👋 Bonjour,

Ce mois-ci, on vous a sélectionné 5 ressources autour d’une question centrale : comment construire une organisation capable d’encaisser les chocs et d’en sortir renforcée ?

L’environnement dans lequel vous pilotez votre entreprise a changé plus vite que la plupart des organisations ne se sont adaptées. Les cycles technologiques raccourcissent, le contexte économique et géopolitique est devenu difficile à lire sur plus de quelques mois, de nouveaux acteurs arrivent sur vos marchés sans porter le poids de votre historique. Et en interne, les attentes de vos équipes ne ressemblent plus à celles d’il y a cinq ans.

Les questions qu’on va aborder dans cette édition :

• Pourquoi les modèles stratégiques classiques ne suffisent plus, et ce qui les remplace

• Ce que signifie planifier quand l’horizon de visibilité se réduit

• La dette que personne ne mesure, et qui détermine si vos équipes tiennent ou lâchent sous pression

• Ce que font concrètement les fondateurs qui traversent les crises

Pas de hype, pas de concepts abstraits. Que du concret pour les dirigeants qui ne veulent plus subir la tech.

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Si vous n’êtes pas abonnés, voici ce que vous avez manqué dans les éditions précédentes :

1. Comment savoir si votre équipe tech est vraiment efficace ?

2. Transformer l’existant : le défi IA des entreprises établies

3. Ce que l’IA change (vraiment) dans la manière de piloter une entreprise

🗞️ Les articles du mois

1. Le modèle Bambou : repenser l’organisation pour un monde imprévisible

→ Lire : Le modèle Bambou – Harvard Business Review France

Les cadres stratégiques sur lesquels la plupart des entreprises fonctionnent encore (la pyramide hiérarchique, le plan à 5 ans, Porter, …) ont été pensés pour un monde où les marchés bougeaient lentement. Ce monde-là n’existe plus, mais les réflexes, eux, sont restés.

Cet article de HBR France propose autre chose. Le bambou comme métaphore : des racines profondes (valeurs, identité, compétences clés), des tiges flexibles (équipes, process, allocation de ressources), et surtout une capacité à plier sous la pression sans casser.

✅ Pourquoi le lire ?

C’est le seul article récent qui propose un modèle à la fois stratégique et organisationnel pour remplacer les cadres hérités du siècle dernier. Pas un simple ajustement, mais un changement de paradigme complet.

Quelques points qui méritent qu’on s’y arrête :

• La rigidité organisationnelle n’est pas un problème de process. C’est un problème de modèle mental. Tant que vous penserez votre entreprise comme une pyramide, vous optimiserez la stabilité. L’adaptabilité, elle, demande un autre cadre de pensée.

• Le concept de “slack organisationnel” : les entreprises les plus résilientes ne fonctionnent pas à pleine capacité. Elles conservent de la marge, en temps, en budget, en attention, pour pouvoir réagir quand le contexte bouge. Dans une scale-up où chaque euro est compté, ça demande un arbitrage conscient.

• La distinction entre ce qui doit rester stable (les racines : mission, culture, compétences clés) et ce qui doit pouvoir bouger rapidement (roadmap, allocation d’équipes, go-to-market). Cette grille est un outil de décision utilisable dès votre prochain comité de direction.

💡 À retenir : “La solidité d’une entreprise ne se mesure plus à sa rigidité, mais à sa capacité à plier sans rompre.”

2. 2026 : la fin des roadmaps tech sur 12 mois

→ Lire : La fin des roadmaps tech sur 12 mois – Hones

Votre roadmap produit sur 12 mois que vous avez validée en décembre, a-t-elle survécu au premier trimestre ? Si la réponse est “pas en l’état’, le problème n’est probablement pas l’exécution.

Cet article prend une position franche : dans un environnement où les modèles IA changent tous les trimestres, où un concurrent peut émerger en quelques semaines et où les attentes clients bougent en continu, planifier sur 12 mois relève davantage du réflexe que de la véritable stratégie.

✅ Pourquoi le lire ?

Cette article ne conseille pas d’arrêtez de planifier. Il propose de changer ce que vous planifiez et comment vous le faites.

La distinction centrale : le cap (stable, à 12-18 mois) versus le chemin (flexible, révisé toutes les 6 à 8 semaines). Le cap, c’est votre vision produit et vos paris stratégiques. Le chemin, c’est la séquence d’exécution. Et cette séquence doit pouvoir évoluer sans que ça déclenche une remise en question existentielle dans l’équipe.

L’autre idée forte : l’incertitude n’est pas un obstacle à la planification, c’est une donnée d’entrée. Les entreprises qui l’intègrent dans leur cadence de décision, avec des revues fréquentes et des décisions conçues pour être réversibles, vont structurellement plus vite que celles qui s’accrochent à un plan figé.

Un constat qui mérite d’être lu attentivement : l’incertitude redistribue les cartes en faveur des organisations légères. Les scale-ups ont un avantage structurel sur les grands groupes dans ce contexte. À condition de ne pas reproduire, par mimétisme, la lourdeur qu’elles prétendent combattre.

💡 À retenir : “Le plan à 12 mois ne vous protège pas de l’incertitude. Il vous empêche de la voir venir.”

3. Culture Debt : la dette invisible qui tue les entreprises tech

→ Lire : Culture Debt – Mike Fisher (Substack)

Vous connaissez la dette technique. Vous la mesurez, vous la priorisez, vous négociez du temps pour la résorber. Mais il existe une dette plus difficile à voir, parce qu’elle ne remonte dans aucun dashboard : la dette culturelle.

Mike Fisher, ancien CTO d’Etsy, pose un diagnostic que peu de dirigeants tech veulent entendre. Cette dette s’accumule à chaque valeur affichée mais non incarnée, à chaque feedback repoussé, à chaque comportement toxique toléré parce que la personne “délivre”.

✅ Pourquoi le lire ?

L’analogie avec la dette technique est ce qui rend cet article immédiatement saisissable pour un dirigeant tech. Vous savez ce que coûte de ne pas refactorer un module critique pendant trois ans. Mike Fisher applique le même raisonnement à la culture : accumulation silencieuse, coût de remboursement qui explose avec le temps, et un jour, un incident critique.

Les cas qu’il cite ne sont pas décoratifs. Uber a payé sa dette culturelle par une crise publique qui a coûté son poste au fondateur. Boeing a payé la sienne bien plus cher. Netflix, à l’inverse, a investi très tôt dans un système de feedback exigeant, précisément pour éviter que cette dette ne s’installe.

Le point le plus important de l’article tient en une phrase : la culture, ce n’est pas ce que vous écrivez sur un mur ou dans un onboarding deck. C’est ce que vous tolérez au quotidien. Et dans une période d’incertitude, c’est cette culture qui détermine si vos équipes tiennent ensemble ou se dispersent au premier choc.

💡 À retenir : “La culture, ce n’est pas ce que vous déclarez. C’est ce que vous tolérez.”

📅 L’évènement du mois

L’IA et le paradoxe du capital : quel avenir pour le venture capital ?

Une startup qui levait 5M€ pour construire son produit peut aujourd’hui le faire avec deux fois moins, en deux fois moins de temps.

Ce n’est pas une hypothèse, c’est ce que vivent déjà les équipes tech les plus avancées.

Cycles raccourcis, coûts compressés, PMF atteint plus vite : l’IA est en train de réécrire les fondamentaux du build, et avec eux, toute la logique du financement de l’innovation tech.

Si les startups ont objectivement besoin de moins de capital, comment le rôle des fonds d’investissement va-t-il évoluer ?

Le système de financement de la tech tel qu’on le connaît s’apprête à vivre un vrai basculement.

Un débat live, animée par Joachim CEO de Hones, avec :

• Olivier Tilloy, Managing Director chez Techmind

• Matthieu Sénéchal, CTO de Hones

📅 RDV le 14 avril à 12h

→ S’inscrire à l’évènement

🎬 L’espace média

Comment Block a transformé toute son organisation par l’IA

→ Écouter : How Block is becoming the most AI-native enterprise in the world – Lenny’s Podcast (~1h30)

Dhanji Prasanna est CTO de Block (ex-Square, Cash App, 4 000+ ingénieurs). Avant d’avoir ce titre, il a écrit un document interne qu’il appelle son “manifesto IA” et l’a envoyé directement à Jack Dorsey. Le document décrivait pourquoi Block devait repenser toute son organisation autour de l’IA. La suite : une promotion au poste de CTO, et une transformation qui ne ressemble pas à ce qu’on lit d’habitude sur le sujet.

✅ Pourquoi l’écouter ?

Parce que la plupart des transformations IA commencent par un choix d’outil et finissent dans un pilote sans suite. Chez Block, ça a commencé par une restructuration.

Ce qui ressort de l’échange :

• Le changement organisationnel “ennuyeux” (suppression de silos, clarification des responsabilités, réorganisation des équipes) a eu plus d’impact sur la productivité que le déploiement des outils IA eux-mêmes. L’IA a besoin d’une organisation saine pour produire de la valeur. Si l’organisation est dysfonctionnelle, l’IA accélère le dysfonctionnement.

• Goose, l’agent IA interne open-source de Block, fait gagner 8 à 10 heures par semaine aux employés. Le détail qui surprend : les équipes qui en profitent le plus ne sont pas les ingénieurs.

• Sa conviction sur l’adoption : si le leadership n’utilise pas les outils IA au quotidien, personne dans l’entreprise ne le fera sérieusement. La transformation se pilote par l’usage, pas par la communication interne.

• Les leçons de ses passages chez Google (Wave, Google+) ancrent le propos dans quelque chose que tout fondateur reconnaîtra : un bon produit ne suffit pas si l’organisation autour n’est pas capable de le porter.

💡 À retenir : “Avant d’acheter le prochain outil IA, demandez-vous si votre organisation est structurée pour en absorber la valeur.”

Le guide de survie du fondateur face à la crise

→ Écouter : A Founder’s Guide to Crisis Management – Lenny’s Podcast (Uri Levine) (~1h24)

Uri Levine a cofondé Waze (exit à 1,3 milliard $ avec Google). Il a fondé 10 entreprises, siégé dans 20 boards, accompagné plus de 50 startups. Il vient de publier un nouveau chapitre de son best-seller Fall in Love with the Problem, Not the Solution, entièrement consacré à la gestion de crise.

Tous les contenus de cette newsletter parlent de construire la résilience en amont. Celui-ci parle de ce qui se passe quand, malgré tout, ça casse.

✅ Pourquoi l’écouter ?

Parce qu’un podcast sur la gestion de crise par quelqu’un qui n’en a pas traversé, ça ne vaut pas grand-chose. Uri Levine a un vécu que peu d’entrepreneurs peuvent revendiquer, et il en tire des principes utilisables.

Ce qui mérite d’y prêter attention :

• Il distingue deux types de crises fondateurs, cash et produit, et explique pourquoi les confondre mène à de mauvaises décisions. Une crise de trésorerie se gère par la vitesse de restructuration. Une crise de product-market fit demande un autre type de lucidité.

• Sur la vitesse d’action : ce qui sépare les startups qui survivent de celles qui ferment, ce n’est généralement pas la qualité de l’analyse. C’est le temps écoulé entre le moment où le problème est identifié et le moment où une décision est prise.

• Son framework pour décider entre pivoter et fermer est d’une simplicité utile : la question n’est pas “est-ce que ça peut marcher ?”, mais “est-ce qu’il me reste les ressources pour tester une hypothèse de plus ?”.

• Sur la motivation des équipes en période de crise, il défend une transparence qui va plus loin que ce que la plupart des fondateurs pratiquent. Pas la transparence “on traverse un moment difficile mais on va s’en sortir”. Celle qui met les vrais chiffres sur la table et qui fait confiance aux gens pour encaisser.

💡 À retenir : “Ce qui sépare les startups qui meurent de celles qui survivent, c’est rarement la chance. C’est la vitesse à laquelle le fondateur accepte la réalité.”

