Conférence UXDX 2026 à Berlin : Nos 3 moments forts

Direction Berlin ! Anna du Ticket a assisté à la conférence UXDX, dédiée aux équipes produit au sens large, du 27 au 29 mai dernier. Le pivot radical et AI-first de Intercom, le framework sur la confiance de l’ancien directeur produit de Expedia et les leçons du CTO de l’application Too Good Too Go. Voici la synthèse des 3 talks qui ont piqué son attention.

⌛ 8 min de lecture outre-Rhin

 ✉️ Article issu du Ticket n°154

📌 TL;DR – Ce que tu vas apprendre dans cet article sur l’UXDX 2026 de Berlin :  1- Tout changer pour survivre : l’audacieuse stratégie AI-first de Intercom (devenu Fin) raconté par son cofondateur 2- Comment augmenter sa conversion… sans sacrifier sa rétention (Sam Bradley – PayPal) 3- Les 3 leçons apprises par le CTO de Too Good To Go au cours du développement de la célèbre app anti-gaspi

Le crédo d’UXDX ? Mieux faire travailler ensemble Product, Design et Tech. Si l’événement, créé à Dublin, fête cette année sa 10e année, il ne s’agissait que de la 2e édition dans l’épicentre de la culture startup en Allemagne, dans le décor industriel du Bolle Festsäle, à Berlin.

Voici les synthèses de nos 3 interventions marquantes :

1- Tout changer pour survivre : l’audacieuse stratégie AI-first d’Intercom (devenu Fin)

C’était LA présentation la plus attendue de l’événement : le virage radical d’Intercom, la célèbre solution -prisée par les startups- de gestion des conversations clients, raconté par l’un de ses cofondateurs, Des Traynor. Ou comment se réinventer en repartant de zéro quand l’IA menace directement son activité cœur.

Une histoire qui ressemble à celle que PlayPlay avait dévoilé lors de l’AI Product Day en mars dernier. Et qui a connu un rebondissement spectaculaire en juin dernier avec le rachat d’Intercom (renommé Fin en mai) par Salesforce pour 3,6 Mds$ !

Une nouvelle menace nommée ChatGPT

Petit retour en arrière. Août 2022 : Intercom nomme un nouveau CEO. En pleine crise. La croissance du chiffre d’affaires décline depuis plusieurs trimestres. La société sous-performe significativement par rapport au marché.

En cause ? L’arrivée de ChatGPT. Le support humain proposé par Intercom se voyait directement menacé par l’IA.

On avait le choix : soit on trouvait un moyen de l’utiliser, soit… on était fichus !”, assène Des Traynor.

Gros pivot stratégique alors : stratégie, mission, culture, modèle de vente, tarification… “La seule chose qui a changé, c’est absolument tout”, résume l’entrepreneur irlandais.

En 2023, Intercom lance Fin, un agent IA de support client basé sur GPT-4, en s’appuyant sur les contenus du centre d’aide d’une entreprise. Un coup gagnant : la croissance revient et Fin dépasse aujourd’hui les 100 M$ d’ARR (revenus annuels récurrents), soit un quart du chiffre d’affaires total de l’entreprise. Qui s’est d’ailleurs renommée Fin en mai dernier (on peut donc dire que Fin marque la fin et le futur d’Intercom 🙄).

Revenons sur 3 passages marquants de ce cheminement raconté par Des Trayor.

#1- L’IA plutôt que l’UI

Pour ce nouveau départ, Des Traynor admet avoir totalement revu son mode de fonctionnement. Exit le parcours classique “fonctionnalités, tests, itération”. La vraie question à se poser : “Qu’est-ce qui est désormais possible avec l’IA dans notre solution ?”

Un changement qui nécessite toutefois de “développer de nouveaux muscles”, notamment la fiabilité.

Il cite par exemple un workflow de gestion de notes de frais : 8 étapes, chacune fiable entre 95 % et 99 %. Ça semble solide, non ? En les multipliant entre elles, on obtient une fiabilité globale de 88 %.

Personne ne va utiliser un outil qui se trompe sur une dépense sur dix,” conclut-il.

D’où une focalisation moins importante sur l’UI au profit de l’architecture IA. Ce qui rappelle à quel point l’évaluation est une compétence clé pour les équipes produit à l’heure de l’IA.

