Dans les initiatives de science des données, la gestion des produits va bien au-delà du développement logiciel traditionnel.
Bien que l’objectif principal reste de fournir une valeur commerciale et d’optimiser l’expérience utilisateur, les exigences uniques des produits de science des données, telles que les modèles d’apprentissage automatique et les capacités basées sur l’IA, nécessitent une approche spécialisée.
Le succès de ces initiatives dépend de la capacité du chef de produit à comprendre des marchés techniques complexes tout en s’alignant sur les objectifs stratégiques de l’entreprise.
Les méthodologies agiles sont devenues la norme en matière d’informatique et de développement de logiciels, près de 70 % des départements ayant adopté ces pratiques pour améliorer la collaboration et la réactivité.
Malgré cela, déployer avec succès des modèles d’apprentissage machine (ML) reste un défi, avec seulement 32% des répondants déclarant avoir déployé avec succès plus de 60% de leurs modèles ML….
Les compétences indispensables à tout chef de produit en science des données
1. Justifier les investissements dans la science des données
Les chefs de produit en science des données doivent rester concentrés sur la résolution des problèmes des clients et l’amélioration de l’expérience des utilisateurs grâce à l’IA et aux modèles d’apprentissage automatique.
L’accent doit être mis sur les dernières technologies et sur la nécessité de s’assurer que ces avancées répondent aux besoins fondamentaux de l’entreprise.
L’évolution rapide de l’IA/ML peut conduire les équipes à poursuivre des projets motivés par la nouveauté plutôt que par la nécessité.
Le rôle d’un chef de produit est de guider les équipes vers des initiatives qui ont un impact significatif sur les indicateurs clés de l’entreprise, en évitant les projets qui n’apportent pas de valeur ajoutée.
Pour aligner les initiatives de science des données sur les priorités de l’entreprise, il faut comprendre le client en profondeur et reconnaître comment la science des données peut améliorer la prise de décision, stimuler la productivité et garantir des avantages concurrentiels.
Une fonction pilotée par l’IA qui améliore l’engagement des utilisateurs ou réduit les coûts opérationnels peut être transformatrice, mais seulement si elle soutient directement les objectifs stratégiques de l’entreprise.
Se concentrer sur l’expérience de l’utilisateur final
Les gestionnaires de produits qui réussissent commencent par la fin, en imaginant l’expérience souhaitée par l’utilisateur et en travaillant en amont pour développer des produits qui facilitent la prise de décisions de qualité.
Une approche de rétro-ingénierie permet de s’assurer que chaque étape s’aligne sur l’objectif final qui est de fournir des informations exploitables et des interactions significatives.
Un chef de produit qui supervise un outil d’analyse prédictive se penchera d’abord sur la manière dont les utilisateurs interagiront avec lui et sur les décisions qu’il permettra de prendre.
En se concentrant dès le départ sur la prise de décision et l’expérience de l’utilisateur, le produit final est à la fois fonctionnel et intuitif, et efficace dans son application réelle.
2. Favoriser la collaboration entre la science des données et DevOps.
Le faible taux de déploiement des modèles d’apprentissage automatique est un défi pour les initiatives de science des données.
Avec seulement 32 % des répondants qui ont réussi à déployer plus de 60 % de leurs modèles, il est clair qu’il existe un fossé entre le développement et le déploiement.
Les lacunes proviennent souvent des difficultés à intégrer les modèles dans les flux de travail, les automatismes et les expériences des clients.
Pour surmonter ces obstacles, les chefs de produit doivent créer une collaboration entre les équipes de science des données et les équipes DevOps.
Cette collaboration permet de s’assurer que les modèles sont à la fois précis et bien intégrés dans les environnements de production, apportant ainsi une réelle valeur ajoutée.
Lorsque les entreprises comblent le fossé entre les modèles théoriques et les applications pratiques, les gestionnaires de produits peuvent augmenter le taux de réussite des déploiements.
Transformer les équipes en alliés
Pour que les initiatives en matière de science des données soient couronnées de succès, il faut que les chefs de produit comblent le fossé entre les équipes de science des données et les ingénieurs DevOps.
Au-delà de la coordination des efforts, il est essentiel de s’assurer que les deux équipes sont alignées sur les objectifs généraux du produit et qu’elles travaillent à la réalisation d’objectifs communs.
Un modèle très précis lors du développement peut échouer dans des conditions réelles s’il n’est pas aligné sur les exigences opérationnelles de l’équipe DevOps.
Les gestionnaires de produits doivent s’assurer que les modèles répondent à des critères de performance essentiels tels que la précision, la rapidité et l’adaptabilité.
Pour parvenir à cet alignement, il faut une compréhension approfondie des aspects techniques et des aspects pratiques du déploiement dans un environnement réel.
Pourquoi les chefs de produit férus de technologie sont en tête de peloton
Les gestionnaires de produits efficaces en science des données possèdent de solides connaissances techniques, ce qui les aide à poser les bonnes questions, à remettre en question les hypothèses et à prendre des décisions éclairées. Une solide maîtrise de la conception, des opérations de données, des capacités des modèles de ML, des limites de l’IA et des architectures logicielles leur permet de guider efficacement les équipes et de repérer rapidement les problèmes potentiels.