À très vite,

— L’équipe Hones

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👋 Bonjour,

Ce mois-ci, on vous a sélectionné 6 ressources pour :

• Comprendre pourquoi l’IA échoue dans la plupart des entreprises qui ont du legacy

• Passer du POC qui s’éternise au déploiement qui apparaît dans le P&L

• Voir ce que ça donne concrètement, chez des boîtes qui l’ont traversé

• Reprendre la main sur votre propre transformation, en tant que CEO

La vraie question à vous poser en 2026 : vous n’êtes pas en train de lancer une startup from scratch, vous avez un existant, des équipes, du code, des process, des habitudes.

Alors comment intégrer l’IA dans ce contexte-là, avec ces contraintes-là ?

Pas de hype, pas de concepts abstraits : que du concret pour les dirigeants qui pilotent une transformation IA sur un terrain déjà occupé.

🗞️ Les articles du mois

1. Ce que les boards attendent vraiment de vous sur l’IA en 2026

→ Lire : What leaders need to get right in 2026 – Insight Partners

Les pilotes IA, les dashboards d’adoption, les POC qui s’enchaînent sans suite. En 2026, les boards n’en veulent plus. La question est devenue simple : est-ce que ça apparaît dans le P&L, ou pas ?

Insight Partners le voit sur +800 boîtes en portefeuille : l’IA doit maintenant justifier sa ligne dans le budget, pas juste sa place dans la roadmap.

✅ Pourquoi le lire ?

Cet article compile les observations de six Managing Directors et Operating Partners qui passent leurs semaines dans des boards de scale-ups. Ce n’est pas de la recherche académique, c’est ce qui se dit réellement en comité de direction.

Quelques points qui méritent qu’on s’y arrête :

• Les entreprises qui avancent vraiment sur l’IA sont celles qui avaient déjà des fondations solides : data propre, process définis, organisation cohérente. Pablo Dominguez le dit autrement : “L’IA ne va pas remplacer ce que vous n’avez jamais eu.”

• La question qui dérange : “Imaginez que vous lanciez une nouvelle entreprise pour détruire la vôtre, avec l’IA et sans dette technique. Que feriez-vous ? Parce que c’est ce que font vos concurrents en ce moment.”

• Des objectifs chiffrés concrets, rarement publiés : entre 2 et 5 points de marge récupérables via l’IA, répartis entre le marketing, la R&D et le customer success.

• Ce que ça change pour le profil CEO : l’expertise technique devient attendue à tous les niveaux de la direction. Pas pour coder, mais pour avoir un avis, challenger, arbitrer.

💡 À retenir : “Les entreprises qui pensent que l’IA va compenser ce qu’elles n’ont jamais su faire vont souffrir.”

2. Pourquoi la plupart des déploiements IA en entreprise n’aboutissent pas

→ Lire : The Hard Truth About Enterprise AI Adoption – Bain Capital Ventures

“95% des POC IA échouent.” Ce chiffre a fait le tour des boardrooms en 2025. La réalité est moins spectaculaire et plus instructive : les modèles évoluent bien plus vite que les organisations. C’est là que ça coince, pas dans la technologie.

Cet article publié en février 2026 documente une année de déploiements IA dans des grandes entreprises établies, avec des noms, des détails, et une conclusion qui dérange.

✅ Pourquoi le lire ?

American Express a dû stopper son déploiement IA et reconstruire entièrement sa couche data avant de pouvoir avancer. Pas parce que le modèle était mauvais. Parce que la donnée en dessous était inconsistante, incomplète, non gouvernée. Une fois les fondations refaites, l’outil s’est déployé sur 19 marchés. Quand Duolingo a communiqué sur l’IA sans clarifier l’impact sur les rôles, le résultat n’a pas été de l’adoption. C’est de la résistance organisée.

Ce que font les entreprises qui s’en sortent : elles écrivent la métrique cible avant de choisir le modèle. Le template proposé dans l’article est directement utilisable en réunion de direction : “Pour améliorer [métrique] de [X%] pour [équipe] d’ici [date], nous allons [use case].” Si vous ne pouvez pas remplir tous les blancs, vous faites encore un prototype.

💡 À retenir : “Don’t bolt a rocket to a horse cart.”

3. Du “bolt-on” au “built-in” : le framework pour les entreprises qui ont un existant lourd

→ Lire : How Legacy Companies Can Become AI-Enabled – HR Executive

Il y a une différence entre greffer l’IA sur des process existants pour aller un peu plus vite, et refondre ces process en utilisant l’IA comme levier de redesign. La première approche représente ce que font 85% des entreprises aujourd’hui. La deuxième est ce qui crée de la valeur visible sur le compte de résultat.

L’Institute for Corporate Productivity a interrogé près de 300 entreprises de plus de 1 000 salariés. Ce qu’ils trouvent : seulement 15% ont vraiment passé le cap. Les 85% restants pilotent une AI dans du vieux monde.

✅ Pourquoi le lire ?

Parce que l’article nomme un problème systémique que peu de dirigeants voient depuis leur position.

Dans une entreprise, un commercial a développé une technique IA pour automatiser une partie de son process de vente. Ses résultats s’envolent. Il garde la méthode pour lui, parce que le système d’incentive traditionnel l’y pousse. L’entreprise a investi dans l’IA. Le gain est resté individuel. C’est le “bolt-on” en action : l’outil change, le cadre organisationnel autour reste identique, et les gains ne se diffusent pas.

Des cas concrets que l’article documente : WPP a réduit 50 000 intitulés de postes à 6 000 en repassant par l’IA l’ensemble de sa taxonomie métiers. L’US Army met à jour 300 000 fiches de personnel en une semaine. Moderna a construit plus de 3 000 GPTs internes intégrés à toute sa chaîne de valeur, de la conception du médicament jusqu’aux RH.

Le framework en six étapes proposé (prioriser les fonctions à fort impact, décomposer le travail en tâches, prototyper, diagnostiquer les gaps de compétences et de data, aligner les systèmes, scaler et itérer) est l’un des plus rigoureux de ce qui a été publié sur le sujet.

💡 À retenir : “Arrêtez de greffer. Faites exploser certaines choses. Avec une feuille blanche, construisez la meilleure façon d’obtenir non pas les mêmes résultats, mais de meilleurs.”

4. L’IA, c’est votre boulot. Pas celui de votre CTO.

→ Lire : CEO, AI Is Your Job – Forbes / Sylvain Duranton, BCG

72% des PDG déclarent être désormais les principaux décideurs sur l’IA dans leur organisation. C’est deux fois plus qu’en 2025. La vague agentique a changé la perception du risque : les enjeux sont trop larges pour rester dans un silo tech.

Sylvain Duranton, Senior Partner BCG X, s’appuie sur une étude menée auprès de 2 300 dirigeants pour poser une conclusion simple : la stratégie IA ne se délègue plus.

✅ Pourquoi le lire ?

Parce que c’est l’article qui pose la question à laquelle tout le reste de cette édition répond : qui tient réellement le gouvernail ?

Un dirigeant sur deux estime que sa longévité dans le rôle dépend de sa capacité à faire de son entreprise un “AI champion”. En moyenne, les dirigeants prévoient de doubler leurs ressources IA en 2026. Dans l’assurance, l’énergie et le consumer goods, l’objectif est de les tripler.

Ce que l’étude pointe, et que peu d’articles osent dire franchement : les CEOs sont convaincus de l’urgence. Les membres de leur comex le sont deux fois moins. C’est là que se jouent la plupart des transformations qui n’aboutissent pas. Pas dans le choix du modèle IA, pas dans le budget alloué. Dans l’écart de conviction entre le dirigeant et son équipe de direction.

💡 À retenir : “La stratégie IA n’est plus un sujet à déléguer. Et les CEO qui attendent que ça se fasse tout seul prennent un risque stratégique qui va croissant.”

🎬 L’espace média

Comment Airtable a réorganisé toute l’entreprise autour de l’IA

→ Regarder : How we restructured Airtable’s entire org for AI – Lenny’s Podcast (~1h30)

Un tweet viral annonce qu’Airtable est mort. Les données sont fausses, mais la pression est réelle. Howie Liu, co-founder et CEO d’Airtable (valorisée ~12 milliards de dollars), ne répond pas au tweet. Il réorganise l’entreprise.

✅ Pourquoi le regarder ?

C’est le témoignage d’un CEO de scale-up tech qui raconte exactement ce qu’il a modifié dans son organisation. Pas un plan de transformation sur 3 ans. Ce qui a changé, comment, et pourquoi.

Howie Liu a instauré deux types d’équipes qui fonctionnent à des vitesses différentes, une pour shipper des features IA chaque semaine, une autre pour tenir la stratégie à moyen terme. L’idée vient de Kahneman (Système 1 / Système 2), appliquée à une org chart. Il est aussi le premier utilisateur IA d’Airtable en termes de coût d’inférence. Il n’a pas délégué le sujet.

Sa décision la plus contre-intuitive : demander à ses équipes d’annuler toutes leurs réunions pendant une semaine pour simplement explorer les outils IA. Sans objectif de delivery, sans compte-rendu attendu. L’exploration comme directive. Et pourquoi les métriques d’évaluation peuvent parfois tuer l’innovation avant qu’elle commence.

💡 À retenir : “Dans l’ère de l’IA, les CEO doivent redevenir des contributeurs individuels. Si vous vous éloignez des détails que vous aimez, vous perdez la capacité à piloter.”

Comment AXA France a industrialisé l’IA sur un existant lourd

→ Regarder : L’AI/GenAI Factory : un modèle gagnant pour AXA France – Artefact (~15 min)

AXA France c’est : des milliers de collaborateurs, des process historiques, une réglementation contraignante, un EU AI Act à intégrer. Et un assistant IA interne déployé en production en 3 semaines.

Hugo Hamad, Head of AI Factory chez AXA France (passé par Decathlon dans le même rôle), explique ce qui a rendu ça possible.

✅ Pourquoi le regarder ?

Là où Howie Liu parle depuis une scale-up tech agile, Hugo Hamad parle depuis exactement les contraintes que connaissent la plupart des entreprises établies : dette technique, gouvernance distribuée, cadre réglementaire.

Le modèle qu’il décrit, l’AI Factory, repose sur trois fonctions distinctes : des équipes delivery intégrées aux métiers, une équipe plateforme qui construit des socles réutilisables “prêts à l’emploi”, et une équipe gouvernance qui s’assure que tout ce qui sort respecte les exigences de l’EU AI Act et les principes de sécurité dès la conception.

Ce qui est intéressant dans son raisonnement : industrialiser correctement l’approche IA dès le départ, c’est répondre automatiquement à la quasi-totalité des exigences réglementaires. La gouvernance n’est pas une contrainte subie en fin de projet. C’est ce qui permet d’aller vite en toute sécurité, et de le reproduire.

💡 À retenir : “Quand on fait les choses by design, la réglementation n’est plus un frein. Elle devient le cadre qui accélère.”

À très vite,

— L’équipe Hones

👋 Bonjour,

Ce mois-ci, on vous a sélectionné 3 ressources pour :

• Comprendre pourquoi l’IA est devenue un sujet de direction générale

• Identifier ce qui distingue les entreprises qui créent de la valeur de celles qui accumulent les POC

• Évaluer votre propre posture de dirigeant face à cette transformation

• Passer du “il faut faire de l’IA” au “voilà comment je pilote”

La vraie question pour un CEO en 2026 : qu’est-ce que ça change concrètement dans ma manière de piloter ? Prise de décision, relation avec les équipes tech, arbitrages stratégiques, gouvernance. Le sujet n’est plus technologique. Il est managérial.

Pas de bullshit, pas de concepts abstraits : que du concret pour les dirigeants qui veulent piloter cette transformation, pas la subir.

🗞️ Les articles du mois

1. Les CEO prennent le contrôle de la stratégie IA : ce que révèle l’étude BCG 2026

→ Lire : Un PDG sur deux estime que sa réussite dépend de sa stratégie IA

Il y a un an, l’IA était encore un sujet délégué aux équipes tech. En 2026, la donne a changé : 72% des PDG déclarent être désormais les principaux décideurs en matière d’IA. C’est deux fois plus qu’en 2025.

Ce n’est plus une tendance. C’est un basculement.

✅ Pourquoi le lire ?

Cette étude BCG, menée auprès de 2 360 dirigeants dans le monde (dont 640 PDG), pose un constat qui devrait interpeller tout CEO de startup ou scale-up : la stratégie IA n’est plus un sujet à déléguer. Elle engage directement votre capacité à piloter l’entreprise.

