SF34375
2 jours
En présentiel ou distanciel
- 14 heures de formation
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Formation Exploiter l'IA générative en tant que Product Manager (PM).
Concevoir, prioriser et déployer des usages IA concrets, sans expertise technique préalable !
Pensée pour les Product Managers, cette formation fournit un cadre opérationnel pour comprendre, cadrer et exploiter l’IA générative au service du produit. Vous alternerez concepts clés, retours d’expérience et ateliers d’idéation pour détecter les opportunités, choisir les modèles adaptés, maîtriser les risques (éthique, données, UX) et ancrer l’IA dans vos workflows de conception et de développement. L’objectif : repartir avec une vision claire, des critères de décision, et un plan de mise en œuvre directement activable.
Programme de formation Exploiter l'IA générative en tant que Product Manager (PM).
Module 1 — Poser les bases et formuler une ambition IA
Comprendre : NLP, vision, modèles pré-entraînés (ex. GPT, DALL·E), principes et limites.
Explorer : cas d’usage transverses (contenu, relation client, productivité, produit).
Décider : ce que l’IA change pour la stratégie produit et la proposition de valeur.
À produire : une vision IA alignée sur la stratégie business et les métriques d’impact.
Module 2 — Cadrer et prioriser les opportunités
Repérer les problèmes à adresser : frictions utilisateur, inefficiences internes.
Appliquer un framework d’évaluation (impact × faisabilité × risques).
Analyser des benchmarks : distinguer les bonnes pratiques des écueils fréquents.
Atelier : brainstormer, formaliser, classer les cas d’usage (priorisation explicite).
Module 3 — Dessiner l’expérience et renforcer les process
Repenser l’UX :
Définir les moments d’activation pertinents dans le parcours ;
Concevoir des fonctionnalités IA utiles, compréhensibles, adoptables.
Industrialiser côté équipe produit :
Exploiter l’IA pour accélérer la recherche, automatiser des tâches, améliorer la qualité.
S’inspirer : cas concrets à la croisée de l’UX et des pratiques produit.
Module 4 — Construire, tester, mesurer et gouverner
Collaborer avec tech/data : établir un langage commun, clarifier rôles et responsabilités.
Choisir l’approche : open source, APIs, fine-tuning vs prompt engineering.
Démarrer vite : MVP/POC IA (hypothèses, garde-fous, itérations courtes).
Mesurer la performance :
Suivre des KPIs élargis — utilité perçue, hallucinations, adoption, valeur.
Encadrer : éthique, transparence, biais, protection des données.
Module 5 — Passer à l’échelle dans votre contexte
Définir une roadmap IA réaliste (jalons, dépendances, risques).
Mobiliser l’interne : obtenir le buy-in, former, accompagner le changement.
Planifier l’exécution : plan d’action 30 / 60 / 90 jours (actions, responsables, livrables).
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A travers sa Charte Engagement Qualité, Sparks s’engage à tout mettre en œuvre pour que chaque session de formation soit un succès et que votre satisfaction soit totale.
