Piloter l’intégration de l’intelligence artificielle en tant que Product Owner
L'émergence des technologies cognitives bouleverse les méthodes de conception logicielle. Pour rester compétitif, le Product Owner ne peut plus ignorer les spécificités de la data : il doit savoir identifier les gisements de valeur et traduire des concepts techniques complexes en opportunités business concrètes. Cette urgence métier nécessite une montée en compétences rapide pour éviter de subir la transformation technologique.
Cette formation immersive de 3 jours vous donne les clés pour naviguer sereinement dans l'écosystème de l'intelligence artificielle. À travers l'analyse de cas d'usage réels (santé, finance, retail) et la pratique, vous apprendrez à dialoguer avec les data scientists, à définir des critères d'acceptation pertinents et à structurer un cycle de vie projet adapté aux incertitudes des modèles prédictifs.
Au terme de ce parcours, vous serez capable de construire une stratégie produit robuste incluant des briques d'IA générative ou de Machine Learning. Vous disposerez des outils méthodologiques pour passer de l'idée au déploiement, tout en garantissant la conformité éthique et la pertinence de vos investissements.
Objectifs
À l’issue de cette formation IA pour Product Owner, vous atteindrez les objectifs de compétences suivants :
- appréhender les concepts fondamentaux du Machine Learning et du Deep Learning sans jargon superflu ;
- détecter les opportunités d’innovation par la donnée au sein de vos produits existants ;
- cadrer le cycle de vie complet d’un projet Data, de la collecte au déploiement du modèle ;
- définir un MVP (Minimum Viable Product) spécifique aux contraintes de l’intelligence artificielle ;
- fluidifier les échanges et la collaboration avec les équipes techniques et les data scientists ;
- construire une roadmap produit agile intégrant les enjeux de performance et d'éthique.
Programme
Module 1 : s'approprier les fondamentaux et les cas d'usage
- La démystification des termes essentiels : algorithmes, Machine Learning et Deep Learning.
- La distinction entre les approches symboliques traditionnelles et les modèles statistiques modernes.
- Le panorama des technologies actuelles et leurs applications concrètes.
- L'exploration des typologies d'IA : analyse prédictive, traitement du langage (NLP), vision par ordinateur et IA générative.
- L'analyse d'exemples sectoriels variés (Santé, Finance, RH) pour inspirer vos propres fonctionnalités.
Travaux pratiques
- Cartographier les cas d'usage potentiels au sein de votre propre backlog produit et prioriser selon la faisabilité.
Module 2 : cadrer le projet IA et adapter le rôle de PO
- Les spécificités du cycle de vie d'un projet data comparé au développement logiciel classique.
- Le parcours de la donnée : collecte, nettoyage, entraînement et mise en production.
- La définition de la notion de MVP dans un contexte probabiliste.
- L'adaptation des User Stories pour intégrer les dimensions de données et de performance.
- La définition d'indicateurs de succès (KPIs) et de la valeur métier attendue.
Travaux pratiques
- Rédiger des User Stories orientées data et définir les critères d'acceptation d'un modèle.
Module 3 : déployer une stratégie agile et éthique
- Les enjeux de gouvernance : respect du RGPD, explicabilité des algorithmes et gestion des biais.
- La garantie de l'acceptabilité utilisateur et de la transparence des décisions automatisées.
- L'intégration des chantiers IA dans une roadmap agile globale et orientée valeur.
- La mise en place de processus de validation par les tests utilisateurs.
- Le suivi de la performance des modèles dans la durée et l'amélioration continue.
Travaux pratiques & étude de cas
- Élaborer une roadmap produit complète intégrant des briques intelligentes et identifier les risques associés.
Prérequis
Suivre cette formation nécessite les prérequis suivants :
- Expérience professionnelle : une pratique avérée des méthodes agiles (Scrum, Kanban) et du rôle de Product Owner est indispensable pour transposer les concepts.
- Connaissances de base : une sensibilité aux enjeux technologiques actuels.
Public
Cette formation s’adresse aux professionnels de la gestion de produit souhaitant valoriser leurs données. Le public inclut notamment :
- les product owners qui pilotent le backlog pour intégrer des fonctionnalités intelligentes à forte valeur ajoutée ;
- les chefs de produit qui définissent la vision stratégique afin d'anticiper les ruptures technologiques du marché ;
- les business analysts qui traduisent les besoins métier en spécifications fonctionnelles pour les équipes Data ;
- les responsables innovation qui explorent de nouvelles pistes de croissance pour transformer le modèle économique de l'entreprise ;
- les UX designers qui conçoivent des interfaces homme-machine adaptées aux interactions avec l'IA.
