AI Product Management & AI Agents
Comment piloter un produit IA et construire des agents sophistiqués ? Maîtrisez le cycle complet et devenez un Product Builder.
4 à 12 participants
Les apprentissages clés
de la formation
Culture IA & product discovery
Développer un vocabulaire commun, maîtriser la discovery IA et cadrer des opportunités à fort impact avec le Data & AI Business Canvas.
Construire des agents sophistiqués
Comprendre l'architecture des agents IA, maîtriser MCP et les patterns ReAct, et construire des agents fonctionnels sur 4 scénarios end-to-end.
Évaluer, prototyper, déployer
Évaluer avec les bonnes métriques (LLM-as-a-Judge), prototyper avec des outils no-code et piloter l'adoption dans son organisation.
Les modules de la formation
11 modules sur 3 jours, de la culture IA à la gestion de l'adoption. Chaque module alterne apports théoriques et mise en pratique sur des données réelles.
Culture & Fondamentaux
Fresque de l'IA, fondamentaux techniques (RAG, MCP, agents) et prompt engineering avancé texte + multimodal pour poser les bases communes.
Objectifs :
- Comprendre les fondamentaux IA, la collaboration Product/Engineering/Data et le cycle de vie des produits IA
- Maîtriser le prompt engineering avancé (rôles, guardrails, Chain-of-Thought) et le prompting visuel
- Anticiper les pièges des produits IA : non-déterminisme, drift, AI Death Cycle
MODULES :
- Fresque de l'IA : fondamentaux, collaboration Product/Engineering/Data
- Cycle de vie des produits IA, RAG, MCP et agents
- Prompt engineering avancé (rôles, guardrails, Chain-of-Thought) et prompting visuel multimodal
- Pièges des produits IA : non-déterminisme, drift, AI Death Cycle
De l'opportunité au premier agent
Cadrer des cas d'usage IA avec le Data & AI Business Canvas, plonger dans l'architecture des agents et construire un premier agent fonctionnel.
Objectifs :
- Adapter la Product Discovery à l'IA et cadrer un Minimal Viable Agent (MVA)
- Comprendre l'architecture des agents IA, le MCP et les patterns avancés (ReAct, Planning)
- Construire un premier agent end-to-end avec des données réelles
MODULES :
- Prototypage rapide avec outils no-code et workflows automatisés
- IA responsable : AI Act, biais, impact et 4 piliers de la productivité IA
- Réseau d'AI Champions et construction d'un business case d'adoption
Construction & Évaluation
Scénarios end-to-end avancés avec des données authentiques et évaluation des produits IA avec les bonnes métriques.
Objectifs :
- Construire des agents sur 3 scénarios avancés (feedback, discovery, brief design) et coordonner des sources multiples
- Distinguer évaluation ML et GenAI, appliquer LLM-as-a-Judge
- Cadrer un MVP Data/IA et comprendre le cycle MLOps complet
MODULES :
- Scénarios avancés : feedback, discovery, brief design avec sources multiples
- Évaluation ML vs GenAI, LLM-as-a-Judge
- Cadrage de MVP Data/IA et cycle MLOps complet
Prototypage, responsabilité & adoption
Prototypage no-code, workflows automatisés, IA responsable et stratégie d'adoption avec un réseau d'AI Champions.
Objectifs :
- Prototyper rapidement avec des outils no-code et créer des workflows automatisés
- Intégrer l'IA responsable (AI Act, biais, impact) et les 4 piliers de la productivité IA
- Mettre en place un réseau d'AI Champions et construire un business case d'adoption
MODULES :
- Prototypage rapide avec outils no-code et workflows automatisés
- IA responsable : AI Act, biais, impact et 4 piliers de la productivité IA
- Réseau d'AI Champions et construction d'un business case d'adoption
Les petits + de la formation
Des ateliers ludiques et participatifs
Nous avons créé les Fresques de la data et de l’IA générative pour rendre l’apprentissage de concepts ludique et accessibles au plus grand nombre.
Des formats gamifiés et innovants
Nous avons imaginés des jeux pour apprendre les bonnes pratiques de prompting et appréhender différents types d’IA génératives.
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Avec Natacha : Éviter les 7 Biais Statistiques en Entreprise
Natacha mettra en lumière les pièges des analyses statistiques et comment les éviter. Grâce à ses guidelines éprouvées, apprenez à réaliser des analyses rigoureuses et fiables.
Avec Julia : Interactivité et Storytelling Visuel
Julia traitera de l'interactivité dans la visualisation des données et les graphiques. Elle explorera les avantages et les limites des graphiques interactifs par rapport aux graphiques statiques, dans le contexte de data storytelling. S'appuyant sur son expérience, elle illustrera ces concepts à l'aide d'exemples tirés de son portfolio.
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