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Qu'est ce qu'un Product Manager ?

Le Product Manager est responsable de la conception, du développement et de l'amélioration des produits, veillant à ce que ceux-ci répondent aux besoins des utilisateurs et exploitent judicieusement la Data.

En 2024, le rôle s'étend à intégrer des connaissances en UX/UI, Data & IA, essentielles pour l'élaboration de solutions innovantes.

Le Product Manager doit poser des questions pertinentes pour identifier clairement les problèmes des utilisateurs et s'assurer que les réponses apportées sont adéquates. Une compréhension des aspects techniques liés à la Data est cruciale pour éviter les difficultés techniques et faciliter la collaboration entre les équipes.

Promouvoir une culture de la Data au sein de l'organisation est également partie intégrante de ses responsabilités, permettant de lier les concepts de Data à d'autres domaines. Cela favorise une approche transversale et inclusive, essentielle dans les projets d'intelligence artificielle et de data science. De plus, le Product Manager doit gérer l'ensemble du cycle de vie du produit, de la conception initiale au développement, au déploiement et à la maintenance continue. Il doit aussi s'assurer que les produits d'IA sont exempts de biais et répondent aux normes éthiques.

Enfin, le Product Manager doit intégrer les innovations technologiques comme l'IA générative, en évaluant leur pertinence et leur potentiel d'amélioration du produit. En résumé, ce rôle nécessite une combinaison de compétences en gestion de produit, collaboration interdisciplinaire, stratégie d'innovation et éthique pour réussir à créer et gérer des produits d'IA efficaces et responsables.

Aujourd'hui, nous parlons encore de Data Product Manager, mais bientôt TOUS les produits intégreront de la Data et de l'IA, ce qui fera disparaître toute différence entre ces deux rôles.

Pour vous préparer à cette évolution et maîtriser les compétences nécessaires, notre formation "Devenir Data & AI Product Manager" offre une approche complète et interactive.

Fait interessant

Selon une étude, environ 80 % des projets d'intelligence artificielle ne parviennent pas à passer en production. Cela est souvent dû à un manque de vision produit en amont et à une mauvaise gestion des POC (Proof of Concept). Les projets échouent généralement parce qu'ils ne sont pas alignés sur des vrais problèmes utilisateurs et parce qu'ils s'enlisent dans des phases exploratoires interminables sans objectifs clairs​.

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