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IA pour la recherche et le développement produit

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L'IA sur tout le cycle produit — découverte, synthèse, PRD, prototypes, tests — avec l'éthique qui la rend défendable
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0 students
Created by Dr. Amar Massoud (Français)
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What you'll learn

  • Construire des modèles de prompt réutilisables avec rôle, contexte, contraintes et format de sortie explicites
  • Mener en quatre-vingt-dix minutes une analyse de marché et de la concurrence vérifiée
  • Décider quand les données synthétiques sont défendables grâce à un test d’aiguillage écrit
  • Transformer des milliers d’enregistrements non structurés en opportunités classées, avec une traçabilité complète des citations
  • Rédiger un PRD qui résiste à un relecteur adversarial, et générer des user stories dont la couverture des cas limites dépasse la vôtre
  • Transformer une spécification en prototype cliquable et mener un test de concept à trois variantes en une journée de travail
  • Diagnostiquer un entonnoir défaillant, dimensionner correctement une expérience
  • Appliquer à votre travail les exigences de confidentialité, de biais, de propriété intellectuelle, de consentement et de transparence de l’AI Act de l’UE
This course includes:
5 total hours on-demand video
0 articles
15 downloadable resources
51 lessons
Full lifetime access
Access on mobile and TV
Certificate of completion
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Course content

Requirements

  • Aucune programmation ni aucun prérequis technique
  • Accès à un assistant d’IA généraliste (Claude, ChatGPT ou Gemini)
  • Pour deux ateliers, un outil de prototypage en offre gratuite
  • Vos propres données réelles. Chaque devoir porte sur votre produit, pas sur l’étude de cas. La friction des données réelles est l’essentiel de la leçon

Description

Ce cours utilise l’intelligence artificielle.

La plupart des formations « IA pour product managers » s’arrêtent à « voici douze prompts ».

Ce cours enseigne la méthode de travail : comment les preuves entrent dans un système d’IA, ce qu’il a le droit de décider, comment le résultat est vérifié, et ce que vous pouvez défendre face à une partie prenante, un juriste ou un régulateur. Car la différence entre une équipe produit qui utilise bien l’IA et une équipe qui va simplement plus vite dans la mauvaise direction ne tient pas au prompt. Elle tient à la question : quelqu’un a-t-il vérifié ?

Vous verrez un prix concurrent inventé s’installer dans une source, être tiré dans une requête de recherche, répété avec une citation à l’appui, et validé par quatre personnes compétentes avant que quiconque ne s’en aperçoive. Vous verrez un panel d’utilisateurs synthétiques approuver avec enthousiasme une fonctionnalité que de vrais cadres de santé refusent dès les dix premières minutes de la première séance. Vous verrez des scores de priorisation bouger sur trois exécutions identiques. Ces leçons marquent quand on les voit en démonstration et s’évaporent en liste à puces : c’est pourquoi ce cours est construit ainsi. Ces démonstrations sont des scènes animées reconstituées à partir du cas Brightline ; aucune ne prétend être l’enregistrement d’une session réelle d’un outil.

Ce qui fait la différence

Honnête sur les données synthétiques. Une section entière sur les cas où les répondants générés sont défendables et ceux où ils ne le sont pas — appuyée sur ce constat : environ 97 % des chercheurs utilisent désormais l’IA quelque part dans leur travail, alors que seulement 8 % environ utilisent régulièrement des outils de répondants synthétiques. Cet écart n’est pas un retard technologique. C’est un jugement professionnel réfléchi, porté par ceux qui avaient le plus à gagner à ce que cela fonctionne.

La traçabilité comme discipline. Chaque insight est relié à une vraie citation avec un identifiant de source. Chaque affirmation sur le marché s’appuie sur deux sources indépendantes. Vous saurez parcourir cette chaîne dans les deux sens en moins d’une minute, devant quelqu’un qui n’est pas d’accord avec vous.

Une réglementation vraiment à jour. Ce qui vous oblige dès maintenant au titre de l’article 50 du règlement européen sur l’IA (AI Act de l’Union européenne), par opposition à ce qui a été reporté à décembre 2027 et août 2028 — et pourquoi conclure que « l’AI Act a été retardé » mettra une équipe en difficulté.

Un seul cas, du début à la fin. Brightline Software, un éditeur B2B de 480 personnes spécialisé dans la planification des soignants, avec 14 000 tickets de support non lus et un cycle de onze semaines de l’idée au prototype, porte une histoire qui avance à chaque section. Leur cycle finit à trois semaines — et si ce chiffre apparaît dans la leçon 50 plutôt que dans la leçon 1, c’est que la vitesse sans la discipline ne fait que livrer les mêmes erreurs plus tôt.

Who this course is for:

  • Aux product managers qui veulent l’IA dans leur méthode de travail plutôt que dans la démo
  • Aux chercheurs UX et chargés d’études de marché qui passent à l’échelle sans perdre la traçabilité
  • Aux responsables produit qui doivent répondre à « d’où vient ce chiffre ? »
  • À toute personne qui doit défendre un résultat assisté par l’IA devant quelqu’un de sceptique
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