conférence prend le contre-pied : plutôt que de partir de frameworks ou de définitions, on part d'objets que tout le monde connaît — une lampe de poche, un appareil photo. On les dissèque comme un PM le ferait : quel besoin cela résout-il vraiment ? Quels arbitrages ont été faits ? Qu'est-ce qui aurait pu être différent ? N'importe quel objet du quotidien aurait pu servir de point de départ — c'est précisément le message : penser produit, ça s'apprend en regardant autrement ce qui nous entoure.
Construire un système de contexte IA — vos données, votre asset
Comment transformer chaque projet en capital réutilisable — sans Notion, sans base de données, sans dépendance à une plateforme tierce.
La plupart des équipes utilisent l'IA comme un moteur de recherche jetable : une question, une réponse, et tout recommence de zéro. L'information ne s'accumule pas. Elle se perd.
Cette conférence présente une approche différente : construire un système de contexte structuré qui rend une IA opérationnelle en 30 secondes sur n'importe quel projet — et qui fait de vos données un asset qui vous appartient, pas une contribution silencieuse aux modèles d'OpenAI ou d'Anthropic.
On part de zéro et on construit par itérations successives. La différence entre stocker de l'information et capitaliser des idées devient concrète très vite.
Pour les PMs, les équipes produit et quiconque travaille sur des projets qui durent.
Wiki IA — construire une base de connaissance qui s'enrichit dans le temps
Comprendre le concept de Karpathy : pourquoi il a été créé, à quoi il sert vraiment, et en quoi il diffère d'un RAG classique.
La plupart des systèmes IA fonctionnent comme un moteur de recherche : on pose une question, on récupère des fragments de documents, l'IA synthétise. Ça fonctionne — mais rien ne s'accumule. À chaque requête, tout est redérivé depuis zéro.
Le LLM Wiki de Karpathy part d'un principe différent : au lieu de stocker des documents bruts, on construit une base d'idées — structurées, reliées entre elles, enrichies au fil des sources. Le wiki grossit à chaque nouvelle information qu'on lui soumet. La connaissance se compile une fois, et reste disponible. C'est la différence entre un entrepôt de fichiers et un second cerveau.
Cette conférence couvre les trois questions essentielles : pourquoi ce système a été créé, à quels cas d'usage il répond concrètement (documentation, auto-formation, alimentation d'agents IA), et comment il fonctionne en pratique — avec la distinction entre Wiki IA et Second Cerveau, qui n'est pas que sémantique.
Pour les PMs, les équipes produit et quiconque gère des projets qui durent dans le temps.