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Cours complet

Product Manager + IA

AI product discovery, métriques, économie et cycle de vie

Parcours pour product managers couvrant discovery des fonctionnalités IA, capacités, évaluation, AI UX, unit economics, expérimentation, sécurité et gestion du cycle de vie.

Terminez le cours avec un dossier produit IA gouverné, pas une présentation « AI-first » : problème, capability fit, prototype étayé par des preuves, contrat d’évaluation, unit economics, limites de risque, rollout, télémétrie, rollback et critères de sunset.

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8–14 semaines3 modules10 leçons2 évaluations

Système opératoire d’étude

Comment suivre le cours et conserver un résultat tangible

1. Commencer par le problème, pas par le modèle

Pour chaque thème, définissez user ou job, fréquence, baseline du processus actuel, impact des défaillances et critère prouvant que l’IA est réellement meilleure qu’une automatisation plus simple.

2. Définir les preuves avant le prototype

Avant une démo, fixez des cas représentatifs, seuils d’acceptation, résultats interdits et métrique business. Sinon, le prototype prouve surtout qu’un prototype existe.

3. Expérimenter via les evals

Comparez chaque changement de modèle, prompt, contexte ou outil au même contrat d’évaluation et à la même baseline. Les expérimentations online ne commencent qu’après les gates offline de qualité et de sécurité.

4. Lancer comme un système d’exploitation

Canary, budget, monitoring, human review, parcours d’incident, rollback et sunset font partie du design produit. « Operations s’en chargera après le lancement » signifie souvent leur transmettre une surprise.

Règles du cours

Ne pas seulement lire — le prouver

  • Ne commencez pas la discovery par le choix du modèle. Commencez par le problème, la baseline, les preuves et l’impact des failures.
  • N’utilisez pas un A/B test pour découvrir si le système est sûr. Les failures de haute sévérité doivent être filtrées par des gates offline.
  • Calculez le coût par tâche réussie avec retries, review et failure handling. Le prix du token seul dit presque rien à un PM.
  • Ne transférez pas adoption, accuracy ou revenue uplift rapportés par un fournisseur dans votre forecast sans valider attribution et hypothèses de transfert.
  • Chaque correction production à fort impact met à jour l’eval set et chaque changement de modèle, prompt, contexte ou tool passe une décision de release versionnée.

Module 1

Socle IA commun

Limites des modèles, sorties structurées et évaluation pour les décisions produit.

RésultatLe product manager comprend ce qui peut être promis aux utilisateurs et comment vérifier ces promesses.

  1. Culture IA et limites des modèles

    Essentiel

    Capacités, hallucinations, limites de contexte, confidentialité et usage responsable.

    Contenu →

  2. Prompt et context engineering

    Essentiel

    Instructions, exemples, contraintes, contexte et vérification des résultats.

    Prérequis: Culture IA et limites des modèles

    Contenu →

  3. Sorties structurées et évaluation

    Essentiel

    Schémas de réponse, contrôles déterministes, cas de test et critères d’acceptation.

    Prérequis: Prompt et context engineering

    Contenu →Ressource →

Checkpoint après le module

Baseline de preuves produit

  • ✓ le problème et le segment utilisateur sont formulés sans dépendre d’un modèle précis
  • ✓ la métrique de succès possède une baseline et un owner
  • ✓ un résultat inacceptable est défini pour les défaillances à fort impact

Laboratoire de transfert de scénario

Transfer lab : du cas IA au contrat problème/preuves

Utilisez le cas inbound sales d’OpenAI comme processus de référence. Ne copiez pas les métriques rapportées dans votre business case. Pour une autre entreprise, construisez problem tree, funnel baseline, plan de preuves et raisons pour lesquelles le workflow pourrait ne pas se transférer.

Livrable

Contrat problème/preuves d’une page : user ou job, baseline, résultat cible, non-goals, cas représentatifs, défaillances inacceptables et plan d’attribution.

Cas IA ChatGPT/OpenAI →AI² Business →Carte des connaissances →Roadmap Product Manager + AI →
  • ✓ une métrique fournisseur n’est pas utilisée comme baseline propre
  • ✓ au moins trois hypothèses de risque de transfert sont documentées
  • ✓ la métrique business est séparée de la métrique de qualité du modèle
  • ✓ une source de ground truth du résultat est définie

Module 2

Découverte produit IA

Cadrage du problème, adéquation des capacités et hypothèses de valeur.

RésultatLa fonctionnalité IA cible un problème clair, un utilisateur défini et des métriques de succès mesurables.

  1. Adéquation des capacités et sélection du problème

    Essentiel

    Identifier où l’IA crée de la valeur et où elle introduit un risque inutile.

    Contenu →

  2. UX IA, confiance et incertitude

    Essentiel

    Feedback, explicabilité, validations, défaillances et contrôle utilisateur.

    Contenu →

  3. Projet : dossier de découverte d’une fonctionnalité IA

    Projetpratique + évaluation

    Définir le problème, le prototype, les métriques, les risques, l’économie et le plan d’expérimentation.

