Data & AI Product Manager

Partie 1 : Développer sa culture Data & IA

Cette partie est animée sous la forme d’un atelier ludique nommé Fresque de la Data : un atelier collaboratif conçu dans le but de familiariser les participants avec les concepts fondamentaux de la Data ainsi que d’identifier et d’évaluer les risques liés à l'utilisation de la donnée.

Tirant son inspiration de la Fresque du Climat, cet atelier favorise les échanges et encourage la collaboration entre les participants, offrant ainsi une opportunité de s’aligner et renforcer l’esprit d’équipe.

La Fresque de la Data permet ainsi de développer une image mentale des principaux concepts de la Data et de l’IA, et favorise un apprentissage par l’échange et la collaboration, au contraire des approches classiques d’acculturation théoriques à la Data.

Déroulé

1. Développement d’une image mentale des concepts clés de la Data et de l’IA
2. Comprendre les principaux problèmes rencontrés en Data & IA et leurs causes
3. Ouverture sur les solutions

Thématiques abordées

• Cycle de vie de la donnée
• (Big) Data et Data Engineering
• Différents types de données et hébergement
• Traitement de la donnée
• Data Analyse
• Intelligence Artificielle & Generative AI
• Principales technologies rencontrées

Partie 2 : Data & AI Products Lifecycle

Cette partie a pour objectifs de :

• Comprendre et appréhender le cycle de vie de la donnée, et comment adapter le cycle de vie du développement d’un Produit digital à ses spécificités
• Connaître les différents types de Produits Data & IA et leurs particularités

1 - Pourquoi avons-nous besoin de Data Product Managers ?

• Les spécificités inhérentes à la Data & l’IA
• Projet Data VS Produit Data
• Un Data Product Manager est avant tout un Product Manager
• Collaborer avec l’équipe Data et comprendre les différents rôles

2 - Introduction aux différents types de Produit Data & IA

• Data As A Product
• Produit Data Analytics
• Produit d’IA
• Data Platform as a Product
• Tour d’horizon des principales composantes d’un pipeline Data

3 - Ce que l’IA Générative va changer

• Les spécificités de l’IA Générative
• Nouveaux besoins générés
• Accélération du cycle de vie
• AI for Product Managers VS Product Management for AI

Partie 3 : Développement d’un Produit Data & IA

Cette partie vise à rentrer dans le détail de chaque phase du cycle de vie de développement d’un Produit Data & IA.

1 - Identifier son Produit Data & IA

• Techniques d’idéation pour des Use Cases Data
• Product Discovery adaptée à la Data et l’IA
• Savoir quand l’IA est une bonne option, mais aussi quand elle ne l’est pas

2 - Définir la stratégie de son Produit Data & IA

• Data & AI Business Canvas
• Quand utiliser du Machine Learning ?
• User Research & Experience pour la Data & l’IA
• Définir des User Persona & des User Journeys

3 - Gérer le développement d’un Produit Data & IA

• Prototypage et piège du POC infini
• Etude Ad-Hoc vs Produit Data
• Gérer l’incertitude inhérente aux Produits Data
• MVP et delivery agile d’un Produit Data

4 - Maintenance et fin de vie d’un Produit Data & IA

• Challenges du Machine Learning en production
• Introduction au MLOps
• Changements de comportements utilisateurs et conséquences
• Quand mettre fin à son Produit Data & IA ?

Partie 4 : Impact du Data Product Manager et des Produits Data & IA

Cette dernière partie a pour objectifs de :

• Comprendre que le travail d’un Product Manager autour de problématiques Data & IA va souvent au-delà de son produit ou de ses features.
• Comprendre les problématiques d’éthique et d’IA responsable, mais aussi les enjeux de gouvernance et de gestion de la donnée

1 - Data Governance & Data As A Product

• Data As A Product, ou pourquoi concevoir sa donnée comme un Produit
• Introduction à la Data Gouvernance

2 - Éthique et régulation des produits Data & IA

• Notre responsabilité en tant que créateurs de Produits Data
• Biais dans la Data et l’IA
• AI Act et autres régulations
• Identifier et gérer les risques de privacy et d’éthique dans les projets data
• Introduction à l’IA responsable

3 - Data Platform as a Product

• North Star Metrics pour une Data Platform
• Gérer sa plateforme comme un produit
• Créer une vision produit pour une Data Platform
• Data Platform & Catalogue de services

‍

Devenez Data & AI Product Manager confirmé grâce au kit de survie pour Product Manager ambitieux

‍

Modalités d'évaluation

Un questionnaire d'auto-évaluation est envoyé aux participants avant et après la formation pour mesurer leur progression.

Pendant la formation :

Les acquis sont évalués tout au long de la formation par les formateurs sous forme de Quizz en ligne, questions réponses ou tour de table.

Le participant se verra délivrer une attestation de fin de formation à l’issue de la session

Organisation

Cette formation est en groupe de 6 à 12 personne en présentielle en intra-entreprise ou inter-entreprise en fonction du format souhaité par le commanditaire.

‍

Modalités d'accès

Les sessions peuvent  être programmées jusqu’ à 7  jours avant la date retenue, sous condition d’un formateur disponible et de la réception de la convention signée avant la session pour des groupes de  6 à 12 personnes .