Spotlight sur Maxime Durand

Hello Maxime, tu peux nous raconter ton parcours en quelques mots ?

Avec plaisir ! Je suis un pur produit start-up avec une appétence particulière pour les projets en early stage dont le dernier était Qonto chez qui je suis arrivé comme premier ingénieur.

Mon appétence pour les projets early stage commence en réalité assez tôt, dès mon alternance où j’ai rejoint Youboox (devenu depuis Next Story) en tant que premier ingénieur auprès du CTO.

J’ai fait un passage éclair chez Shopmium mais c’était un projet plus mature, trop mature pour moi de fait.

J’ai ensuite rejoint Sushio, un projet entrepreneurial qui sortait de 50P. Les 2 co-founders avaient signé un contrat avec Intuit, une entreprise basée aux US c’est comme ça que je me suis installé à SF. Ça m’intéressait énormément culturellement, le marché était beaucoup plus mature qu’en France, j’ai vu plein de boites naitre, côtoyé des personnes qui travaillent chez Intercom, Slack ou Uber, ils essayaient souvent de te débaucher dans les bars ! J’y suis resté un peu moins d’un an et suis rentré en France, encore une fois à la recherche d’un nouveau projet early stage.

C’est là que je suis tombé sur Steve et Alex, qui montaient avec Gabriel, le VP Engineering, l’idée de Qonto. Gab avait vécu à SF également avant de revenir à Paris, on partageait donc une culture commune, on a eu un super fit et c’est comme ça qu’on a commencé Qonto, les 2 fondateurs, un designer, Alessandro (maintenant CEO d’Abyssale), une VP Growth Anh-Tho (maintenant CEO de Lago) et nous deux ingénieurs.

Tu as passé quelques années chez Qonto, tu peux nous raconter quel était ton rôle ?

Vous connaissez surement la success story de Qonto : pour moi, ça a été 7 ans de ride absolument géniaux :

• on est passé d’une équipe de 2 ingénieurs à 110+ sur le back-end
• en tant que Founding Engineer j’ai construit tout le back-end initial : des premières lignes de code au déploiement de plus de 60 microservices.

On a lancé publiquement Qonto en 2017 mais il faut savoir qu’on a bossé 9 à 12 mois en sous-marin avant le lancement public !

De 2017 à 2020, j’avais un focus très technique, j’ai appris beaucoup de choses sur le scale d’un produit, j’ai beaucoup travaillé aussi sur la partie onboarding, avec des sujets de compliance, comme le KYB/KYC, PEP/SL, puis des sujets AML/LCB-FT côté back-office.

Puis en 2021, je passe manager, je change de scope et je lead toute la partie des soutiens internes et du back office. Je travaille en parallèle avec d’autres leads et staff engineers, j’apprends comment fast-track une carrière par exemple pour aider nos ingénieurs à grandir plus vite en tant qu’ingénieur.

Pourquoi et comment as-tu décidé de co-founder RockFi ?

J’étais déjà convaincu par la vision de Pierre sur le marché et comment il envisageait de l’attaquer. C’est des fondements solides mais pour moi ce n’est pas suffisant il faut les bonnes personnes ! Et là l’association cofondateur faisait complètement sens, j’étais très content de rejoindre également Marie, COO, qui a un parcours passionnant !

La gestion privée, un nouveau secteur pour toi ! Quels sont les points qui t’ont frappé ?

La première chose qui m’a surprise c’est de découvrir l’ampleur des process notamment en compliance. C’est un vrai pain point car c’est extrêmement chronophage et très irritant tant pour le client que pour le conseiller, alors qu’il s’agit de process en réalité facilement automatisables.

J’étais aussi très étonné de voir autant d’étapes administratives encore manuelles et donc source d’erreurs. Chez Qonto c’est un sujet qu’on a taclé très rapidement au début. Notre priorité était de construire un onboarding smooth, sans friction. Aujourd’hui, avec des solutions comme ComplyAdvantage ou Fourthline, on peut facilement optimiser, gagner du temps et réduire les erreurs. C’est presque devenu une formalité. Notre objectif chez RockFi va surtout être de dépenser notre énergie pour repenser la UX et l’expérience dans son ensemble.

Enfin, quand on regarde les 20 dernières années tous les acteurs tech se sont concentrés sur des approches SaaS qui visent à remplacer le gestionnaire et être en « direct consumer ». On compte notamment les robot advisors pour l’allocation d’actifs comme Yomoni, les services d’accès à de nouvelles classes d’actifs comme la crypto (avec Ramify par exemple) ou encore la consolidation de compte (avec Finary entre autres). Ces solutions sont assez niches et ne représentent finalement que < 1% du marché. Le gros du marché, les 99% restants, reste intermédié et aucun acteur tech n’a encore réussi à cracker la relation entre un CGP et son client. C’est galvanisant de se rendre compte que personne n’a encore attaqué notre segment et qu’il y a une place à prendre.

Est-ce qu’il y a des enseignements que tu retires de ton expérience chez Qonto que tu vas pouvoir appliquer dans ton nouveau rôle chez RockFi ?

