J'ai récemment quitté mon poste chez Superlogic.
Je ne quitte pas la technologie. Je ne m'éloigne pas de la construction. Et je ne prends pas un congé sabbatique classique.
J'utilise plutôt ce prochain chapitre pour me consacrer à ma famille, aider à bâtir une association et apprendre à mes enfants à créer de vrais produits et de vraies entreprises avec l'IA.
Cette dernière partie est l'expérience qui m'intéresse le plus.
Mes enfants grandissent dans un monde où le coût pour transformer une idée en logiciel fonctionnel chute vite. Une personne motivée peut passer du concept au prototype en quelques jours, parfois en quelques heures.
Mais développer plus vite ne produit pas automatiquement de meilleurs produits.
L'IA peut générer du code, des designs, des textes, de la recherche et des business plans. Elle ne peut pas décider de façon fiable quels problèmes méritent d'être résolus, si les utilisateurs y tiennent vraiment, quels compromis sont acceptables, ni quand un produit est prêt à sortir.
Ce sont ces compétences que je veux transmettre.
Le but n'est pas de leur apprendre le prompting
Je ne cherche pas à former mes enfants pour qu'ils deviennent ingénieurs prompt professionnels.
Je veux qu'ils apprennent à construire.
Cela signifie apprendre à :
- repérer de vrais problèmes
- parler à des utilisateurs potentiels
- tester des hypothèses
- définir une première version réduite
- utiliser l'IA pour accélérer l'exécution
- inspecter et remettre en question le travail généré
- lancer quelque chose publiquement
- mesurer ce qui se passe
- l'améliorer ou l'arrêter
Les outils d'IA comptent, mais ils ne sont pas le programme.
Le programme, c'est le jugement.
Un enfant qui sait demander à un modèle de générer une application a fait quelque chose d'intéressant. Un enfant qui sait expliquer pourquoi cette application devrait exister, qui elle sert, comment elle pourrait gagner de l'argent, où elle pourrait échouer et ce qu'il faut construire en premier a appris quelque chose de bien plus précieux.
Senternet est notre atelier
J'ai lancé Senternet, un studio de produit et de conseil. Le nom n'est pas nouveau : Senternet était ma première entreprise, fondée il y a 27 ans, et la faire revivre aujourd'hui me paraît juste.
C'est le cadre sous lequel je vais construire des produits, créer des applications, conseiller des entreprises et expérimenter de nouvelles idées d'affaires. Mes enfants participeront là où cela a du sens, non pas en observateurs passifs, mais en contributeurs.
Cela peut impliquer :
- étudier un marché
- nommer un produit
- interroger des utilisateurs
- concevoir une interface
- créer des supports marketing
- tester un prototype
- examiner les statistiques
- aider à décider quoi construire ensuite
Certains projets seront des missions client. D'autres seront des produits que nous possédons.
Certains deviendront peut-être des entreprises. D'autres échoueront vite. C'est attendu.
Je veux qu'ils vivent la boucle entière, de l'idée à l'exécution, y compris les parties inconfortables : exigences floues, mauvaises hypothèses, bogues, refus, et utilisateurs qui se comportent autrement que prévu.
L'IA rend plus facile de construire plus vite la mauvaise chose.
La seule défense est d'apprendre à réfléchir.
Nous utiliserons l'IA, sans externaliser la responsabilité
Mon parcours couvre l'ingénierie, la sécurité, les opérations, le produit, le design et la direction générale. J'ai été CEO, CTO, COO, CISO, fondateur et bâtisseur.
La chose la plus utile que je puisse enseigner à mes enfants n'est ni un framework précis ni un langage de programmation. Ceux-là changeront.
Je peux leur apprendre à raisonner sur des systèmes.
Quand nous utiliserons l'IA pour générer du logiciel, ils devront demander :
- Est-ce que ce code fonctionne vraiment ?
- Est-il sûr ?
- Quelles hypothèses le modèle a-t-il faites ?
- Quelles données collectons-nous ?
- À qui appartiennent ces données ?
- Que se passe-t-il quand l'API tombe ?
- Combien cela coûtera-t-il à grande échelle ?
- Résolvons-nous le problème initial ou ajoutons-nous seulement des fonctionnalités ?
- Quelqu’un paierait-il pour cela ?
- Est-ce que cela devrait exister ?
Le modèle peut produire une réponse.
Celui qui construit reste propriétaire des conséquences.
Cette distinction compte, surtout pour des enfants qui pourraient sinon grandir en croyant qu'un résultat plausible équivaut à un résultat correct.
BeeReady nous donne un vrai problème à résoudre
Je serai aussi bénévole chez BeeReady, une association cofondée par ma femme, Andi Senter, une autre mère médecin, Elda Fisher, et moi.
BeeReady s'attache à améliorer la préparation aux urgences lors des événements sportifs des jeunes, par la formation à la réanimation et aux défibrillateurs, des équipes de bénévoles clairement identifiées et un meilleur accès aux équipements qui sauvent des vies.
J'y serai CTO et COO.
Cela veut dire aider sur la technologie, les opérations, les systèmes internes, la coordination des bénévoles, la collecte de données et l'infrastructure nécessaire à la croissance de l'organisation.
Cela nous donne mieux qu'un exercice scolaire.
Cela nous donne de vraies contraintes.
