#153 Anis Bennaceur, CEO de Attention – L’IA au service des sales : de l’automatisation à la révolution commerciale

[00:00:10] Bonjour à tous et bienvenue sur SaaS Connection, le podcast dédié au SaaS, Software as a Service. Je suis Alex Delivet, entrepreneur et fondateur de Collect, un outil SaaS qui permet de récupérer des documents et des informations auprès de ses clients. Grâce à ce podcast, je pars à la rencontre des acteurs de l'écosystème SaaS francophone pour qu'ils me partagent leurs connaissances, leurs meilleures pratiques et leurs conseils actionnables afin que je puisse les mettre en œuvre sur mon propre SaaS et que vous puissiez en faire de mieux.

[00:00:38] Nous parlerons ensemble de marketing, de vente, de fidélisation client, de produits et parfois même un peu de technique. Sur ce, bonne écoute ! Votre SaaS est en pleine croissance et vous souhaitez recruter de nouveaux collaborateurs ? Alors vous avez besoin d'Indeed. Indeed, c'est LA plateforme de recrutement qui vous permet de vous rendre visible.

[00:01:04] Ce que j'aime beaucoup, c'est que vous pouvez également planifier vos entretiens, réaliser des entretiens virtuels et communiquer avec vos candidats. Tout ça sur un seul outil. En plus, dès que vous publiez une offre d'emploi sur Indeed, vous obtenez une présélection de candidats qualifiés pour votre poste et vous pouvez les inviter à postuler immédiatement. Commencez à recruter dès maintenant avec un crédit de 100 euros sur go.indeed.com.

[00:01:28] C'est une offre à dire limitée, il y a des conditions générales qui s'appliquent. Je répète go.indeed.com. Et maintenant, place à l'épisode. Bonjour à toutes et à tous et bienvenue pour ce nouvel épisode de SaaS Connection. Aujourd'hui, j'ai le plaisir de recevoir Anis Benacker, qui est co-founder et CEO de Attention. Salut Anis. Salut Alex, comment tu vas ?

[00:01:53] Écoute, très bien. On fait cet enregistrement à distance parce que tu es basé à New York et en plus, tu voyages un peu. Donc, on n'a pas pu faire l'enregistrement en présentiel avec des micros. Donc, j'espère que le son sera bon pour nos auditeurs et de façon hyper classique. Je vais te proposer de te présenter et de nous expliquer un peu qui tu es et ce que vous faites chez Attention.

[00:02:24] Bien sûr. Alors, je m'appelle Anis. J'habite à New York depuis d'ailleurs une dizaine d'années. Je te décris maintenant mon parcours. Même dans les longueurs, il n'y a aucun souci. Alors, moi, j'ai grandi à Londres. J'ai appris à coder quand j'avais 10-11 ans en naviguant des tutoriels sur Internet. J'étais fasciné par ça.

[00:02:53] J'ai appris tous les langages possibles et imaginables, aussi bien de développement que de programmation. Et ensuite, après le lycée, je suis parti en classe préparatoire. En prépa HEC, j'étais nul en physique, en maths et en histoire. Et puis, j'ai intégré l'OSCP. Et en fait, je suis arrivé à l'OSCP en 2008.

[00:03:18] À l'époque, la grande mode, c'était d'aller faire de la FUSAC, de la finance après l'école. Et effectivement, en fait, début des années 2000, ce n'était pas trop à la mode d'aller faire de la tech, en tout cas en Europe. Pas autant qu'aux US. Et puis, j'avais commencé par un parcours un peu traditionnel en finance.

[00:03:42] Et en fait, un jour, j'ai un ami qui me propose de commencer à travailler avec lui sur une application qui avait six mois d'existence, qui était en train de se développer à l'international, et de faire justement tout leur marketing en France. Donc, je me lance. C'était un peu fou comme Paris. Personne n'a connaissait cet appui. Mais en fait, je trouvais que cet appui, c'était Tinder, l'application de rencontre. Donc, on a botté ensemble.

[00:04:12] Je trouvais ça hyper intéressant parce qu'en fait, je savais que j'allais entreprendre un jour, mais je n'étais pas encore prêt à entreprendre. Et c'était une espèce d'expérience intrapreneuriale, c'est-à-dire de lancer une application sur une nouvelle Géo et de voir un peu, essayer d'apprendre auprès de cofondateurs qui commençaient à avoir du succès. Donc, j'ai fait ça pendant un peu plus d'un an.

[00:04:43] Par la suite, Tinder... Juste pour revenir là-dessus, ça a dû être une période quand même incroyable. J'ai l'impression que ça a toujours eu une croissance de dingue. En tout cas, toi, tu y étais en 2013-2014, donc vraiment au tout début en France. Ça devait être des métriques qui devaient être complètement folles. Ouais. En fait, le produit avait un énorme product market fit. C'est-à-dire, c'est une viralité assez exceptionnelle.

[00:05:14] Mais d'un côté aussi, on avait une stratégie assez intéressante qui était de vraiment attaquer le haut du panier, c'est-à-dire d'aller vraiment... On le faisait en fait de manière assez déstructurée et désorganisée, mais nous, en fait, notre but, c'est d'avoir le plus de jolis fils possibles sur l'application. Et en fait, quand tu lis « Cold Star Problem » d'Andrew Chen dix ans après, tu réalises en fait qu'il explique de manière plus intelligente,

[00:05:42] c'est-à-dire que quand tu as une marketplace, tu dois attirer au début les utilisateurs les plus difficiles à avoir. Et il en parle d'ailleurs de Tinder dans son livre. Il te dit que les utilisateurs les plus difficiles à avoir, c'est les filles, en fait. Mais pour nous, spécifiquement, c'était les jolis filles. Donc, qu'est-ce qu'on a fait ? On est allé au début voir des promoteurs qui mettent toutes leurs copies de mannequins sur l'application.

[00:06:12] On est allé voir toutes les bonnes écoles, c'est-à-dire écoles de mode, écoles type... Les FAP, si je me souviens bien, les écoles de commerce, en tout cas, surtout pas les écoles d'ingénieurs, pour avoir le plus de jolis fils possible sur l'application. Et en fait, quand les mecs s'inscrivaient sur l'application, il y avait une espèce d'effet wow. Et là où les fondateurs ou l'équipe de Tinder,

[00:06:41] ce que l'équipe de Tinder a très très bien fait, c'est qu'ils te montraient les profils les plus désirés dès le départ quand tu arrives sur l'application. Ok. Du coup, ça te donnait cette envie de revenir et de repasser du temps. Exactement, c'est ça. On avait fait pas mal d'opérations assez intéressantes,

[00:07:06] c'est-à-dire qu'on sponsorisait les soirées étudiantes. Nous, ça nous coûtait quelques euros d'offrir le ticket pour la soirée. En fait, tu avais le choix, soit tu payais ton ticket pour la soirée, soit tu arrivais avec l'application téléchargée, un profil créé. Donc, tous les étudiants et les étudiantes allaient créer leur profil pour pouvoir venir à leur soirée étudiante gratuitement.

