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.