AutoML avec H2O.ai
AutoML avec H2O.ai s’adresse aux data scientists, analystes et professionnels IT souhaitant automatiser et accélérer leurs pipelines de…
Intelligence artificielle (IA)
Intelligence artificielle pour Product Owner
L’IA est un levier de transformation produit. Cette formation permet d’intégrer l’IA dans la stratégie et de piloter des projets à valeur ajoutée.
Description de la formation
S’adresser aux Product Owners, managers de produits et chefs de projet qui souhaitent intégrer l’intelligence artificielle dans leur stratégie produit et optimiser leurs processus décisionnels. Cette formation intermédiaire de 21 heures en présentiel vous permet de maîtriser les enjeux de l’IA et ses applications concrètes dans la gestion de produits.
Vous apprendrez à identifier les opportunités d’implémentation de l’IA, évaluer la faisabilité technique, construire une roadmap IA et piloter les projets associés. Les modules couvrent l’éthique de l’IA, l’analyse des données produit et l’interaction efficace avec les équipes data et développement.
Notre approche pédagogique combine apports théoriques et études de cas métier, enrichie d’un accompagnement individualisé pour adapter les apprentissages à votre contexte. Vous bénéficiez d’une formation éligible au CPF, finançable également par votre OPCO ou France Travail.
ESIC, certifié Qualiopi, garantit une qualité pédagogique reconnue et des compétences immédiatement opérationnelles dans vos fonctions.
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
- ⏱ Durée : 21h
- 📍 Format : Présentiel (Malakoff / Paris)
- 💰 Financements éligibles : OPCO · France Travail · Plan entreprise · Autofinancement
- 📊 Niveau d'entrée : Intermédiaire
- 🎯 Pédagogie : Apports théoriques, exercices pratiques, études de cas, projet fil rouge
- 🗓️ Délai d'accès : variable selon le mode de financement, généralement de 11 jours ouvrés à 1 mois après l'inscription. En savoir plus.
- ♿ Accessibilité : Chaque demande émanant d'une personne en situation de handicap fait l'objet d'une étude de faisabilité et d'adaptation. Contactez notre référent handicap.
Équipe pédagogique
Nos formations sont conçues et animées par une équipe de formateurs experts, sélectionnés pour leur double compétence : une expertise métier acquise sur le terrain et une réelle expérience pédagogique. Le suivi de chaque apprenant est assuré par un référent pédagogique dédié.
- Formateurs professionnels spécialistes de leur domaine, en veille permanente sur les évolutions du secteur
- Référent pédagogique dédié, disponible tout au long du parcours
- Contenus régulièrement actualisés et adaptés au niveau de chaque participant
- Référent handicap pour l'accueil et l'adaptation des personnes en situation de handicap
Taux de satisfaction
10.0/10
Ressources pédagogiques
- Supports de cours numériques fournis aux participants
- Études de cas réels issus de divers secteurs
- Accès à des outils et démonstrateurs IA (plateformes cloud, notebooks, etc.)
- Bibliographie et ressources complémentaires en ligne
Suivi de l'exécution et évaluation
- Feuilles de présence signées par demi-journée
- Évaluation des acquis via des cas pratiques et mises en situation
- Questionnaire d’auto-évaluation en début et fin de formation
- Remise d’une attestation de fin de formation
Accessibilité
Les personnes atteintes de handicap souhaitant suivre cette formation sont invitées à nous contacter directement, afin d’étudier ensemble les possibilités de suivre la formation.
Fiche mise à jour le 7 juillet 2026.
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