[00:07:35] Et ensuite, vu que le produit avait une certaine virilité, il y avait un wow effect, et que c'était juste assez amusant l'interface et les swipés, tout le monde, enfin, beaucoup de nos utilisateurs allaient en parrainer d'autres. Tout ça étant dit, évidemment, c'était pas très technique comme job. C'est-à-dire que pour nous, c'était beaucoup plus de l'activation sur les campus et des opérations underground plutôt que du gros hiking traditionnel.

[00:08:05] Ouais, je comprends. Je comprends, je comprends. Donc, toi, tu fais ça pendant un peu plus d'un an, et après, tu montes ta boîte. Exactement. Tu montes ta première boîte, en tout cas. Exactement. Donc, j'éménage à New York fin 2014, début 2015. Et puis, je m'installe ici. C'est assez facile. J'étais né aux US, donc j'avais un passeport américain. Donc, pas de problème de visa.

[00:08:31] Je me suis dit, comment tu fais pour avoir ton visa direct ? En plus, une boîte que tu as bout de strappé. Donc, tu vois, genre, tu ne cochais pas beaucoup de cas sinon. Exactement. Alors, non, en fait, ce qui était assez intéressant, c'est que Cody Simons, un Américain, qui, lui, était sorti de Harvard, me contacte, me trouve sur AngelList, m'a dit, ah, c'est intéressant, tu as travaillé pour Tinder. J'aimerais bien te parler. Et donc, il me dit, justement, à l'époque,

[00:09:01] qu'il voulait monter une application, pareil, dans le dating. Je réussis à le convaincre de faire autre chose. Et je lui dis, justement, qu'il y a un univers que je trouve assez intéressant. C'est l'univers des créatifs. À l'époque, tu avais quelques produits du type Beans et autres. D'ailleurs, Beans qui s'était fait racheter par Adobe.

[00:09:26] Mais tu n'avais pas vraiment d'équivalent professionnel de LinkedIn pour les créatifs. Et qu'avec Instagram qui est en train de se développer, je voyais quand même la Creator Economy devenir un truc relativement intéressant. Sauf que, donc, on commence à se lancer. On avait un peu d'angel funding pour démarrer, mais ce n'est pas non plus rien d'incroyable.

[00:09:55] Donc, on démarre, on construit une application, en fait, qui permet aux créatifs qui sont dans le cinéma, dans la musique, dans la mode, dans l'art, de se connecter entre eux. Une espèce de show house digitale, si tu veux. Et il y avait un truc que je savais bien faire, c'était grossir une application avec des utilisateurs quand même haut du panier. Enfin, assez... Désirable. Assez désirable, exactement.

[00:10:23] Et donc, on fait ça, on se lance, on réussit quand même à avoir un EPO assez vite. On arrive à quelques milliers d'utilisateurs. Mais c'est assez pénible, si tu veux. Et il y avait... On n'avait pas le même effet de virilité que Tinder avait eu. On avait quand même un key factor assez intéressant, en dessous de 1, mais quand même relativement élevé. Mais ce n'était pas non plus... On n'avait pas la virilité qu'on espérait.

[00:10:53] Donc, ça m'a poussé moi-même, ensuite, à vraiment me... À creuser, à... On va prendre de plus en plus sur le growth hacking. Et c'est assez marrant, en fait. J'ai quand même fini par créer des logiques de parrainage et de... Bref, de... Ouais, de parrainage, en fait, sur l'application. Hyper poussé. Que, d'ailleurs, on est en train de recréer aujourd'hui le modèle SaaS sur Attention.

[00:11:25] Et... En fait, on avait déjà créé un espèce de social mapping à l'époque de qui tu devais parrainer en fonction de... Des contacts en commun que nos utilisateurs avaient sur l'application, et ainsi de suite. Donc, bref. On a fini quand même par grossir de manière assez intéressante. On facturait 10 dollars par mois par utilisateur. On a grossi de manière linéaire pendant peut-être quelques années. Mais le churn nous a...

[00:11:54] On avait un churn élevé. Ça nous a bouffé la croissance. Après, on a... On a connu un plateau. Et puis, ça s'est redescendu. Mais je suis une petite pause. Je suis sûr qu'il y a pas mal de questions sur ça. Non, non. Écoute, c'est... Comment dire ? C'est très clair. Non, ce que j'allais te demander, c'était justement en termes de growth hacking ou même de marketing. Avant même de parler de growth hacking, tu vois. En termes de marketing, qu'elles avaient été un peu tes...

[00:12:22] Tu vois, les leviers sur lesquels t'avais agi. Tu vois, je trouve ça toujours intéressant. Bon, c'est pas des produits qui sont directement comparables à ce que tu fais aujourd'hui ou du SaaS. Mais on va dire, souvent en tout cas, les méthodes d'acquisition restent les mêmes. quoi ? Ouais, bien sûr. En fait, on a commencé... Si je devais, en fait, segmenter nos méthodes d'acquisition, t'avais au départ toute la partie

[00:12:54] user referral sur le produit. C'est vraiment... On avait mis le plus ce paquet. T'avais ensuite tout ce qui était mailing, call email. Et ensuite, t'avais toute la partie ads. Donc, paid ads. On avait trouvé un... On avait trouvé, si tu veux, un modèle de... Non seulement un type de publicité qui pouvait bien marcher pour nous, mais en même temps, notre CAQ versus LTV fait du sens.

[00:13:24] Et donc, voilà. C'était pas mal de... Beaucoup de gratuits. 80% de gratuits et peut-être 20% de paid sur ce qu'on arrivait à générer, en fait. OK. Et ça, t'es arrivé à le... Comment dire ? T'as réussi un peu à être présent sur toutes les géographies ou c'était très... Très Amérique du Nord, voire New York ? Ouais, c'était principalement New York-Alain. On avait une petite présence un peu à Paris pendant un moment.

[00:13:53] OK. Et Londres. Mais c'est vraiment les grandes villes, en fait. Ouais. Ouais. OK. Et alors, raconte-nous un peu... Donc ça, cette aventure-là, tu la termines en 2021 qui correspond à peu de choses près au début de attention.com. Attention, je sais pas comment... Si tu prononces le dot com ou pas. Et raconte-nous un peu comment t'as changé de projet et surtout... Parce que je pense que c'est

[00:14:23] ce qui intéresse aussi les auditeurs. Qu'est-ce que vous faites aujourd'hui sur Attention ? Bien sûr. En fait, donc, en 2020... Plutôt en 2019, sur Mixer, on a commencé, en fait, à vendre des abonnements aux boîtes, aux recruteurs, en fait, pour aller recruter les créas sur la plateforme. Je recrute des sales et à ce moment-là, pour moi, c'était un peu la découverte du monde du SaaS. Très différent de l'univers

[00:14:53] justement du consumer. Et je vois, en fait, tous les points de fiction autour des sales. C'est-à-dire, un CRM, c'est toujours vide. Les problèmes de rampe, c'est-à-dire, tu dois ramper tes commerciaux sur les premiers mois le plus vite possible. Et en fait, quand t'es bootstrap, c'est hyper painful, en fait. C'est un enfer. Tu dois... Bref. Donc, je vois déjà tous ces pains-là dès 2019-2020.

