Formation Piloter un produit IA : stratégie, conception, lancement, croissance

Programme de la formation
Piloter un produit IA : stratégie, conception, lancement, croissance

• Introduction au Product Management IA

  - Définition et rôle du Product Manager IA
  - Spécificités des produits basés sur l'IA
  - Cycle de vie typique d'un produit IA
  - Tendances du marché et opportunités

• Fondamentaux de l'IA pour Product Managers

  - Comprendre les différents types d'IA (ML, DL, NLP, CV)
  - Les algorithmes clés et leurs applications
  - Limites et biais de l'IA
  - Éthique et responsabilité en IA

• Stratégie Produit IA et Vision

  - Définir une vision produit pour l'IA
  - Analyse de marché et identification des opportunités IA
  - Étude des besoins utilisateurs spécifiques à l'IA
  - Positionnement stratégique et proposition de valeur IA

• Élaboration de la Roadmap Produit IA

  - Traduire la vision en objectifs et initiatives IA
  - Priorisation des fonctionnalités basées sur l'IA
  - Gestion des dépendances techniques et de données
  - Communication de la roadmap aux parties prenantes

• Conception et Spécification des Produits IA

  - Design thinking appliqué à l'IA
  - Spécification des modèles, données et interfaces IA
  - User stories et cas d'usage pour l'IA
  - Collaboration avec UX/UI pour une expérience IA intuitive

• Gestion des Données pour Produits IA

  - Collecte, stockage et préparation des données IA
  - Qualité des données et annotation
  - Vie privée et régulations (RGPD, etc.)
  - Stratégies de gouvernance des données

• Développement et Intégration de l'IA

  - Comprendre le workflow data science et ingénierie ML
  - Méthodologies agiles pour l'IA (Scrum, Kanban)
  - Collaboration avec data scientists et ML engineers
  - Pratiques de MLOps (CI/CD pour l'IA)

• Tests, Validation et Déploiement IA

  - Metrics de performance spécifiques à l'IA (précision, rappel, F1-score)
  - Tests A/B et expérimentation avec l'IA
  - Déploiement et mise à l'échelle des modèles IA
  - Monitoring et maintenance des modèles en production

• Lancement et Commercialisation du Produit IA

  - Stratégie de Go-to-Market pour les produits IA
  - Communication des avantages uniques de l'IA au marché
  - Fixation des prix pour les services et produits IA
  - Feedback utilisateurs et itération post-lancement

• Mesure de la Performance et Évolution IA

  - KPIs métier vs. KPIs techniques pour l'IA
  - Analyse des métriques de produit et d'IA
  - Détection et correction des dérives des modèles
  - Planification des évolutions et mises à jour IA

• Gestion d'Équipe et Leadership en IA

  - Collaborer avec des profils techniques IA variés
  - Recrutement et développement des talents IA
  - Gestion des attentes et communication des risques IA
  - Favoriser l'innovation et l'expérimentation IA

• Défis et Avenir du Product Management IA

  - Éthique et conformité réglementaire de l'IA avancée
  - Gestion des biais et de l'équité des modèles
  - IA explicable (XAI) et transparence
  - Veille technologique et anticipation des futures ruptures IA