Adoption de l'IA pour les équipes produit
J'aide les équipes produit à intégrer l'IA dans leur façon de travailler : discovery plus rapide, prototypes fonctionnels en quelques jours et décisions de priorisation mieux documentées.
L'IA promet de la vitesse, mais la roadmap n'avance pas
Les équipes produit ont plus d'outils que jamais, mais sans méthode claire, l'IA reste dans des démos internes et n'atteint jamais le cycle de discovery et de delivery.
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Un discovery lent et fondé sur les opinions
Les décisions produit dépendent de la voix la plus forte dans la salle, pas de preuves utilisateurs analysées en profondeur.
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Des prototypes qui prennent des semaines
Valider une idée exige design et développement. Avec l'IA et le prototypage génératif, ce cycle se mesure en jours.
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Des données utilisateurs non exploitées
Entretiens, tickets et retours s'accumulent sans synthèse. L'IA peut traiter ce matériau, mais personne n'a conçu le flux.
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L'équipe ne sait pas par où commencer
L'enthousiasme pour l'IA est là, mais il manque une carte des tâches du cycle produit qui en bénéficient en premier — et de celles qui exigent un jugement humain.
Ma méthode d'adoption de l'IA en produit
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Cartographie du cycle produit
Identification des tâches de discovery et de delivery où l'IA apporte une vraie vitesse : synthèse de recherche, idéation, prototypage, documentation.
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Pilotes à fort impact
Sélection de 2 à 3 pilotes concrets, comme la synthèse d'entretiens ou un prototype fonctionnel d'une hypothèse de la roadmap.
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Flux et pratique
Conception de flux de travail IA, prompts et modèles de l'équipe, et sessions pratiques sur des cas réels du produit.
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Jugement et mesure
Règles de validation humaine, standards de qualité et métriques pour que la vitesse gagnée ne sacrifie pas le jugement produit.
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Expérience de création de produits digitaux avec l'IA générative, de modèles de maturité et de plateformes d'entreprise.
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IA en produit
Questions fréquentes
Agenda
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