[00:15:23] En 2020, juillet 2020, en fait, je me souviens exactement le 19 juillet 2020, pardon, GPT-3 sort à ce moment-là. Je m'inscris et puis je commence à faire des requêtes API. Je trouve ça assez incroyable. J'écris quelques lignes de code et je commence à faire du call-emailing avec de l'IA. Je trouve ça exceptionnel. Ça me permet, en fait, de générer mon icebreaker

[00:15:52] avec de l'IA en fonction d'input que je mets sur les sociétés à qui je fais d'outreach. Et en fait, c'est le fait que je sois bootstrap, en fait, si tu veux, m'a poussé à un peu réfléchir de manière créative. Puis, un autre test, je prends un transcript de conversation, je le rentre, je rentre quelques parties et puis, je vois que ça me sort un résultat pas terrible mais quand même relativement intéressant. Cette même année, en 2020, je rencontre, en fait,

[00:16:22] Mathias, qui est mon cofondateur aujourd'hui mais qui était à l'époque aussi mon concurrent. Donc, lui, il avait créé une boîte qui avait Swipecast. C'est un Américain qui a fait Harvard, qui est allé chez Bridgewater en Hedge Fund avant de créer Swipecast en tant que CTO et tous les deux ont été passionnés plus ou moins par ce que l'IA pouvait faire dans le monde en fait du SaaS. Lui, il regardait vachement les modèles de diffusion.

[00:16:52] Je me convainc de passer plutôt du côté du NLP et puis en 2021, finalement, on décide de créer Attention ensemble. On a eu peut-être plusieurs mois de conversations où on discutait un peu d'idées de ce qu'on voulait faire. Septembre 2020, on se lance sur Attention et l'idée au départ, c'était de coacher les sales en temps réel dans leurs conversations et de leur envoyer des messages

[00:17:23] sur ce qu'ils devaient dire aux clients en fonction de la conversation. On finit par créer ça, on le lance auprès de quelques bêta users et des design partners en fait. Et donc, le feedback qu'on a au bout de deux semaines, quatre semaines, c'est que les utilisateurs détessaient ça en fait. Les A.E. ne supportaient pas d'avoir un petit message qui arrivait sur leur écran quand le concurrent sortait

[00:17:52] ou quand ils avaient une question technique. C'est ce qu'on appelle les battle cards, non ? C'est ça un peu ? Oui. Oui, exactement. Il y avait les talk tracks et les battle cards. Les talk tracks te disaient quels sont les sujets et les questions que tu dois poser. Les battle cards c'était des espèces de cartes qui s'affichent sur son écran avec la réponse à la question. Oui. Et ça, donc, le retour, il est, comment dire,

[00:18:22] en tout cas, il n'y a pas d'adoption là-dessus. Enfin, les utilisateurs ne kiffent pas. Plusieurs questions. Enfin, je vais revenir sur ce sujet juste avant. Juste après, tu as parlé de design partner sur cette période-là, beta slash design partner, tu les fais payer ? Ils sont en mode gratuit ? c'était quoi un peu l'approche ? Non, ils étaient en mode gratuit. En fait, on ne voulait pas introduire de friction au départ

[00:18:51] pour l'utilisation. Donc, on les a mis gratuitement. Je sais que le conseil typique des WISD, c'est de faire payer tes utilisateurs pour voir s'il y a une vraie demande. Nous, on l'a fait gratuitement, mais on avait vraiment commencé à bosser avec 3-4 boîtes, donc pas beaucoup. Mais on voyait justement très vite qu'il n'y avait

[00:19:20] pas une vraie adoption aussi. C'est-à-dire qu'on galérait à avoir des boîtes intéressées pour utiliser le produit. il y avait une espèce de réticence. Déjà, ça, ça devait être un signal tout seul qu'on avait ignoré. Et donc, au départ, notre vision et surtout de toutes les conversations qu'on avait eues avec des prospects

[00:19:49] au fil des mois, c'était qu'il y avait et c'est aussi des pains qu'on avait connus, c'est-à-dire il y avait du pain autour du coaching des sales et aussi il y avait un pain autour du remplissage du CRM. Et en fait, on n'avait juste pas priorisé la bonne feature entre guillemets ou les bons pains. C'est-à-dire qu'on s'est dit que le coaching c'était plus intéressant parce que ça touchait directement aux revenus alors que le CRM c'était plutôt de l'efficacité

[00:20:19] et du gain de temps. Très vite, en fait, c'est juste qu'on avait au bout de quelques semaines une utilisation. Et puis, t'as envie de te dire si je mets une petite prime en mode si votre CRM est rempli, soit vous avez une prime ou soit vous n'avez pas une prime s'il ne l'est pas, on va réussir à résoudre le problème sans payer un outil. Oui, exactement. Je n'avais pas entendu ça mais c'est marrant. J'ai vu Jason Lampkin justement

[00:20:50] faire un post-set. Oui, je pense que c'est pour ça que je t'en parle effectivement parce que j'avais vu ce post-set. Oui. Et donc, à ce moment-là, au bout de quatre semaines, on ne fait pas un gros pivot mais en fait, on itère sur le produit. C'est-à-dire que notre phrase, si tu veux, c'était « Come for the coaching, stay for the productivity ». C'est-à-dire tu viens pour être coaché et ensuite, on te rend

[00:21:20] plus productif par la suite en remplissant le CRM et on finit par switcher la logique qui est « Come for the productivity and stay for the training ». Donc, au bout de quelques semaines, on retourne le drawing board, on parle à nos utilisateurs, on parle à des prospects et quelqu'un nous dit « Mais c'est beaucoup plus important d'avoir un CRM clean que de coaché et je lui demande pourquoi ». Il me dit « Écoute, c'est tout simple.

