Dans ce nouvel épisode de MuzzOsphère, Antoine Gigomas reçoit Éléonore Breton, Chief Operating Partner chez Newfund, un fonds VC seed-stage qui accompagne plus de 120 startups en France et aux États-Unis.
Cap sur une figure encore rare dans l'écosystème du venture capital : l'Operating Partner issu du terrain. Ni financière, ni consultante, Éléonore Breton a structuré des opérations Customer Service à l'international chez PayFit, fait grandir l'équipe customer care de 5 à 50 personnes chez Matera, avant de rejoindre Newfund pour mettre cette expérience au service des fondateurs.
Au-delà des discours théoriques sur l'accompagnement des startups, cet échange explore des questions concrètes : qu'est-ce que change, pour un fondateur, le fait d'avoir face à lui un investisseur qui a réellement opéré ? Comment Newfund a-t-il construit une approche operator-investor où l'on intervient dans les outils, les processus et l'exécution ? Et quelles sont les erreurs que les fondateurs répètent en phase de scale, qu'un œil aguerri repère plusieurs mois à l'avance ?
l'approche operator-investor appliquée au seed
Newfund investit en pré-seed et en seed, avec un ADN franco-américain. Comme le précise Éléonore Breton dans l'épisode, le fonds compte environ 120 entreprises en portefeuille (une cinquantaine aux États-Unis, soixante-dix en France) et 400 millions de dollars d'actifs sous gestion, avec une spécialisation santé portée par le fonds EKA. La conviction maison : pour beaucoup de startups françaises, en particulier en health tech, l'essentiel du marché se trouve outre-Atlantique. Le fonds accompagne donc ses participations dans cette traversée, des aspects pratiques (visas, déménagement du fondateur) jusqu'à la mise en relation et l'entrée en accélérateur. Elle cite StartX, par lequel quatre entreprises du portefeuille sont passées.
Ce qui distingue Newfund, c'est le degré d'implication après l'investissement. Éléonore Breton décrit un choix assumé par les general partners Patrick Malka et François Véron : plutôt qu'une logique de plateforme qui oriente rapidement les fondateurs vers des prestataires externes, le fonds a fait le pari de profils seniors ayant opéré en startup et en scale-up, capables de mener une mission jusqu'à sa réalisation.
On met les mains dans le cambouis, on fait pour le fondateur, on fait pas que des recommandations.
Concrètement, l'équipe operating produit des livrables : cadrage de roadmap produit, configuration de CRM, mise en place de dashboards de reporting. Un travail qui s'approche parfois du RevOps, assumé dès lors que l'impact le justifie.
adapter l'accompagnement du pré-seed à la scale-up
Newfund garde ses participations longtemps (cinq à dix ans selon les cas), ce qui l'oblige à couvrir une large partie de la chaîne de valeur. Sur les startups très early stage (moins de 10 personnes), Éléonore Breton travaille en direct avec les fondateurs, souvent sur plusieurs fronts en parallèle. Elle donne l'exemple de PixiScience, une startup qui automatise la correction de copies de mathématiques pour les professeurs d'université : définition de la roadmap produit, cadrage du poste de product manager, puis recrutement effectif du PM (trouvé dans son propre réseau).
Sur les entreprises plus matures, l'intervention se resserre autour d'une verticale précise. Elle pilote ainsi la modernisation des outils de Camping Car Park (investissement réalisé il y a plus de dix ans, 160 personnes) : déploiement de HubSpot pour 70 personnes et mise en place d'un agent vocal IA pour un service client qui reçoit entre 1 000 et 2 000 appels par jour en saison. Entre ces deux extrêmes, Newfund propose aussi des missions « blitz » (deux fois deux heures avec un fondateur sur la structuration d'une équipe ou une politique de pricing).
l'ia dans un fonds, des outils internes au pricing des agents
Newfund se revendique data-driven VC et compte quatre personnes dédiées à la tech ; ce que l'équipe déploie chez les participations, elle se l'applique aussi à elle-même. Éléonore Breton cite Eureka, une application web construite par Julien, membre de son équipe, avec Claude Code en un mois et demi. L'outil identifie, dans le réseau scientifique, les key opinion leaders et les corporates pertinents (via les brevets déposés ensemble et les publications co-écrites). Pensé d'abord pour les investisseurs du fonds santé, il a depuis été ouvert à des fondateurs. En parallèle, des agents Dust préparent les meetings et les revues de dossiers, économisant des heures de travail.