Les associations ont des budgets limités. Les bénévoles ont peu de temps. Les utilisateurs peuvent être stressés, distraits ou non techniques. Les systèmes doivent fonctionner sur des terrains, dans des piscines et lors d'événements de quartier. Un logiciel ne peut pas exister simplement parce qu'il est intéressant à construire.
Il doit réduire la friction.
Il doit soutenir la mission.
Et ici, l'échec peut avoir des conséquences réelles.
Cela fait de BeeReady un terrain particulièrement significatif pour enseigner le développement produit, les opérations et la technologie responsable.
La pile technique compte moins que le processus
Nous utiliserons des outils modernes de développement assisté par IA. Cela inclura sans doute des agents de codage, des outils de design, des plateformes d'automatisation, des services cloud, de l'analytique et des environnements de développement classiques.
Mais je ne veux pas que ce projet devienne une liste d'outils.
Les outils changent trop vite.
Le processus reproductible importe davantage :
- Trouver un vrai problème.
- Définir l'utilisateur.
- Identifier l'hypothèse la plus risquée.
- Construire le plus petit test.
- Utiliser l'IA pour accélérer le travail.
- Tout relire d’un œil critique.
- Le mettre devant de vraies personnes.
- Mesurer des comportements plutôt que collectionner des compliments.
- Décider si l’on continue.
Ce processus fonctionne, que le produit soit une application mobile, un flux de travail associatif, une prestation de conseil ou une petite affaire en ligne.
Il empêche aussi le développement assisté par IA de se transformer en génération sans fin de prototypes.
Livrer n'est pas la fin du processus.
Livrer, c'est le moment où la réalité commence à noter le travail.
Je m'attends à ce qu'ils échouent
Je ne m'attends pas à ce que chaque projet réussisse.
Cela m'inquiéterait.
Un projet que personne n'utilise peut enseigner le positionnement.
Un produit que personne n'achète peut enseigner la tarification.
Un parcours d'inscription confus peut enseigner le design.
Une erreur de sécurité peut enseigner la modélisation des menaces.
Une fonctionnalité qui prend trois semaines et n'apporte rien peut enseigner la maîtrise du périmètre.
Le but n'est pas de fabriquer une série de lancements impressionnants pour les réseaux sociaux.
Le but est de les aider à développer la capacité de se relever, de s'adapter et de continuer à construire sans confondre l'échec avec une insuffisance personnelle.
L'IA réduit le coût de l'expérimentation. Cela devrait nous rendre plus disposés à tester des idées, pas plus attachés à chacune de celles que nous produisons.
C'est aussi une expérience éducative
L'enseignement traditionnel sépare souvent les disciplines.
La programmation est une matière. Le commerce en est une autre. L'écriture, le design, la finance, les opérations et le marketing vivent ailleurs.
Construire un produit les réunit toutes.
Un petit projet logiciel peut exiger d'un élève qu'il écrive clairement, raisonne mathématiquement, comprenne des utilisateurs, évalue des compromis, gère son temps, explique ses décisions et accepte la critique.
L'IA peut aider à chaque étape, mais elle crée aussi un problème pédagogique nouveau : les élèves peuvent produire un travail qu'ils ne comprennent pas.
Une règle sera donc simple :
Vous devez pouvoir expliquer ce que vous avez construit.
Cela ne veut pas dire mémoriser chaque ligne de code généré. Les développeurs professionnels s'appuient déjà sur des frameworks, des bibliothèques, des abstractions et des outils qu'ils n'ont pas écrits.
Cela veut dire comprendre le système assez bien pour raisonner sur son comportement, ses limites, ses risques et sa raison d'être.
Si vous ne pouvez pas expliquer pourquoi cela fonctionne, vous n'avez pas terminé.
Ce sur quoi je compte écrire
J'ai l'intention de documenter cette expérience ici.
Cela pourra inclure :
- comment nous choisissons les projets
- comment j'apprends à mes enfants à utiliser des agents de codage de façon responsable
- là où le développement assisté par IA fonctionne bien
- là où il crée des problèmes cachés
- comment nous validons des idées de produit
- comment nous structurons de petits projets familiaux
- les leçons tirées de la technologie associative
- les erreurs que nous commettons
- les produits que nous lançons
- les projets que nous décidons d'arrêter
Je m'intéresse tout particulièrement à l'écart entre générer du logiciel et construire une entreprise.
Cet écart reste énorme.
L'IA rend la mise en œuvre moins chère. Elle ne rend obsolètes ni la compréhension du client, ni la distribution, ni le jugement, ni le leadership, ni la responsabilité.
Dans bien des cas, elle les rend plus importants.
Un mouvement de carrière différent
Quitter un emploi salarié est souvent présenté comme un saut spectaculaire dans l'entrepreneuriat.
Ici, cela paraît différent.
Je ne mise pas tout sur une seule startup. Je construis un studio, j'aide à faire tourner une association, je passe plus de temps avec mes enfants et je crée un lieu où nous pouvons tester des idées ensemble.
Pendant l'essentiel de ma carrière, j'ai aidé des entreprises à construire des produits et à résoudre des problèmes techniques.
Je veux maintenant appliquer cette expérience plus directement, tout en apprenant à la génération suivante de ma famille à créer plutôt qu'à simplement consommer.
Nous utiliserons beaucoup l'IA.
Nous la questionnerons aussi, la testerons, rejetterons ses productions et assumerons ce que nous livrons.
C'est la part de la construction assistée par IA qui me paraît la plus importante.
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