[00:21:50] Non seulement les CS et les CS mais en plus les managers ont besoin pour faire leur reporting, pour faire leur pipeline review. en plus, ce qui est hyper important, c'est que là, tu captures l'information depuis la voix du client plutôt que de l'interprétation subjective de ton commercial et en fait, ça change tout et dans les boîtes, en plus, à ce moment-là, tu avais énormément de lay-off, de distenciement

[00:22:20] des équipes commerciales ce qui faisait que l'information disparaissait aussi avec le commercial. en fait, on était sur plein de réseaux d'un truc énorme. donc, la techno reste la même, si tu veux, on avait déjà fait tout, on avait construit toute la partie de transcription, de capture des conversations et au lieu de faire du real-time, on finit en fait par créer, par pousser la conversation dans des champs CRM en utilisant

[00:22:49] les LLM. Donc, à l'époque, c'est GPT-3. Il y avait un modèle qui s'appelait DaVinci 2 qui n'était pas terrible donc il y avait eu beaucoup de bricolage autour et puis du jour au lendemain, DaVinci 3 qui était un meilleur modèle sort et là, ça nous permettait d'être beaucoup plus précis dans la formation qu'on sort et ces mêmes utilisateurs du jour au lendemain nous disent c'est exceptionnel le niveau de précision qu'on arrive à avoir dans nos champs médic en fait, dans les champs

[00:23:19] de méthodologie de framework sales qu'on devait l'avoir en faire. à ce moment-là on se dit ok, je pense qu'on est vraiment sur un truc hyper intéressant quelques semaines après ChatGPT sort et là c'est un nouveau monde c'était fin novembre 2022 et on se dit ok, c'est le moment parfait de sortir de notre stealth mode on avait levé un site justement

[00:23:48] de 3 millions 1 avec l'idée par Enniac Ventures à New York et en participation avec First on contacte TechCrunch TechCrunch vous dit ok, on va vous couvrir en janvier et autour du 13 janvier je crois 2023 on commence à vendre de manière active on sort de stealth mode et on passe de 0 à 1 million d'ARR en 10 mois et à ce moment-là

[00:24:17] c'était la course premièrement l'acquisition de clients et évidemment deuxièmement la course à l'innovation parce que on faisait beaucoup de bruit sur LinkedIn on a eu plein de copycats qui se sont créés au bout de 6 mois 9 mois on voyait des concurrents qui faisaient complètement autre chose enfin qui faisaient de la conversational AI mais sur d'autres sujets et qui pivotaient exactement ça c'est un peu le

[00:24:48] c'est vrai que c'est un peu le problème quand tu fais trop de bruit enfin je pense entre autres c'est pas exactement pareil mais je pense entre autres à tous les indie hackers qui ont commencé à un moment donné à dire tiens je fais tant de revenus avec mon produit en étant tout seul et où d'un seul coup t'as plein de mecs qui te disent tiens ça a l'air d'être une bonne idée allez go tu vois je vais faire la même chose quoi donc ouais c'est un risque quand ça marche trop bien effectivement d'être d'être côte-pied justement

[00:25:18] en parlant de ça comment tu enfin c'est avant qu'on déclenche l'enregistrement c'est un peu la question que je t'ai posée c'est quel comment vous vous défendez face à cette concurrence parce que tu vois c'est vrai que aujourd'hui il y a de plus en plus de techno qui est disponible tu vois au début de chat GPT tu pouvais pas lui mettre un fichier audio maintenant tu peux lui mettre un fichier audio il peut te faire des choses et tu vois on a les agents

[00:25:48] comment dire on a tout un tas d'agents là qui vont débarquer ou ça simplifie encore tu vois ce côté par exemple potentiellement demain tu vas pouvoir peut-être acheter un agent qui alors déjà dans un premier temps qui va te prendre ton enregistrement et qui qui va faire la mise à jour des tu vois de ton CRM et puis après je te poserai la question peut-être un peu plus tard de tu vois aussi comment toi tu vois les choses parce que est-ce que tes clients ils auront toujours tu vois des SDR des BSDR et des AE dans tu vois dans trois ans tu vois

[00:26:18] ouais bien sûr très bonne question en fait le ta première défensibilité contre si tu veux ce risque technologique c'est sur le côté de l'intégration c'est-à-dire que si tu arrives à capturer de la data dans plusieurs outils différents et bien déjà à ce moment-là tu crées un début de défensibilité pas forcément contre tes concurrents mais en tout cas contre le fait juste de pouvoir créer ça

[00:26:48] facilement en self-made donc nous aujourd'hui on capture évidemment les calls mais on va aussi chercher à capturer les mails on peut capturer les conversations Slack avec tes clients aussi directement on peut donc si tu commences à multiplier en fait toutes les sources d'input et que derrière aussi sur tes sources d'output tu peux aller remplir différentes différentes différentes data points donc aussi bien ton CRM

[00:27:17] que ta knowledge base en sales qu'aller créer un report que tu vas pousser sur Slack à ton leadership et autres et bien déjà à ce moment-là tu arrives à faciliter énormément de travail en self-made à ton versus self-made à ton client deuxièmement en fait et en même temps en fait il faut positionner tout ça par rapport à l'évolution technologique des choses c'est-à-dire qu'aujourd'hui tu ne compites pas directement avec

[00:27:48] en tout cas quand on a sorti l'emplissage du CRM tu ne pouvais pas faire ça en self-made si tu veux c'était assez il y avait beaucoup bricolage à faire nous on allait trouver des clients qui sont d'ailleurs pas très techniques c'est-à-dire quand tu vas parler à un head of sales il ne sait pas forcément faire tout ça avec du zapier des endpoints en API et autres ce sera peut-être plus sympa par la suite mais justement si tu arrives à connecter tous les différents inputs

[00:28:18] avec trois clics et des outputs aussi avec trois clics et de tout automatiser pour ton pour ton utilisateur déjà tu as beaucoup gagné ensuite sur la différenciation par rapport aux concurrents tout va se faire en fait sur comment tu crées ton système pour avoir le meilleur en fait c'est ce qu'on appelle dans le jargon du RAG c'est-à-dire

[00:28:47] Retrieval Augmented Generation qui est le contexte que tu vas donner à ton LLM pour pouvoir te sortir le meilleur output possible donc au départ tu commences par un RAG simple et en fait nous aujourd'hui on travaille énormément sur ce qu'on appelle du RAG agentique qui est que tu as ton contexte de départ tu vas avoir un output le résultat humain va rendre ce modèle déterministique donc tu vas pouvoir filter ce résultat à ton RAG au départ et continuer à l'affiner

[00:29:17] c'est pas du training en fait c'est juste que tu affines le contexte que tu donnes à ton LLM et cette action humaine c'est est-ce que j'ai gagné un deal ou pas est-ce que mon deal progresse de la bonne manière et tous ces éléments-là tu vas les capturer en fait au fil de ton deal pour continuer à affiner en fait si tu veux ton LLM et c'est là où aujourd'hui

[00:29:45] nos ingénieurs en machine learning passent beaucoup de temps c'est-à-dire qu'ils affinent entre guillemets le cerveau qui est fonctionnel et dédié à l'univers de la vente en fait donc ça si tu veux en fait aujourd'hui chez Attention on travaille sur on a trois trois gros sujets sur lesquels on base le premier c'est l'intelligence donc tu as le cerveau qu'on est en train de créer via du ragage scientifique le second truc

