Produit, data & IA · Citeo

SKU PROJ-001 · Release 2024 à 2025

Produit, data
& IA

Product design Data IA

Chez Citeo, une équipe produit solide qui ne tirait plus dans le même sens. Un design system commun, des décisions écrites, le feedback utilisateur branché en continu : 2 jours gagnés par mise en production.

2 jours gagnés par mise en production
1 semaine de moins sur chaque boucle de feedback
5 → 8/10 la satisfaction de l'équipe, mesurée avant/après

Fiche technique

Rôle
Consultant Product Designer & AI, entre design produit, IA et stratégie d'équipe.
Objectif
Réaligner l'équipe produit : design system commun, décisions écrites, feedback utilisateur en continu.
Durée
1 an et 5 mois (2024 à 2025).
Équipe
Product Owners, développeurs, QA, data et designers, répartis en squads.
Outils
Figma, Storybook, Piano Analytics, Screeb, Notion, Copilot, Notion AI, Figma Make.
Indicateurs suivis
Temps de mise en production, boucles de feedback, satisfaction d'équipe (mesurée avant/après).
Secteur
Économie circulaire : Citeo.

Le problème

En 2024, le produit tient, l'équipe non. Les squads se renvoient le feedback, PO, QA, devs et designers se coordonnent mal, et les mêmes arbitrages se rediscutent d'un sprint à l'autre. Côté usagers, les démarches restent lourdes. La data et l'IA sont là, mais personne ne s'en sert pour décider.

La méthode

01 Faire du design un langage commun

Les fichiers Figma et les rituels d'équipe ont été réorganisés pour que le feedback soit écrit et retrouvable. Les développeurs ont rejoint la discovery dès le début, et les composants communs ont été audités puis adaptés ensemble. Le design system de la Digital Factory a rejoint celui de Citeo, et Storybook est devenu la référence.

Le design system Citeo : composants et contrôles documentés dans Storybook

02 Écouter, écrire, prioriser

Des entretiens utilisateurs ont servi à comprendre les usages réels et à prioriser les évolutions. L'équipe a pris l'habitude d'écrire : chaque décision est documentée, et PM, devs et QA partagent la même mémoire. La roadmap intègre désormais des phases de discovery et de recherche.

Un board de travail : notes, parcours utilisateurs et décisions documentées

03 Brancher la data et l'IA

Piano Analytics (quantitatif) et Screeb (qualitatif) ont été migrés pour nourrir la roadmap en continu. Côté IA, les bonnes pratiques ont été diffusées aux équipes produit, et les outils évalués et documentés avec les exigences de sécurité de la DSI (Copilot, Notion AI, Figma Make). Des automatisations ont aussi été mises en place dans les outils internes.

Screeb, l'outil de feedback utilisateur mis en place (écran de démonstration de l'éditeur)

Le résultat

Deux jours gagnés par mise en production, des boucles de feedback raccourcies d'une semaine, une satisfaction d'équipe passée de 5/10 à 8/10. Ça s'est construit à plusieurs et dans la durée : la culture de l'écrit a mis plusieurs mois à devenir un réflexe.

Ils en parlent

À l'aise de la discovery au delivery, Matteo a su transformer des insights flous en solutions concrètes. Sa curiosité et sa vision produit ont embarqué toute l'équipe.
Damien Duca · Product Director

Autres drops

SKU PROJ-002 Espace Territoires · Citeo → SKU PROJ-003 Clearing · Gireve → SKU PROJ-004 Digital twins · CEA →

Envie d'en parler ?