Quelques chiffres qui méritent qu’on s’y arrête :

• Les entreprises prévoient de doubler leurs dépenses IA en 2026 (1,7% du CA en moyenne).

• 94% des PDG maintiendront ce niveau d’investissement même sans ROI immédiat.

• Les PDG “pionniers” consacrent 60% de leur budget IA à la formation, contre 27% chez les pragmatiques.

Ce que montre cette étude, ce n’est pas que l’IA devient importante. C’est que la capacité d’un CEO à piloter sa transformation IA devient un critère de performance. Et les dirigeants qui restent en retrait sur ce sujet prennent un risque stratégique croissant.

La bonne nouvelle pour les dirigeants français : 42% des PDG hexagonaux sont classés “pionniers”, ce qui place la France en tête des pays européens. La mauvaise nouvelle : cela signifie aussi que 58% ne le sont pas.

💡 À retenir : “L’IA n’est plus un sujet tech. C’est un sujet de direction générale. Les CEO qui ne s’en emparent pas perdent la main sur leur propre vélocité.”

2. Stratégie IA en scale-up : pourquoi 2026 marque un point de bascule

→ Lire : Stratégie IA en scale-up : pourquoi 2026 sera décisive

Le vrai risque de l’IA pour une scale-up n’est pas que les développeurs soient remplacés. C’est l’écart de vélocité qui se creuse, chaque jour un peu plus, entre les entreprises qui structurent leur adoption et celles qui improvisent.

Cet écart ne se rattrape pas avec un budget ou une embauche. Il se rattrape avec une stratégie.

✅ Pourquoi le lire ?

Cet article pose un diagnostic frontal sur la situation des entreprises françaises face à l’IA. Les chiffres parlent d’eux-mêmes : 60% des PME sont encore au niveau 1 d’adoption, c’est-à-dire un usage non cadré, sans objectifs définis, sans équipes formées. Autrement dit, elles utilisent l’IA. Mais elles n’ont pas de stratégie IA.

La nuance est fondamentale. Et les conséquences commencent à se matérialiser.

Ce que montre l’article :

• L’écart de vélocité entre entreprises IA-structurées et les autres suit une courbe exponentielle, pas linéaire.

• Le retard français n’est pas un problème de moyens ou d’accès aux outils. C’est un problème de gouvernance.

• L’IA amplifie ce qui existe. Une organisation qui dysfonctionne ira plus vite, droit vers le mur.

L’article propose aussi 5 actions concrètes pour structurer une stratégie IA : résoudre les problèmes de gouvernance d’abord, désigner un responsable avec un mandat clair, formaliser un plan avec des objectifs mesurables, former avant d’outiller, mesurer et itérer.

Pour un CEO de scale-up, c’est une lecture qui remet les priorités dans l’ordre. La question n’est plus “faut-il adopter l’IA ?”. Elle est : “mon organisation est-elle structurée pour accélérer, ou pour amplifier ses propres faiblesses ?”

💡 À retenir : “L’IA est un révélateur. Elle ne crée pas les problèmes d’une organisation. Elle les expose et les amplifie.”

3. 78% des grandes entreprises utilisent l’IA en production. Le ROI reste décevant.

→ Lire : Leaders, gainers and unexpected winners in the Enterprise AI arms race

OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft… La guerre des modèles fait rage. Les budgets explosent. Les CIOs empilent les fournisseurs.

Mais quand a16z interroge 100 décideurs du Global 2000 sur leurs résultats concrets, le constat est plus nuancé : le ROI réel “ne correspond pas au discours ambiant”.

✅ Pourquoi le lire ?

Cette étude annuelle d’Andreessen Horowitz auprès des plus grandes entreprises mondiales offre une photo nette du marché IA enterprise. Au-delà des parts de marché (OpenAI à 78%, Anthropic en forte progression), ce sont les constats de fond qui méritent l’attention.

Ce que révèle l’enquête :

• 81% des entreprises utilisent désormais 3 fournisseurs de modèles ou plus. La fragmentation s’accélère.

• 65% préfèrent les solutions des éditeurs historiques (Microsoft en tête). Pas pour la technologie. Pour la confiance, l’intégration existante et la simplicité d’achat.

• Le budget IA moyen bondit de 65% cette année. Mais les gains mesurés restent en-deçà des attentes.

Pour un CEO, cette étude rappelle une évidence souvent oubliée : le choix de l’outil compte moins que la capacité de l’organisation à l’absorber. Les entreprises qui captent de la valeur ne sont pas celles qui ont les meilleurs modèles. Ce sont celles qui ont d’abord travaillé sur le facteur humain.

💡 À retenir : “Les entreprises apprennent encore à déployer l’IA efficacement. Et elles ne savent pas à quoi ressemble le ‘bon’ tant qu’elles ne l’ont pas expérimenté.”

🎧 L’espace média

Podcast : L’optimisme méthodique d’un CTO face à l’IA

→ Écouter : De la Silicon Valley à Alan : l’optimisme méthodique du CTO face à l’IA et l’humain – Tech.Rocks (27 min)

80% des utilisateurs d’Alan préfèrent parler à l’IA plutôt qu’à un humain. Parce que l’IA est jugée plus empathique : toujours disponible, toujours patiente.

Ce chiffre vient de Charles Gorintin, cofondateur et CTO d’Alan, dans cet échange avec Julien Jouhault (CTO leboncoin).

✅ Pourquoi l’écouter ?

Après les grandes études et les conseils de cabinets internationaux, ce podcast ramène le sujet sur le terrain. Un CTO français, passé par Facebook, Instagram et Twitter, qui partage ce qu’il a appris en construisant une scale-up de 500 personnes.

Ce qui ressort de l’échange :

• Sa philosophie de leader : “se virer de son boulot tous les 6 à 12 mois” en recrutant des gens meilleurs que soi. Une organisation qui ne se renouvelle pas se fige.

• Son regard sur l’IA : elle ne remplace pas l’humain, elle nous libère des tâches ingrates pour qu’on puisse être plus humains là où ça compte.

• Son concept d’optimisme méthodique : ni naïveté, ni attentisme. Agir concrètement, tester, mesurer, ajuster. C’est comme ça qu’Alan a mis en production un assistant IA que les utilisateurs préfèrent au chat humain.

Pour un dirigeant, c’est une invitation à sortir du débat théorique “l’IA va-t-elle remplacer les emplois ?” pour entrer dans une question plus utile : comment je structure mon organisation pour que l’IA amplifie ce qu’on fait de mieux ?

💡 À retenir : “L’IA va nous permettre d’être plus humains en nous libérant des tâches ingrates.”

Podcast : How the best CEOs are meeting the AI moment

→ Écouter : How the best CEOs are meeting the AI moment

“C’est 80% transformation business et 20% transformation tech.”

Cette phrase d’Eric Kutcher résume à elle seule pourquoi tant d’entreprises peinent à voir un ROI sur leurs investissements IA. Elles traitent l’IA comme un projet tech. C’est une erreur de cadrage.

✅ Pourquoi l’écouter ?

Ce podcast ne parle pas d’outils ou de modèles. Il parle du rôle du CEO face à ce qu’Eric Kutcher appelle le “legacy moment” : le moment où un dirigeant définit ce que sera son héritage.

Son constat est sans appel : les CEOs qui s’emparent du sujet transformeront leur organisation. Ceux qui attendent ne survivront pas. “It’s that binary.”

Ce qui distingue les meilleurs selon lui :

• Ils ne déploient pas l’IA en espérant que “de bonnes choses arrivent”. Ils réimaginent leurs process.

• Ils développent leur propre fluency IA. Pas en lisant des rapports, mais en passant du temps avec les équipes qui utilisent la technologie au quotidien.

• Ils osent être vulnérables. Dire “je ne sais pas” n’est plus une faiblesse. C’est ce qui permet d’apprendre.

Un point qui mérite qu’on s’y arrête : l’organisation du futur sera plus plate. “Way more workers and judgment, way fewer managers.” Ce n’est pas juste une évolution des outils. C’est une remise en cause des structures de management.

Pour un CEO de scale-up, ce podcast est une invitation à se poser la vraie question : est-ce que je pilote cette transformation, ou est-ce que je la délègue en espérant qu’elle se fasse toute seule ?

💡 À retenir : “The CEOs who take this on will take their organizations to a different level. And CEOs who sit and wait—their companies aren’t going to exist.”

👥 Deux profils de CEO face à l’IA

Dans quelle colonne vous reconnaissez-vous le plus souvent ? La réponse en dit long sur votre posture face à cette transformation.

À très vite,

— L’équipe Hones

La semaine dernière, nous avons posé le décor dans la première partie de notre baromètre :

2025 a créé des écarts de vitesse et des dépendances technologiques que nos équipes, dirigeants et CTO Hones, ont observés partout sur le terrain.

Mais cette accélération n’est qu’une partie du tableau.

Ce que 2025 nous a montré tout aussi clairement, c’est ce que cette accélération fait aux organisations :

comment elle bouleverse les repères des équipes, comment elle fragilise des métiers qu’on croyait stables, et comment elle expose des marchés que l’on pensait solides.

Cette seconde édition part du même matériau, nos retours d’expérience en toute franchise, mais s’intéresse à l’autre versant de la transformation :

👉 le travail et

👉 les marchés.

Deux zones souvent traitées séparément, alors qu’en 2025, elles ont bougé simultanément et parfois pour les mêmes raisons.

Si la première édition décrivait ce qui accélère, celle-ci analyse ce qui encaisse, et ce que 2026 va réellement challenger dans les organisations françaises.

🟣 FRACTURE #3 — LE TRAVAIL

Quand la promesse d’avenir commence à se fissurer

« Mon métier va disparaître, c’est sûr. »
Il a 26 ans.
Il travaille en audit, dans un grand cabinet.
Sur le papier, il a tout fait “comme il faut”.
Et pourtant, il ne se projette plus.

Ce n’est pas une crise d’ego. C’est un doute profond sur la durée de vie de ce qu’il construit.

En 2025, cette phrase est remontée plus d’une fois. Pas seulement chez les juniors. Pas seulement dans la tech.

Elle révèle quelque chose de plus profond qu’une inquiétude passagère : une crise de projection.

Pendant longtemps, l’automatisation inquiétait surtout les métiers industriels, répétitifs, mécaniques.

En 2025, le doute a glissé vers des métiers réputés “solides” : audit, contrôle, reporting, analyse.

Non pas parce que ces métiers ont disparu, mais parce que des systèmes produisent en quelques minutes ce qui fondait une part de leur valeur perçue.

Et quand la valeur d’un métier s’effondre, ce n’est pas seulement un sujet de compétences.

C’est un sujet d’identité professionnelle.

La crise se propage : individu, équipe, organisation

Cette crise de projection ne reste pas individuelle. Elle se propage à trois niveaux simultanés.

Niveau 1 : L’individu - “Est-ce que je construis une trajectoire… ou une parenthèse ?”

Les questions qui remontent :

• “Est-ce que ce que je fais aura encore de la valeur dans 3 ans ?”

• “Est-ce que je peux bâtir ma vie sur ce métier ?”

• “Est-ce que je m’adapte… ou est-ce que je retarde l’inévitable ?”

Yann (CTO part-time Hones) le constate aussi côté dirigeants : une partie des C-level ne sait plus très bien où elle va. Et ce, faute de repères stabilisés sur ce que la tech et l’IA changent vraiment dans leur modèle.

Ce flou ne produit pas une rupture immédiate. Il produit du ralentissement invisible :

• des spécialisations choisies à reculons,

• des reconversions repoussées,

• des talents qui restent “en observation” plutôt qu’en mouvement.

Niveau 2 : L’équipe – “On ne parle plus le même langage”

Philippe (CTO part-time Hones) et Yann le voient chaque semaine :

Les équipes tech sont traitées comme des exécutants, et ne sont pas intégrées dans les arbitrages business.

De l’autre côté beaucoup de responsables IT n’ont pas mis à jour leurs compétences sur l’IA.

La tech devient alors une boîte noire pour le board et inversement.

