Product Management de l'IA

Introduction

• Le guide complet du Product Management de l'IA vise à révolutionner la création de produits en intégrant l'intelligence artificielle.
• L'IA est aujourd'hui plus accessible et peut améliorer l'expérience utilisateur, automatiser des tâches et créer de nouvelles fonctionnalités basées sur l'IA.

À propos de l'auteur

• Benoit Rosier est co-fondateur et CPO d'Hubvisory, spécialisé dans le Product Management.
• Benoit anime Ben & Product, où il partage ses réflexions sur le Product Management.
• Il est également président de la Positive Product Foundation.

Comment l'IA change le Product Management

• L'IA exige une nouvelle façon de penser et de collaborer entre les équipes techniques et de gestion de produits.
• Le Product Management de l'IA est une discipline à part entière qui nécessite d'être appréhendée différemment.
• Le but est d'intégrer l'IA de manière fluide et naturelle pour répondre aux besoins réels des utilisateurs.

L'IA : Définitions

• L'IA regroupe les théories et les méthodes pour créer des agents capables de penser et d'agir comme les humains.
• Le Machine Learning permet aux machines d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmées.
• Le Deep Learning est une méthode spécifique du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones profonds.
• La Generative AI permet de générer du contenu à partir de modèles pré-entraînés.
• D'autres domaines comme la vision artificielle et la reconnaissance vocale transforment les produits.

Le Product Management de l'IA

• L'enjeu pour un Al Product Manager est d'intégrer les technologies de manière pertinente pour résoudre des problèmes utilisateurs et garantir un retour sur investissement.
• 80% des projets IA n'atteignent pas leurs objectifs, souvent par manque de vision et d'analyse des besoins utilisateurs.

Les trois mondes du Product Manager de l'IA

• La Tech : Comprendre la qualité des données, la performance des modèles, et piloter les développements.
• Les Utilisateurs : Identifier les problèmes et trouver comment l'IA peut apporter une solution efficace.
• Le Business : Aligner le projet sur les objectifs financiers de l'entreprise en termes de réduction des coûts, d'amélioration des ventes, ou de création d'opportunités.

Les 6 Al Value Streams

• Conversational Al : Comprendre, traiter et répondre à la langue humaine naturellement, améliorant le service client et les assistants personnels.
• Content Generation Al : Automatiser la création de contenu textuel, visuel ou audio pour le marketing et l'édition.
• Search Al : Optimiser les moteurs de recherche pour fournir des résultats plus pertinents, utilisé dans les bases de données d'entreprise.
• Personalized Al : Adapter les expériences numériques aux préférences des utilisateurs, comme les recommandations sur Netflix ou Amazon.
• Predictive Al : Prédire les comportements futurs, améliorant les prévisions de ventes et la maintenance prédictive.
• Assistive Al : Aider les utilisateurs à accomplir des tâches plus efficacement avec une assistance en temps réel, comme dans les suites bureautiques intelligentes.

Le 5-D Steps

• Un processus structurant qui guide les Al Product Managers à chaque phase, permettant de naviguer entre les besoins utilisateurs la découverte de données, la conception, la livraison, et la distribution.
• Pas linéaire, la création de produits IA demande des allers-retours constants et des itérations rapides.

Les étapes du 5-D Steps

• Discovery : Comprendre les besoins des utilisateurs, potentiel business et mener une data discovery.
• Data : Identifier les bons jeux de données et de garantir leur pertinence en nettoyant, traitant, et applicant des techniques d'augmentation de données si nécessaire.
• Design : Réfléchir à l'intégration de l'IA dans l'expérience utilisateur avec un UX et UI optimisés, ainsi que le prompt design.
• Delivery : Maîtriser l'art de prioriser les initiatives IA, gérer son backlog, et planifier des spikes avec les concepts ML Ops -Machine Learning Operations-.
• Distribution : Penser à la distribution afin d'identifier les canaux les plus pertinents et d'ajuster le produit pour atteindre le Product-Market Fit.

Al Product Discovery

• L'Al Product Discovery vise à créer des produits autonomes avec l'IA en son cœur pour transformer une activité.
• L'AI Feature Discovery, quant à elle, vise à améliorer des produits existants en intégrant de nouvelles fonctionnalités IA.

Trois types de Discovery

• User Discovery : Comprendre en profondeur les utilisateurs et leurs besoins réels en utilisant des méthodes de recherche exploratoire.
• Business Discovery : Vérifier la viabilité économique du projet IA.
• Data Discovery : Évaluer la faisabilité technique du produit IA remplisssant trois critère, un accès, une qualité et un volume des données.

Le GOSSE Discovery Process

• Un cadre structuré en cinq étapes qui aide les Product Managers à structurer chaque décision sur une compréhension profonde des besoins des utilisateurs.
• Goal: Définir un objectif clair dès le départ.
• Opportunity : Comprendre les besoins et désirs plus larges des utilisateurs et définir les potentiels d'innovation.
• Solution : Élaborer une ou plusieurs solutions pour répondre aux opportunités identifiées.
• Supposition : Formaliser des hypothèses qui découlent de cette solution.
• Experimentation : Valider ou invalider les suppositions par des expérimentations concrètes.

Data Management

• Le cœur du développement de produits IA, s'assurant d'identifier les bons jeux de données, de garantir leur pertinence, de nettoyer ces données et plus.

Data Augmentation

• Produire des données supplémentaires pour permettre la viabilité au niveau du développement et des tests IA -images, textes, et des variations de pistes audio-.

