L’intelligence artificielle est en train de bouleverser tous les secteurs, et le Product Management ne fait pas exception. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent désormais analyser d’énormes quantités de données pour identifier les tendances, prédire les comportements des utilisateurs et optimiser les produits. Mais comment les Product Managers peuvent-ils tirer parti de ces avancées technologiques sans se laisser submerger ? L’IA est-elle le nouveau superpouvoir du Product Manager ou sa kryptonite ?
Une fonction en mutation
Le rôle critique du Product Manager a été façonné par deux grandes évolutions :
- Des pratiques de plus en plus centrées utilisateurs
- Des technologies capables de collecter et traiter les données en masse
Chez Daveo, nous sommes convaincus que l’IA générative représente aujourd’hui un double enjeu pour les Product Managers :
- Tirer profit de l’IA intrinsèquement : fiabiliser et accélérer le développement produit.
- Tirer profit de l’IA extrinsèquement : proposer de la valeur aux utilisateurs produit et marquer un avantage concurrentiel.
Le premier enjeu est une marche incontournable pour accéder au second. Un Product Manager doit expérimenter l’IA au quotidien, l’ancrer dans le cycle de développement produit et se mettre dans la peau de l’utilisateur qui en bénéficie. Ce vécu devient alors une clé pour croiser opportunités marché et besoins clients et créer extrinsèquement de la valeur différenciante.
Tirer profit de l’IA intrinsèquement : fiabiliser et accélérer le cycle de développement produit
Si l’on considère les 7 étapes du cycle de développement produit, l’IA générative révèle des cas d’usage puissants. Depuis la sortie de dIAne, notre hub IA privé multimodal, les consultants Daveo ont pu l’expérimenter et identifier des cas d’usage à forte valeur ajoutée pour le Product Management.
Idéation et conception
L’IA générative est un excellent outil pour analyser le marché, ou encore participer à l’idéation en générant des insights à partir de données diverses et variées : un board de brainstorming, des enregistrements vidéo de focus groupes ou entretiens individuels, ou encore des feedbacks collectés. L’IA s’avère être un compagnon au Product Manager pour dégager des tendances et accompagner ainsi la phase d’idéation et conception.
Netflix utilise des algorithmes d’IA générative pour analyser les préférences de visionnage des utilisateurs et proposer de nouvelles séries ou films à produire. Cela permet de créer des contenus qui ont de fortes chances de plaire à un large public.
PepsiCo utilise l’IA pour affiner les saveurs de ses cheetos afin que leur saveur réponde au mieux aux goûts des consommateurs.
Les Product Managers Daveo utilisent notre outil dIAne afin d’aider à la ressaisie et structuration des restitutions d’ateliers d’idéation. dIAne donne également des feedbacks sur la conception et fournit des pistes de réflexion concrètes sur la security by design et l’EcoDesign par exemple.
Prototypage et développement
Dans la phase de prototypage, l’IA générative peut être utilisée pour suggérer des maquettes et des prototypes fonctionnels rapidement.
Autodesk utilise l’IA pour générer des designs de produits en fonction des spécifications données, permettant aux ingénieurs de tester plusieurs concepts sans nécessiter de développement manuel intensif. Cela accélère le processus de développement et réduit les coûts.
Les Product Managers Daveo utilisent dIAne pour aider à la génération de roadmaps de développement produit basé sur les informations fournies par l’équipe de développement. dIAne est particulièrement utile dans les contextes de produits à grande envergure impliquant plusieurs équipes et permet d’aider également à la gestion des interdépendances ou encore à la rédaction de user stories.
Tests et validation
L’IA intervient également dans les tests et la validation des produits.
Google utilise l’IA pour automatiser les tests de ses produits logiciels, détecter les bugs et améliorer la qualité du code.
Les Product Managers Daveo utilisent dIAne pour aider à la conception des plans de tests et jeux de données, et nous observons un réel potentiel de dIAne sur l’automatisation des tests et les possibilités de combinaisons avec les technologies du test automation.
De plus, l’IA peut analyser les données des tests utilisateurs pour fournir des insights sur l’expérience utilisateur et les performances du produit, permettant ainsi des ajustements avant la mise sur le marché.
Lancement et commercialisation
Lors du lancement, l’IA générative peut optimiser les stratégies de marketing en analysant les données démographiques et comportementales des utilisateurs.
Spotify utilise l’IA pour personnaliser les recommandations musicales et prévoir les tendances de vente, assurant ainsi un lancement plus ciblé et efficace.
L’IA peut également aider à la gestion des stocks en prévoyant la demande et en optimisant les niveaux de stock, ou encore optimiser la performance des lignes de production.
Général Motors utilise l’IA pour la maintenance prédictive de ses équipements de production, réduisant ainsi les temps d’arrêt et augmentant l’efficacité.
Siemens emploie des systèmes de vision par l’IA pour le contrôle qualité en temps réel sur les lignes de production.
Suivi et amélioration continue
Après le lancement, l’IA continue de jouer un rôle en surveillant les performances du produit et en recueillant des feedbacks utilisateurs.
Salesforce emploie l’IA pour analyser les retours clients et identifier les domaines d’amélioration pour ses produits et services.
Cette capacité à fournir des insights en temps réel permet aux équipes de Product Management de réagir rapidement aux besoins des utilisateurs et aux changements du marché.
Après avoir vu comment l’IA peut fiabiliser, accélérer et renforcer les rouages internes du développement, de l’idéation jusqu’au suivi post-lancement, reste une question centrale : comment transformer ces gains en bénéfices visibles pour l’utilisateur ? Autrement dit, au-delà de l’efficacité organisationnelle, comment l’IA peut-elle devenir un levier de valeur produit, un différenciateur sur le marché ?