Résultat : les dirigeants ne lisent plus ce qui se passe dans la tech, les équipes ne lisent plus ce que le board essaie de faire.

Niveau 3 : L’organisation – “Le mythe du A-player face à une réalité collective”

Face à ces tensions, beaucoup d’entreprises ont la même tentation : “il nous faut les bons profils”, “on manque de A-players”.

La réalité observée sur 2025 est que les organisations qui s’en sortent le mieux ne sont pas celles qui accumulent les CV brillants, mais celles où :

• la vision est claire,

• comprise de tous,

• et traduite en autonomie réelle.

Matthieu (CTO et co-fondateur Hones) l’a observé sur plusieurs années : quand board, CEO, produit et tech parlent le même langage, l’impact dépasse n’importe quel recrutement ‘star’.

En 2026, la définition du A-player change :

Ce n’est plus celui qui brille seul, c’est celui qui embarque et fait progresser le collectif.

La performance devient une propriété de l’organisation, pas de quelques individus.

2 mouvements qui vont s’accélérer en 2026

Ces tensions ont cohabité en 2025 sans éclater. En 2026, elles vont devenir explicites.

Les départs silencieux vont s’accélérer

Pas de clash. Pas d’ultimatum. Juste une lente érosion de l’engagement, puis un départ “pour un nouveau challenge”.

Les métiers vont muter plus vite que les organigrammes

Loïs (CTO part-time Hones) ajoute : “Il y aura de moins en moins de développeurs ‘pur’ qui vont répondre à des problèmes tech mais de plus en plus d’architectes qui devront comprendre le métier et utiliser l’IA pour apporter une solution.”

Les AI ops émergent, les développeurs deviennent orchestrateurs, mais les fiches de poste n’ont pas bougé.

💡 Ce que vous devez retenir

• Votre principal risque n’est pas le “désengagement” abstrait, mais la perte de projection : “je ne vois plus ma place ici à 3 ans”.

• Une organisation peut être efficace à court terme avec des équipes inquiètes, mais elle ne tiendra pas la cadence 2026 sans clarifier les trajectoires.

• Le travail n’est plus un sujet RH. C’est un sujet de capacité d’exécution durable.

Une question pour entrer en 2026

Est-ce que certains métiers, dans votre organisation, évoluent déjà sans que vous ayez clarifié ce qu’ils deviennent vraiment ?

Identifiez UN métier concerné.

Puis posez-vous : si un talent clé dans ce métier vous demandait “quel est mon avenir ici ?”, que lui répondriez-vous ?

Si vous hésitez, vos équipes hésitent déjà.

En 2026, le différentiel ne se fera pas seulement sur la vitesse ni sur l’IA.

Il se fera sur une chose plus simple et plus dure à obtenir : la capacité de vos équipes à se voir encore chez vous… quand tout bouge.

🟣 FRACTURE #4 — LES MARCHÉS

Quand l’immobilité devient le premier facteur de risque

Pendant des années, certains marchés ont donné l’impression de ne pas bouger.

Banque. Assurance. Logiciels métier. Services B2B.

Mêmes acteurs. Mêmes outils vieillissants. Mêmes process complexes.

À l’extérieur, tout avait l’air stable. À l’intérieur, l’inefficience s’empilait.

Dans nos missions, ce constat revient partout :

• des briques modernes ici ou là,

• posées sur des systèmes anciens,

• parfois construits il y a 10, 15, 20 ans,

• devenus tellement critiques qu’on n’ose plus les toucher.

Sur plus de 40 organisations accompagnées, plus de 60 % dépendaient encore d’un logiciel mal documenté, mal intégré ou rarement challengé.

Ces petits monopoles, des positions prises il y a longtemps, protégées non par leur excellence, mais par la peur du changement et par la complexité accumulée, ne sont pas encore tombés en 2025.

Mais cette année a rendu leur coût réel visible : lenteur des cycles, expériences client médiocres devenues “normales”, innovation qui patine.

Matthieu le résume bien :

« D’un côté on voit des outils hyper modernes type Alan, qui sont un peu à la pointe, et de l’autres on a toujours de vieux logiciels de niche vraiment à l’ancienne, qui continuent à marcher. Il y a plein de petits monopoles. »

Ces monopoles ne tiennent pas par force. Ils tiennent par inertie.

Et en 2026, l’inertie va devenir un signal de faiblesse.

Anatomie d’une disruption : ce que les banques en ligne ont révélé

2014 : Boursorama, N26, Revolut n’existaient pas vraiment.

2025 : Ils ont déplacé des millions de clients.

Ce qui a changé :

Ce qui est fascinant :

Aucune de ces entreprise n’a ré-inventé la banque.

Elles ont juste supprimé les irritants que tout le monde subissait.

Le mécanisme :

Une petite équipe cible un irritant majeur → early adopters → bouche-à-oreille → comparaison de masse → les incumbents réagissent (trop tard).

Le processus a pris 5-7 ans. Sauf qu’aujourd’hui, avec l’IA et des outils no-code, le même processus prendra 18-24 mois.

Yann observe le même pattern à l’échelle interne d’une entreprise : les équipes métiers contournent déjà les outils historiques par frustration. Elles montent leurs automatisations en parallèle.

Ce qui est contourné en interne aujourd’hui sera attaqué par des externes demain.

Les trois signaux à surveiller en 2026

Un marché est structurellement attaquable lorsque plusieurs choses se combinent :

• l’innovation est lente,

• les outils sont critiqués mais rarement remplacés,

• l’expérience client est médiocre mais “gérée”,

• les prix restent élevés alors que la valeur perçue baisse.

Trois signaux qui révèlent cette fragilité :

Signal 1 : Vos clients ont appris à vivre avec des irritants

Quand un client dit “oui, c’est pénible, mais bon, on fait avec”, il n’est pas fidèle. Il est coincé.

Et un client coincé part dès qu’une sortie crédible se présente.

Signal 2 : Votre avantage repose sur l’inertie, pas sur la valeur

Si votre principale barrière à l’entrée est la complexité de migration, vous n’avez pas un avantage compétitif. Vous avez un sursis.

Dès qu’un concurrent rend la migration simple (onboarding accompagné, reprise de données automatisée), votre forteresse devient une prison dont les clients veulent sortir.

Signal 3 : Vous ne savez plus pourquoi vos clients restent

Si la réponse est “ils sont là depuis longtemps”, “ils ont l’habitude”, “c’est compliqué de changer”…

Vous ne pilotez plus votre marché. Vous le subissez.

💡 A retenir

• Un marché “qui tient” n’est pas forcément un marché solide ; c’est parfois un marché sous perfusion d’inertie.

• Le risque n’est pas seulement qu’un concurrent vous copie ; c’est qu’un acteur qui ne vous ressemble pas du tout réécrive les règles.

• Plus vos clients ont appris à vivre avec des irritants, plus ils seront prêts à partir vite le jour où une alternative crédible se présentera.

Une question pour entrer en 2026

Quels irritants de vos clients considérez-vous encore comme “normaux”… et que vos futurs concurrents considéreront comme une opportunité d’entrée ?

Listez-en trois.

Puis demandez-vous : lequel pourriez-vous éliminer cette année, avant que quelqu’un d’autre ne construise son offre dessus

La vitesse a créé des écarts de rythme. L’IA a déplacé la valeur. Le travail a perdu sa stabilité.

Les marchés, eux, semblent encore tenir. Mais ils reposent sur des organisations sous tension, des systèmes inégaux, des clients qui contournent les outils.

En 2026, le sujet ne sera plus de savoir si “votre secteur va bouger”, mais où il est déjà attaquable, et si vous êtes prêt à l’admettre avant que quelqu’un d’autre ne le montre à votre place.

Ces quatre fractures racontent la même histoire.

2026 ne sera pas une année d’optimisation. Ce sera une année de choix structurants.

Vitesse. Dépendance technologique. Transformation humaine. Positionnement marché.

Repousser une décision ne sera plus de la prudence. Ce sera déjà une prise de risque active.

Chez Hones, on ne croit pas aux organisations “parfaitement prêtes”. On croit aux organisations lucides.

Celles qui savent regarder ce qui décroche, ce qui résiste, ce qui doit être abandonné, et ce qui doit être accéléré.

Une dernière question :

Si vous deviez refaire 2025 avec ce regard-là…

qu’est-ce que vous décideriez différemment dès maintenant pour 2026 ?

Ces constats s’appuient sur 40+ organisations accompagnées en 2025.

Si ces fractures résonnent avec votre réalité, parlons-en.

En 2025, nous avons passé l’année sur le terrain : dans les Comex, en tant que CTO part-time en mission, au cœur des équipes produit et tech que nous accompagnions.

Mission après mission, un même sentiment revenait : quelque chose est en train de changer plus vite que les organisations ne veulent bien l’admettre.

Ce baromètre c’est le condensé de ce que nous avons réellement vu sur le terrain:

• des entreprises qui livrent vite, mais sans maîtrise claire de ce qui crée réellement cette accélération, ni capacité à la généraliser ;

• des directions qui adoptent l’IA pour gagner en efficacité, tout en déplaçant sans le mesurer des dépendances critiques au cœur de leur modèle ;

• des équipes tech et produit très sollicitées, mais de plus en plus désalignées avec la capacité réelle du business à absorber ce qu’elles produisent ;

• des marchés en apparence stables, mais fragilisés par une accumulation de dette d’outils, de lenteur décisionnelle et d’inefficience tolérée.

Avec toute l’équipe d’Hones, nous avons pris ces observations, ces signaux faibles, ces tensions récurrentes…et nous en avons tiré une seule question :

À quoi 2026 va vraiment ressembler si l’on suit la trajectoire que 2025 a déjà dessinée ?

Ce baromètre est notre réponse.

Une réponse ancrée dans le réel, dans l’expérience, et dans ce que nous voyons se répéter d’une organisation à l’autre.

Cette première édition s’attaque à ce qui accélère tout : la vitesse et l’IA.

Pas pour répéter ce que vous savez déjà, mais pour poser deux questions que trop peu de dirigeants osent affronter :

• À quel rythme sommes-nous réellement en train d’avancer ?

• Commençons-nous déjà à devenir dépendants sans l’avoir décidé ?

La suite, sur le travail et les marchés, dans la seconde édition, la semaine prochaine 😉

🔴 FRACTURE #1 — LA VITESSE

Janvier 2026.

Deux entreprises. Même marché. Même taille d’équipe produit.

La première a livré onze itérations en douze mois.

La seconde en a livré trois.

Au premier trimestre, la différence ne se voit pas.

Au quatrième, l’une parle encore de “roadmap”, quand l’autre pilote déjà ce que ses itérations ont réellement produit, en usage, en traction, en parts de marché, et ajuste sa trajectoire en conséquence.

Sur les 40+ organisations accompagnées, plus de la moitié avaient le sentiment d’”aller plus vite qu’avant”.

Mais à chaque fois qu’on regardait les faits, un constat revenait :

1 organisation sur 3 avait surtout multiplié les décisions, les rituels et les livraisons internes, sans réduire pour autant le délai entre une décision et son impact réel sur le marché.

De l’agitation à l’accélération : ce que 2025 a révélé

En 2025, on n’a pas simplement vu des équipes aller plus vite.

On a vu des trajectoires diverger à une vitesse rarement observée à l’échelle d’un seul exercice.

Dans plusieurs missions, des équipes de 3 à 4 personnes ont livré plus de valeur mesurable (features en production, feedback client, revenus) que des équipes de 10 à 12.

Les arbitrages qui prenaient six semaines sont passés à 4–5 jours chez certains, alors qu’ils s’étiraient encore sur deux mois chez d’autres.

Des produits ont été testés, arrêtés, repositionnés puis relancés en moins de 30 jours dans les organisations les plus véloces, au moment où d’autres en étaient encore à valider les spécifications initiales.

Mais la différence ne vient pas des outils seuls. Elle vient de la manière dont l’organisation encaisse ou bloque ce potentiel.

Prenons un cas précis :

Une scale-up B2B d’environ 120 personnes, dont 12 développeurs.

Tout le monde était convaincu d’un problème “de capacité tech”.