Oui, j’ai vécu l’hyper-croissance à Qonto : de 0 à 450 000 clients et une valo à 4,4 milliards d’euros. Repartir de 0 en 2024 est forcément différent qu’en 2016, l’écosystème a énormément changé, il est devenu beaucoup plus mature mais fondamentalement les critères déterminants de succès restent les mêmes et les répliquer nous permet de gagner beaucoup de temps au démarrage :

• L’humain est au cœur de la création de projet, le premier asset reste les talents, l’équipe et les premiers recrutements
• Croiser les points de vue et les différentes expertises au service d’une vision forte, une excellente connaissance des pain points et des objectifs précis
• L’excellence technique et opérationnelle pour avancer sereinement et garantir la qualité des produits développés

Quels sont les plus gros challenges auxquels l’industrie de la Gestion Privée devra faire face ?

Il y a un premier challenge technique lié à la donnée, à la façon dont on va la collecter, la transformer et l’exploiter.

Chez RockFi, nous ne détenons pas les assets, il faut donc que l’on s’interface techniquement avec chaque partenaire pour récupérer les données et permettre à nos gestionnaires d’avoir de la visibilité sur leur business, la répartition de leurs clients et les allocations en cours notamment.

Il y a aussi un challenge d’expérience. Certains produits sont assujettis à la performance et ont différents profils de risques. Tout l’enjeu c’est de permettre à nos gestionnaires d’être proactifs auprès de leurs clients, de lever des alertes et anticiper pour adapter la stratégie. Personne ne le fait vraiment aujourd’hui, notre rôle c’est de créer des outils pour permettre aux gestionnaires de créer ce “whaou effect”.

Aujourd’hui il faut aussi être capable de faire un reporting client en temps réel et d’offrir une vision agrégée de son patrimoine. De nombreux acteurs utilisent des connecteurs techniques pour récupérer les données clients auprès des acteurs financiers mais ça demande un effort aux clients. Nous on a pour ambition de collecter la donnée en direct auprès des partenaires et d’offrir une plateforme unique à nos clients.

Quel est votre point de vue sur le rôle de l’intelligence artificielle dans votre secteur ?

L’intelligence artificielle est un gros challenge à relever. La vraie question c’est : comment allons nous pouvoir utiliser de façon applicative les modèles de langage LLM. Dans notre secteur, on est persuadé que les LLM ne remplaceront jamais un.e gérant ou un.e ingénieur.e patrimonial.e. En revanche, ça permet de débloquer des situations en apportant un début de réponse fiable, de répondre rapidement aux clients sur des questions très techniques fiscales ou juridiques. Ça devient un outil commercial au service des gestionnaires pour mieux accompagner leur clients. On travaille dessus.

Quel rôle souhaitez vous donner à la tech ?

Le constat c’est que les gestionnaires aujourd’hui ont de moins en moins de temps à consacrer à la relation, leur cœur de métier (20%). Tout notre enjeu c’est d’inverser cette tendance et permettre aux gestionnaires de dédier 80% de leur temps à leur relation et 20% seulement au reporting.

Notre rôle est de co-construire avec nos gestionnaires les meilleurs outils pour leur métier, et de leur donner du sens. Certains acteurs le font déjà très bien sur des sujets très précis : Wizio pour le CRM, Envestboard pour l’allocation d’actifs, Kwiper pour l’ingénierie patrimoniale. Mais aucun outil complet et satisfaisant n’existe. Notre but ce n’est pas de tout recréer mais de nourrir des partenariats avec les outils existants qui fonctionnent bien, et construire les briques manquantes, afin de faire émerger une plateforme “end-to-end” la plus performante possible.

Quelle est votre stratégie de développement tech ?

Notre vision à terme s’articule en deux volets :

• pour nos gestionnaires, c’est leur offrir un outil unique, automatisé et connecté à l’ensemble des partenaires financiers pour leur permettre de ne plus se soucier des tâches administratives et dédier leur temps à l’essentiel : la relation client
• pour nos clients, c’est leur donner accès à la meilleure expérience client possible : une app simple et transparente qui offre une vision 360 et en temps réel de leur patrimoine pour qu’ils puissent le piloter aussi simplement qu’on pilote son entreprise sur Qonto

Pour 2025, on a plusieurs chantiers :

• Côté Epargnant : donner l’accès aux clients à une plateforme. Barrière technique à l’entrée
• Fluidifier l’expérience de la conformité/compliance en repensant le produit
• Améliorer l’expérience CRM (comment gérer ses clients, offrir une vision foyer etc…)

Vous avez pour objectif de tripler vos effectifs d’ici fin 2024, quels profils tech cherchez vous ? Quelle équipe vous souhaitez mettre en place ?

Nous sommes aujourd’hui déjà 5 ingénieurs, et on cherche en priorité à recruter des products managers qui puissent comprendre le métier, le déconstruire et nous aider à bâtir les meilleures expériences.

Ensuite on a besoin évidemment d’étoffer l’équipe en ingénierie, côté back-end, pour rendre ces produits concrets et fiables. Leur rôle sera de rendre possible l’expérience pensée par les products managers et designers, tant sur le front-end que sur le back-end.

On cherche également des data engineers pour collecter et traiter les données, des data analysts et enfin des IA engineer pour nous accompagner sur toute la partie LLM !