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Intelligence artificielle (IA)

Intelligence artificielle pour Product Owner

L’intelligence artificielle (IA) est devenue un levier stratégique de transformation des organisations et des produits. Cette formation prépare les Product Owners, chefs de produit et responsables projets à intégrer l’IA…

Intermédiaire
Blended

Description de la formation

1. Introduction à l’IA et au machine learning

  • Les enjeux et fondamentaux de l’IA
  • Panorama de l’IA : règles, machine learning, Deep Learning
  • Concepts clés : régression, classification, clustering
  • IA générative et NLP : principes et cas applicatifs

2. Cas d’usage et opportunités business

  • Présentation de cas concrets en entreprise
  • Analyse de potentiel pour vos produits
  • Atelier : sélection de cas pertinents

3. Préparation d’un projet IA

  • Évaluer et préparer les données
  • Définir les objectifs métier
  • Agilité pour projet IA et organisation des sprints

4. Travaux pratiques – Business Canvas

  • Construire un business canvas IA
  • Choix du problème, préparation et cadrage

5. Techniques et modélisation

  • Panorama des algorithmes IA essentiels
  • Introduction à l’écosystème IA
  • Visualisation et sélection des features
  • Méthodes d’évaluation et de performance

6. Outils et écosystème IA

  • Présentation des solutions disponibles (GAFAM, plateformes cloud, outils no‑code)
  • Introduction pratique à Python et bibliothèques (NumPy, scikit‑learn, TensorFlow)
  • Atelier pratique construit autour d’un cas réel

7. Évaluation business et création de valeur

  • Mesurer la performance et le ROI d’un projet IA
  • Identifier les indicateurs clés de succès produit
  • Transformer les insights IA en roadmap produit

8. Meilleures pratiques projet

  • Organisation des compétences dans une équipe data‑driven
  • Synthèse des bonnes pratiques métier
  • Biais, privacy et éthique dans l’IA

Objectifs pédagogiques

  • Identifier les problématiques business susceptibles de bénéficier du machine learning ou de l’IA. 
  • Prioriser les cas d’usage IA à fort impact produit. 
  • Choisir et comprendre les modèles d’IA appropriés selon les besoins. 
  • Structurer une démarche de projet IA, depuis la préparation des données jusqu’à la mise en production. 
  • Analyse business des modèles IA et interprétation des résultats. 
  • Appréhender les enjeux éthiques, les risques liés à l’IA et l’intégration de l’IA générative dans les produits et processus métiers

Programme détaillé

Module 1 1. Introduction à l’IA et au machine learning
  • Les enjeux et fondamentaux de l’IA
  • Panorama de l’IA : règles, machine learning, Deep Learning
  • Concepts clés : régression, classification, clustering
  • IA générative et NLP : principes et cas applicatifs
Module 2 2. Cas d’usage et opportunités business
  • Présentation de cas concrets en entreprise
  • Analyse de potentiel pour vos produits
  • Atelier : sélection de cas pertinents
Module 3 3. Préparation d’un projet IA
  • Évaluer et préparer les données
  • Définir les objectifs métier
  • Agilité pour projet IA et organisation des sprints
Module 4 4. Travaux pratiques – Business Canvas
  • Construire un business canvas IA
  • Choix du problème, préparation et cadrage
Module 5 5. Techniques et modélisation
  • Panorama des algorithmes IA essentiels
  • Introduction à l’écosystème IA
  • Visualisation et sélection des features
  • Méthodes d’évaluation et de performance
Module 6 6. Outils et écosystème IA
  • Présentation des solutions disponibles (GAFAM, plateformes cloud, outils no‑code)
  • Introduction pratique à Python et bibliothèques (NumPy, scikit‑learn, TensorFlow)
  • Atelier pratique construit autour d’un cas réel
Module 7 7. Évaluation business et création de valeur
  • Mesurer la performance et le ROI d’un projet IA
  • Identifier les indicateurs clés de succès produit
  • Transformer les insights IA en roadmap produit
Module 8 8. Meilleures pratiques projet
  • Organisation des compétences dans une équipe data‑driven
  • Synthèse des bonnes pratiques métier
  • Biais, privacy et éthique dans l’IA

Prérequis

  • Les participants doivent maîtriser : • La gestion de projet dans un contexte agile ou équivalent • Les fondamentaux du développement produit et des méthodologies Agile / Scrum • Une appétence pour les données et la transformation numérique

Public visé

  • Chefs de projet métiers
  • Chefs de produit / Product Owner
  • Responsables innovation souhaitant intégrer l’IA dans leur stratégie produit
  • Toute personne en charge de définir des fonctionnalités ou des roadmaps produit à forte composante IA

Modalités de la formation

  • 📍 Format : Mixte (présentiel + distanciel)
  • 📊 Niveau d'entrée : Intermédiaire
  • 👥 Effectif : 4 à 12 stagiaires (groupe restreint)
  • 🎯 Pédagogie : Apports théoriques, exercices pratiques, études de cas, projet fil rouge
  • ♿ Accessibilité : Formations accessibles aux personnes en situation de handicap. Contactez notre référent handicap.
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