Sur le papier, le diagnostic semblait évident :

un backlog qui ne désemplit jamais, des fonctionnalités promises, mais sans cesse repoussées, des équipes produit obligées d’arbitrer dans l’urgence, et côté business, le sentiment récurrent que la tech “n’arrivait pas à suivre”, malgré une équipe compétente et engagée.

Quand Matthieu (co fondateur Hones & CTO) est intervenu pour poser le diagnostic, il n’a pas trouvé un problème de charge ou de compétences.

Il a surtout mis en évidence :

• des décisions produits qui mettaient 6 à 8 semaines à être arbitrées,

• un comité de priorisation à 8 personnes, sans responsable réellement identifiable,

• une “roadmap annuelle” figée, utilisée davantage comme outil politique que comme un véritable plan d’action.

En 6 mois, la scale up a pu augmenter ses itérations de 40 %. Pas en ajoutant des développeurs. Mais simplement en réduisant le comité de validation de 8 à 3 personnes.

Ce n’était pas un sujet de “capacité”.

C’était un sujet de structure de décision.

Les vrais freins : structures, ego, confort

En 2025, ce qui a le plus ralenti les organisations n’était ni le cloud, ni le legacy, ni la stack.

C’était :

• la dilution de responsabilité (”on décidera en comité”),

• les validations de confort (”on remonte encore d’un niveau, pour être sûrs”),

• des périmètres de pouvoir qu’on n’osait plus toucher,

• des roadmaps transformées en livre sacré, impossible à adapter sans crise interne.

Matthieu l’a observé en mission de façon très nette :

« Faire des plans de features à un an n’a plus vraiment de sens. Le monde change trop vite. Le vrai sujet, ce n’est pas d’avoir un plan, c’est d’avoir une méthode pour faire face à l’incertitude. »

La vitesse ne se “greffe” pas à une organisation existante.

Elle se gagne en acceptant :

• de raccourcir les circuits de décision,

• de tolérer des erreurs plus fréquentes mais plus petites,

• de renoncer à une partie du contrôle symbolique.

En 2026, la vitesse devient un critère de sélection

Vos clients ne compareront plus seulement votre produit. Ils compareront la fréquence de vos mises à jour, votre réactivité sur les bugs, votre capacité à intégrer leurs demandes.

Vos investisseurs ne regarderont plus seulement votre roadmap. Ils regarderont votre vélocité réelle : combien d’itérations sur 6 mois ? Combien d’ajustements ?

La vitesse n’est plus une qualité opérationnelle. C’est devenu un signal de santé organisationnelle et la preuve que votre machine fonctionne.

Outil pratique – L’audit vitesse en 10 minutes

Objectif : Identifier votre vrai frein de vélocité.

Prenez votre dernier chantier stratégique :
□ Qui a tranché les décisions clés ? (Si >3 personnes → ralentissement structurel)
□ Quel était le pire scénario en cas d’erreur ? (Si faible gravité + long délai de décision → process inadapté)
□ Quelle était la plus petite expérience pour valider l’hypothèse ? (Si vous ne savez pas → vous n’avez pas compris le problème)

Si vous cochez 2 cases ou moins : votre structure de décision ralentit votre exécution.

💡 A retenir

• La vitesse, ce n’est pas “plus de travail”, c’est moins de friction dans la décision.

• Si la tech est lente, c’est rarement un problème de stack ; c’est presque toujours un problème de structure ou d’arbitrage.

• En 2026, la vitesse sera un filtre naturel entre les entreprises qui apprennent et celles qui se contentent de s’épuiser.

🟣 FRACTURE #2 — L’IA

L’IA a intégré les organisations par les irritants…mais elle redistribuera le pouvoir par la structure

En 2025, tout le monde a utilisé l’IA.

Sur +40 organisations accompagnées :

• 80 % avaient intégré au moins un outil d’IA,

• moins de 30 % avaient une stratégie claire,

• et seulement 1 sur 5 avait un porteur explicite du sujet.

Aujourd’hui l’IA a cessé d’être un gadget : elle est devenue un facteur de productivité structurel.

Matthieu (co-fondateur Hones & CTO) le résume : “Les développeurs, les ops, les sales en dépendent au quotidien. L’IA n’est plus une expérimentation, c’est une prolongation du métier.”

Mais toute cette évolution s’est faite par tâtonnement. Un assistant ici, une automatisation là, une macro IA dans un process métier.

Chaque brique isolée semble bénigne. Cumulées, elles ont constitué une nouvelle couche d’infrastructure, souvent non documentée.

Jean (lead développeur) observe côté dev :

“Les développeurs codent de moins en moins. Ils supervisent des agents IA qui travaillent pour eux.”

Camille (CMO Hones) :

« L’arrivée de l’agentique sera le second choc IA après l’arrivée des LLMs de manière mainstream. Cela va profondément modifier les métiers de la tech, mais également toutes les fonctions de l’entreprise. De nouveaux métiers vont émerger : les AI ops, pour définir les besoins en agentique, mettre en place les agents, et automatiser le maximum de tâches opérationnelles des équipes. »

Yann (CTO Hones) observe la même chose côté métiers :

“Les équipes métiers, frustrées par les outils existants, intègrent l’IA pour automatiser. C’est une bonne dynamique, mais ça crée du shadow IT. Quand il y a des données sensibles, les équipes IT doivent reprendre la main sur des systèmes qu’elles n’ont pas mis en place.”

Jusqu’ici, l’IA agissait dans le périmètre des tâches.

Avec l’orchestration, elle agit désormais dans le périmètre des processus, donc dans la structure même du fonctionnement de l’entreprise.

2025 a clos le cycle de l’expérimentation. 2026 ouvre celui de la gouvernance.

Ce qui change vraiment : maîtrise vs dépendance

Aujourd’hui seules quelques entreprises ont vraiment commencé à intégrer l’IA au cœur de leur capacité de décision, de production et d’arbitrage.

C’est là que la fracture apparaît.

Deux modèles émergent :

🟢 Les organisations qui gouvernent leurs usages

Définissent une stratégie, maîtrisent leurs dépendances, orchestrent les systèmes.

🔴 Celles qui consomment des outils IA

Sans mesurer les implications sur la donnée, les workflows, la décision ou la souveraineté.

L’écart entre ces deux modèles ne grandira pas linéairement. Il s’amplifiera mécaniquement en 2026.

Ce que cela signifie concrètement :

Chaque fois que l’IA pilote une décision, une analyse, une communication, un processus métier, l’entreprise délègue non seulement une activité, mais une part de sa souveraineté opérationnelle.

Les dirigeants parlent encore “d’outils”. Mais ce qu’ils utilisent, ce sont des infrastructures décisionnelles qu’ils ne contrôlent pas.

Matthieu le résume bien :

« L’IA n’est qu’un accélérateur, un outil supplémentaire qui ne modifie pas les fondamentaux : une bonne communication, une gouvernance claire, des priorités bien définies et une vision solide restent essentielles. »

Une organisation alignée devient plus performante. Une organisation désalignée amplifiée par l’IA devient plus fragile.

2026 : ce qui va réellement changer

L’IA ne sera plus un sujet tech délégué au CTO. Elle va remonter au COMEX et au board.

1. La dépendance aux coûts des outils IA

   Sans gestion de la dépendance aux outils IA, les organisations risquent de subir les coûts d’inflations des outils, sans pouvoir s’en détacher.

2. Les premiers incidents majeurs vont arriver

   Un workflow automatisé qui plante. Un agent IA qui génère des réponses incorrectes face à des clients.

   Qui sera responsable ?

   Ces incidents seront insidieux : baisse de qualité progressive, bugs impossibles à tracer, décisions prises sur des données qu’on ne contrôle plus.

3. La guerre des talents va se durcir

   Les profils qui maîtrisent l’orchestration d’agents sont rares. Ils iront là où l’IA est un sujet de direction, pas une expérimentation cachée.

Ce que ça signifie pour vous

En 2026, trois questions deviendront incontournables au niveau COMEX :

1. Où sommes-nous structurellement dépendants de systèmes IA que nous ne contrôlons pas ?

2. Qui, nominativement, est responsable de la stratégie IA de l’entreprise ?

3. Quel est notre plan si un fournisseur IA clé devient indisponible ou multiplie ses tarifs par 3 ?

Les organisations qui ne sauront pas répondre ne seront pas “en retard”. Elles seront exposées.

💡 A retenir

• L’IA ne vous rendra pas puissant par défaut.

  Elle vous rendra puissant là où vous êtes déjà clair… et vulnérable ailleurs.

• Le plus grand risque de 2026 n’est pas de rater le virage IA.

  C’est de l’aborder sans décision politique claire.

• La question n’est plus “quel outil choisir ?”

  C’est “où est-ce que j’accepte consciemment de devenir dépendant ?”

La vitesse et l’IA ne sont plus deux sujets séparés.

L’une accélère tout.

L’autre redistribue la valeur, le pouvoir et la dépendance.

En 2026, elles ne feront plus la différence entre les entreprises “innovantes” et les autres.

Elles feront la différence entre celles qui pilotent encore leur trajectoire et celles qui commencent à la subir.

Dans la prochaine édition, on attaquera ce que cette accélération produit déjà dans les organisations :

• sur les équipes,

• sur les métiers,

• et sur la solidité réelle des marchés.

Pas en théorie.

Très concrètement.

Ces constats s’appuient sur 40+ organisations accompagnées en 2025.

Si ces fractures résonnent avec votre réalité, parlons-en.

👋 Bonjour,

Ce mois-ci, on vous a sélectionné 4 contenus pour vous aider à :

• Détecter les faux signaux de santé dans vos dashboards tech

• Accélérer sereinement (avec ou sans IA) sans créer de dette technique

• Trouver le bon rythme entre vitesse, qualité et soutenabilité du delivery

• Reprendre une position de pilotage, même sans background technique

Pas de bullshit, pas de concepts abstraits :

Que du concret pour les dirigeants qui ne veulent plus subir la tech.

L’évènement du mois - Interview live

🗞️ Les articles du mois

1. The DORA Trap: Quand les bons indicateurs racontent une fausse histoire

→ Lire : The DORA Trap – TurinTech

Vous suivez vos livraisons, vos sprints tiennent à peu près, la vélocité semble correcte…

Mais malgré tout, la roadmap dérape, la qualité perçue chute, et la tech coûte de plus en plus cher.

Alors, que se passe-t-il ?

Cet article met en garde contre l’illusion de vélocité, et montre comment certains indicateurs “green” peuvent masquer une montée de dette technique, des choix instables, ou une dégradation de la qualité.

Même quand tout a l’air de tourner, la machine peut s’user de l’intérieur.

✅ Pourquoi le lire ?

Parce qu’en tant que CEO, vous avez besoin de repères clairs pour piloter la tech.

Ce que montre très bien cet article, c’est que certains indicateurs sont flatteurs mais trompeurs. Le véritable enjeu n’est pas d’aller vite, mais d’avancer dans la bonne direction, sans sacrifier demain.

Il vous aidera à :

• Poser les bonnes questions à votre CTO,

• Décrypter les biais fréquents des vanilla metrics,

• Replacer la résilience au cœur du delivery.

• Et reprendre une posture de pilotage, même si vous ne lisez pas une ligne de code.

💡 À retenir : “Ce n’est pas parce que ça va vite que c’est bien fait. Méfiez-vous des dashboards trop verts.”

2. IA & Delivery : accélérer sans plonger dans la dette technique

→ Lire : IA & delivery : comment éviter la dette technique avec l’IA ?

L’IA promet de booster la productivité des équipes tech. Mais derrière les gains de vélocité apparents, le risque de dette technique explose.

Ce n’est pas (seulement) une histoire de code mal généré : c’est surtout un sujet de cadre, de priorisation et de pilotage.

Cet article décortique les vrais enjeux d’une adoption IA responsable, avec un seul objectif : accélérer sans risquer votre stack ou perdre le contrôle du delivery.

✅ Pourquoi le lire ?

Beaucoup de CEO se disent : “Avec l’IA, mes devs iront deux fois plus vite.”

Mais sans gouvernance, sans stratégie technique claire, l’IA peut accélérer vos failles plus que vos forces.

