Product Management & GenAI : les Fondamentaux Stratégiques
L'intégration de l'IA Générative transforme radicalement le rôle du Product Manager, le faisant passer de "Chef d'orchestre de fonctionnalités" à "Architecte de l'incertitude". Contrairement aux projets traditionnels déterministes, les projets GenAI introduisent une part de probabilité qu'il faut savoir cadrer.
Cette session intensive dote les Product Managers d'une grille de lecture critique pour valider, concevoir et piloter un produit intégrant de l'IA Générative. Elle permet de comprendre l'écosystème, de maîtriser les nouvelles briques technologiques (LLM, RAG, Agents) et d'éviter les pièges courants de la "Hype" en se concentrant sur la création de valeur réelle et sécurisée.
Ce que vous allez apprendre
- Distinguer les spécificités d'un projet IA Générative par rapport à un développement logiciel traditionnel (gestion de l'incertitude, validation préalable)
- Identifier les cas d'usage pertinents et disqualifier les "fausses bonnes idées" (Anti-patterns) où l'IA n'est pas nécessaire
- Comprendre les composants techniques clés (LLM, RAG, Fine-tuning, Agents) pour dialoguer efficacement avec les équipes techniques
- Maîtriser les critères décisionnels stratégiques : conformité (RGPD, AI Act), sécurité des données et gestion des coûts (FinOps/Tokens)
- Piloter la qualité et la performance d'un produit IA à travers des métriques adaptées (évaluation, gestion des hallucinations)
Prérequis
- Expérience significative en gestion de produit (Product Management)
- Culture numérique et data de base
- Aucune compétence en codage n'est requise
Public cible
- Product Managers (Confirmés/Seniors), Head of Product, Product Owners expérimentés, et toute personne en charge de la stratégie produit souhaitant intégrer de l'IA générative.
Programme de la Formation
4 modules pour maîtriser les fondamentaux
Sujets abordés
- →Le "Reality Check" en Discovery : Du déterminisme (Code) au probabilisme (Modèle). Comprendre pourquoi la faisabilité technique doit précéder la validation du besoin (Proof of Value)
- →La donnée comme produit : L'importance critique de la "Data Readiness" (Qualité, structure, accessibilité)
- →Anti-Patterns & Matrice d'éligibilité : Savoir dire "Non" - Les pièges de la Calculatrice, du Workflow et de la Base de Vérité
- →La règle d'or : Utiliser l'IA pour créer/transformer, pas pour exécuter des règles strictes
- →Le Run : Introduction au monitoring qualitatif et à la gestion de la dérive (Drift)
Sujets abordés
- →Le paysage des modèles : Choisir le bon outil. LLM (Généralistes puissants) vs SLM (Spécialistes rapides). Introduction à la multimodalité (Texte, Image, Audio)
- →Le RAG (Retrieval Augmented Generation) : Connecter l'IA à la connaissance de l'entreprise pour limiter les hallucinations et citer les sources
- →Fine-Tuning vs Prompting : Distinguer l'instruction (Prompt) de l'éducation (Fine-tuning). Savoir quand investir dans l'entraînement
- →Assistant vs Agent : Comprendre l'échelle d'autonomie, du "Copilot" validé par l'humain à l'"Agent" exécutant des actions
Sujets abordés
- →Réglementation et Données (Le filtre juridique) : RGPD - Anonymisation et moindre privilège. AI Act - Obligations de transparence et documentation des systèmes à haut risque
- →Infrastructure et Sécurité (Le filtre technique) : Matrice de décision - SaaS Public (Vitesse/Performance) vs Cloud Privé/On-Premise (Souveraineté/Contrôle)
- →FinOps et Performance (Le filtre économique) : L'économie du Token - Estimer et maîtriser les coûts variables. Gérer la Latence - Impact sur l'expérience utilisateur (UX) et le Streaming
Sujets abordés
- →Récapitulatif des points clés
- →Questions / Réponses
Processus Qualité
L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité
- Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
- Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
- Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :
- Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
- Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
- Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.
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