Formation - Devenir manager de produits d'Intelligence Artificielle (IA)
Comprendre les concepts, enjeux et phases clés du produit IA, y compris les KPI, le coût, la stratégie et l’éthique
Piloter des produits IA de bout en bout pour transformer vos idées en solutions concrètes et responsables.
Cette formation vous donne les clés pour comprendre les spécificités des produits d’intelligence artificielle, de leur conception à leur mise sur le marché. Vous apprendrez à articuler les dimensions techniques, business et éthiques afin de bâtir des stratégies solides, mesurer les performances (KPIs), anticiper les coûts et accompagner vos équipes dans le déploiement de produits IA performants et responsables.
- Reconnaître les concepts, terminologies, spécificités et enjeux de l'IA moderne
- Faire évoluer des produits existants pour y intégrer l'IA et identifier des nouveaux besoins
- Développer et déployer des produits IA selon les meilleures méthodologies
- Activer les leviers de maîtrise des coûts et de croissance et identifier les pièges.
- Reconnaître les concepts, terminologies, spécificités et enjeux de l’IA moderne
- Faire évoluer des produits existants pour y intégrer de l’IA et identifier de nouveaux besoins
- Développer et déployer un produit IA selon les meilleures méthodologies, incluant conception, maintien et Go-to-Market
- Activer les leviers de maîtrise des coûts et de croissance, tout en identifiant les pièges à éviter
- Managers de produits,
- Chefs de projets, Product Owners,
- Consultants BI / Big Data.
Cette formation ne nécessite pas de prérequis.
Jour 1 - Matin
Fondamentaux de l'IA moderne
- Qu'est-ce que l'IA ?
- Similarités et différences entre IA et le développement d'applications traditionnelles
- Machine Learning vs Deep Learning
- Les différents types d'apprentissage de modèles
- Du NLP aux IA Génératives
- Stockage des données : Data Warehouse, Data Lake et lakehouse
- Pipelines de données et automatisation
- Solutions d'IA sur le Cloud vs solutions On-Premise
- Stratégies de déploiement de produits IA
- L'ère agentique
- 5 niveaux de maturité d'intégration de l'IA
- Cas d'étude issus de l'industrie
Jour 1 - Après-midi
Développement et maintenance de produits IA
- Etapes de développement de nouveaux produits
- Spécificités des produits IA, de la conception au déploiement et à la maintenance
- Intégration de l'IA dans des produits non-IA : exemples
- Principaux facteurs de succès et d'échec
- Cas d'étude issus de l'industrie
Commercialisation de produits IA
- Spécificités des offres IA, B2B, B2C, Blue Ocean, Red Ocean et GOAT à travers des exemples
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Etablissement des objectifs d'un PoC d'IA
- Ingestion, exploration, nettoyage, préparation d'un jeu de données
- Choix des algorithmes, choix de la plateforme de développement et de déploiement du modèle
- Monitoring du déploiement, du Data drift et du modèle drift
- Ré-entraînement du modèle
Jour 2 - Matin
Développer l'équipe IA / ML
- IA PM (Product Manager)
- IA / ML / Data Strategist
- Data Engineer
- Data Scientist
- Data Analyst
- Ingénieurs ML
- Ingénieurs Front End / Back End / Full Stack
- UX Designers
- Implication du client
- Marketing et vente
- Les frameworks collaboratifs
- AIOps et MLOps
Benchmarking, croissance et coûts
- Identifier les métriques clés : métriques "north star", KPI, OKR
- Identifier la meilleure stratégie produit pour une forte croissance
- Maîtriser les coûts et optimiser les prix des produits
- Savoir exploiter la pile technologique avec les CDP (Customer Data Platforms) et les CEP (Customer Engagement Platforms)
Domaines à fort potentiel de croissance pour les produits IA
- L'IA
- Embarquée
- Créative
- Les TuningBots
- Ce qui est possible vs ce qui est probable : le diagramme de Venn
Jour 2 - Après-midi
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Analyse de marché pour un produit IA
- Etude de marché
- Définition des personas des utilisateurs
- Analyse des concurrents
- Développement d'un MVP en incluant l'équipe
- Aspects éthiques et réglementaires
- Stratégie de mise sur le marché
- Gestion des données (du sourcing à la consommation dans les modèles)
- Définition des KPI (métriques, feedback utilisateurs, ajustements)
Enjeux, limites et bonnes pratiques
- Evaluation de la qualité des résultats
- Gestion des biais et des hallucinations
- Questions éthiques et juridiques (droits d'auteur, RGPD)
- Bonnes pratiques pour garantir la confidentialité
- Intégration des IA dans le workflow professionnel
- Présentation d'outils pour travailler en toute confidentialité
Plusieurs dispositifs de financement sont accessibles via les OPCO (Opérateurs de Compétences), organismes agréés par le ministère du Travail dont le rôle est d’accompagner, collecter et gérer les contributions des entreprises au titre du financement de la formation professionnelle.
Pour plus d’information, une équipe de gestionnaires ABILWAYS spécialisée vous accompagne dans le choix de vos formations et la gestion administrative.
Équipe pédagogique :
Un consultant expert de la thématique et une équipe pédagogique en support du stagiaire pour toute question en lien avec son parcours de formation.
Techniques pédagogiques :
Pédagogie participative mettant l'apprenant au cœur de l'apprentissage. Utilisation de techniques ludo-pédagogiques pour une meilleure appropriation. Ancrage facilité par une évaluation continue des connaissances au moyen d'outils digitaux et/ou de cas pratiques.
Ressources pédagogiques :
Un support de formation présentant l'essentiel des points vus durant la formation et proposant des éléments d'approfondissement est téléchargeable sur notre plateforme.