Ce que vous donne cet article :

• Une vision lucide sur les limites des outils IA dans un delivery startup,

• Des points de vigilance concrets (alignement produit/tech, dépendances, erreurs silencieuses),

• Et un rappel stratégique : la tech ne s’améliore pas par magie, elle s’organise.

💡 À retenir : “L’IA est un accélérateur. Mais si votre direction est mauvaise, elle vous y emmènera juste plus vite.”

3. Développement continue : Comment équilibrer vélocité et qualité

→ Lire : Continuous Development – Ranorex

Passer d’un delivery “à l’ancienne” à un cycle de développement continu, c’est une transformation en profondeur.

Cet article montre comment livrer vite ET bien, sans sacrifier la qualité ni s’épuiser à corriger des bugs en production.

Test automation, CI/CD, petits incréments, feedback en temps réel : ces termes ne vous sont pas forcément familier, mais ce sont les briques techniques qui permettent aux scale-ups de tenir le rythme sans casser leur produit.

✅ Pourquoi le lire ?

Ce n’est pas votre rôle de configurer GitLab… mais vous devez comprendre les leviers derrière un delivery sain.

Cet article vous aide à :

• Saisir ce qu’apporte une approche “continuous” bien structurée,

• Comprendre ce qu’elle change dans la gouvernance (cadence, QA, validation produit),

• Et challenger vos équipes sur leurs pratiques sans tomber dans le micro-management.

💡 À retenir : “Mieux vaut livrer en petits morceaux bien testés que de gros pavés instables.”

4. Should We Really Ship Fast and Break Things?

→ Lire : Ship Fast & Break Things ? – MadeWithLove

“Move fast and break things” : cette punchline a fait rêver des générations de startupers.

Mais aujourd’hui, cette logique pose plus de problèmes qu’elle n’en résout.

Dans cet article, MadeWithLove démonte ce mythe et propose une voie plus durable : trouver son “rythme juste”, celui qui permet d’itérer vite sans créer une bombe à retardement technique.

✅ Pourquoi le lire ?

Parce que dans 90 % des boîtes, le problème n’est ni la lenteur, ni la tech : c’est l’absence de cadre clair.

Cet article vous aidera à :

• Repenser votre tempo produit/tech,

• Revenir à une logique d’équilibre (impact vs vitesse),

• Et challenger la pression interne à “livrer vite” au détriment de la clarté.

💡 À retenir : “Ce n’est pas la vitesse qui tue, c’est l’absence de pilotage.”

📣 L’évènement du mois - Interview live

“Inside Sellsy : décryptage d’un CEO après un exit à 9 chiffres”

Sur le papier : 50M€ levés, un plan clair, trois acquisitions.

Dans la vraie vie : chocs culturels, couts cachés et le challenge de garder un plan clair tout en absorbant la complexité !

Et au bout du parcours, un exit historique dans un écosystème tech français de moins en moins prospère.

60 min d’interview en live avec Victor Douek, CEO de Sellsy, pour explorer coulisses d’une stratégie de croissance externe :

- structurer un processus d’acquisition reproductible

- calibrer le bon niveau d’intégration par rapport à l’autonomie

- résorber les écarts de culture entre équipes

- tenir la vision tout en digérant la complexité opérationnelle

Une conversation transparente, menée par Joachim Fourquet pour dirigeants et investisseurs qui veulent comprendre ce que signifie vraiment mettre en place une stratégie d’acquisition dans un environnement mouvant et parfois chaotique !

📍 Le 16 décembre à 12h — en live.

→ S’inscrire à l’évènement

🎬 L’espace média

L’IA améliore-t-elle réellement la productivité des développeurs ?

Et si la promesse “l’IA booste la productivité des devs” était… trop simpliste ?

Dans cette conférence donnée à l’AI Engineer World’s Fair, Yegor Denisov-Blanch (chercheur à Stanford) partage les résultats d’une étude menée sur 100 000 développeurs pour mesurer l’impact réel de l’IA sur la productivité.

✅ Pourquoi la regarder ?

Parce que vous aurez enfin des données concrètes, au-delà du storytelling des vendeurs de solution.

Oui, l’IA peut faire gagner du temps, mais pas à tous, pas partout, et surtout pas sans une stratégie claire.

Cette vidéo vous donne les bons critères pour décider où et comment l’IA peut (ou non) faire gagner en delivery, selon votre stack, vos équipes et vos enjeux.

Un must pour tout CEO qui veut investir intelligemment, sans suivre la hype les yeux fermés.

❌ Les erreurs (classiques) quand il s’agit d’accélérer la tech

1. Croire que “aller plus vite” = “bosser plus vite”

On pousse les équipes à livrer plus, on accélère la roadmap… mais sans revoir les flux, les dépendances, la qualité du code ou le mode de validation. Résultat : plus d’erreurs, plus de retravail, et une équipe à bout de souffle.

2. Ne pas cadrer les objectifs de vitesse

Sans définition claire de ce qu’on veut dire par “plus vite” (réduction du cycle de release ? moins de goulots ? lead time plus court ?), la consigne devient floue, anxiogène et contre-productive. On sacrifie la qualité sans gain réel.

3. Mettre l’IA en pilote automatique

La réalité : sans cadre, sans gouvernance, l’IA génère plus de bruit que de valeur. Elle va accélérer le delivery de ce qui est déjà bien structuré… mais aggraver les failles si la base est instable.

4. Déléguer entièrement le pilotage tech

Ce n’est pas une question de micro-management. Mais sans rituels clairs, sans point d’alignement produit/tech/business, la tech part dans son couloir, et les dérives s’accumulent. La roadmap devient floue, et les priorités se noient.

5. Mesurer la vitesse, mais pas la soutenabilité

On célèbre les releases, les features livrées, les sprints “tenus”. Mais on ne regarde pas le niveau de retravail, les bugs en prod, la dette technique générée. Ce qui semble rapide aujourd’hui risque de tout ralentir demain.

À très vite,

— L’équipe Hones

👋 Bonjour,

Ce mois-ci, on vous a sélectionné 3 articles pour :

• garder la main sur la roadmap sans rentrer dans le code,

• aligner vos décisions stratégiques avec ce qui se passe vraiment côté tech,

• éviter les erreurs qui coûtent (très) cher en scalabilité, recrutement ou levée.

Pas de bullshit, pas de concepts abstraits : Que du concret pour les dirigeants qui ne veulent plus subir la tech.

L’évènement du mois - Webinar
“Et si la tech ne suffisait plus à faire la différence ? ”

🗞️ Les articles du mois

1. Manager une équipe tech quand on ne l’est pas soi-même

→ Lire : Managing Engineering Teams as a Non-Technical Founder

Vous n’avez pas besoin de savoir ce qu’est un event loop ou une stack Kubernetes pour piloter efficacement votre équipe tech.
Ce qu’il vous faut, c’est un cadre clair, des rôles bien posés et une communication structurée.
RACI, documentation, ownership, culture produit/tech… ce guide pose les bases d’une collaboration saine, où vous restez aux commandes.

✅ Pourquoi le lire ?

Vous ne codez pas ? Aucun problème. Mais ce n’est pas une excuse pour ne pas piloter.
Trop de CEO non-tech s’éclipsent du sujet tech, pensant qu’ils n’ont pas leur place.
Ils délèguent tout, jusqu’à devenir dépendants, parfois sans s’en rendre compte.

Ce qu’explique très bien cet article, c’est que le pilotage tech n’a rien à voir avec vos compétences techniques.

Ce qui compte, c’est la structure que vous mettez en place :

• Qui décide quoi, sur quels critères ?

• Quels rituels permettent de suivre la réalité sans micro-manager ?

• Comment aligner Produit, Tech et Business sans créer de silos ?

Sans cadre, la suite est prévisible :

• Roadmap instable,

• Équipe qui exécute sans conviction,

• CTO seul à bord,

• Et une tech que vous ne comprenez plus…jusqu’à la crise.

Ce texte vous donne :

• Un cadre mental lisible pour reprendre votre rôle de pilote,

• Des outils concrets (RACI, ownership, arbitrage) à activer sans être ingénieur,

• Et une vision pragmatique de la gouvernance tech à la hauteur de votre rôle de CEO.

Si vous sentez que la tech avance sans vous, cette lecture est un bon point de reprise.

💡 À retenir : “Vous n’avez pas besoin de savoir coder. Vous avez besoin d’un cadre clair.”

2. Le binôme CEO–CTO : la clé pour faire de votre business un succès

→ Lire : The CEO–CTO Partnership: How Tech and Business Leaders Must Align for Success

Un CTO qui parle infra, un CEO qui parle revenus, et zéro pont entre les deux : bienvenue dans 80 % des scaleups.
Le problème ? Quand la tech et le business ne sont pas alignés, les décisions sont prises dans le vent.

✅ Pourquoi le lire ?

Le binôme CEO–CTO est un facteur de scalabilité. Quand il dysfonctionne, c’est l’entreprise entière qui ralentit.
Ce texte met le doigt sur un sujet souvent sous-estimé : la qualité de la relation entre CEO et CTO.

Beaucoup de CEO pensent avoir une relation fluide avec leur CTO.
Mais dès qu’on creuse, on découvre :

• Des zones grises sur les décisions stratégiques,

• Des arbitrages techniques jamais vraiment partagés,

• Des priorités business et tech qui ne s’alignent que sur le papier.

Ce que montre l’article, c’est que l’alignement CEO–CTO ne peut pas reposer sur l’intuition ou la confiance implicite.
C’est un chantier structurant, et continu.

Pourquoi cet article peut vous aider ?

• Parce qu’il vous aide à évaluer la maturité réelle de votre binôme dirigeant.

• Parce qu’il vous pousse à clarifier la gouvernance tech au plus haut niveau.

• Et parce qu’il vous invite à sortir d’un rapport de délégation pour construire un pilotage partagé, robuste et exigeant.

Si vous avez déjà signé une roadmap sans vraiment la comprendre, ou validé des arbitrages techniques en espérant qu’ils tiennent, alors cette lecture est salutaire.
Elle vous aidera à (re)poser les fondations d’un binôme qui tire dans la même direction, en pleine conscience des contraintes mutuelles.

💡 À retenir : “Le CEO et le CTO ne pilotent pas deux silos. Ils tiennent ensemble la barre.”

3. Votre gouvernance technologique peut faire capoter (ou booster) votre levée

→ Lire : Gouvernance technologique : un atout clé pour séduire les fonds d’investissement

Les investisseurs ne se contentent plus de votre vision.
Ils scrutent votre gouvernance tech : votre stack, vos risques, votre capacité à scaler sans tout casser.
Cet article montre ce que les investisseurs attendent concrètement, et comment structurer votre gouvernance pour inspirer confiance.

✅ Pourquoi le lire ?

Cet article met en lumière un décalage devenu critique : beaucoup de startups abordent leur levée comme un exercice de narration.
Mais les fonds, eux, veulent des preuves. Ils scrutent des signaux faibles… qui en disent long.

Or, trop de scaleups arrivent encore à ce moment clé avec :

• Une stack peu défendable, dette technique massive,

• Un CTO indispensable mais isolé,

• Aucune métrique sur la qualité d’exécution.

Résultat : les fonds freinent, exigent des audits, posent des garanties… ou retirent leur offre.
Et personne ne comprend vraiment pourquoi.
Cet article révèle ce que les investisseurs regardent vraiment avant une levée de fonds: votre capacité à piloter une organisation tech fiable, durable, évolutive.

À lire si vous :

• Préparez une levée ou un tour de table stratégique,

• Reposez encore votre narration sur des “quick wins” techniques,

• N’avez jamais challengé votre gouvernance tech avec un regard externe.

Ce que vous y trouverez :

• Une grille de maturité pour évaluer votre posture tech,

• Des éléments de langage clairs pour défendre votre stratégie auprès d’un fonds,

• Une vision de la gouvernance comme avantage de valorisation, et non comme contrainte.

💡 À retenir : “La tech est un actif stratégique. Montrez-le, ou vous serez valorisé comme si elle ne l’était pas.”

📣 L’évènement du mois - Webinar

“Et si la tech ne suffisait plus à faire la différence ? ”

Dans 5 ans, créer un SaaS pourrait (presque) être aussi simple qu’écrire un prompt.
IA générative, frameworks ultra-matures, démocratisation des outils no-code/low-code...
Le build s’accélère. La barrière technologique s’effondre.