L'arrivée de l'IA fait aussi émerger de nouvelles demandes. Deux fondateurs sont venus quasi simultanément avec la même question : comment pricer un produit IA ? Éléonore Breton a suivi des conférences dédiées (dont une de Chargebee), puis en a tiré une méthode réutilisable par toutes les participations, distinguant trois modèles : abonnement fixe, usage-based et outcome-based (facturation à la tâche réellement accomplie par l'agent).
La seule façon que tu as de challenger le modèle, de te rendre compte de ses limites et d'avoir la meilleure réponse possible, c'est d'abord de te poser toi, avant d'utiliser un LLM, à réfléchir.
C'est le sens de sa réflexion sur la valeur humaine : elle demande parfois à son équipe de traiter certaines tâches sans IA générative, pour préserver l'esprit critique. Deux compétences restent selon elle difficilement remplaçables : les méthodologies (priorisation, bonnes pratiques d'architecture, tests, gestion de la dette technique) et le recul pour arbitrer.
les erreurs récurrentes des fondateurs en phase de scale
Le premier angle mort, selon Éléonore Breton, tient à un coût caché : le manque de communication. À mesure qu'une entreprise grossit, le top management s'éloigne mécaniquement des contributeurs individuels, et la vision se répercute mal dans l'opérationnel. Sa recommandation est directe : surcommuniquer, par plusieurs canaux, à l'écrit comme à l'oral.
Deuxième écueil : recruter trop vite. Elle insiste sur le courage managérial nécessaire pour se séparer d'un profil très bon techniquement mais toxique pour le reste des équipes (c'est là, en clin d'œil, qu'elle glisse que Muzzo permet justement d'éviter les mauvais recrutements). Troisième point : se structurer tôt, sans attendre d'atteindre 100 personnes, d'autant que l'IA générative permet aujourd'hui de poser rapidement des fondations solides ; la culture de l'écrit devient d'ailleurs indispensable, un modèle étant d'autant plus performant que le corpus fourni est complet et qualifié.
Enfin, la priorisation. Beaucoup d'équipes veulent tout faire et livrent plusieurs projets à moitié plutôt qu'un ou deux menés jusqu'au bout. Elle défend les OKR pour aligner les équipes et arbitrer, et la méthode RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort) pour trancher au niveau produit. Le parallèle avec la dette technique revient : accumuler pour aller vite peut coûter des mois de reprise, voire imposer de tout réécrire.
l'invitée : éléonore breton
Diplômée d'une école de commerce, Éléonore Breton a débuté comme category manager dans la grande distribution, puis en cabinet d'études statistiques sur la satisfaction client. Elle passe ensuite deux ans chez PayFit (2018-2020) comme Customer Success Operations Manager, en charge des opérations service client des quatre pays où l'entreprise était déployée, en pleine hypercroissance. Elle rejoint ensuite Matera pour quatre ans : d'abord Head of Customer Care (arrivée cinquantième employée, elle fait grandir l'équipe de 5 à 50 personnes tandis que la société passe de 50 à 200), puis, après une reconversion, software engineer pendant deux ans et demi. Elle est aujourd'hui Chief Operating Partner chez Newfund.
à retenir
- L'approche operator-investor de Newfund repose sur des profils qui ont opéré et vont jusqu'à l'exécution, pas sur du conseil à distance.
- Un même fonds accompagne des équipes de moins de 10 personnes et des entreprises de 160, avec des missions de nature très différente.
- L'IA change le quotidien du métier : outils internes construits en quelques semaines, agents opérationnels, et nouvelles questions comme le pricing des produits IA.
- Les erreurs les plus coûteuses en scale sont silencieuses : sous-communication, recrutements subis et absence de priorisation.
- L'expérience humaine garde sa valeur là où l'IA exécute : méthodologie, esprit critique et arbitrage.