Points forts
- Approche "No-Code" : vous accédez à une pédagogie centrée sur la valeur métier sans nécessiter de compétences en programmation pure.
- Outils opérationnels : vous repartez avec des modèles de User Stories et de roadmaps spécifiquement adaptés à vos projets Data.
- Vision stratégique 360° : vous maîtrisez le cycle complet, de la conception technique aux enjeux éthiques et légaux de l'IA.
- Ancrage pratique : vous appliquez immédiatement les méthodes sur vos problématiques produit grâce à trois ateliers concrets et immersifs.
Objectifs
À l’issue de cette formation IA pour Product Owner, vous atteindrez les objectifs de compétences suivants :
- appréhender les concepts fondamentaux du Machine Learning et du Deep Learning sans jargon superflu ;
- détecter les opportunités d’innovation par la donnée au sein de vos produits existants ;
- cadrer le cycle de vie complet d’un projet Data, de la collecte au déploiement du modèle ;
- définir un MVP (Minimum Viable Product) spécifique aux contraintes de l’intelligence artificielle ;
- fluidifier les échanges et la collaboration avec les équipes techniques et les data scientists ;
- construire une roadmap produit agile intégrant les enjeux de performance et d'éthique.
Programme
Module 1 : s'approprier les fondamentaux et les cas d'usage
- La démystification des termes essentiels : algorithmes, Machine Learning et Deep Learning.
- La distinction entre les approches symboliques traditionnelles et les modèles statistiques modernes.
- Le panorama des technologies actuelles et leurs applications concrètes.
- L'exploration des typologies d'IA : analyse prédictive, traitement du langage (NLP), vision par ordinateur et IA générative.
- L'analyse d'exemples sectoriels variés (Santé, Finance, RH) pour inspirer vos propres fonctionnalités.
Travaux pratiques
- Cartographier les cas d'usage potentiels au sein de votre propre backlog produit et prioriser selon la faisabilité.
Module 2 : cadrer le projet IA et adapter le rôle de PO
- Les spécificités du cycle de vie d'un projet data comparé au développement logiciel classique.
- Le parcours de la donnée : collecte, nettoyage, entraînement et mise en production.
- La définition de la notion de MVP dans un contexte probabiliste.
- L'adaptation des User Stories pour intégrer les dimensions de données et de performance.
- La définition d'indicateurs de succès (KPIs) et de la valeur métier attendue.
Travaux pratiques
- Rédiger des User Stories orientées data et définir les critères d'acceptation d'un modèle.
Module 3 : déployer une stratégie agile et éthique
- Les enjeux de gouvernance : respect du RGPD, explicabilité des algorithmes et gestion des biais.
- La garantie de l'acceptabilité utilisateur et de la transparence des décisions automatisées.
- L'intégration des chantiers IA dans une roadmap agile globale et orientée valeur.
- La mise en place de processus de validation par les tests utilisateurs.
- Le suivi de la performance des modèles dans la durée et l'amélioration continue.
Travaux pratiques & étude de cas
- Élaborer une roadmap produit complète intégrant des briques intelligentes et identifier les risques associés.
Prérequis
Suivre cette formation nécessite les prérequis suivants :
- Expérience professionnelle : une pratique avérée des méthodes agiles (Scrum, Kanban) et du rôle de Product Owner est indispensable pour transposer les concepts.
- Connaissances de base : une sensibilité aux enjeux technologiques actuels.
Public
Cette formation s’adresse aux professionnels de la gestion de produit souhaitant valoriser leurs données. Le public inclut notamment :
- les product owners qui pilotent le backlog pour intégrer des fonctionnalités intelligentes à forte valeur ajoutée ;
- les chefs de produit qui définissent la vision stratégique afin d'anticiper les ruptures technologiques du marché ;
- les business analysts qui traduisent les besoins métier en spécifications fonctionnelles pour les équipes Data ;
- les responsables innovation qui explorent de nouvelles pistes de croissance pour transformer le modèle économique de l'entreprise ;
- les UX designers qui conçoivent des interfaces homme-machine adaptées aux interactions avec l'IA.
Points forts
- Approche "No-Code" : vous accédez à une pédagogie centrée sur la valeur métier sans nécessiter de compétences en programmation pure.
- Outils opérationnels : vous repartez avec des modèles de User Stories et de roadmaps spécifiquement adaptés à vos projets Data.
- Vision stratégique 360° : vous maîtrisez le cycle complet, de la conception technique aux enjeux éthiques et légaux de l'IA.
- Ancrage pratique : vous appliquez immédiatement les méthodes sur vos problématiques produit grâce à trois ateliers concrets et immersifs.
Dernière mise à jour: 11/12/2025