#2- La capacité à décomposer un parcours IA : la compétence product qui prend de plus en plus de valeur

Comme nous l’évoquions au cours de l’AI Experience Night, l’IA conversationnelle redéfinit les attentes des utilisateurs et les façons de concevoir un produit.

La question n’est plus “quels composants UI pour résoudre ce problème ?”, mais « comment faire en sorte que l’IA gère seule toute une famille de problèmes similaires ? », indique Des Traynor.

Pour qui la compétence clé devient la “décomposition”, c’est-à-dire la capacité à découper un workflow en étapes afin d’identifier ce qui peut être automatisé et ce qui nécessite un humain dans la boucle.

C’est là que les profils UX restent indispensables. Il faut comprendre le job to be done et savoir le décomposer en étapes”, souligne-t-il.

Attention toutefois à ne pas tomber dans un piège : le « marketing overhang » de l’IA (= l’illusion de progrès). Autrement dit, ne pas se laisser berner par le fait qu’il est possible d’obtenir en 2h un résultat qui paraît satisfaisant. Le chemin vers un vrai bon produit est un poil plus long.

#3- Le nouveau calcul de ROI = salaire + tokens

Selon le cofondateur d’Intercom / Fin, la productivité des ingés a triplé depuis le déploiement de l’IA en interne. Oui, mais avec quelle facture de tokens ? 

Ce n’est pas la bonne façon de voir les choses d’après lui :

Ce qui compte, c’est le coût total, salaire + tokens, rapporté à chaque fonctionnalité livrée. Si ce ratio baisse, la dépense est justifiée », analyse Des.

Le backlog de bugs, lui, a été divisé par deux. Des chiffres impressionnants, certes, mais qui ne doivent pas négliger le prix de la transformation radicale de la société depuis 2 ans et demi, avec de nombreux départs en cours de route (124 licenciements en 2022 soit 13% de ses équipes notamment).

2- Comment augmenter sa conversion… sans sacrifier sa rétention (Sam Bradley – PayPal)

Un timer qui défile, une petite phrase comme “vous avez 10 minutes pour réserver”… Tout le monde connaît cette fonctionnalité anxiogène qui pousse à l’achat – mais énerve les utilisateurs.

Expedia, plateforme de réservation en ligne de voyages, n’y a pas échappé. Au détriment de la confiance de ses clients. Comme l’a raconté Sam Bradley, son ancien directeur produit, aujourd’hui Head of Consumer Product chez PayPal. Paroles de repenti.

La conversion, un indicateur incomplet

Dans les années 2010, environ 4% des prix évoluaient pendant une tentative de réservation. D’où l’intérêt d’Expedia à convaincre ses utilisateurs à passer rapidement à l’achat afin qu’ils ne se retrouvent pas avec un tarif différent au moment de renseigner sa CB – de quoi les rendre furieux contre la marque.

Pour Sam Bradley, le succès de cette fonctionnalité de mise sous pression des utilisateurs… est une histoire incomplète.

Qu’ils aient réservé cette fois-là, c’est une chose. Qu’ils reviennent plus tard, c’en est une autre”, soutient-il. 

Autrement dit, la conversion à court terme ne doit pas se faire au détriment de la rétention et de la confiance de long terme.

Autre exemple vécu. Stitch Fix est un service américain de “personal shopping” par abonnement, dont il a été directeur produit pendant 1 an. La promesse initiale ? Attitrer un styliste pour chaque abonné, qui leur propose une sélection de vêtements. Mais un modèle de recommandation classique (antérieur à l’IA) s’est révélé bien plus efficace sur cette tâche. En termes business, du moins. 

Les stylistes ont donc progressivement été remplacés sur certaines propositions. Problème : le modèle maximisait le “keep rate” sans tenir compte de l’aspect humain. Sam l’illustre par l’”effet pull gris” : tout le monde finissait par recevoir les mêmes articles basiques, notamment… un pull gris ! Et quelques mois plus tard, le taux de désabonnement a commencé à s’envoler.

Cartographier la confiance comme on mesure la conversion

Comment faire alors pour mesurer la confiance tout en gardant un œil sur la conversion générale ? Sam Bradley propose ce framework en 2 dimensions :

D’un côté, les “drivers of trust” (= “moteurs de confiance”), à savoir : 

• La sécurité
• La fiabilité
• La bienveillance
• Le sentiment de connexion avec la marque (= impression d’être considéré).

