Cet été, Glean a accueilli son groupe de stagiaires le plus important et le plus dynamique à ce jour, avec plus de 20 étudiants talentueux contribuant au sein de différentes équipes. Parmi celles et ceux qui façonnent l’avenir de Glean figurent Aurelia Wang, Sydney Schirrmeister, Param Thakkar, Varun Vobilisetty, Christina Wu et Maria Morris. Ces esprits innovants ont mené des projets à fort impact, partagé leurs expériences et apporté des contributions significatives tout au long de leurs stages.
Refonte de la documentation développeur
Aurelia Wang (Software Engineer Intern) a piloté la refonte de la documentation développeur de Glean, en menant la migration vers Docusaurus afin que le site puisse évoluer au rythme de notre communauté de builders en forte croissance. Tandis que l’équipe élargie actualisait les textes et réorganisait les pages, elle a démêlé les références circulaires de notre spécification OpenAPI qui bloquaient la génération automatisée de la référence API, puis a mis en place un workflow GitHub Actions pour détecter des problèmes similaires à chaque commit. Pour préserver tous les signets existants, elle a également scripté une couche de redirection qui guide en douceur les visiteurs de deux anciens sites de documentation vers leurs nouveaux emplacements.
Une fois la nouvelle plateforme en ligne, Aurelia est allée plus loin en contribuant à un plugin open source qui intègre la recherche publique Glean Search directement dans la documentation, offrant aux développeurs une recherche instantanée et familière depuis n’importe quelle page. Elle a ensuite utilisé le SDK d’indexation de Glean pour créer un connecteur personnalisé qui distingue les pages de référence API des tutoriels, améliorant à la fois la pertinence et la présentation des résultats. À la clé : une découverte plus rapide, une navigation plus fluide et des retours enthousiastes de la part des Gleanies comme des clients.
Sa feuille de route continue d’avancer. Aurelia intègre la recherche publique Glean Search à notre documentation développeur et construit un serveur MCP public qui permettra à n’importe quel LLM d’accéder directement au contenu de Glean — sans compte Glean requis. La mission reste la même : faire en sorte que chaque développeur trouve la bonne réponse, au moment où il en a besoin.
Campagne de newsletter
Sydney Schirrmeister (Marketing Intern) a passé l’été intégrée à l’équipe Marketing de Glean, en collaborant sur plusieurs campagnes tout en pilotant une initiative de bout en bout : des sponsorisations de newsletters ciblées pour l’équipe Demand Generation.
Elle a commencé par identifier des éditeurs de newsletters capables de mettre Glean sous les yeux des bons lecteurs. Après avoir comparé la portée de chaque prestataire à notre profil client idéal, elle a réduit le champ, présenté son plan et obtenu un budget — avant même de négocier des tarifs en gardant le ROI au premier plan.
Une fois la sélection finalisée, Sydney a associé chaque emplacement au contenu Glean le plus susceptible de résonner — livres blancs, e-books, one-pagers, et même des webinaires à la demande — puis a collaboré avec l’équipe Design pour créer des bannières accrocheuses. Après avoir analysé d’autres textes marketing performants et utilisé Glean Assistant pour l’aider dans le processus de rédaction, elle a écrit des textes engageants pour capter l’attention de différents publics. Elle a maintenu la production sur les rails, en coordonnant les transmissions afin que chaque fichier arrive à temps dans la boîte de réception du prestataire.
Certaines diffusions se poursuivront après la fin de son stage, mais Sydney suit déjà les performances des annonces actuellement en ligne. Les premiers résultats orienteront nos prochaines actions demand-gen et, à plus long terme, la campagne devrait générer jusqu’à un million d’impressions auprès de lecteurs tech engagés — alimentant le pipeline et donnant à notre marque une voix plus forte sur le marché.
Deep Research
Param Thakkar (Software Engineer Intern) a travaillé sur la nouvelle fonctionnalité Deep Research de Glean, qui aide les utilisateurs à générer des rapports de niveau expert en synthétisant les connaissances issues de sources d’entreprise. Pour permettre des itérations rapides et garantir la qualité, l’équipe avait besoin d’un moyen automatisé d’évaluer ces rapports à grande échelle. Param a intégré le framework public DeepResearch Bench à l’infrastructure d’évaluation du chat déjà en place chez Glean, en s’appuyant sur la méthodologie LLM-as-a-judge décrite dans l’article pour mesurer la qualité des résultats selon quatre dimensions clés : exhaustivité, pertinence des insights, respect des consignes et lisibilité. Cette configuration permet une évaluation rigoureuse des agents Deep Research sur des jeux de données publics, en utilisant des rapports de référence « gold standard » pour la comparaison.
Ces résultats mesurent les améliorations apportées au système Deep Research de Glean et comparent ses performances à celles de systèmes Deep Research externes. (Les résultats des agents externes proviennent de l’article DeepResearch Bench, collectés en avril 2025 les résultats de Glean ont été collectés en juillet 2025.) Au-delà des benchmarks publics, le principal cas d’usage de Glean se situe dans le contexte de l’entreprise, où il n’existe ni jeux de données publics ni rapports de référence. Pour répondre à ce besoin, Param a étendu le framework d’évaluation afin de prendre en charge une notation sans référence, en adaptant le juge pour produire des évaluations cohérentes sans gold standards. Cela a permis à l’équipe d’évaluer la qualité dans des scénarios d’entreprise réels et d’orienter l’itération continue du système Deep Research.
