On me pose souvent la question : quels outils IA, quelles applications, qu’est-ce que j’ouvre chaque matin ? Voici mon stack actuel en tant que PMM, honnete et a jour. Je le mets a jour regulierement parce que les outils qui comptent aujourd’hui seront differents dans six mois. Je divise mon stack en deux niveaux : les essentiels et les outils utiles mais plus situationnels.
Les essentiels
Un LLM : et en ce moment, c’est Claude
Si vous n’utilisez pas encore un grand modele de langage comme outil de travail quotidien, c’est la premiere chose a changer. Les trois que vous entendrez le plus sont ChatGPT, Claude et Gemini. J’ai teste les trois regulierement et aujourd’hui mon choix par defaut est Claude, specifiquement Opus pour le travail de reflexion approfondie et Sonnet pour les taches plus rapides et volumineuses.
J’utilise l’application desktop parce qu’elle regroupe Claude, Cowork et Claude Code au meme endroit. Au quotidien, il gere le brainstorming, la recherche, les brouillons, les revues de messaging et toute interaction rapide avec un outil connecte via MCP : Notion, Linear, Gamma et similaires.
La distinction a laquelle je reviens sans cesse : des que je me surprends a faire la meme chose deux fois dans Claude, j’arrete et je construis un workflow dans n8n. L’IA est probabiliste. L’automatisation est deterministe. Une tache qui prend cinq minutes dans Claude prend deux secondes dans un workflow qui tourne tout seul.
Cas d’usage PMM pour un LLM :
- Brainstorming et recherche sur n’importe quel sujet
- Redaction et edition de docs de positionnement, messaging et materiaux d’enablement
- Interactions rapides avec des outils connectes via MCP
- Taches ponctuelles trop rares pour justifier une automatisation complete
Un preneur de notes IA
Si vous ne retenez qu’une chose de cet article : prenez un preneur de notes IA et arretez de prendre des notes a la main. La commodite est evidente, mais ce n’est pas vraiment le point.
La vraie raison, c’est les donnees. Chaque appel que vous enregistrez est un point de donnees qui s’accumule en une archive consultable. Apres un an, je peux retrouver le contexte de conversations datant de six mois en quelques secondes. Chaque conversation avec mon PM, chaque interview client, chaque revue interne : tout est interrogeable.
J’utilise personnellement Granola, mais Otter.ai et Fireflies sont aussi de bonnes options.
n8n : l’automatisation agentique
n8n permet de construire des workflows agentiques : des automatisations qui combinent des etapes deterministes avec des agents IA. Tout ce que je veux executer de maniere coherente et fiable finit ici.
L’exemple auquel je reviens le plus souvent : la creation d’etudes de cas. Le workflow recupere une transcription depuis mon preneur de notes, la fait passer par un agent entraine sur mes templates et exemples passes, genere un Google Doc et m’envoie un email avec le lien. Je revise, j’approuve ou regenere en un clic. Ce qui prenait une demi-journee prend maintenant environ vingt minutes d’attention reelle de ma part.
Cas d’usage PMM pour n8n :
- Creation d’etudes de cas entierement automatisee avec etape d’approbation humaine
- Release notes generees depuis les transcriptions d’appels produit
- Veille concurrentielle agregee depuis plusieurs sources automatiquement
- Toute tache repetitive que vous voulez arreter de faire manuellement
Wispr Flow : la dictee qui change tout
Wispr Flow est un outil de dictee. Vous appuyez sur un bouton, vous parlez, il transcrit. C’est tout, et pourtant ca a change plus de choses dans mon quotidien que la plupart des outils de cette liste.
Je l’utilise principalement pour deux choses : repondre aux emails et messages Slack en parlant (plus rapide une fois qu’on s’y habitue), et prompter. Parler un prompt donne de meilleurs resultats que le taper parce que vous incluez naturellement plus de contexte et de nuances.
Gamma : les slides depuis un prompt
Gamma genere des slides depuis un prompt. Donnez-lui un brief, appliquez un template, et vous avez un deck. La ou ca devient interessant : Gamma a une API qui se branche directement dans n8n, ce qui signifie que les decks peuvent sortir de workflows entierement automatises.
J’utilise Gamma pour produire une presentation mensuelle de mise a jour produit depuis les release notes et l’envoyer directement a mon equipe commerciale. J’ai aussi transforme une etude de cas complete en carrousel LinkedIn avec un seul prompt.
Outils complementaires
Lovable : quand ca doit etre beau
Lovable est mon choix quand quelque chose doit etre visuellement soigne. Il construit des applications et des experiences interactives avec un vrai front-end, et la qualite de design est nettement superieure a ce que la plupart des outils IA produisent.
La difference pratique majeure avec Claude Code : l’hebergement. Dans Lovable, votre app est en ligne en un clic. Dans Claude Code, tout tourne localement. J’ai construit un prototype de calculateur de pricing et partage le produit fonctionnel avec mon equipe au lieu d’ecrire un brief.
Claude Code : l’outil de coding agentique
Claude Code est un outil de coding agentique. Vous decrivez un resultat et il travaille pour l’atteindre. La flexibilite vient du fait que vous travaillez avec du vrai code : vous pouvez importer n’importe quelle bibliotheque, vous connecter a n’importe quelle API, construire exactement ce dont vous avez besoin.
Le compromis principal : tout tourne localement, donc si vous voulez partager publiquement, vous gerez l’hebergement vous-meme.
Conclusion
Ce stack evoluera. La regle d’or que j’applique : si je fais la meme chose deux fois dans un LLM, je construis un workflow automatise. L’IA est probabiliste, l’automatisation est deterministe. Savoir quand basculer de l’un a l’autre est la competence la plus importante. Choisissez un outil de cette liste, testez-le sur un cas reel cette semaine, et voyez comment il s’integre dans votre quotidien.