De l’autre, les “détracteurs de confiance” : 

• Un manque de connexion humaine (ex : Une expérience vécue comme purement transactionnelle, sans sens de la réciprocité)
• Absence de fiabilité (Un site qui semble très peu sûr)
• Un manque de sécurité (Vol de ses données personnelles)

“C’est encore une science très imprécise”, admet Sam Bradley. L’idée est de mesurer ces deux dimensions en parallèle, via par exemple des enquêtes quantitatives régulières, pour compléter les indicateurs de conversion classiques. Et mieux arbitrer entre un gain à court terme et une érosion de confiance sur le long terme.

Deux leviers pour convaincre en interne 

Il propose alors deux outils concrets pour défendre cette vision en interne, face à un management qui regarde surtout les indicateurs de conversion.

• Les “groupes témoins” : il s’agit d’isoler un groupe d’utilisateurs qui n’a pas accès à une fonctionnalité et d’observer entre 3 et 6 mois. Afin de voir si le résultat à court terme se prolonge dans la durée.
• Le storytelling interne : plutôt que des projections de revenus, montrer à son management les frictions et les émotions qu’elles créent vraiment chez les utilisateurs. Leur faire vivre l’expérience ratée plutôt que de l’expliquer avec des chiffres.

Faites-leur ressentir ce que l’on fait subir à nos utilisateurs. Ce n’est pas une histoire de revenus, c’est une histoire d’empathie collective », conclut Sam Bradley.

3- Les 3 leçons apprises par le CTO de Too Good To Go au cours du développement de la célèbre app anti-gaspi

20 marchés, 120 millions d’utilisateurs, 200 000 partenaires. Voilà les chiffres impressionnants de Too Good to Go, l’app d’anti-gaspillage alimentaire. 

Ce que l’on sait moins, c’est comment leur organisation produit a tâtonné et dû se réinventer à chaque changement d’échelle. 

Morten Keldebæk, le Chief Technology Officer (CTO) de la start-up danoise – et non française comme le pensent certaines personnes, résume ce cheminement en 3 apprentissages clés :

#1 Viser le résultat, pas la fonctionnalité

La fameuse différence entre outcome (résultat) et output (livrable). Chez Too Good To Go, les équipes ne se voient jamais demander de livrer une fonctionnalité. On leur fixe un résultat business à atteindre et c’est à elles de trouver comment y arriver.

On leur demande d’atteindre un résultat précis, et c’est elles qui trouvent la fonctionnalité pour y arriver », résume-t-il.

La question à se poser : est-ce que tes équipes savent quel résultat business elles sont censées atteindre ? Si la réponse est non, le problème n’est pas dans la roadmap, mais dans la façon dont les objectifs sont formulés et partagés. 

#2- Diversifier, c’est repartir de zéro

Quand Too Good To Go a voulu aller au-delà de son core business (la récupération de paniers surprise de produits invendus), en développant des solutions pour les supermarchés ou des campagnes promotionnelles pour ses partenaires, une évidence s’est imposée : lancer une nouvelle offre pour un nouveau segment n’est pas une fonctionnalité de plus sur la roadmap. C’est un nouveau product market fit (PMF) à trouver.

Et ça change tout dans l’organisation. 

Il ne suffisait pas d’avoir un Product Manager, quelques développeurs et des UX designers dans le projet, reconnaît Morten Keldebæk. Il fallait impliquer les équipes business. »

La leçon : une équipe produit en silo ne peut pas, seule, trouver le PMF d’un nouveau segment. Elle a besoin des équipes business, ops et marketing dès la phase de discovery. Et non uniquement en bout de chaîne pour valider.

3- “Avancer par petites étapes”

La “leçon la plus importante” selon Morten Keldebaek… qu’il a appris à ses dépens ! Un projet de chantier backend aurait entraîné une suspension de la mise en production de fonctionnalités pendant six mois. Échec.

L’approche a alors changé et le projet a finalement été mené à bien, en plusieurs années, étape par étape. 

Ce qu’il en a retenu : chaque projet doit être petit, livrable “en deux semaines à un mois maximum”, avec des améliorations mesurables et visibles. 

Une règle qui s’applique d’autant plus dans un contexte de diversification, où les inconnues sont nombreuses et où itérer vite est la seule façon de savoir si on va dans la bonne direction.

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