Product manager - IA

Objectifs

Apprendre à cadrer, prioriser et évaluer des initiatives IA pour générer de l a valeur utilisateur et business.

• Comprendre les fondamentaux de l'IA appliqués au Product Management et collaborer efficacement avec des profils Data


• Mener une discovery IA en identifiant et en dérisquant des cas d'usage pertinents


• Piloter la conception et la mise en oeuvre de fonctionnalités IA, du prototype (MVP) aux premières étapes d'insdustrialisation


• Définir et suivre les bons indicateurs afin d'équilibrer la performance des modèles IA avec les objectifs business et les attentes des utilisateurs


• Identifier les cas d'usage nécessitant un niveau élevé d'explicabilité des systèmes d'IA

Programme de la formation

Module 1 : Comprendre l'environnement d'un·e AI Product Manager

• Les fondamentaux de l'IA : technologie (machine learning, deep learning, NLP, IA Générative, LLM...) et cas d'usages


• Quelles différences entre un PM et un PM IA ?


• Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst : collaborer avec une équipe Data

Module 2 : Identifier la valeur que peut apporter l'IA à son produit

• Comment dérisquer ses initiatives IA


• Comment prioriser ses use cases IA


• Les enjeux de l'expérimentation sur une fonctionnalité IA


• L'IA, un moyen et pas une fin : quelle solution pour répondre à vos opportunités (IA ou pas ? Make or Buy ?)

Module 3 : Délivrer l a fonctionnalité et mesurer son impact

• Quel cadre pour mener le delivery de produits IA ?


• Préparer et déployer le modèle IA : du MVP jusqu'à son utilisation par les utilisateurs


• IA Responsable : enjeux éthiques et réglementaires


• Monitorer sa fonctionnalité IA

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique