Interview d’Anne Marec, fondatrice de Yelowi.
On évoque souvent l’innovation technologique comme moteur de transformation. Pourtant, dans un contexte industriel mouvant, ce sont les modèles – économiques, organisationnels, managériaux – qui conditionnent la capacité réelle à tirer parti de la technologie.
Face à l’accélération des cycles de développement, à la volatilité des marchés et à la montée en puissance de l’IA, il ne suffit plus d’inventer : encore faut-il savoir structurer, ajuster, aligner. L’innovation de modèle devient alors la condition de l’innovation technologique — un levier pour l’orchestrer, l’incarner, la rendre viable.
C’est cette complémentarité stratégique entre technologie et modèle que cette interview explore, à travers un prisme opérationnel : celui du recrutement dans les projets d’innovation industrielle.
Merci, Anne, d’avoir répondu présente pour cette interview. Peux-tu te présenter en quelques mots ?
Je suis Anne Marec, cofondatrice de Yelowi.
Passionnée par les sciences et l’innovation, cela fait plus de 14 ans que j’accompagne des entreprises dans leurs projets de transformation, avec mon associé Florian Pelardy, en particulier sur les questions de financement et de structuration. J’ai longtemps évolué dans le conseil, où j’ai pu observer à quel point il devient difficile aujourd’hui, pour les entreprises comme pour les experts indépendants, de se rencontrer au bon moment et dans les bonnes conditions.
Yelowi est né de cette réalité : l’envie de fluidifier les collaborations, de faire gagner du temps et surtout, de mieux connecter les bons profils avec les bons projets. Pour nous, innover, ce n’est pas seulement une affaire de technologie ou de budget, c’est une question d’équipe, d’agilité, de timing.
Avec Yelowi, nous souhaitons rendre l’innovation plus accessible, plus humaine et plus partagée. Parce que nous sommes convaincus que c’est dans la complémentarité des talents que naissent les vraies solutions.
1. Pourquoi l’innovation de modèle est-elle clé aujourd’hui dans l’industrie ?
Parce que l’innovation ne repose plus uniquement sur la technologie.
Les cycles produits sont plus courts, les marchés plus instables, et les entreprises doivent adapter leurs logiques industrielles en permanence. Il ne s’agit plus seulement de concevoir une technologie, mais de repenser les modèles organisationnels, économiques, managériaux.
Le cadre des “10 types d’innovation” de Larry Keeley illustre bien cette diversité : on peut innover par un nouveau modèle économique (par exemple, passer du produit au service), par une redéfinition du réseau de partenaires ou par une transformation radicale de l’expérience utilisateur — bien au-delà du code ou de l’outil.
Cette évolution redéfinit aussi les compétences requises : un bon profil n’est plus seulement un expert technique, mais un professionnel capable d’évoluer, de structurer et d’embarquer une équipe dans la durée. C’est à cette condition que les entreprises peuvent réellement innover.
2. Quelles problématiques du recrutement industriel ont motivé la création de Yelowi ?
Les entreprises industrielles sont confrontées à trois défis récurrents :
- une difficulté à faire monter les profils en compétences dans la durée ;
- un turnover rapide sur les fonctions techniques et innovation, qui occasionne une difficulté sur la transmission du savoir ;
- des besoins croissants en expertises ponctuelles, pointues, à forte valeur ajoutée.
Or, les solutions existantes sont souvent inadaptées. Les plateformes de freelances classiques ne permettent ni de qualifier précisément les besoins stratégiques des entreprises, ni d’évaluer la capacité des indépendants à s’intégrer à des contextes complexes.
Nous avons donc conçu Yelowi comme une solution de matching augmenté, fondée sur un référentiel de soft skills spécifiquement adapté à l’innovation industrielle. Élaboré en collaboration avec l’Université du Mans et enrichi par des travaux européens (eLene4Work, référentiels O*NET, ESCO, HESTER H10), ce référentiel est conçu pour être directement opérationnel — loin des approches trop académiques ou génériques.
3. Par où commencer pour faire évoluer ses pratiques de recrutement ou de gestion de projet ?
Tout commence par un diagnostic précis.
Dans la majorité des cas, les échecs de recrutement ne proviennent pas d’un déficit de compétences techniques, mais d’un cadrage inadéquat du besoin ou d’une incompatibilité d’équipe.
Ici, j’insisterai sur trois dimensions clés :
- Identifier clairement la phase du projet (création, structuration, implémentation),
- Comprendre les profils déjà présents dans l’équipe,
- Formuler des objectifs concrets pour la mission (ce que l’on attend réellement en 3 ou 6 mois).
Ce que révèle cette évolution, c’est la nécessité de repenser les critères mêmes de sélection. Dans un environnement où les projets évoluent vite et les équipes changent de configuration en permanence, l’adéquation ne se joue plus seulement sur les compétences techniques. Elle repose sur la capacité d’un profil à s’ajuster à une temporalité précise du projet, à interagir efficacement avec des dynamiques d’équipe existantes, et à créer de la valeur dès les premières semaines. Cette adaptabilité, souvent négligée, devient un levier stratégique de réussite.
4. En quoi consiste concrètement votre méthode de matching comportemental ?
Notre approche repose sur deux piliers :
1. Une qualification avancée des soft skills
Cette qualification dépasse les limites des tests traditionnels, souvent trop longs, trop flous ou trop génériques. Nous combinons :
- une auto-évaluation courte et actionnable,
- une analyse automatique du texte de présentation (NLP + modèles comportementaux type DISC),
- une modélisation de profils types liés à l’innovation : créateur, implémenteur, améliorateur, connecteur, coordinateur, leader.
2. Un double diagnostic projet/profil :
- Côté entreprise : nous analysons la configuration de l’équipe et identifions les profils complémentaires à intégrer.
- Côté freelance : nous évaluons la capacité du profil à s’inscrire efficacement dans la dynamique du projet — qu’il s’agisse d’une phase de R&D, de go-to-market ou d’internationalisation.
Notre objectif n’est pas d’optimiser la compatibilité “humaine”, mais d’anticiper la qualité réelle de la collaboration dans un contexte précis.
5. Quel est, selon vous, le véritable rôle de l’IA dans la mise en relation professionnelle ?
L’IA représente un levier considérable de précision — bien au-delà du simple gain de temps.
L’IA que nous avons développée ne se contente pas d’aligner des mots-clés entre offre et profil. Elle repose sur :
- du traitement de langage naturel (NLP) pour interpréter finement les besoins,
- des embeddings vectoriels et modèles LLM pour évaluer la pertinence contextuelle d’un profil,
- une approche explicable : chaque recommandation peut être justifiée.
Concrètement, les entreprises reçoivent des profils accompagnés d’indicateurs de compatibilité, de points d’attention à explorer en entretien, et d’une logique claire.
Les freelances, eux, sont positionnés sur des missions où ils peuvent réellement créer de la valeur.
En résumé : notre IA ne vise pas à recruter plus vite, mais à recruter plus juste.
Pour conclure
En repositionnant le modèle au cœur de l’innovation, cette approche éclaire un angle souvent négligé : celui de l’organisation humaine comme condition de viabilité technologique. Le recrutement, ici, ne se résume plus à une réponse tactique, mais devient un révélateur des dynamiques systémiques à l’œuvre dans les projets industriels.
Cela invite à reconsidérer les pratiques établies, non pas dans une logique de rupture, mais d’ajustement continu — au plus près des besoins réels des équipes et des temporalités projet. Un chantier silencieux, mais déterminant, pour celles et ceux qui pilotent l’innovation dans des environnements complexes.