[00:30:15] qu'on est en train de créer je te coupe juste ce rag agentique il est propre à chaque client ou enfin il y a un cloisonnement il y a un silotement entre clients où il est commun à tous et est-ce que tu est-ce que tu est-ce qu'il y a une notion de langue tu vois derrière aussi parce que tu vois toi on en reparlera après mais t'as une grosse une grosse partie de tes clients qui sont anglophones tu vois demain est-ce que ce ragage agentique

[00:30:45] il fonctionne tu vois en français en espagnol dans d'autres langues ouais bien sûr en fait c'est alors dans un premier temps c'est la difficulté en fait c'est la construction d'une infrastructure qui te permet de déployer spécifiquement pour chaque client donc chaque client va avoir justement son propre contexte pour qui est dédié justement à lui-même sur la partie de la langue en fait les LLM aujourd'hui sont assez bons

[00:31:14] pour changer de langue sur on the fly en fait donc tu vois tu peux avoir un début de conversation en anglais puis switcher au français non mais c'est plus justement sur le côté tu vois agentique enfin du rag où j'imagine que si t'as un rag dans une langue ça a quand même un impact en fait même si tu utilises un LLM derrière tu vois de l'utiliser dans une autre langue quoi ouais bien sûr mais après tu peux juste dire traduis-moi ça en français

[00:31:44] ou traduis-ça en français et ça ça le fera des modèles actuels sont assez bons pour pouvoir ignorer si tu veux le impact de la langue donc ça c'était la première partie le côté technologie exactement donc plutôt le cerveau la deuxième partie c'est ce que j'explique en fait par je banalise en vulgarise en parlant entre guillemets des mains c'est-à-dire que ce sont les agents que tu vas

[00:32:13] que tu vas déployer chez tes clients pour automatiser des tâches tu vois donc je te donne un exemple très simple un agent la IA qu'on va annoncer aujourd'hui c'est ton enablement agent qui va aller te remplir tous les jours ta base ta knowledge base pour traîner tes commerciaux en fonction des meilleures conversations que tes des meilleures conversations que tes commerciaux ont eues

[00:32:43] donc ok j'ai envie de prendre les conversations les trois derniers mois de mes cinq meilleurs commerciaux capturer ce qui se dit et continuer à en fait à affiner le le playbook de training qu'on va donner aux autres commerciaux tu vois et ça en fait aujourd'hui bah t'as dans le monde réel t'as des des analystes en enablement ou des employés en enablement qui le font manuellement

[00:33:13] et ben tu relates un agent qui va le faire pour toi automatiquement et ça te remplace du coup du headcount ces agents là en fait donc tu déploies plusieurs agents différents qui sont de plus en plus intelligents parce que t'as aussi sur toute la partie justement insight intelligence que t'as fait au départ qui va ensuite donc ce sont tout simplement des workflows un peu plus avancés et qui peuvent qui peuvent automatiquement se updater

[00:33:42] tu peux voir ça comme du Zapier ou du NITM qui qui qui s'auto évolue et qui va ensuite donc créer beaucoup de tâches pour tes équipes qui te permettent d'être beaucoup plus lean et de gagner en efficacité la troisième partie que nos ingénieurs aussi sont sur les quais sont en train de bosser c'est la partie voice agent donc c'est différent des workflows qui étaient plutôt la deuxième partie là c'est vraiment tu mets en place un agent IA qui peut parler

[00:34:12] au client donc c'est pas il y a plusieurs use cases qui sont différents et si tu regardes un peu la littérature qui sort un peu sur le sujet aujourd'hui tu peux aller remplacer du BDR de l'AE du CSM du Sales Engineer nous les use cases auxquels en tout cas on croit le plus aujourd'hui c'est ton inbound BDR donc qui va faire juste la qualification en inbound et là tu peux mettre une IA qui va parler d'ailleurs Salesforce en sortie Agent Force

[00:34:42] autour de ça qui est ok en dessous d'une certaine taille je veux que les clients les moins qualifiés parlent à une IA plutôt que d'aller parler à un BDR je pense qu'il y a un autre élément aussi qui a énormément de valeur c'est le Sales Engineer qui va rester silencieux pendant tes calls et au lieu d'utiliser un ingénieur ou un vrai Sales Engineer sur tes calls pour répondre aux questions techniques des clients et bien tu as une IA qui va rester

[00:35:11] silencieuse et tu peux la prononcer un peu comme un Siri ou un Alexa et lui dire Alex est-ce que tu peux répondre à cette question s'il te plaît et le Sales Engineer va avoir tout le contexte de ton deal de ton client il va aussi avoir toute la documentation technique pour répondre à la question technique qu'un commercial n'arrive pas à répondre et ça c'est un super exemple d'activation justement des Voice Agents donc quand tu mélanges les trois

[00:35:40] l'intelligence d'un côté les workflows agentiques de l'autre donc pouvoir générer des actions de manière assez automatique et une Voice c'est là où tu peux commencer à parler justement de remplacement de Headcount sur la partie commerciale et cette partie 3 du coup vous avez des protos aujourd'hui qui tournent enfin tu as des tu as des protos un peu qui tournent ouais bien sûr alors

[00:36:10] avant de déployer ça chez les clients nous on va on va le tester déjà chez nous donc on l'a déjà testé en interne là maintenant on va le roll out sur nos propres commerciaux notre propre funnel d'inbound pour voir comment les prospects réagissent à ça et si on voit si on voit déjà que ça marche bien chez nous que ça crée de la valeur et bien à ce moment là on va pouvoir le roll out chez les clients et le proposer la commercialisation je pense que c'est

[00:36:40] hyper important en fait c'était pas le cas pour nous au début c'était pas une chance qu'on avait de pouvoir nous considérer comme nos propres clients mais maintenant on a une équipe commerciale on a des BDR on peut commencer à tester ça en interne à le dog food et de voir justement si ça crée de la valeur avant de commencer à le vendre aux clients et ce que j'allais te donner c'est un peu comment t'arbitres parce que

[00:37:10] là c'est une on va dire c'est de la pure R&D tu vois enfin c'est à dire que potentiellement l'équipe que tu mets tu vois sur ce enfin je pense surtout à ce troisième projet tu vois les enfin ce troisième volet t'as un vrai risque techno dans le sens où tu vois tu peux très bien te dire bah tiens en fait on commence à partir là dessus et en fait ça marche pas enfin juste alors c'est ou c'est peut-être une question d'être parfois d'être trop tôt mais

[00:37:41] comment t'arbitres tu vois ce côté un peu justement R&D quelle place ça prend dans ta dans ta roadmap et c'est quoi le but c'est d'être toujours je vais un peu caricaturer mais on the edge tu vois d'être toujours un peu en avance en se disant on a pas envie de se faire disrupter par quelque chose d'autre ou est-ce que tu penses qu'à un moment donné bah c'est pas grave en fait il y aura des solutions tu vois typiquement comme t'as dit d'agents vocaux mais en fait vous toi ta conviction c'est que de toute façon

