Devenir chef de produit en intelligence artificielle

• Comprendre les fondamentaux de l'intelligence artificielle, distinguer ses enjeux, comprendre son fonctionnement et être capable de discerner les mythes de la réalité.
• Identifier et appliquer les principales applications de l'IA dans divers secteurs d'activités, en mettant l'accent sur l'amélioration de la prise de décision et de l'efficacité opérationnelle.
• Sensibiliser aux enjeux éthiques et réglementaires de l'IA, y compris les biais algorithmiques et les réglementations comme le RGPD, afin d'intégrer en toute sécurité l'IA dans le domaine professionnel.
• Acquérir les compétences essentielles en gestion de produit et être capable de formuler des hypothèses, structurer le développement de produits et aligner les parties prenantes autour de la valeur utilisateur.
• Développer des plans marketing efficaces, définir des stratégies e-marketing et promouvoir les produits tout en adoptant une démarche de marketing responsable.

1. COMPRENDRE LE RÔLE DU CHEF DE PRODUIT

• Introduction au rôle et aux responsabilités du chef de produit
• Comprendre l'écosystème produit : les acteurs, les processus, les outils
• Les compétences clés du chef de produit : vision stratégique, sens de l'innovation, leadership
• Les différents types de chefs de produit : B2B, B2C, produits physiques, produits numériques, services

2. STRATÉGIE DE PRODUIT

• Élaborer la vision de son produit : définir sa mission, ses valeurs, sa proposition de valeur unique
• Définir des objectifs de produit SMART (Spécifiques, Mesurables, Atteignables, Réalistes, Temporels)
• Analyser son marché : la concurrence, les tendances, les opportunités et les menaces
• Prioriser les fonctionnalités du produit : roadmap, méthodes de priorisation, gestion des ressources

3. GESTION DE PROJET ET LEADERSHIP

• Les méthodes agiles : Scrum, Kanban, Lean startup
• Gestion des parties prenantes : communication efficace, gestion de conflits, négociation
• Leadership : styles de leadership, développement d'équipe, motivation, coaching

4. MESURE DE L'IMPACT ET DE LA PERFORMANCE DU PRODUIT

• Les indicateurs de performance clés (KPI) : définition, suivi et analyse
• La prise de décision basée sur les données : A/B testing, analyse de cohortes, funnel d'acquisition
• La gestion des retours utilisateurs : méthodes de collecte, analyse, intégration dans la stratégie produit

5. DÉMYSTIFIER L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

• Comprendre ce qu'est l'IA : distinction avec le Machine Learning et le Deep Learning
• Evolution historique, applications actuelles et limitations de l'IA
• Mythes entourant l'IA

6. COMPRENDRE LES CAS D'USAGE DE L'IA EN ENTREPRISE

• Comment l'IA est intégrée dans divers secteurs : marketing, finance, ressources humaines, santé
• Identification des opportunités d'IA dans son propre domaine

7. IA ET ÉTHIQUE

• Implications éthiques et réglementaires de l'IA : biais algorithmiques, transparence, explicabilité, régulations en vigueur
• Ateliers pour déceler les biais et élaborer des solutions éthiques

8. INTÉGRER L'IA DANS SON ACTIVITÉ PROFESSIONNELLE

• Outils pour lancer un projet IA dans son entreprise
• Détection d'opportunités, utilisation d'outils accessibles, collaboration avec des experts IA
• Développer une culture de l'innovation

9. ATELIER PRATIQUE : CONCEPTION D’UNE STRATÉGIE DE PRODUIT AVEC L'IA

• Mise en situation réelle : définition d'une stratégie de produit intégrant l'IA
• Présentation et évaluation des stratégies développées par les participants