- Informatique
- Management
Formation Product Management & GenAI : Fondamentaux Stratégiques (0,5 jours)
Maîtriser les fondamentaux stratégiques du Product Management à l'ère de l'IA générative
- Durée
- 1 jour
- Niveau
- Intermédiaire
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation GenAI
Objectifs 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)
Objectifs opérationnels
Savoir valider, concevoir et piloter un produit intégrant de l'IA générative en maîtrisant les enjeux stratégiques, techniques et réglementaires.
Programme
Contenu du cours, module par module
4 modules
- 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).
- 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.
- 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).
- Synthèse des points clés.
- Questions et réponses.
Travaux pratiques
Formation de 0,5 jour (3h30), alternant cours théoriques/slides, démonstrations techniques et quiz de vérification des connaissances (QCM type Kahoot/Klaxoon).
Programme mis à jour le 29/07/2026
Public concerné
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.
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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