Product Management : apprendre à construire un produit impactant
- Durée
- Durée :2 jours
- Niveau
- Niveau :Intermédiaire
- Certification
- Certification :Non
1820€ HT
Prochaine session :
Formation Product Management & GenAI : Fondamentaux Stratégiques (0,5 jours)
Maîtriser les fondamentaux stratégiques du Product Management à l'ère de l'IA générativeDescription de la formation GenAI
Qu'est-ce que la formation Product Management & GenAI ?
L'intégration de l'IA générative transforme radicalement le rôle du Product Manager, qui passe du statut d'« Orchestrateur de fonctionnalités » à celui d'« Architecte de l'incertitude ». Contrairement aux projets déterministes traditionnels, les projets d'IA générative introduisent une dimension probabiliste qu'il convient de bien cadrer.
Pourquoi suivre cette formation ?
Cette session intensive dote les Product Managers d'un cadre critique pour valider, concevoir et piloter un produit intégrant de l'IA générative. Elle apporte une compréhension de l'écosystème, une maîtrise des nouvelles briques technologiques (LLM, RAG, Agents), et aide à éviter les pièges classiques du « Hype » en se concentrant sur la création de valeur réelle et sécurisée.Programme de la formation
Objectif opérationnel :
Savoir valider, concevoir et piloter un produit intégrant de l'IA générative en maîtrisant les enjeux stratégiques, techniques et réglementaires.
Objectif pédagogiques :
À l'issue de cette formation Product Management & GenAI : Fondamentaux Stratégiques, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Distinguer les spécificités d'un projet d'IA générative par rapport au développement logiciel traditionnel (gestion de l'incertitude, validation préalable)
- Identifier les cas d'usage pertinents et écarter les « fausses bonnes idées » (anti-patterns) où l'IA n'est pas nécessaire
- Comprendre les composants techniques clés (LLM, RAG, Fine-tuning, Agents) pour communiquer efficacement avec les équipes techniques
- Maîtriser les critères de décision 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 l'aide de métriques adaptées (évaluation, gestion des hallucinations)
Jour 1
La donnée comme produit : l'importance critique de la « Data Readiness » (qualité, structure, accessibilité).
Anti-patterns et matrice d'éligibilité : savoir dire « non » (les pièges de la Calculatrice, du Workflow et de la Vérité Terrain). 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).
RAG (Retrieval Augmented Generation) : connecter l'IA aux connaissances de l'entreprise pour limiter les hallucinations et citer les sources.
Fine-Tuning vs Prompting : distinguer l'instruction (Prompt) de l'apprentissage (Fine-tuning). Savoir quand investir dans l'entraînement.
Assistant vs Agent : comprendre l'échelle d'autonomie, du « Copilote » validé par l'humain à l'« Agent » qui exécute des actions.
Infrastructure et sécurité (le filtre technique) : matrice de décision SaaS public (rapidité/performance) vs Cloud privé/On-Premise (souveraineté/contrôle).
FinOps et performance (le filtre économique) : économie des tokens (estimer et maîtriser les coûts variables), gestion de la latence (impact sur l'expérience utilisateur et le streaming).
Questions et réponses.
Le changement de paradigme (45 min)
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 et matrice d'éligibilité : savoir dire « non » (les pièges de la Calculatrice, du Workflow et de la Vérité Terrain). 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).
Architecture et composants (1h15)
Le paysage des modèles : choisir le bon outil. LLM (généralistes puissants) vs SLM (spécialistes rapides). Introduction à la multimodalité (texte, image, audio).RAG (Retrieval Augmented Generation) : connecter l'IA aux connaissances de l'entreprise pour limiter les hallucinations et citer les sources.
Fine-Tuning vs Prompting : distinguer l'instruction (Prompt) de l'apprentissage (Fine-tuning). Savoir quand investir dans l'entraînement.
Assistant vs Agent : comprendre l'échelle d'autonomie, du « Copilote » validé par l'humain à l'« Agent » qui exécute des actions.
Stratégie et gouvernance (1h)
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 (rapidité/performance) vs Cloud privé/On-Premise (souveraineté/contrôle).
FinOps et performance (le filtre économique) : économie des tokens (estimer et maîtriser les coûts variables), gestion de la latence (impact sur l'expérience utilisateur et le streaming).
Conclusion et Q&A (15 min)
Synthèse des points clés.Questions et réponses.
Public cible :
Product Managers confirmés/seniors, Head of Product, Product Owners expérimentés, toute personne en charge de la stratégie produit souhaitant intégrer l'IA générative.
Prérequis :
Expérience significative en gestion de produit. Culture digitale et data de base. Aucune compétence en programmation requise. Un ordinateur avec connexion internet pour accéder aux supports et outils collaboratifs.
J'évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Formation de 0,5 jour (3h30), alternant cours théoriques/slides, démonstrations techniques et quiz de vérification des connaissances (QCM type Kahoot/Klaxoon).
Date de mise à jour du programme : 29/07/2026
Dates et lieux
Période souhaitée
Lieux
Type d'affichage
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