Autometa : agent conversationnel prometteur

Jean Vettraino : Tu es aujourd’hui Product Manager (PM) [responsable de produit numérique] d'Autometa. Peux-tu nous rappeler en quoi consiste ce rôle et comment tu en es arrivée là ?

Annaëlle Garcia : En tant que PM mon rôle est de traduire les besoins utilisateurs en une roadmap actionnable, en collaborant étroitement avec les designers pour l'expérience et les développeurs pour la réalisation. En m'appuyant sur les méthodologies agiles, je m'assure que chaque sprint apporte une valeur concrète et que l'équipe avance de manière synchronisée.

Mon arrivée sur Autometa est un peu particulière : c’est le premier produit interne de la Plateforme de l'Inclusion (PDI) à disposer d'un PM dédié. Comme il bouscule nos méthodes de travail, il était crucial de recueillir les besoins des salariés pour proposer un outil adapté. Aujourd'hui, nous comptons 52 utilisateurs sur environ 70 collaboratrices et collaborateurs, ce qui représente un taux de pénétration important.

JV : Qu’est-ce qui t'a séduit dans ce nouveau challenge, sachant que tu venais d'un produit très différent, comme Mon Récap ?

AG : En parallèle, je suis PM d’un support papier destiné aux demandeurs d'emploi ( (Ouvre une nouvelle fenêtre) Mon Récap). Pouvoir travailler sur ces deux sujets, c'est un grand écart et ça m’apporte beaucoup. Ce qui m'a inquiétée au départ, c'était la barrière technique, mais j’ai trouvé passionnant d'aborder ces deux types de défis.

JV : Peux-tu nous présenter Autometa simplement ?

AG : C’est un agent conversationnel, une interface avec laquelle on échange en langage naturel. Il a accès aux données internes de la PDI. Auparavant, ces données étaient accessibles via des outils complexes nécessitant une certaine technicité. Autometa facilite cet accès : typiquement, savoir combien d’utilisateurs ont cliqué sur un bouton précis devient instantané et ne nécessite plus l'intervention d'un tiers.

JV : Est-ce que vous parvenez déjà à mesurer un gain de productivité ?

AG : Nous n'avons pas encore de chiffres définitifs car l'équipe vient tout juste d'être stabilisée. Cependant, 40 % de nos utilisateurs estiment qu’ils n’auraient pas réussi à trouver l’information sans Autometa. Cela va donc au-delà de la simple accélération. Notre vision est d'outiller les collaborateurs pour faciliter leur travail quotidien, en particulier au niveau de la méthode produit. Dans les jours à venir, nous allons définir des indicateurs quantitatifs pour mesurer cet impact.

JV : Techniquement, comment fonctionne l'outil ? Est-ce un LLM branché sur vos bases de données ?

AG : C’est une interface développée en Python / FastAPI, principalement via Claude Code. Autometa utilise le modèle Claude d’Anthropic pour faire les requêtes en langage naturel. Les requêtes interrogent les API de nos produits qui contiennent nos données de Matomo, Metabase et Notion. Il est hébergé sur Scalingo. En plus des réponses textuelles, l'outil peut générer des visualisations (graphiques, tableaux de bord), des rapports sauvegardables et même des mini-applications interactives accessibles via une URL.

JV : Utilisais-tu déjà beaucoup l’IA avant de devenir PM d’Autometa ?

AG : J'utilisais Gemini de façon classique, mais sans vraiment me poser de questions sur son fonctionnement. Travailler sur ce produit m'a forcée à m'intéresser aux mécanismes techniques, ce qui est passionnant mais parfois complexe à appréhender.

JV : Quel est le principal défi technique que vous rencontrez actuellement ?

AG : Le produit a été conçu au départ en vibe coding. Grâce à l'arrivée de Victor Perron, l’un de nos développeurs séniors, nous instaurons désormais des règles de développement qui allient cette agilité à la qualité de code attendue au sein de la PDI.

JV : Qu'as-tu appris de marquant depuis le début de cette aventure ?

AG : J'ai découvert que l'accès simplifié aux données permet de répondre à des questions que je n'osais pas poser avant, par manque de temps ou de compétence technique. J’ai aussi réalisé que les utilisateurs ont des rapports très différents à l’IA : certains sont sceptiques, d'autres lui font une confiance aveugle. Il est essentiel de rappeler que l'humain doit rester derrière pour vérifier les données et éviter les hallucinations.

JV : As-tu un exemple concret d'erreur ou d'hallucination ?

AG : Oui, au début, l'outil a confondu certains chiffres avec des numéros de départements. Pour corriger cela, Pierre Putois effectue un gros travail de documentation des données. Par ailleurs, Yannick Passarelli, notre Data Scientist, examine les conversations. S'il repère une erreur, il analyse le problème et recontacte l'utilisateur pour lui expliquer pourquoi la requête a échoué et comment mieux formuler sa demande la prochaine fois.

JV : Comment cela bouscule-t-il concrètement les méthodes de travail ?

AG : On prend des décisions plus rapidement car elles sont basées sur la donnée en temps réel. Nous explorons aussi de nouveaux usages, comme "Autometa Apps" pour prototyper des mini-applications ou des outils d'A/B testing pour comparer deux versions d'un site.

JV : Quels métiers sont les plus impactés par Autometa ?

AG : Les chargés de déploiement l'utilisent beaucoup pour obtenir des visualisations territoriales de la donnée. Cela leur permet de voir ce qui peut être déployé de façon commune entre différents produits. À l'avenir, nous aimerions connecter l'outil à Attio (notre CRM) pour qu'ils aient accès à l'historique des contacts.

JV : Projetez-vous d'ouvrir cet outil à l'extérieur de la PDI ?

AG : Non, pas pour l’instant. C’est complexe à cause de la confidentialité des données. Cependant, nous réfléchissons à la possibilité de partager des liens de dashboards en externe. Par ailleurs, des structures comme (Ouvre une nouvelle fenêtre) Pix ou (Ouvre une nouvelle fenêtre) Mon Suivi Social se sont montrées intéressées par l'outil.

JV : Pour finir, quel est ton principal étonnement après ces premières semaines ?

AG : Je suis surprise de tout ce que je peux accomplir techniquement en tant que PM grâce à l'IA, comme effectuer des pull requests. C’est incroyable de voir à quel point cela accélère les processus. Enfin, il faut rendre hommage à Louis-Jean Teitelbaum qui a lancé ce projet seul, par pure envie d'expérimenter. Il serait d'ailleurs intéressant de lui demander à quel moment il a senti que le projet avait besoin d'un PM pour passer au niveau supérieur.