Tirer profit de l’IA extrinsèquement : proposer de la valeur aux utilisateurs produit et marquer un avantage concurrentiel
Quand l’IA sort des coulisses pour devenir partie intégrante de l’expérience utilisateur, elle cesse d’être un simple levier d’efficacité pour devenir une promesse de valeur unique, une proposition qui touche, qui engage. Ce que l’on offre n’est plus seulement un bon fonctionnement, mais une expérience qui fait la différence.
Plus le Product Manager expérimente l’IA dans son quotidien, plus il sera en mesure de comprendre son fonctionnement et ses usages possibles afin de les intégrer à ses produits existants et aux conceptions de ses futures produits. L’IA peut apporter des bénéfices concrets et multiples, par exemple :
La personnalisation dynamique des parcours utilisateurs
L’IA permet de créer des parcours qui s’adaptent en temps réel aux comportements, préférences et contextes des utilisateurs. Cela peut se traduire par des recommandations, un contenu mis en avant qui varie selon le profil ou l’historique (comme Netflix et Spotify), des interfaces qui s’ajustent selon les usages (mobile / desktop / contexte d’utilisation). Ce niveau de personnalisation renforce ainsi la pertinence et l’engagement.
La fluidité de l’expérience, centrée utilisateur
L’IA peut anticiper les besoins : suggestion proactive d’actions, d’options, de contenus que l’utilisateur pourrait vouloir, avant même qu’il ne les demande explicitement. Cette anticipation réduit la friction, accélère les conversions et améliore la satisfaction globale. Le produit devient non seulement réactif mais aussi « prévoyant ».
L’accessibilité et l’inclusion
L’IA peut rendre un produit plus inclusif : reconnaissance vocale ou visuelle, adaptabilité aux handicaps, interfaces alternatives, traduction en temps réel, descriptions automatiques pour les images… Ces fonctionnalités permettent de toucher un public plus large, tout en montrant un positionnement responsable.
L’automatisation utile dans l’expérience utilisateur
Non pas simplement pour optimiser les coulisses mais pour enrichir directement le produit : copilotes, assistants, suggestions d’optimisation pour l’utilisateur, alertes intelligentes. Ces éléments peuvent devenir un avantage concurrentiel fort, car ils rendent le produit plus « intelligent » aux yeux de l’utilisateur.
La prise de décision augmentée pour l’utilisateur
L’IA peut aider l’utilisateur à mieux décider dans des environnements complexes : visualiser des scénarios, simuler des conséquences, comparer rapidement des options. Par exemple, dans des contextes de budget, de santé, de configuration de produit ou même d’achat technique, l’IA peut simplifier fortement la tâche en question.
Les interfaces conversationnelles ou naturelles
L’intégration de chatbots, d’assistants vocaux, ou d’interactions en langage naturel peut transformer la manière dont l’utilisateur interagit avec le produit. Ce type d’interface réduit la barrière technologique, rend le produit plus accessible, et peut améliorer la rétention ou l’adoption dans des segments qui privilégient simplicité et instantanéité.
Intégrer l’IA dans l’expérience utilisateur, c’est ouvrir la voie à des produits plus pertinents, plus inclusifs, plus intelligents. Mais c’est aussi confier au Product Manager la responsabilité d’orchestrer cet équilibre, entre innovation et confiance. La question demeure alors : l’IA sera-t-elle pour lui un superpouvoir ou une kryptonite ?
Alors l’IA pour les Product Managers, superpouvoir ou kryptonite ?
Factuellement, l’IA générative a toute sa place dans chacune des étapes du cycle de développement produit. Elle aide à accélérer le time-to-market, libère du temps précieux pour le Product Manager qui passera plus de temps sur des tâches à forte valeur ajoutée telles que comprendre les utilisateurs, fédérer les parties prenantes ou aligner sur la vision produit et déployer la stratégie produit. L’IA peut ainsi représenter un superpouvoir pour le Product Manager qui saura s’en servir.
Il convient toutefois de rester vigilant quant à la place que nous donnons à l’IA dans le Product Development Life Cycle.
Rahma ARFA
CTO Agile & Product chez Daveo
L’IA, est un catalyseur et non un ingrédient, le Product Manager restera toujours le porteur de la vision produit, de la valeur produit, ou encore de la priorisation, ne jamais faire confiance à l’IA au détriment de l’humain.
L’estimation des user stories, par exemple, est une décision de l’équipe et non de l’IA. Le management produit demeure une dynamique sociale humaine basée sur l’intelligence collective et la cocréation. L’utilisation de l’IA doit permettre de fiabiliser et d’accélérer cette dynamique sociale. Au sein de l’organisation produit, chacun doit garder son rôle. Le rôle attribué à l’IA doit porter sur une accélération des process et non sur le remplacement des rôles clés de l’organisation produit. Autrement, le superpouvoir du Product Manager pourra se retourner contre lui et l’IA deviendra alors sa kryptonite et, par conséquent, celle du produit.
Clark Kent a dû découvrir progressivement ses superpouvoirs et se les approprier en les expérimentant : de la même manière, l’IA n’est pas simplement une technologie de plus à apprendre, c’est un comportement à adopter jusqu’à devenir ancré dans nos habitudes. Par où commencer ? Simplement expérimenter les prompts, les cas d’usages, les affiner, tirer les enseignements et réitérer.