En plus de son travail sur les évaluations, Param a contribué à l’architecture de Deep Research en introduisant une étape de questions de clarification qui invite les utilisateurs à préciser et désambiguïser leur demande avant le début de la recherche. Cet ajout améliore la pertinence et la qualité du rapport final en s’assurant que le système comprend mieux l’intention de l’utilisateur, ce qui renforce l’expérience globale.
Déploiement de fonctionnalités en self-serve et Glean for Admin Support
Le stage de Varun Vobilisetty (Product Management Intern) s’est concentré sur l’autonomisation des administrateurs clients et l’optimisation des opérations internes via des initiatives produit clés.
En tant que responsable produit du déploiement de fonctionnalités en self-serve
initiative, Varun a mobilisé une task force réunissant Product Ops, GTM, Sales et User Research pour remplacer notre processus d’enablement fragmenté et manuel par un tableau de bord unique et transparent. Il a prototypé les premiers parcours dans Vercel et Lovable, itéré avec Design, et collaboré avec Engineering et Data pour tout connecter. Résultat : un outil de gestion des fonctionnalités scalable, qui permet aux admins d’activer — ou de désactiver — des betas sans ouvrir de ticket, renforçant la confiance tout en libérant R& ;D et Support pour se concentrer sur des problèmes plus complexes.En parallèle, il s’est attaqué de front au backlog support avec Glean for Admin Support, un modèle en trois piliers : prévention, self-service robuste et escalade sans friction. Après avoir analysé des milliers d’interactions d’admin pour faire ressortir les principaux irritants, Varun a conçu et benchmarké un agent Glean in-product qui résout instantanément les questions les plus courantes et oriente les utilisateurs vers une documentation plus pertinente lorsqu’ils ont besoin d’aller plus loin. Objectif : réduire drastiquement le time-to-resolution et garder notre équipe support ultra concentrée sur les sujets qui nécessitent réellement une intervention humaine.
Au-delà de ces projets phares, Varun a contribué à définir la stratégie et la roadmap FY26 de l’équipe Admin & ; Workspace, et s’est porté volontaire pour piloter le projet Connector Health Visibility, une initiative en dehors de son périmètre initial. Comme l’approche existante ne répondait pas aux besoins clients, Varun l’a reprise de manière proactive, a mené une recherche client et a retravaillé l’offre produit afin de lancer une beta qui traite les vrais problèmes des utilisateurs — transformant une initiative au point mort en une solution qui offre aux admins une visibilité en temps réel sur l’état et l’avancement de la configuration — une nouvelle étape vers un Glean facile à déployer et à administrer.
Mettre en place l’Agent Featuring dans Glean
Christina Wu (stagiaire Product Design) a accéléré le lancement de la nouvelle fonctionnalité Agent Featuring de Glean en ajoutant une ligne Featured dédiée dans la bibliothèque d’agents, que les admins ou les modérateurs peuvent renommer, réordonner et alimenter — pour que chaque employé voie des agents approuvés par l’entreprise dès l’ouverture de Glean. La demande client était très forte, et l’équipe est passée du kickoff à la mise en production en moins de trois semaines.
En tant que DRI design, Christina a assuré un alignement dès le départ avec PM et Engineering, en testant les idées au regard des contraintes techniques avant de finaliser le moindre pixel. Des revues hebdomadaires, des points rapides sur Slack et des prototypes Figma ont permis à tout le monde d’avancer à l’unisson.
Les résultats ont été visibles rapidement : Dell a validé le déploiement de ses agents dès l’arrivée de la fonctionnalité, et les premières données de télémétrie indiquent une nette hausse des lancements d’agents depuis le flux zero-state où figurent désormais les agents Featured. En s’appuyant sur le framework Collections existant de Glean, l’équipe de Christina a également posé des bases scalables pour de futures catégories personnalisées — permettant aux admins de mettre en avant les bons agents, exactement au moment où leurs équipes en ont besoin.
Construire le framework de terminologie de Glean
Maria Morris (stagiaire Content Design) a mené de bout en bout la gouvernance de la terminologie, en donnant à Glean une source de vérité unique et fiable pour chaque terme visible par l’utilisateur, à travers le produit, la documentation et le marketing. Elle a construit une base de données vivante qui associe des définitions claires à des notes d’usage issues du terrain, puis a prototypé des agents de rédaction UX capables de faire remonter ces recommandations directement dans les workflows des créateurs.
Fidèle au style Glean, elle a maintenu une démarche collaborative — en organisant des boucles de feedback avec design, product marketing et technical writing afin de mettre à l’épreuve les standards linguistiques et de s’assurer que le système resterait robuste bien après la passation. Résultat : des textes plus cohérents, un alignement inter-équipes plus rapide, et une colonne vertébrale linguistique qui garantit des expériences IA fidèles à la marque et parfaitement claires pour les utilisateurs. Le framework de Maria transforme le choix minutieux des mots en valeur durable — pour chaque équipe Glean et pour tous ceux qui lisent notre travail.
Nous remercions tous nos stagiaires de l’été 2025 pour leur énergie, leurs idées nouvelles et l’impact positif qu’ils ont laissé au sein de nos équipes. Envie d’avoir un vrai impact chez Glean ? Gardez l’œil ouvert pour des opportunités de stage ou de poste à temps plein, et n’hésitez pas à nous contacter !
Auteurs : Aurelia Wang, Sydney Schirrmeister, Param Thakkar, Varun Vobilisetty, Christina Wu, Maria Morris