[00:38:10] il y aura encore des humains qui vendront et que t'as pas besoin d'aller là dessus c'est une bonne question alors en fait donc si je découpe la question en deux donc qui est la partie de comment on allocate notre R&D là dessus et comment on réfléchit par rapport à ça et ensuite comment qu'est-ce que je pense du futur de la vente la première question donc en fait tout est pool chez nous par ce que les clients demandent et on a des clients existants justement qui nous ont beaucoup posé la question

[00:38:40] est-ce que vous avez des agents vocaux j'ai envie de tester ça pour nos inbound BDR ça fait pas de sens de les allouer juste à la qualification c'est donc on a eu ça de pas mal de gros clients chez nous pour justifier un lancement sur ça et pareil on avait aussi un besoin en interne où nos propres commerciaux se plaignaient justement des prospects

[00:39:10] non qualifiés qui arrivaient dans le funnel mais un prospect sur 10 était potentiellement intéressant donc c'est toujours justifié par ce que les users veulent ensuite sur la partie de comment on alloue nos ressources aujourd'hui on a nos différentes features on a entre 15 et 20 ingénieurs dans l'équipe et ces ingénieurs là on va les positionner sur des features différentes et ces features là en fait sont

[00:39:40] parallélisables et ça ne sert à rien de toute façon d'avoir plus d'ingénieurs sur une même feature parce que tu commences à avoir des diminishing returns c'est à dire qu'avoir un quatrième ingénieur plutôt que juste trois sur une feature en particulier va marginalement être moins intéressant pour nous c'est comme ça qu'on réfléchit un peu au sujet et le fait d'avoir relevé une série A nous permet aujourd'hui de pouvoir

[00:40:10] allouer les bonnes ressources sur les bonnes features sur en fait la deuxième partie de la question qui est comment on réfléchit au futur de la vente ce que je pense en fait c'est que les commerciaux vont rester c'est à dire que ton sales qui va qui doit créer de la relation qui doit aller naviguer un process de stakeholder en interne pour aller

[00:40:40] créer du besoin de la demande et aligner justement tous tes buyers au sein d'une même boîte ça t'as besoin d'un humain pour le faire et donc ce que je pense en fait c'est que tu vois il y a tout un créneau de un espèce comment dire en français entre si tu veux aujourd'hui t'as ton produit qui peut se vendre en PLG c'est à dire

[00:41:09] que tu vas avoir des du self-serve des utilisateurs qui vont venir eux-mêmes et ça ça marche jusqu'à un certain type d'ACV et après quand tu fais du sales lead il te faut une ACV minimum parce que sinon ça ne fait pas de 100 ACV c'est average contract value ou annual contract value plutôt exactement et en fait t'as tout un gap en fait et beaucoup de boîtes se plantent là dessus d'ailleurs c'est qu'elles vont déployer des sales sur des ACV qui sont trop petites

[00:41:38] ces ACV qui sont trop petites en fait et bien je pense que l'IA peut être assez intéressante pour aller remplacer les commerciaux là dessus et je pense que de plus en plus de commerciaux vont aller de plus en plus up market et apprendre à naviguer des deals qui demandent plus de relationnel plus de entre guillemets de stakeholder management et c'est là où je vois justement les commerciaux aller en fait sur toute la partie qualification inbound

[00:42:08] BDR etc ça va être remplacé par de l'IA je pense que sur le côté sales engineer une grosse partie aussi j'en parlais d'ailleurs avec un gros client aujourd'hui qui me dit c'est super d'avoir des sales engineers humains mais sur nos deals qui sont moins gros et qui sont techniques les commerciaux n'arrivent pas à répondre aux questions techniques des clients ça peut être hyper intéressant d'avoir un sales engineer IA et donc en fait je pense que vraiment

[00:42:37] la spécialisation de l'humain va aller sur des deals de plus en plus gros où tu ne peux pas te permettre d'avoir une IA mais sur les deals les plus petits ça peut être très intéressant justement d'aller créer de la valeur là-dessus un dernier point sur le côté CSM aussi je pense que Customer Success toute la partie Customer Success toutes les boîtes aujourd'hui elles vont segmenter leur base de clients

[00:43:07] en tier 1 tier 2 tier 3 et en fonction de la taille du potentiel etc et certains tiers donc peut-être le tier 3 tu peux déployer un AI CSM qui va aller échanger avec ton client et capturer tout ce qu'il se dit le faire remonter aux équipes techniques et ainsi de suite et donc je pense que encore une fois pour les clients les plus petits en tout cas au départ il y a un gros potentiel de création de valeur

[00:43:37] c'est intéressant très intéressant et sur sur le côté tu vois on va dire justement agents enfin parce qu'aujourd'hui les agents ils sont très ceux qu'on commence à voir parce que je pense qu'on en a encore au début tu vois ils sont très très verticaux c'est à dire qu'ils ont une spécialité tu vois ils vont faire quelque chose de très bien

[00:44:07] mais on prédit que l'avenir serait aux agents beaucoup plus horizontaux c'est à dire que finalement tu vois on va dire un sales il va avoir un agent un peu à tout faire et derrière tu vois il va pouvoir lui poser des questions et en fait cet agent cet agent horizontal derrière lui va pouvoir faire appel à tu vois je sais pas à un agent qui va préparer un rendez-vous un agent qui va prendre des notes tu vois toute cette notion là

[00:44:39] est-ce que vous enfin comment toi tu vois les choses aussi à ce niveau là et est-ce que tu vois tu te dis bah tiens je sais pas je t'ai dit une bêtise mais il faut qu'on ait des briques en fait techno un peu comme une je sais même pas d'ailleurs si ça se présente vraiment comme une API ou pas tu vois qui soit consommable par ces futurs agents qui vont arriver dans quelques mois tu vois ouais c'est un très bon point en fait c'est ce que c'est ce qu'on appelle

[00:45:09] un ici en tout cas un system of agents qui est donc tu vas avoir un premier agent à qui tu vas poser une question faire une demande et cet agent là a à sa disposition plusieurs autres agents et cet agent sait quel agent est spécifique à une tâche exactement et donc il va te rappeler à cet agent là il va te décomposer la tâche souvent il va te le formater en JSON t'as ton JSON

[00:45:38] avec tous les éléments qui sont clés qui vont être poussés ensuite à l'agent suivant en fait et on a commencé à bosser sur ça en interne chez nous pour nos propres besoins c'est à dire que tu vas avoir un stackbot tu lui poses une question et ensuite ça te pose quelques questions où tu vas tu vas spécifier ce que tu veux ça te prend ton ta query entre guillemets en langage classique ça te la restructure en JSON le JSON

[00:46:08] il est poussé donc un webhook qui est ton autre agent qui va écouter on a perdu tout le monde et qui va ensuite donc restructurer si tu veux ce JSON en plusieurs tâches ensuite qui vont qui vont agir comme ça tu veux tu parles d'un agent qui est généraliste et qui te va te reconnecter aux autres agents mais du coup tu vois la question vous typiquement

