Data & AI Product Management
Comment cadrer, lancer et évaluer un produit Data & IA ? Maîtrisez la discovery, le delivery et la gouvernance adaptés aux spécificités Data & IA.
2 jours
4 à 12 participants
Les apprentissages clés
de la formation
Culture et écosystème Data & IA
Développer un vocabulaire commun (cycle de la donnée, LLMs, agents) et comprendre comment Product, Engineering et Data collaborent efficacement.
Discovery et évaluation produit
Cadrer des opportunités avec le Data & AI Business Canvas, piloter le delivery et évaluer les résultats (data quality, ML, GenAI, LLM-as-a-Judge).
Gouvernance et IA responsable
Structurer ses produits Data (data contracts, SLAs) et intégrer les exigences réglementaires (RGPD, AI Act) et éthiques dès la conception.
Les modules de la formation
Dix modules pour couvrir l'ensemble du spectre Data & AI Product Management, de la culture commune au prototypage.
Développer une culture commune de l'IA
Atelier collaboratif pour démystifier l'IA, construire un vocabulaire commun et maîtriser le prompt engineering avancé.
Objectifs :
- Comprendre les fondamentaux de l'IA et des LLMs via la Fresque de l'IA
- Maîtriser le vocabulaire AI Engineering et distinguer Workflow, Assistant et Agent
- Structurer des prompts avancés (rôles, guardrails, few-shot, Chain-of-Thought)
MODULES :
- Fresque de l'IA : fondamentaux des LLMs et vocabulaire commun
- Distinction entre Workflow, Assistant et Agent
- Prompt engineering avancé : rôles, guardrails, few-shot, Chain-of-Thought
Collaborer entre Product, Data & Engineering
Comprendre comment les équipes collaborent sur un produit IA, les fondamentaux techniques pour dialoguer avec l'Engineering.
Objectifs :
- Comprendre le cycle de vie d'un produit IA et les fondamentaux LLMOps
- Maîtriser le RAG, les agents IA, le MCP et les critères Build vs Buy
- Connaître les modèles d'organisation et mettre en place des rituels collaboratifs
Concevoir, prioriser et évaluer
Identifier les bonnes opportunités IA, cadrer un MVP et évaluer les résultats avec les bonnes métriques.
Objectifs :
- Utiliser le Data & AI Business Canvas et savoir quand l'IA n'est pas la réponse
- Anticiper les pièges des produits IA : non-déterminisme, drift, AI Death Cycle
- Évaluer avec les bonnes métriques (ML vs GenAI, LLM-as-a-Judge) et piloter le cycle MLOps
MODULES :
- Data & AI Business Canvas : identifier quand l'IA est (ou n'est pas) la réponse
- Pièges des produits IA : non-déterminisme, drift, AI Death Cycle
- Évaluation ML vs GenAI, LLM-as-a-Judge et pilotage du cycle MLOps
- Cadrage de MVP et priorisation des opportunités
Gouverner & Ancrer
Structurer la gouvernance IA, mesurer l'adoption, itérer sur les cas d'usage avancés. Formaliser ce qui fait que la transformation tient dans la durée.
Objectifs :
- Structurer la gouvernance IA (qui décide quoi, quelles limites, quel contrôle)
- Formaliser les rôles pérennes (AI Champions, AI Ops)
- Mesurer l'adoption et l'impact à l'échelle de l'organisation
- Itérer sur les workflows agentiques avancés (multi-agents, autonomie progressive)
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.
Toutes nos formations sont finançable par votre OPCO
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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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