Adeo (Leroy Merlin, Weldom)

Dans ce nouvel épisode du podcast Hands On, Vincent, Platform Leader Finance chez Adeo, partage un retour terrain rare sur le pilotage de produits digitaux internes à l’échelle d’un grand groupe international.

Comment créer de la valeur sans chiffre d’affaires direct ?
Comment arbitrer, prioriser et renoncer quand les demandes viennent de toutes parts ?
Comment faire du Product Management sérieux dans un environnement finance, multi-BU et multi-pays ?

Cet article synthétise les enseignements concrets de l’épisode.

Le défi central du Product Management interne : prouver la valeur

Dans une entreprise éditrice de logiciels, la valeur d’un produit est simple à mesurer :
un client paie, le revenu est connu, la marge est projetable.

Dans un grand groupe, les produits digitaux internes :

• ne génèrent pas de revenus directs,
• sont refacturés à coût,
• mais consomment des budgets significatifs.

👉 Le risque : réduire le débat produit à une question de coûts, sans jamais objectiver la valeur créée.

Chez Adeo, cette question est structurante. Elle conditionne :

• les arbitrages budgétaires,
• la crédibilité des équipes produit,
• la capacité à investir dans la durée.

45 % des initiatives finance servent l’ensemble du groupe

Un chiffre clé ressort de l’épisode :
45 % des initiatives portées par la plateforme finance ne sont pas destinées à la finance elle-même.

Elles permettent de rendre possibles des projets stratégiques du groupe, notamment :

• le paiement différé pour les clients professionnels,
• la gestion de contrats,
• la facturation,
• l’exposition de services financiers via API aux autres plateformes (supply chain, commerce, data…).

La plateforme finance devient ainsi un produit transverse, indispensable à la croissance du groupe.

Passer d’une logique MOA à une logique Product

Le problème

Historiquement, les demandes internes arrivent sous forme :

• d’emails,
• de messages,
• de réunions,
• d’urgences mal qualifiées.

Résultat : empilement des sujets, priorisation floue, frustration généralisée.

La réponse mise en place

Chez Adeo :

• un portail de la demande devient obligatoire,
• chaque demande doit préciser :
  • le problème métier,
  • la valeur attendue,
  • le périmètre,
  • les utilisateurs impactés,
  • les pays / BU concernés.

Les demandes sont ensuite évaluées via un cadre de scoring commun (alignement stratégique, impact, complexité).

👉 Dire non devient une décision collective, basée sur des faits.

Du reporting à l’action : sortir des dashboards inutiles

Un constat fort partagé dans l’épisode :
les grandes organisations produisent énormément de dashboards… très peu utilisés.

Chez Adeo :

• un audit a permis de supprimer près de 50 % des reportings sans impact opérationnel.

Nouvelle approche

• moins de reporting statique,
• plus d’alerting,
• plus de produits orientés action.

Exemple concret

Un produit data déployé en magasin :

• détecte les stocks toxiques,
• propose des actions concrètes,
• mesure l’impact réel sur les ventes.

👉 Le produit ne se contente plus de mesurer la performance : il la fait progresser.

IA et prototypage : opportunité majeure, risque réel

Les outils de prototypage rapide (Lovable, v0, etc.) transforment la phase de Discovery :

• prototypes fonctionnels en quelques jours,
• échanges beaucoup plus concrets avec les métiers.

Mais Vincent alerte sur un risque clé :

Un prototype rapide crée l’illusion qu’un produit peut être mis en production tout aussi vite.

Or, entre prototype et produit industriel :

• sécurité,
• architecture,
• intégration SI,
• qualité et maintenabilité.

👉 Sans pédagogie, l’IA peut générer incompréhension et frustration.

Comment l’IA est réellement utilisée chez Adeo

IA dans les produits

Cas d’usage concrets en production ou en déploiement :

• lecture automatique de devis,
• pré-remplissage de demandes d’achat,
• classification intelligente,
• détection de fraudes,
• clustering data pour la performance terrain.

Chaque cas est :

• estimé en valeur,
• dimensionné (t-shirt sizing),
• suivi après mise en production.

IA pour les équipes produit et tech

• documentation automatique,
• aide à la priorisation,
• analyse de feedbacks,
• accélération de la delivery.

Le rôle du Product Manager en grand compte évolue

Dans ce contexte, le Product Manager interne devient :

• responsable de la valeur créée,
• conscient du budget consommé,
• capable de dire non tôt,
• garant des arbitrages.

Organisation cible :

• PM couvrant Discovery et Delivery,
• compréhension métier et technique,
• équipes ajustées selon le cycle de vie produit (build / run / sunset).

👉 Les équipes ne doivent pas dicter la stratégie simplement parce qu’elles existent.

À retenir

• Le produit interne doit être piloté comme un investissement stratégique, pas comme un service support.
• La valeur n’a pas besoin d’être parfaite, mais elle doit être formulée et débattue.
• Dire non est un levier clé de performance.
• L’IA accélère, mais n’annule pas la complexité industrielle.
• Le Product Management devient un rôle central entre finance, métier et tech.

🎧 Podcast Hands On – épisode avec Vincent (Adeo)
Un retour d’expérience essentiel pour les organisations qui veulent industrialiser le Product Management à l’échelle des grands groupes.

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