Une question se pose alors :
👉 La tech peut-elle encore faire la différence ?

🎤 Une discussion animée par Joachim Fourquet (co-fondateur de Hones), avec :

• James Rebours, CEO - Klark AI

• Olivier Gerardin, Operating Advisor - Serena

• Matthieu Sénéchal, CTO & co-fondateur - Hones

📅 Le 4 novembre à 12h - en live

S'inscrire

CEO, CTO, VC, rejoignez une discussion sans langue de bois sur la fin du moat technique, et les nouveaux leviers qui créeront de la valeur dans les startups tech de demain.

🎬 Les ressources du mois

On voit encore trop de boîtes où ces deux mondes évoluent en parallèle.
D’un côté la tech qui avance dans son coin sans lien direct avec les enjeux business.
De l’autre le business, qui prend des décisions sans vraiment comprendre la réalité terrain de la tech.

Le problème ? Ces deux univers devraient marcher main dans la main.
Il faut mettre en place une collaboration permanente où le business identifie les problèmes et la tech trouve les solutions optimales.

C’est tout l’enjeu que Matthieu Sénéchal (CTO et co-fondateur d’Hones) aborde dans cette vidéo : reconnecter tech et business pour avancer ensemble.

Podcast : Top mistakes non-technical founders make & how to avoid them

“If you’re building a tech product but don’t have a technical background, this episode will save you months of wasted time and thousands in unnecessary spend.”

🎯 Dans cet épisode, Sophia partage les 5 erreurs les plus fréquentes des fondateurs non-tech, et comment les éviter.

Un concentré d’insights pour :

• éviter de recruter le mauvais CTO,

• garder la maîtrise du produit sans parler code,

• comprendre les enjeux de delivery avant qu’il ne soit trop tard.

🤔 Les questions clés

❓ “Mon CTO est très bon, je lui fais confiance. Pourquoi cadrer plus ?“

Parce que la confiance sans cadre, c’est du désengagement.
Si votre CTO est vraiment solide, il attend des objectifs clairs, des arbitrages nets, et une vraie alliance avec le business.
Le problème, ce n’est jamais “trop de confiance”. C’est l’absence de gouvernance : quand personne ne tranche, personne n’anticipe, et tout devient flou.

❓ “Je ne suis pas tech, pourquoi est-ce que je devrais m’impliquer dans la gouvernance tech ?”

Parce que gouverner, ce n’est pas coder.
Il n’est pas nécessaire pour un CEO de comprendre les détails techniques, mais vous devez maîtriser les arbitrages, les risques, et les priorités qui en découlent.
Piloter la tech, c’est poser un cadre, exiger de la lisibilité, arbitrer en lien avec votre stratégie business.

Ce n’est pas une délégation totale, c’est un pilotage partagé.

❓ “La tech fonctionne, on shippe. Pourquoi changer ?”

Parce que livrer n’est pas gouverner.
Oui, vous shippez. Mais dans quelle direction ? À quel coût invisible (technique, humain, financier) ?
Sans pilotage clair, la vélocité cache souvent une dette qui enfle. Et c’est quand ça pète qu’il est trop tard.

Gouverner la tech, c’est assurer la scalabilité, pas juste le court-terme.

❓ “Franchement, j’ai d’autres priorités. La tech, c’est secondaire tant que ça ne bloque pas.”

Faux. La tech n’est jamais secondaire, elle est simplement silencieuse… jusqu’à ce qu’elle vous freine brutalement.
Une mauvaise gouvernance tech vous fera perdre vos devs, vos clients, vos marges, sans que vous compreniez d’où vient le problème.

Piloter la tech, c’est éviter d’être en réaction permanente.

❓ “Je ne veux pas créer de tensions avec mon CTO en m’en mêlant trop.”

Vous ne vous en “emmêlez pas”. Vous faites votre job de dirigeant. Aligner stratégie et exécution, c’est ce qui garantit la cohérence de votre entreprise.
Un CTO efficace veut un CEO impliqué, pas un CEO qui se défausse.

Le bon rapport, ce n’est pas de la supervision, c’est de la co-construction.

Hones - Faire de la tech un levier, pas un frein

Si la lecture de cette newsletter vous a donné l’impression que :

• votre tech fonctionne… mais que vous ne savez pas à quel prix,

• vous pilotez à vue côté produit et roadmap,

• ou que votre CTO est bon, mais trop seul ou trop opérationnel,

Alors c’est probablement le moment d’agir.
👉 Chez Hones on accompagne les dirigeants de la tech à chaque moment clé : exécution, réorganisation, levée, IA, réduction des coûts.

📆 Prenez 30 min avec nous → Réserver un créneau avec un expert Hones

On challenge, on clarifie, on structure. Et on vous redonne la main.

À très vite,

— L’équipe Hones

Bonjour,

Ce mois-ci, on vous a sélectionné 3 ressources clés pour :

• comprendre comment scaler sans surcharger,

• éviter les pièges d’un recrutement réflexe,

• et surtout augmenter la productivité de votre équipe actuelle.

Avant de plonger dans le recrutement, assurez-vous de tester d’autres alternatives pour accélérer votre delivery, sans augmenter votre masse salariale.

Voici ce que les meilleurs CTO et CEO lucides, ont compris.

🗞️ Les articles du mois

1. Leçon de scalabilité par WhatsApp : 50 milliards de messages, 32 devs

→ Lire : How WhatsApp Scaled with a Tiny Team

WhatsApp a tenu une charge planétaire avec une équipe plus petite que dans la plupart des scale-up françaises.

Comment ? En refusant de sur-recruter, et en structurant intelligemment.

✅ Pourquoi le lire ?

L’article décortique les 8 principes qui ont permis à WhatsApp d’absorber une croissance hors norme en gardant une équipe à taille humaine :

• un focus produit (pas de “feature creep”),

• un choix techno parfaitement adapté à la scalabilité (Erlang, ejabberd),

• une organisation obsédée par la simplicité, l’automatisation, et la résilience.

Pour un CEO, c’est un déclic utile : avant de chercher à complexifier votre organisation, regardez si votre équipe ne pourrait pas gagner en efficience simplement en améliorant la structure et les process.

Ce que montre l’article, c’est que les meilleurs leviers de vélocité ne sont ni humains, ni budgétaires : ils sont structurels.

Il pousse à se poser les bonnes questions :

• Avez-vous une équipe qui livre vite parce qu’elle est bien conçue, ou qui compense ses failles par plus de monde ?

• Votre stack et vos outils sont-ils pensés pour durer, ou hérités de décisions court-terme ?

• L’automatisation est-elle centrale dans vos pratiques, ou reste-t-elle marginale et sous-exploitée ?

Cet article est un appel à réinterroger votre design organisationnel pour l’optimiser.

💡 À retenir : “Scaler n’est pas une question de volume, c’est une question de clarté.”

2. Structurer vos équipes tech sans empiler les recrutements

→ Lire : Building High-Performance Tech Teams in 2025

Une scale-up allemande partage sa méthode pour organiser ses équipes tech sans grossir à outrance.

Un retour terrain utile pour tout CEO qui sent que son organisation tech commence à dériver.

Pas assez de delivery. Pas assez de clarté. Et une envie de tout doubler en recrutement.

✅ Pourquoi le lire ?

Une équipe tech qui grandit sans cadre précis devient vite un chaos organisationnel. Ce qu’on pourrait amener en vélocité par des nouvelles recrues se perd dans la désorganisation de cette nouvelle équipe.

Cet article apporte les clés pour structurer une équipe tech et faire mieux avec le même effectif.

Vous y trouverez des modèles organisationnels très concrets :

• équipes “mission-driven” avec périmètre clair,

• découpage par domaine plutôt que par feature,

• collaboration produit/tech resserrée.

C’est une lecture utile pour tout CEO qui sent que les équipes sont compétentes mais que l’output reste décevant.

Avant de parler de recrutement, il y a souvent un gros gain à activer simplement en structurant intelligemment ses missions, son focus et ses interactions.

À lire si vous sentez que votre équipe grossit… mais ne va pas plus vite.

Ou si vous n’avez jamais remis à plat la structure de vos équipes depuis votre Series A.

💡 À retenir : “Avant de recruter, structurez. Sinon, vous ajoutez du chaos.”

3. Pourquoi recruter des devs n’accélère (presque) jamais votre delivery

→ Lire : Pourquoi recruter des devs n’est pas la solution pour accélérer le delivery

C’est probablement l’un des pires raccourcis qu’on voit en scale-up :

La roadmap n’avance pas ? Vite, il faut ajouter de nouveaux dev.

Mais empiller les nouvelles recrues ne résoudra jamais vos problèmes d’organisation.

Commencez d’abord par regarder ce qui peut être amélioré dans vos process.

✅ Pourquoi le lire ?

Parce que ce n’est pas en ajoutant des gens qu’on livre plus vite :

• L’onboarding ralentit les équipes en place.

• Une organisation floue amplifie les frictions.

• Sans vision claire, chaque nouveau profil ajoute de la dette organisationnelle.

Cet article démonte méthodiquement ce réflexe courant en scale-up : embaucher pour compenser une vélocité insuffisante, sans avoir creusé ce qui bloque vraiment.

Vous y trouverez :

• une explication claire des effets secondaires d’un recrutement mal préparé (ralentissement, dilution du focus, friction organisationnelle),

• une checklist des fondamentaux à poser avant d’ajouter une tête de plus : rôles, arbitrages, roadmap, gouvernance,

• une invitation à changer de réflexe : passer du renforcement de ressources au renforcement de structure.

À lire si :

• vous recrutez depuis 6 mois, mais que vous ne gagnez pas en vitesse d’éxecution

• ou si votre CTO vous pousse à staffer, mais sans clarté sur ce que ça va vraiment changer.

💡 À retenir : “Recruter est rarement une solution miracle. C’est une conséquence d’un système déjà sain.”

📣 Les ressources du mois

🎦 Vidéo : Engineering Metrics That Matter in 2025

Comment améliorer la performance de votre équipe tech sans tomber dans la micro-gestion ni dans le bullshit des KPI vanity ?

Ce webinar réunit plusieurs engineering leaders (Dropbox, ProcessMaker, Vibrant) pour faire le tri entre les bons indicateurs, ceux qui vous aident vraiment à piloter, et ceux qu’il faut oublier définitivement.

✅ Pourquoi le regarder ?

• Il revisite les métriques classiques (DORA, vélocité, delivery time…) à la lumière de l’IA et des nouveaux enjeux d’organisation.

• Il explore l’impact réel de l’IA sur la productivité tech, et ce que ça change dans le pilotage des équipes.

• Il pose une question essentielle : comment arbitrer entre vitesse, qualité, et bien-être des devs.

À voir si :

• Vous cherchez à objectiver vos décisions sans étouffer vos équipes,

• Vous voulez éviter les dérives du “tout indicateur”,

• Ou si vous sentez que vos metrics actuels ne vous disent plus rien de vraiment utile.

💡 À retenir : “Les bons metrics éclairent. Les mauvais metrics manipulent.”

🎧 Podcast : Créer une culture de la performance sans casser vos équipes

Faut-il évaluer la performance individuelle dans une équipe tech ? Et si le vrai levier de performance… n’était pas individuel du tout ?

Dans cet épisode, Fabio Lessa (ex-Spotify, aujourd’hui Head of Platform chez Duolingo) partage ce qu’il a appris en structurant des équipes performantes dans des contextes exigeants. Il revient notamment sur l’expérience des “tiger teams” : des mini-squads mobilisées temporairement sur un objectif précis, avec des résultats spectaculaires.

✅ Pourquoi l’écouter ?

• Parce que les systèmes d’évaluation classiques (OKR collectifs + review individuelle) peuvent créer de la confusion, du désalignement et peu de résultats.

• Parce que la performance d’une équipe ne se décrète pas : elle se construit par la structure, l’environnement et la clarté des enjeux.

• • Et parce que vous verrez comment des équipes ciblées, protégées des distractions, dépassent largement ce qu’on attend d’elles.

📕 Le coin lecture

Team Topologies : comment structurer vos équipes tech pour livrer plus vite

→ Lire : Les concepts clés du modèle

L’organisation de votre équipe tech n’est pas neutre.

