IA dans votre roadmap produit
Décider où et comment intégrer l'IA, critères de priorisation, dépriorisation assumée, OKR IA et ges
Formation créée le 03/05/2026.Version du programme : 1
Type de formation
DistancielDurée de formation
7 heures (1 jour)Accessibilité
OuiIA dans votre roadmap produit
Décider où et comment intégrer l'IA, critères de priorisation, dépriorisation assumée, OKR IA et ges
Tous les PO reçoivent la même demande, "mettons de l'IA dans le produit". Rarement avec un cahier des charges. Plutôt avec une atmosphère, "l'IA c'est hot", "nos concurrents font de l'IA", "notre levée de fonds en dépend". Mauvaises raisons. Le problème réel, comment arbitrer. Quel cas d'usage IA crée de la valeur client vs des complications internes. Quand dire oui, quand dire non. Quand refuser une demande qui vient du board et justifier la dépriorisation auprès de la direction. Cette formation enseigne aux PO, Product Managers, RTE et responsables produit comment intégrer l'IA dans une roadmap produit sans biais hype. Critères concrets, impact client réel, complexité technique (data, latence, coût), risques (biais, hallucinations, coûts cachés), alignement stratégique. À la sortie, vous emportez une roadmap IA claire, des cas d'usage testés et validés, des OKR IA opérationnels, et la capacité à dire non avec arguments.
Objectifs de la formation
- Établir les critères de priorisation d'une feature IA dans une roadmap produit
- Valider un cas d'usage IA sur impact client, faisabilité technique, risques et ROI
- Concevoir des OKR IA alignés avec la stratégie produit
- Identifier les kill projects, features IA qui perdent sens et doivent être déprioritisées
- Évaluer et gérer un fournisseur IA (modèle, API, coûts, modération)
Profil des bénéficiaires
- Product Owners et Product Managers
- Head of product et directeurs produit
- Release Train Engineers
- Responsables produit en PME ou scaleup
- Pratique du rôle de PO ou équivalent dans un contexte produit digital
- Maturité en OKR ou planification stratégique produit
- Aucune compétence technique en IA requise
- Pratique du rôle de PO ou équivalent dans un contexte produit digital
- Maturité en OKR ou planification stratégique produit
- Aucune compétence technique en IA requise
Contenu de la formation
Module 0 - IA produit, posture et cadre de pensée (1h)
- Cas d'usage IA qui ont marché, impact mesurable, adoption utilisateur, ROI clair
- Cas d'usage IA qui ont échoué, hype sans besoin client, coûts sous-estimés, hallucinations ignorées
- Posture du PO face à l'IA, arbitre entre faisabilité tech, besoin client et viabilité business
- Trois pièges, "on fait de l'IA parce que c'est cool", "on ignore le coût réel", "on accepte n'importe quel taux d'hallucination"
- Livrable du module : check-list anti-hype IA pour la roadmap
Module 1 - Critères de priorisation et validation du cas d'usage (1h30)
- Impact client, gain de temps, réduction d'erreur, expérience inédite (vraiment demandée)
- Faisabilité technique, data disponible et de qualité, latence acceptable, coûts d'inférence prévisibles
- Risques métier, biais du modèle, hallucinations, conformité (données sensibles)
- Matrice d'arbitrage, impact vs complexité, risque vs bénéfice, timeline vs ROI
- Cas pratiques, validation d'une feature copilot, recommandation IA, modération de contenu
- Livrable du module : grille de validation simplifiée pour un cas d'usage IA
Module 2 - OKR IA et pilotage produit (1h30)
- OKR pour une feature IA, qu'est-ce qu'on mesure (adoption, satisfaction, réduction d'erreur, coût)
- Anti-patterns, "on veut que ça marche" (vague), "on va atteindre 95% de précision" (optimiste)
- Cadence de revue, A/B testing, feedback utilisateur, coûts d'opération, régressions
- Gestion du fournisseur, SLA, coûts, breaking change de modèle, modération
- Kill projects, quand déprioritiser au vu des résultats réels
