- Cours pratique
- Informatique
Formation Intelligence Artificielle (IA) : Devenir manager de produits IA

- Durée
- 2 jours
- Niveau
- Fondamental
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation Manager produit IA
Avec l’essor fulgurant de l’intelligence artificielle, les entreprises recherchent de plus en plus de profils capables de concevoir, piloter et faire évoluer des produits intégrant des technologies IA. Ce rôle stratégique, à la croisée de la technique, du business et de l’utilisateur, requiert une solide compréhension des enjeux de l’IA, mais aussi des compétences en gestion de produit.
Cette formation Manager de produit IA s’adresse aux professionnels souhaitant évoluer vers un rôle de Product Manager IA ou renforcer leur posture actuelle dans des projets d’innovation. Elle vous permettra d’acquérir les fondamentaux de la gestion de produit appliqués à l’intelligence artificielle : cadrage fonctionnel, collaboration avec les équipes techniques, validation des modèles, cycle de vie produit, éthique et conformité, etc.

Objectifs pédagogiques
Objectif pédagogiques :
À l'issue de cette formation Manager de produit IA, vous serez capable de :
- 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
Objectifs opérationnels
Objectif opérationnel :
Savoir piloter le développement ou l'évolution de produits intégrant l'intelligence artificielle.
Programme
Contenu du cours, module par module
7 modules
- 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
- Étapes 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
- Spécificités des offres IA, B2B, B2C, Blue Ocean, Red Ocean et GOAT à travers des exemples
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
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
- 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
- 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)
- 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)
- Étude 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)
- Évaluation 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
Programme mis à jour le 27/01/2026
Public concerné
Ce cours s'adresse aux managers de produits, aux chefs de projets, aux Product Owners, aux consultants BI / Big Data.

Prérequis
Aucun.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
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