[00:46:37] ce côté agent partir d'un call et aller le mettre à jour dans différents systèmes c'est quelque chose que vous savez bien faire ou d'ailleurs partir d'un mail enfin donc ça c'est tu vois en fait en soit vous pourriez avoir ces agents verticaux après la question c'est est-ce que est-ce que demain est-ce que vous avez envisagé ou est-ce que tu serais prêt à envisager par exemple de se dire bah tiens en fait attention tu peux ne pas l'avoir sous la forme d'un SaaS

[00:47:06] mais sous la forme de tu vois de service agentiel et que tu payes à la tâche plutôt que d'être payé à la licence tu vois ouais alors je vois énormément de littérature autour de ça plein de postes LinkedIn dans tous les sens alors encore une fois en fait moi je pars du principe qu'il faut écouter ses utilisateurs et savoir ce qu'ils te demandent et un CFO a horreur en fait d'avoir des coûts qui partent dans tous les sens sans pouvoir contrôler ça alors ce que je pense

[00:47:36] et c'est comme ça que je veux voir pour attention c'est-à-dire que tu as ton pricing classique de SaaS et ça te donne en parallèle par rapport à ce que tu payes un certain nombre de tâches tu vois donc tu fais ça par palier et donc supposons que tu payes 150 dollars par mois et bien tu vas avoir un certain nombre de tâches que tu peux utiliser si tu dépasses ce nombre de tâches à ce moment-là ça te propose d'aller au palier suivant

[00:48:05] et et d'acheter un certain nombre de tâches mais sous l'approbation si tu veux de ton CFO ou de ton de ton ton vie encore je ne pense pas que ça fasse du sens de alors si tu veux en fait en termes de pricing par par par token entre guillemets tu peux facturer la tâche mais aussi tu peux facturer si tu veux au success tu vois

[00:48:35] donc dans les call centers par exemple le nombre de calls qui ont été résolus le problème que je peux voir venir en fait c'est que tu vas avoir beaucoup d'outils qui vont tous essayer de de de s'attribuer si tu veux le success et à ce moment là comment tu peux juste dire que c'est grâce à l'outil que tu as du que tu as du succès donc déjà il y a une énorme complication autour de ça deuxièmement si ton succès

[00:49:04] aussi dépend de l'humain et bien à ce moment là tu as encore un problème d'attribution c'est à dire que tu vois si on dit je veux un exemple tout simple on a créé chez attention une feature qui te permet de scorer tes calls et d'envoyer du coaching au commercial des éléments coaching au commercial pour dire voilà écoute tu as très bien creusé dans les dans le pain de ton client mais tu as été mauvais en next steps pour cette up tes rendez-vous suivants

[00:49:37] ton commercial lui qui est humain doit prendre ça en compte doit se coacher doit s'améliorer doit et ainsi de suite si on devait facturer le client en termes sur le succès le succès serait on a réussi à vous faire générer tant de chiffres d'affaires de plus le problème c'est que le client peut dire non c'est pas seulement grâce à attention c'est en partie grâce à ça mais c'est aussi grâce à nos commerciaux qui sont assez intelligents pour se coacher notre produit

[00:50:07] qui s'est ensuite amélioré qui est un produit plus fort qu'avant et donc l'attribution en fait reste le gros point de contention et c'est pour ça que tu ne peux je pense que ça va être très difficile de facturer le succès donc c'est un peu c'est un peu ce que je me dis aujourd'hui dans ce que nous on fait c'est assez difficile donc si tu essayes je pense que Clay ou Zapier le font très très bien c'est à dire que tu vends

[00:50:35] un palier de tâches et ensuite si ton client est ok il achète plus de tâches je crois ah mais je suis on va dire on voit le monde le monde idéal tel que certains et certains VCs aussi l'imaginent après je pense que de façon pratico-pratique comme tu dis il y a aussi ce côté tu as le budget il y a le côté sécurité il y a le côté enfin en fait il y a plein de choses qui vont faire parce que tu vois par exemple là

[00:51:05] un des sujets dont on parle beaucoup en ce moment c'est les agents recruteurs d'agents donc c'est à dire qu'ils peuvent eux-mêmes finalement composer leur équipe tu vois en fonction de leurs besoins donc c'est quasiment tu vois une sorte de marketplace d'agents où le deal se ferait en direct entre agents mais derrière quand tu vois sur des SaaS très traditionnels à quel point il y a plein de frictions sur mais où est ma data

[00:51:36] le RGPD les tu vois les DPA ou même le fait d'être ISO j'ai le sentiment que oui il y a un monde un peu conceptuel d'un côté et la réalité de l'autre et que je ne sais pas à quel moment les deux vont se tu vois vont s'aligner quoi c'est hyper intéressant j'ai passé des heures des jours des semaines à créer mes propres agents et en fait c'est quand même très compliqué

[00:52:06] d'en construire un qui qui a un bon output si tu veux c'est à dire que tu dois créer des loopings tu dois écrire ton code tu dois avoir tous tes différents paths un espèce de décision c'est c'est pas si évident que ça et et si tu fais de manière bottom up plutôt que de manière théorique en fait tu réalises que tu as énormément d'edge case

[00:52:35] auquel tu dois te confronter tu dois énormément itérer et ça si tu veux c'est lié à à ta propre boîte c'est à dire quels sont où est-ce que ta data est storée est-ce que qu'est-ce qui te manque en termes d'éléments pour pouvoir faire en sorte à ce que l'agent fonctionne bien et donc chaque boîte va avoir un agent qui différencie tu peux commencer à partir d'un template qui est assez simple

[00:53:05] mais il faut que tu aies quelqu'un en interne qui sache bricoler bricoler l'agent et que tu saches le connecter au bon point de data pour que ça ne fasse pas n'importe quoi c'est à dire que supposons ok j'ai envie de connecter un agent à un outil comme attention enfin il faut que tu saches bien délimiter la data à laquelle ça va avoir accès supposons que tu es ton CEO

[00:53:34] qui a eu un board meeting qui a enregistré sa conversation quelque part et que l'agent choppe cette data qui est quand même très sensible et le pousse dans un sur un point public en fait il y a des gros risques donc l'exemple que je donne ici en fait c'est pour dire que chaque boîte est différente chaque boîte va avoir une structuration de cette data qui est différente et donc derrière l'agent que tu dois créer doit être spécifique

[00:54:04] à la boîte donc proposer des agents dans tous les sens c'est vraiment juste le 10% de la tâche qui est réalisée en fait tu dois à mon avis faire énormément de boulot pour aller pour aller customiser ton agent spécifiquement à ta boîte hyper hyper clair écoute je pense qu'on a fait pas mal le tour on a parlé on a pas mal dévié on s'est lancé

[00:54:33] dans cette discussion un peu sur l'avenir justement comment dire comment toi tu vois les choses toi tu justement tu vois les choses peut-être pour conclure je veux dire ça différemment tu vois où à Tension dans je sais pas dans 5 ans ou dans 10 ans tu vois qu'est-ce que tu quelle place tu penses que que que que que vous aurez

[00:55:03] notre but c'est de créer une boîte qui va ipo un jour c'est de créer une boîte de moins de milliards c'est c'est de c'est de enfin on a si tu veux on a 10x on a multiplié notre chiffre d'affaires notre ARF par 10 d'année en année on va aussi hyper vite aussi point aussi bien commercialement qu'en termes de produits si tu veux ce que je là où je dans 5 ans je peux pas écoute je peux pas prédire le futur

[00:55:33] je peux pas savoir ça peut être ton ambition notre ambition en tout cas c'est de réussir à ipo la boîte et d'avoir un truc énorme mais évidemment je peux pas savoir ce qui va se créer dans 5 ans c'est à dire que si tu demandais en 2017 ou 2018 qu'est-ce que tu penses du monde dans 5 ans personne n'aurait pensé peut-être sauf ça mal

[00:56:03] mais personne que l'univers aurait eu tous ses tous ses progrès en IA donc écoute peut-être qu'on se fera complètement disfruter par des nouvelles techno et des types de boîtes justement qui sont complètement novatrices mais j'espère que ce sera pas le cas et j'espère qu'on aura justement créé un vrai masse d'onde dans l'univers du 7 trop bien trop trop bien écoute

[00:56:32] j'ai été ravi de notre échange t'es un peu actif sur les réseaux sociaux ouais sur LinkedIn ok je mettrai ton comment dire je mettrai ton profil dans la description de l'épisode et peut-être pour terminer tu nous as cité tout à l'heure un comment dire un livre sur le qui était plus axé sur les marketplaces du coup ça m'intéresse de savoir est-ce que t'as une ressource un livre à nous recommander sur le SaaS sur l'IA

[00:57:02] sur la vente peut-être les trois ouais bien sûr alors chaque personne qui commence chez Tension je leur demande de lire un pit-up par Frank Soutman je le connaissais pas mais il était CEO de ServiceNow Snowflake et puis une autre boîte c'est une star c'est un livre star il a et son livre un pit-up donc parle justement de

[00:57:30] tout ce qui est la culture en fait de start-up c'est-à-dire que création d'urgence dans la boîte comment être un driver plutôt qu'un passenger au sein d'une boîte et donc chaque personne qui commence chez nous je leur demande de lire ce bouquin et leur première semaine je leur dis je leur demande qu'est-ce qu'ils ont retenu de ce bouquin si évidemment je pense que c'est un peu la base d'avoir lu Zero to One de Peter Thiel

[00:58:00] si tu t'intéresses au monde des start-up qui que tu sois c'est un livre à lire un classique aussi pour les CEOs c'est The Hard Things About Hard Things de Ben Rovitz que je trouve toujours super et que même quand je le relis au fil de notre aventure il n'y a pas les mêmes passages qui résonnent je n'en sais pas et sinon l'autre truc que je demande

[00:58:30] aux nouveaux employés de regarder c'est une vidéo de Kisrabois qui s'appelle How to Operate sur Youtube très vieille mais je crois qu'elle doit avoir 10 ans il avait donné ce speech à Stanford et donc How to Operate et c'est assez marrant d'ailleurs le CEO de Ramp aujourd'hui demande aussi à leurs employés de la regarder et et cette vidéo t'explique comment nous on réfléchit

[00:58:59] en termes d'allocation de ressources de gestion des employés comment on voit nos employés il donne Kisrabois explique dans la vidéo en fait qu'il y a the bullets and the comment ça s'appelle the mince j'ai oublié le mot bullets versus tac tac tac mince j'ai oublié l'autre mot mais bref il t'a dit qu'il y a deux types d'employés

[00:59:28] il y a les employés qui sont qui vont être des stars entre guillemets dans la boîte qui à qui tu vas toujours donner des tâches de plus en plus complexes pour voir comment ils les gèrent et tu vas tester leurs limites pour voir là où ils peuvent arriver et eux ça va être tes stars que tu vas absolument tu vas absolument tout faire pour les garder pour les promote pour les rendre heureux et après t'as d'autres types d'employés qui sont un peu moins comme ça

[00:59:58] et donc en fait quand je demande à nos employés de voir cette vidéo c'est évidemment pour qu'ils se soient ils essayent de se positionner dans le cas numéro un en fait c'est de comprendre comment nous on les visionne tu veux pas d'employés qui se cachent entre guillemets pour surtout faire juste leur boulot et ne pas ne jamais être stimulé et tout exactement c'est ça et c'est assez intéressant j'ai revu Kistrabois

[01:00:28] parler à New York il y a quelques mois dans les bureaux de rampe il y avait le CEO de rampe et le CEO de Airbnb tous les trois dans la même pièce et qui expliquait comment opérer comment recruter les meilleurs profits en fait c'est hyper intéressant et je pense que la nouvelle version de cette vidéo How to Operate elle est sur YouTube aujourd'hui et c'est un speech de ça s'appelle The Art of Hiring et c'est avec justement Kistrabois

[01:00:57] Brian Chesky et Eric Leiman ok bah écoute je mettrai tous les tous les liens dans la description de l'épisode je suis content parce que je découvre des nouvelles ressources tu sais parfois t'as un peu les mêmes comment dire les mêmes livres les mêmes liens qui ressortent mais là j'ai j'ai l'impression de découvrir des nouvelles choses donc c'est assez chouette je vais pouvoir aller geeker ça dans quelques heures Kistrabois

[01:01:27] appelle ça Barrels and Ammunition c'est ça en fait Barrels c'est barres et ammunition c'est trop cool et bah écoute un grand merci à Nice comme je le disais je mettrai la description enfin la description plutôt le lien vers ton profil LinkedIn dans la description de l'épisode et puis on va surtout on va catch up dans quelques temps pour voir un peu comment le monde et l'IA a évolué ça m'intéressera qu'on réécoute

[01:01:56] et tu vois cet épisode dans quelques temps et qu'on le mette à jour je pense qu'il y aura beaucoup enfin ce qui nous attend dans un cas comme dans l'autre va être intéressant avec grand plaisir merci beaucoup Alex salut allez à bientôt bye merci d'avoir écouté cet épisode de SaaS Connection jusqu'au bout j'espère qu'il vous a plu

[01:02:25] et vous sera utile pour votre propre SaaS si c'est le cas pensez à vous abonner pour ne pas manquer des prochains épisodes et laissez-nous un commentaire ou 5 étoiles sur Apple Podcast ou Spotify afin de donner plus de visibilité à ce podcast enfin si vous avez des proches qui sont intéressés par le SaaS n'hésitez pas à leur envoyer cet épisode à bientôt