- Livrable du module : OKR IA simple, tableau de bord de feature, dossier business case
Module 3 - Discovery IA et conception produit (1h30)
- Où placer l'IA dans le flux utilisateur, copilot dans l'interface, automation en arrière-plan, suggestion
- Design de l'interaction, contrôle utilisateur ou automatisation complète, confiance vs autonomie
- Test et validation, MVP de la feature IA, test avec utilisateurs réels, feedback loop rapide
- Intégration dans le sprint, story IA, estimation, definition of done (fiabilité, explicabilité, conformité)
- Cas en petit groupe : concevoir la user story et la validation d'une feature copilot
- Livrable du module : story map IA et critères de done
Module 4 - Gestion du fournisseur et risques opérationnels (1h)
- Types de fournisseurs, API (OpenAI, Anthropic, Google), modèles hébergés, fine-tuning, propriétaire
- Grille d'évaluation, coûts, latence, uptime, politique data, fine-tuning, support
- Contrats, SLA, limitation de responsabilité, data retention, modération, escalade
- Coûts cachés, tokens oubliés en projection, fine-tuning cher, modération manuelle requise
- Incidents réels, deprecation de modèle, token limit atteint, coûts qui explosent
- Livrable du module : dossier d'évaluation fournisseur IA et plan de mitigation
Équipe pédagogique
Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
- Évaluation initiale par questionnaire de positionnement
- Évaluation continue via les productions réalisées pendant la formation
- Évaluation finale par un cas pratique adapté au contenu du programme
- À chaud : questionnaire d'évaluation en fin de session (contenu, pédagogie, animation, atteinte des objectifs)
- À froid : questionnaire à J+30 (mise en application, cas d'usage réellement utilisés, gains observés, freins rencontrés)
Ressources techniques et pédagogiques
- Supports de formation numériques
- Études de cas réels par secteur (SaaS, fintech, marketplace, média, RH)
- Outils IA sélectionnés par le formateur
- Documents de travail fournis aux participants
- Bibliothèque de prompts et templates de discovery produit IA
- Checklists conformité et données (RGPD, CNIL, AI Act)
- Modèles de charte d'usage IA et règles de gouvernance
- Outils collaboratifs (ex Klaxoon) pour les ateliers et productions
- Grille de validation cas d'usage IA et matrice d'arbitrage
- Templates OKR IA et dossier de fournisseur
Qualité et satisfaction
Modalités de certification
- Être capable de valider un cas d'usage IA selon l'impact client et la faisabilité, de concevoir des OKR IA opérationnels, d'évaluer et de sélectionner un fournisseur IA, de gérer les risques et coûts d'une feature IA, et de déprioritiser une feature IA avec arguments solides auprès de la direction.
- Formation non certifiante. Validation des acquis par une évaluation finale sous forme de cas pratique.
- Aucune certification associée à ce programme à ce jour.
Délai d'accès
Accessibilité
L'organisme de formation Knowledge Ladder Academy s'engage à garantir l'accessibilité de ses formations à toutes et tous, y compris aux personnes en situation de handicap. Afin d'anticiper et d'adapter les modalités pédagogiques aux besoins spécifiques des apprenants concernés, nous vous invitons à nous informer au moins une semaine avant le début de la formation de toute situation nécessitant un aménagement particulier. Un référent handicap est disponible pour analyser les besoins et mettre en place les mesures nécessaires : adaptation des supports pédagogiques, assistance technique, aménagement des modalités d'évaluation ou tout autre dispositif facilitant l'apprentissage. Contactez-nous pour toute demande d'aménagement ou d'information complémentaire à accessibilite@knowledgeladder.academy. Nous vous recommandons d'effectuer cette démarche avant votre inscription afin de garantir une expérience optimale et adaptée à vos besoins.