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

01.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

02.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

03.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

04.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

05.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

06.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

07.Tests, Validation et Déploiement IA

08.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

09.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

10.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

11.Gestion des Équipes et Collaboration en IA

12.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