Elle détermine votre capacité à livrer vite, à scaler proprement… ou à vous embourber dans des ralentissements invisibles.

✅ Pourquoi le lire ?

Ce modèle propose un cadre simple mais radical :

• 4 types d’équipes (et pas plus),

• 3 types d’interactions (et pas plus),

• Et une obsession : réduire la friction et accélérer la valeur.

On y parle aussi de :

• confiance comme levier organisationnel (et non soft skill optionnelle),

• charge cognitive à surveiller (si vous voulez garder vos meilleurs éléments),

• stabilité des équipes comme facteur de vélocité (vs. reconfigurations permanentes).

À lire si :

• vos équipes se marchent dessus,

• votre roadmap stagne,

• ou si vous sentez que “l’organisation” est devenue un sujet tabou que plus personne ne pilote vraiment.

💡 À retenir : “Ce n’est pas la structure qui compte. C’est ce qu’elle permet de livrer.”

🎁 Bonus - Fiche pratique

5 leviers concrets pour gagner en efficience dès maintenant

1. Lancez un audit tech ciblé

• Problème : “on manque de devs”, mais les problèmes sont ailleurs (tech, orga, focus).

• Action : audit flash pour identifier les vrais goulots d’étranglement et définir un plan d’action précis

• Impact : +30 à +50 % de vélocité sans recruter un seul dev.

2. Faites évoluer vos talents en interne

• Problème : vos équipes sont compétentes, mais nécessitent juste un petit coup de pouce pour monter au niveau supérieur.

• Action : coaching ciblé pour renforcer leadership, posture et structuration d’équipe.

• Impact : montée en compétence, fidélisation, réduction du turnover.

3. Activez un CTO part-time

• Problème : manque de pilotage senior, mais pas de budget/temps pour recruter.

• Action : un CTO en mission part-time (2-3 jours/semaine) pour réaligner la tech et le COMEX.

• Impact : stratégie cadrée, delivery relancé, sans embauche immédiate.

4. Optimisez votre organisation avant d’embaucher

• Problème : onboarding trop long, roadmap floue, vélocité en chute, les recrutements ne pourront pas être opérationnels

• Action : clarifiez les rituels (daily, QA…), documentez le code, simplifiez la roadmap.

• Impact : un onboarding solide, une organisation efficace = productivité en 4 semaines (au lieu de 6 mois).

5. Utilisez l’IA comme co-développeur

• Problème : vos devs passent du temps sur du test, debug, doc.

• Action : intégrez une IA (type Copilot, Cursor) dans vos workflows.

• Impact : +20 à +40 % de productivité sur les tâches répétitives.

⚠️ Attention : une IA mal intégrée dans une organisation bancale ne fait qu’accélérer les bugs. Assainissez votre gouvernance d’abord.

Avant de recruter, posez-vous ces 3 questions :

1. Le problème vient-il d’un manque de ressources ou d’un manque de clarté ?

2. Est-ce que mon organisation est prête à accueillir un nouveau profil efficacement ?

3. Ai-je testé les autres leviers avant d’alourdir ma masse salariale ?

Bonjour,
Ce mois-ci, 3 articles pour :

• (Re)prendre la main sur votre organisation tech,

• Aligner vos décisions produit, business et infra sans perdre de vélocité,

• Identifier (et corriger) les angles morts qui plombent votre scalabilité.

Pas de jargon, pas de concepts hors sol.
Juste du retour terrain, utile pour les dirigeants qui veulent que la tech supporte le business.

🗞️ Les articles du mois

1. CEO–CTO : binôme ou fossé stratégique ?

→ Lire : The CEO–CTO Partnership: How Tech and Business Leaders Must Align for Success

Un CTO qui parle infrastructure, un CEO qui parle croissance…et personne pour traduire.
C’est précisément dans ce genre de situation que la roadmap devient bancale et que le delivery commence à ralentir.

✅ Pourquoi le lire ?

Beaucoup de CEO pensent avoir une bonne relation avec leur CTO : confiance mutuelle, respect, échanges fluides.
Mais en creusant, on découvre souvent que les décisions stratégiques ne sont pas vraiment partagées, les priorités tech et business ne sont pas réellement alignées, et chacun avance dans son couloir en pensant que l’autre gère.
C’est précisément ce que met en lumière cet article : le désalignement CEO–CTO ne vient pas d’un conflit, mais d’un vide.

Tout semble fonctionner jusqu’à ce que :

• une levée bloque à cause de la stack,

• une roadmap parte en guerre contre le produit,

• un CTO se retrouve seul avec des arbitrages à 500k€ sur les bras.

Ce que vous retirerez de cette lecture :

• Une grille de lecture pour détecter les signaux faibles d’un désalignement déjà en cours (même si tout semble fluide),

• Des pistes concrètes pour créer un espace d’échange stratégique régulier, sans jargon ni surpilotage,

• Et une posture nouvelle : celle d’un CEO qui co-construit, challenge et aligne… plutôt que de valider à distance.

À lire absolument si vous sentez que “chacun fait bien son job” mais que vous manquez d’une vision commune à long terme.
Car dans une scaleup, l’alignement ne peut pas être implicite. Il doit être conçu, cultivé, challengé.

💡 À retenir : “Le CEO et le CTO ne pilotent pas deux silos. Ils tiennent ensemble la barre.”

2. Et si vos choix technologiques freinaient votre croissance ?

→ Lire : Vos choix technologiques soutiennent-ils vraiment la croissance ?

Quand tout va vite, on fait des choix “pragmatiques” : stack rapide à monter, décisions produits court-termistes, briques techniques bricolées.
Le problème ? Ce qui semble fonctionner à l’instant T peut vous coûter des mois de croissance plus tard.

✅ Pourquoi le lire ?

Tant que le produit fonctionne, que les utilisateurs s’inscrivent et que les équipes avancent, tout semble aller dans le bon sens.
Mais sous la surface, il arrive que l’infrastructure ne suive plus. Que les fondations techniques, posées dans l’urgence, deviennent un poids mort.
Et c’est souvent là que le piège se referme : le CEO a l’illusion de maîtriser la situation, alors que la dette, l’empilement de techno ou les choix “temporaires” prennent doucement le pouvoir.

Cet article met en lumière un pain insidieux pour les dirigeants :

• L’illusion que vos choix technos ne vous engagent pas stratégiquement.

• Le décalage entre les besoins business à venir et les fondations techniques existantes.

Ce n’est pas un sujet réservé au CTO. C’est un enjeu stratégique pour le CEO, parce que chaque choix techno est aussi un pari business, parfois implicite, mais toujours engageant.

Ce que vous y trouverez :

• Un décryptage clair et sans jargon des erreurs fréquentes dans les scaleups (stack inadéquate, infra mal dimensionnée, dette ignorée),

• Des questions clés à poser à votre équipe tech, même si vous n’êtes pas technique,

• Un rappel stratégique : la bonne question n’est pas “est-ce que ça marche aujourd’hui ?”

  Mais “est-ce que ça tiendra demain sans m’exploser entre les mains ?”

À lire pour challenger vos fondations et éviter une croissance sur pilotage automatique droit vers le mur.

💡 À retenir : “Les choix techniques qui freinent la croissance ne sont pas toujours visibles. Jusqu’à ce qu’il soit trop tard.”

3. Aligner la roadmap tech sur la vision business : méthode inside

→ Lire : The Startup CTO’s Playbook: Aligning Tech Roadmaps with Business Goals

La roadmap tech, c’est souvent un mix de features, de dettes à rembourser, et de “quick wins” à livrer.
Mais combien de fois vous êtes-vous demandé : “Est-ce que tout ça sert vraiment mes objectifs business ?”

✅ Pourquoi le lire ?

Ce guide aborde un mal courant, mais rarement nommé : Une roadmap tech qui se construit sans logique de création de valeur.

On voit encore trop souvent ce scénario :

Le CTO fait “au mieux”, sans input business clair.

Le CEO valide des arbitrages sans vraiment les relier à la stratégie.

On avance, certes. Mais vers quoi exactement ?
Ce que ce texte permet de remettre à plat, c’est le lien fondamental entre votre vision business et l’exécution tech.

L’article propose un cadre simple pour réaligner tout ça : partir d’un objectif business clair, traduire cet objectif en hypothèse d’impact technique, et structurer la roadmap autour de jalons qui ont du sens.
Et ce n’est pas juste utile au CTO. En tant que CEO, cette lecture vous offre une double valeur :

• Elle vous donne un vocabulaire commun pour dialoguer avec votre équipe tech sans tomber dans le micro-management,

• Et surtout, elle vous réinstalle dans votre vrai rôle de pilote stratégique. Celui qui ne demande pas “quand c’est livré”, mais “pourquoi on le fait”.

Vous en sortirez avec une meilleure capacité à challenger les arbitrages, à poser les bonnes questions (“quel KPI ça bouge ?”, “qu’est-ce qu’on attend comme impact ?”), et à éviter les cycles de livraison sans traction.

À lire si vous avez l’intuition que votre roadmap tech vous coûte cher… sans créer assez de valeur.

💡 À retenir : “Un bon CTO ne livre pas des features. Il livre une trajectoire.”

📸 En image :

500 000 € par an : C’est le coût moyen caché des frictions opérationnelles dans une startup de 30 à 50 personnes.

📣 Les ressources du mois

Quand le produit, la tech et le business ne sont pas sur la même longueur d’onde, ce n’est pas juste un problème d’organisation.
C’est une bombe à retardement.
Dans cette vidéo, Joachim et Matthieu (fondateurs d’Hones), reviennent sur les effets directs d’un désalignement stratégique : retards produit, tensions internes, dette qui explose, perte de sens pour les équipes… et perte de confiance des investisseurs.

✅ Pourquoi la regarder ?

• Parce qu’elle illustre avec des exemples concrets ce qu’on appelle “désalignement”.

• Parce qu’elle montre comment un décalage de quelques mois entre roadmap business et décisions tech peut coûter très cher.

• Parce qu’en tant que CEO, vous êtes souvent le seul à pouvoir remettre tout le monde dans le même bateau, et cette vidéo vous donne les bons signaux d’alerte.

💡 À retenir : “Quand la tech n’est pas alignée avec le business, ce n’est pas juste un retard. C’est une boîte qui s’éparpille.”

🎧 Podcast : Strategy in Development

Aligner stratégie, produit et tech : un enjeu vital (et sous-estimé).
Ce podcast aborde un point souvent mal compris dans les startups :

👉 Le rôle structurant de la stratégie dans le développement tech.

Trop souvent, les équipes produit, tech et business avancent chacune dans leur coin. Résultat ? Des efforts mal synchronisés, des choix techniques mal alignés, et une roadmap qui patine.

✅ Pourquoi l’écouter ?

• Il remet la stratégie au centre de l’organisation : pas juste un mot à la mode, mais un guide clair pour prioriser, arbitrer, avancer.

• Il insiste sur un point oublié : l’équilibre entre innovation et maintenance. Trop d’orgas sacrifient l’un pour l’autre, et y perdent en vélocité.

• Il alerte sur les pièges classiques du leadership tech : alignement flou, décisions isolées, manque de coordination stratégique.

💡 À retenir : “Une stratégie mal partagée, c’est une exécution mal orientée.”

🧠 Mémo stratégique : 3 questions pour une roadmap focus business

💡 Une roadmap n’est pas un tableau de bord de features. C’est un plan d’investissement.

Avant de valider le prochain sprint, posez-vous ces 3 questions simples mais structurantes :

1️⃣ À quel KPI business répond cette initiative ?

MRR, churn, conversion, panier moyen…
Si aucun indicateur clair n’est lié à la feature : pause.

2️⃣ Quelle hypothèse d’impact business est formulée ?

Ex : « Cette fonctionnalité réduit le churn car elle automatise ___ ».
Pas d’hypothèse = pas de cap. On ne code pas dans le flou.

3️⃣ Comment va-t-on mesurer le résultat (et décider ensuite) ?

Déploiement ➜ suivi ➜ preuve ➜ arbitrage : on scale ou on tue.

🎯 Rappel : chaque décision tech doit servir un objectif business.