    Prérequis: Adéquation des capacités et sélection du problème, UX IA, confiance et incertitude

    Contenu →Pratique →Évaluation →

Checkpoint après le module

Package de discovery validé

  • ✓ le prototype est testé sur des cas représentatifs
  • ✓ les seuils d’acceptation qualité/sécurité sont définis avant le test
  • ✓ human review et authority boundaries sont décrits pour les actions à conséquences

Laboratoire de transfert de scénario

Transfer lab : discovery de feature IA avec critères de kill

Choisissez une feature IA consumer ou interne et menez la discovery de façon à pouvoir l’approuver ou la tuer à temps. Ajoutez capability fit, prototype, eval set, limite de human review, abuse cases et une alternative non-IA plus simple.

Livrable

Dossier de discovery de feature IA + comparaison IA vs automatisation déterministe + critères go/iterate/kill pré-enregistrés.

AI² Consumer →AI product discovery →Pratique discovery dossier →Human in the loop →
  • ✓ une baseline non-IA existe
  • ✓ les cas d’eval représentatifs couvrent happy path et défaillances à fort impact
  • ✓ le critère de kill est défini avant les résultats
  • ✓ human review est lié au risque plutôt qu’à un pourcentage arbitraire du trafic

Module 3

Métriques, économie et cycle de vie

Qualité, sécurité, coût, expérimentation et opérations.

RésultatLa fonctionnalité IA est gouvernée par des gates mesurables du prototype jusqu’à son retrait.

  1. Métriques de qualité et de sécurité

    Essentiel

    Succès de tâche, groundedness, latence, coût, taux d’échec et confiance.

    Contenu →

  2. Économie unitaire de l’IA

    Essentiel

    Coût par tâche, routing des modèles, budget et marge.

    Contenu →

  3. Expérimentation pilotée par l’évaluation

    Essentiel

    Évaluations offline, tests online, release gates et rollback.

    Contenu →

  4. Milestone : lancement gouverné d’une fonctionnalité IA

    Jalonpratique + évaluation

    Métriques, sécurité, coût, rollout, monitoring et plan de gestion des incidents.

    Prérequis: Métriques de qualité et de sécurité, Économie unitaire de l’IA, Expérimentation pilotée par l’évaluation

    Contenu →Pratique →Évaluation →

Checkpoint après le module

Préparation à un lancement gouverné

  • ✓ les unit economics sont calculés par tâche réussie et pas seulement par coût de tokens
  • ✓ le rollout contient des critères de canary, rollback et stop
  • ✓ le feedback de production alimente le backlog d’eval et de régression

Laboratoire de transfert de scénario

Transfer lab : eval → economics → rollout progressif → incident

Transformez un prototype fonctionnel en décision de lancement. Calculez le coût par tâche réussie, fixez les gates de qualité/sécurité et concevez canary, télémétrie, escalade, rollback et boucle post-incident vers régression.

Livrable

Launch control sheet : baseline d’eval, seuils de release, budget unit economics, étapes de rollout, spécification du dashboard de télémétrie, trigger de rollback et workflow incident-vers-régression.

Évaluation en production →Optimisation des coûts →Réponse aux incidents IA →AI² Government →
  • ✓ qualité, sécurité, latence et coût ont des seuils distincts
  • ✓ le coût est normalisé par tâche réussie
  • ✓ le canary possède un trigger de rollback explicite
  • ✓ un incident de production ou une correction de haute sévérité crée un cas de régression

Contrat capstone

Capstone : dossier de lancement gouverné d’une feature IA

Concevez une feature IA du problem framing au cycle de vie production. Une autre équipe doit pouvoir prendre une décision go/no-go sans croire à la magie du modèle et sans « on gérera les risques après la beta ».

Ce qu’il faut remettre

  • — problem brief avec user ou job, workflow baseline, non-goals et résultat business mesurable
  • — décision capability fit : IA, automatisation déterministe ou hybride avec trade-offs explicites
  • — dataset d’évaluation représentatif, contrat d’acceptation qualité/sécurité et policy de régression
  • — prototype evidence pack avec traces, taxonomie des failures et décisions de human review
  • — unit economics : coût par tentative, coût par tâche réussie, coût de review, volume attendu et budget guardrail
  • — matrice risque/autorité : classes de données, actions à conséquences, approvals, audit et owner d’escalade
  • — plan de rollout progressif : shadow, draft, canary, disponibilité générale, télémétrie, rollback et critères de kill
  • — plan opérationnel 30 jours : revue des métriques, incident loop, refresh des evals, change control modèle/prompt et trigger de sunset

Quand le résultat peut être considéré comme prêt

  • ✓ succès business, qualité modèle et métriques de sécurité ne sont pas fusionnés en un vanity score
  • ✓ la décision go/no-go repose sur des seuils prédéfinis et des preuves représentatives
  • ✓ une action à fort impact ne gagne pas d’autonomie sans preuves d’autorité et de contrôle
  • ✓ les unit economics restent dans le budget au volume attendu et au taux de human review prévu
  • ✓ le rollout peut être stoppé ou rollbacké grâce à un signal runtime clair
  • ✓ les métriques fournisseur sont marquées comme contexte externe, pas comme preuve causale du ROI propre

Pratique finale et évaluation

Le cours se termine par un artefact pratique et une grille d’acceptation. Le résultat est considéré comme terminé après validation des critères d’acceptation, et non après la simple lecture des contenus.

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