Des premières lignes de code à l’âge de 10 ans à son parcours dans la banque en Suède, l’insurtech au Luxembourg et aujourd’hui la fintech en France, Pontus Öwre partage dans cette conversation sa vision d’une culture tech saine, productive, et tournée vers l’humain… même à l’ère de l’IA.
Qu’est-ce qui t’a donné envie de construire des produits tech ?
J’ai toujours été passionné par la technologie, depuis aussi loin que je me souvienne.
J’ai écrit mes premières lignes de code vers l’âge de 10 ans et dès ce moment-là, j’ai développé une curiosité pour comprendre comment les choses fonctionnent.
Cette curiosité a façonné ma carrière et ne m’a jamais quitté depuis.
J’ai travaillé dans la tech à travers tout le secteur financier : j’ai commencé dans une grande banque suédoise, puis dans une insurtech au Luxembourg, avant de rejoindre Shares début 2022.
Tu as travaillé dans des équipes à différents stades de croissance. D’après toi, qu’est-ce qui définit une culture d’ingénierie vraiment saine ?
Une culture d’ingénierie saine et productive est facile à identifier.
Les membres de l’équipe savent exactement ce qu’on attend d’eux et il y a une vraie clarté sur la façon dont les décisions sont prises et pourquoi.
Il existe aussi une culture de feedback ouverte et constructive, dans laquelle chacun se sent en sécurité pour s’exprimer et challenger les idées.
Quand une culture fonctionne, on voit les ingénieurs remettre en question les besoins fonctionnels, proposer de meilleures solutions ou challenger les parcours utilisateurs de façon constructive. Quand ce n’est pas le cas, on observe du silence en réunion et un manque d’énergie.
Le moment où les ingénieurs arrêtent de se challenger entre eux, c’est qu’il y a un problème.
Au-delà de la dynamique d’équipe, les ingénieurs doivent toujours avoir une compréhension claire de la manière dont leur travail contribue aux objectifs de l’entreprise.
La fintech évolue vite. Comment maintiens-tu efficacité et dynamique dans tes équipes ?
On maintient un bon rythme grâce à une communication claire et régulière, et en intégrant les modifications de code tôt et fréquemment.
Des points hebdomadaires permettent d’aligner l’équipe, et les démonstrations produit renforcent l’énergie collective en montrant les avancées et leur impact.
Le leadership joue également un rôle essentiel dans la protection du temps de concentration.
Quand les priorités sont claires et que les responsabilités sont bien définies, la collaboration se fait naturellement sans perturber le travail en profondeur.
L’une des meilleures décisions prises par notre CTO a été de mettre en place une politique sans réunion l’après-midi pour les équipes tech. Cela garantit un vrai temps de concentration et envoie un message fort au reste de l’entreprise : le temps des développeurs est une priorité.
Les équipes tech solides se nourrissent du feedback. Comment crées-tu une culture où ce dialogue est encouragé ?
Le leadership joue un rôle central. La manière dont les leaders réagissent aux objections ou aux questions techniques donne le ton pour toute l’équipe.
Si un ingénieur soulève une inquiétude et que la direction prend en compte son avis, même si c’est inconfortable, cela renforce la confiance.
Les ingénieurs prennent la parole quand ils savent que leur avis peut avoir un impact. Ils ne cherchent pas simplement à parler pour parler, ils veulent des discussions utiles qui font avancer le produit. C’est dans ces moments-là que la créativité s’exprime.
J’aime voir les ingénieurs comme des artistes. Et la curiosité d’un artiste a besoin d’un environnement sain pour pouvoir s’épanouir.
Comment l’IA change-t-elle la façon dont tes équipes travaillent ?
Aujourd’hui, l’IA est l’un des outils les plus puissants dont nous disposons, mais ce n’est pas une solution miracle.
Elle ne va pas éliminer les blocages ni remplacer le besoin d’une bonne culture d’équipe.
Là où elle apporte le plus de valeur selon moi, c’est dans la réduction des frictions et le renforcement de la confiance. Par exemple :
- Explorer une base de code inconnue : l’IA peut aider les développeurs à s’y retrouver plus facilement, sans passer des heures dans la documentation.
- Automatiser les tâches répétitives : génération de code standard, mise en place de tests, refactorisations simples… tout devient plus rapide.
- Première passe de revue de code : l’IA peut signaler des problèmes potentiels avant même la relecture humaine, ce qui permet aux pairs de se concentrer sur l’architecture et la logique.
Le vrai bénéfice de l’IA, lorsqu’elle est bien utilisée, c’est qu’elle libère du temps pour se concentrer sur les tâches complexes, créatives et à fort impact, celles qui font réellement avancer le business.
Cela dit, la culture doit rester pilotée par l’humain.
L’IA ne peut ni créer la confiance, ni inspirer la curiosité, ni remplacer le leadership. Comme tout outil, son impact dépend de l’environnement dans lequel on l’utilise.
