Formation Piloter l'Innovation IA : Devenir Expert Produit en Intelligence Artificielle

Programme de la formation
Piloter l'Innovation IA : Devenir Expert Produit en Intelligence Artificielle

• Introduction au Product Management IA

  - Définition et rôle du Product Manager IA
  - Spécificités du produit IA vs produit classique
  - Panorama de l'écosystème IA actuel
  - Tendances du marché et opportunités

• Fondamentaux de l'IA pour le Product Manager

  - Comprendre les différents types d'IA (ML, DL, NLP, CV)
  - Notions clés : données, algorithmes, modèles, apprentissage
  - Limites et défis technologiques de l'IA
  - Interprétabilité et explicabilité des modèles

• L'Idéation et la Découverte Produit IA

  - Identification des problèmes métier résolubles par l'IA
  - Recherche utilisateur spécifique à l'IA
  - Analyse de la valeur et du potentiel d'impact de l'IA
  - Définition de la proposition de valeur IA

• Stratégie Produit et Roadmap IA

  - Alignement de la stratégie IA avec les objectifs business
  - Élaboration de la vision et de la roadmap produit IA
  - Priorisation des fonctionnalités et des cas d'usage IA
  - Métriques clés de succès pour les produits IA

• Conception et Spécification Produit IA

  - Transformation des cas d'usage en exigences techniques IA
  - Collaboration avec les équipes de Data Scientists et Ingénieurs ML
  - Design UX/UI spécifique aux interfaces IA
  - Gestion des datasets et pipeline de données

• Développement Agile et Cycle de Vie IA

  - Application des méthodologies Agiles (Scrum, Kanban) au contexte IA
  - Gestion des sprints et des backlog IA
  - Intégration continue et déploiement continu des modèles
  - Cycle de vie typique d'un produit IA

• Tests, Validation et Déploiement IA
• Performance et Optimisation des Produits IA

  - Monitoring et analyse des métriques de performance IA
  - Stratégies d'optimisation et d'itération des modèles
  - Gestion du drift et du ré-entraînement
  - Détection des biais et des dérives

• Éthique, Biais et Responsabilité en IA

  - Comprendre les enjeux éthiques de l'IA
  - Identification et mitigation des biais algorithmiques
  - Réglementations et conformité (RGPD, AI Act)
  - IA responsable et développement durable

• Lancement et Marketing des Produits IA

  - Stratégies de go-to-market pour les solutions IA
  - Communication des bénéfices et de la proposition de valeur de l'IA
  - Gestion de l'adoption par les utilisateurs
  - Feedback client et itération post-lancement

• Gestion des Équipes et Collaboration en IA
• Innovation et Futur de l'IA pour le PM

  - Veille technologique et prospective en IA
  - Nouveaux paradigmes de l'IA (IA Générative, AGI)
  - Anticiper les défis et opportunités futures
  - Positionnement stratégique pour l'IA de demain