Je m’appelle Maikel Withagen, j’ai 35 ans et je travaille comme ingénieur AI/ML depuis novembre 2017. En août 2025, j’ai rejoint Payt en tant que Senior Machine Learning Engineer — le premier dans ce rôle.
Auparavant, je travaillais d’abord sur une base de projet, puis dans des startups. Travailler rapidement, prendre beaucoup de décisions par moi-même — cela me convenait bien. Mais un budget serré et une pression constante signifient finalement surtout des solutions rapides. On a rarement l’occasion de bien faire les choses. Cela a commencé à me peser.
Chez Payt, c’est différent. Pas de couches inutiles, pas de réunion si un message suffit. Chacun prend en charge son travail de manière autonome, les décisions sont prises directement. Ce qui est construit l’est parce que cela profite au client — pas parce que le sprint est terminé.
Les premières semaines ont été un beau défi. Chaque développeur travaille de manière autonome sur ses propres tickets — il y a peu de concertation, chacun sait ce qu’il fait. En tant que nouvel ingénieur ML sans liste de tâches prête à l’emploi, j’avais la liberté de trouver ma propre voie. Je devais apprendre à connaître l’application, découvrir quelles fonctionnalités ML existaient déjà, quelles étaient les attentes futures, et surtout : comment prioriser tout cela. Cette liberté d’organiser les choses soi-même correspond parfaitement à la façon dont Payt fonctionne.
Mon rôle a deux aspects. Je travaille sur le produit lui-même : ajouter de nouvelles fonctionnalités et étendre les fonctionnalités existantes avec l’IA. De plus, il s’agit de la manière dont l’équipe aborde l’IA — dans les flux de travail, dans la façon d’aborder les problèmes. L’objectif n’est pas de remplacer les gens, mais de rendre l’équipe plus efficace. Payt veut continuer à croître sans devenir une grande entreprise corporative — cela demande de travailler plus intelligemment avec la même équipe. L’IA peut jouer un rôle à cet égard. La curiosité de mes collègues est en tout cas bien présente.
On le voit partout : des entreprises qui essaient de suivre ce que l’IA a accompli ces derniers mois. Chaque semaine un nouveau modèle, chaque mois une nouvelle étape. Le défi n’est pas de suivre cela, mais de déterminer ce qui apporte réellement quelque chose à votre client. C’est là que se concentre Payt — ne pas adopter la dernière technologie parce que c’est possible, mais construire ce qui fonctionne.
En même temps, il est clair que le produit lui-même va aussi changer. Les progrès de l’IA sont rapides, et les clients attendent plus de flexibilité — pas seulement un logiciel qui fait ce qu’il fait, mais un service qui évolue avec leurs besoins. Le passage d’un simple produit logiciel à un SaaS n’est plus un choix, c’est une direction que l’entreprise doit prendre. Cela demande d’autres choix dans la façon de développer, de servir les clients et de gérer le changement. C’est précisément le type de question sur lequel je veux contribuer dans les temps à venir.