Data Labeling

• Nécessaire pour l'entraînement des modèles supervisés.
• Il existe de nombreuses plateforme de Data Labelling pour assurer la plus haute précision, et de gérer des équipes d'annotateurs -Labelbox, SuperAnnotated, et Amazon SageMaker Ground Truch-.

Data Embeddings

• Essentiel dans le cadre de l'IA générative. -Collaboration étroite avec les Data Scientists pour s'assurer que les embeddings sont bien entraînés et correspondent aux besoins du produit, ainsi que de tester différentes méthodes d'embeddings.
  • Ainsi, pour bien gérer cette phase de Data Management, en particulier la Maîtrise de SQL et les Connaissances en Python.

L'Al Product Design

• Cruciale dans le cycle de développement d'un produit IA.

Exemple d'Open Al

• L'interface est aussi importante que l'algorithme pour mettre à disposition ces technologies.
• Il faut se demander comment l'utilisateur va interagir avec l'IA en assurant un interfaçage avec une UX optimale!

Les 5 grands principes de design pour les produits IA

• Problem -First pour bien se concentrer sur le problème!
• Transparence et pédagogie au vue des dangers de Hallucinations de l'IA.
• Feedback Loop afin d'offrir la possobilité aux utilisateurs de donner un retour afin d'améliorer le modèle continuellement, avec le Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF).
• Ethique et sécurité afin d'éviter les biais qui pourraient créer des discriminations ou erreurs de jugement.
• Personnalisation en fonction des préférences individuelles de l'utilisateur avec un des paramètres clés, comme la <>!

L'importance du Prompt Design dans la Gen-Al

• Les prompts ne se limitent plus à des phrases écrites pour la Gen-Al. Ils sont aussi Imagés ou avec une commande vocale, il faut savoir les manipuler!

Niveaux de Prompting

• Prompting est égallement un outil de niveaux à explorer et moduler, comme Zero-Shot Prompts, One-Shot Prompts, & Few-Shot Prompts.

Trois frameworks du Design de Prompts

• Action, purpose et expectation.
• Role, action, context et expectation.
• Context, objective, actions, scenario et task.

Design IA : Le framework

• Pour une conception et création de promts optimal, il est préférable d"éviter les phrases négatives, d'utiliser des exemples clairs, et d'anticiper les ambigüités tout en étant spécifique et consis!

Expérimenter sur un produit IA

• Tester et valider les interfaces est plus importante encore du aux phénomènes de l'IA comme l'incompréhension, et autre erreurs. Cela implique de travailler selon une méthodologie plus approfondie, qui va au-delà du simple MVP (Minimum Viable Product), en intégrant deux concepts clés supplémentaires :
• Minimum Viable Data (MVD) d'établir des hypothèses sur les données indispensables et le recours au Data Labeling;
• Minimum Viable Model (MVM) pour valider le modèle avec la Label Box et le Machine Learning.

Assumption Backlog

• Le modèle pour l'intégration avec la métho du modèle Product XL avec touts les hypothèses critiques, les informations disponibles et des test à effectuer!

L'equipe Produit IA

• AI Product Manager pilote, avec la direction de la roadmap
• Data scientist développe les codes pour la base de donnée
• Ml Engineer implémente les modèles de données en s'assurant de la scalabilité
• Software Engineer s'occupe de l'intégration finale
• Data Enginner à ce que les bases de données soient à normes pour les models IM
• Product designer pour ameliorer l'UX du produit via IA
• Data protection officer, Data Analyst , Psychodesigner

Démarche MLOPS

• ML Ops (Machine Learning Operations) , L'importance du ML Ops dans les produits IA vient donc de la nature dynamique et évolutive et évolutive des modèles. Contrairement aux logiciels traditionnels, les modèles IA doivent regulièrement être réentrainé pour s'adapter à de nouvelles données.

Prioriser les tâches ML en Production

• Le rôle du Al Product Manager consiste a collaborer avec le Data Scientist au sein de sa prod Team C'est l'art de dénicher le product Market Fit, que ce soit avec ML OPS et MLaaS.

Al product Distribution

• En plus de la commercialisation habituelle, ce produit se differentiate par sa capacité a solution des problems unique, cela nécessite à maximizer son adoption avec le Go to Market
• il est possible de communiquer une propositions transparente et prévisible des coute.

Une stratégie Go to Market

• le PMF est atteint lorsque le produit répond bien au besoin et cela exige que le management soit au point.
• En revoyant la technologie et les mode de fonctionnement - la communication devrai être rassurante.

Les KPIs pour vos projets

• Suivre cette data en utilisant outils en adequation, au risque e perdere de la fiabilité! en gardant cet objectif la priorité est:
• Métrique de rétention et d'enagement de l'utilisation avec la satisfaction du client, tout ca avec en ayant un suivi et de la collecte.

Les mesures des métrique d'analyse sont

• Utiliser précision, exactitute et le taux d'erreurs!

Comment devenir AI Product Manager

• l'importance de bien communiquer en travaillant votre intelligence emotionnelle afin de bien vendre l'IA en toute circumstance!
• La curiosité ainsi que l;esprit analytique sont primodiale
• ML, Analytics ,SQL Python, APIs, Engineering et Cloud sont essentiels!
• La generativité , le code desing font partie intégrante d eces nouveaux métiers

Conclusion

• Au final, plus nous seront nombreux formé en IA, mieux seront a nos prises de déision afin d,aider et ameliorer nos quotidiens.