Objectifs de la formation
Cette formation permet aux Product Owners de comprendre les fondamentaux de l’intelligence artificielle (IA), ses cas d’usage, ses limites et ses implications dans le développement de produits. Elle leur donne les clés pour collaborer efficacement avec les équipes techniques, cadrer des projets IA, prioriser les fonctionnalités et intégrer l’IA dans une démarche agile centrée utilisateur.Clientèle visée
Product OwnersPréalables
Connaissance du rôle de Product Owner et des méthodes agiles (Scrum, Kanban). Aucune compétence technique en IA.requiseIntervenants
Gains pour les participants
• Comprendre les concepts clés de l’IA et du machine learning.
• Identifier les opportunités d’intégration de l’IA dans un produit.
• Savoir cadrer un projet IA en tant que PO (enjeux, données, MVP).
• Collaborer efficacement avec les data scientists et développeurs.
• Intégrer l’IA dans une roadmap agile et orientée valeur.
Architecture de la formation
Comprendre les fondamentaux de l’IA
Chapitre 1 : Introduction à l’intelligence artificielle
• Définitions : IA, machine learning, deep learning
• Panorama des technologies et algorithmes
• IA symbolique vs IA statistique
Chapitre 2 : Cas d’usage de l’IA dans les produits
• Recommandation, classification, prédiction, NLP, vision
• Exemples dans la santé, la finance, le retail, les RH
• IA générative : usages et limites
Atelier 1 : Cartographie des cas d’usage IA dans votre produit
• Identification des opportunités IA dans un backlog existant
• Priorisation selon la valeur et la faisabilité
Cadrer un projet IA en tant que PO
Chapitre 3 : Le cycle de vie d’un projet IA
• De la collecte de données à la mise en production
• Spécificités d’un projet IA vs projet logiciel classique
• Notion de MVP IA
Chapitre 4 : Rôle du PO dans un projet IA
• Rédaction de user stories IA
• Définition de la valeur métier et des KPIs
• Collaboration avec les data scientists
Atelier 2 : Rédaction de user stories IA
• Exemples de user stories orientées données
• Définition des critères d’acceptation pour un modèle IA
Intégrer l’IA dans une démarche agile
Chapitre 5 : Gouvernance, éthique et risques
• Biais algorithmiques, explicabilité, loi 25
• Acceptabilité utilisateur et transparence
• Bonnes pratiques de gouvernance IA
Chapitre 6 : Roadmap produit et IA
• Intégration de l’IA dans une roadmap agile
• Tests utilisateurs et validation de la valeur
• Mesure continue de la performance du modèle
Atelier 3 : Construction d’une roadmap IA
• Élaboration d’une roadmap produit intégrant des briques IA
• Identification des dépendances et des risques
Détails pédagogiques
Type de cours
Formation en entreprise
Vous avez plusieurs employés intéressés par une même formation? Que ce soit en présentiel dans vos bureaux ou à distance en mode virtuel, nous offrons des formations privées adaptées aux besoins de votre équipe. Des tarifs de groupes sont disponibles. Contactez-nous pour plus de détails ou demandez une soumission en ligne.
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