Comprendre les limites de l’IA aide un chef de produit à fixer des attentes réalistes en matière de performance des modèles et à guider l’équipe dans le développement de solutions à la fois innovantes et réalisables.
La maîtrise technique favorise également une communication efficace avec les data scientists et les ingénieurs DevOps, garantissant ainsi l’alignement et la collaboration.
3. Conserver les meilleures données
La qualité des données est primordiale dans toute initiative de science des données.
Les gestionnaires de produits doivent travailler en étroite collaboration avec les scientifiques des données pour sélectionner des ensembles de données qui reflètent les conditions du monde réel et fournissent la base de modèles complets.
Sélectionner le bon ensemble de données signifie évaluer les sources de données en fonction de leur valeur informative, de leur qualité et de leur rapport coût-efficacité.
Un chef de produit qui développe un modèle de détection des fraudes doit s’assurer que les données d’entraînement représentent correctement les types de transactions que le modèle rencontrera.
Il peut s’agir d’obtenir des données provenant de plusieurs canaux, de vérifier leur exactitude et de confirmer qu’elles sont à jour.
L’objectif final est de créer un ensemble de données à la fois complet et pertinent, afin de donner au modèle les meilleures chances de réussite.
Lutter contre les préjugés et maintenir l’intégrité
Les biais dans les données peuvent conduire à des modèles erronés et à une mauvaise prise de décision.
Les chefs de produit doivent être vigilants et superviser le processus de sélection et de partitionnement des données, en s’assurant que les données d’entraînement sont statistiquement significatives et représentatives de la population visée. Dans un modèle de prédiction du risque de crédit, le responsable produit doit s’assurer que les données d’apprentissage n’excluent pas ou ne pénalisent pas de manière disproportionnée certains groupes démographiques.
Pour ce faire, il peut être amené à examiner les données pour y déceler d’éventuels biais et à collaborer avec les scientifiques des données pour ajuster le modèle ou l’ensemble des données en fonction des besoins.
Définir les exigences minimales en matière de données pour réussir
La définition des exigences minimales en matière de données est essentielle pour les gestionnaires de produits de science des données.
Il s’agit de fixer des critères clairs pour la qualité des données, tels que l’exactitude, la cohérence et l’actualité, en veillant à ce que les données utilisées dans le développement des modèles soient suffisamment complètes pour atteindre les objectifs du produit.
Un chef de produit travaillant sur un outil de maintenance prédictive peut exiger des données de capteur en temps réel avec un taux de précision minimum de 99 %.
En établissant ces critères dès le départ, les chefs de produit peuvent éviter des problèmes plus tard au cours du développement et s’assurer que le produit final répond aux normes de performance.
4. Tester comme un pro
Le test des modèles d’apprentissage automatique, en particulier les grands modèles de langage (LLM) et les modèles prédictifs, présente des défis uniques en raison de leur nature non déterministe.
Contrairement aux logiciels traditionnels, les modèles d’apprentissage automatique peuvent produire des résultats variables même avec les mêmes entrées, ce qui complique les tests de régression et la validation.
Les gestionnaires de produits doivent travailler en étroite collaboration avec les scientifiques des données pour définir les cas d’utilisation qui doivent être validés, déterminer le niveau approprié d’investissement dans les tests et fixer des critères clairs pour déterminer quand un modèle est prêt à être mis en production.
Lors du développement d’un outil de traitement du langage naturel, un responsable de produit peut donner la priorité aux tests portant sur des requêtes d’utilisateurs spécifiques essentielles au fonctionnement de l’outil, en veillant à ce que ces domaines prioritaires soient validés de manière approfondie.
Élaborer un plan de test
La création d’une stratégie de test complète nécessite une collaboration avec les parties prenantes, y compris les équipes juridiques, de risque et de sécurité, afin d’établir des critères de test qui équilibrent la rigueur et l’efficacité.
Le test complet est un processus qui implique l’établissement d’un budget de test, la détermination de l’étendue des activités et la coordination de la supervision afin de s’assurer que tous les aspects critiques du modèle sont évalués.
Par exemple, lors de l’élaboration d’un modèle de prévision financière, un chef de produit peut travailler avec les équipes juridiques et de gestion des risques pour s’assurer que les critères de test incluent des tests de résistance dans des conditions de marché extrêmes, validant ainsi la robustesse du modèle et sa conformité avec les réglementations.
L’importance du contrôle continu dans le ML
La surveillance continue est essentielle pour maintenir la qualité et les performances des modèles d’apprentissage automatique après leur déploiement.
Les gestionnaires de produits doivent mettre en place des systèmes de surveillance qui permettent de suivre des paramètres clés tels que la précision des modèles, la qualité des données et la fiabilité du système.
Les approches proactives permettent d’identifier et de résoudre des problèmes tels que la dérive des modèles ou les divergences de données avant qu’ils n’aient un impact sur les activités de l’entreprise.
Dans un chatbot de service à la clientèle alimenté par un LLM, la surveillance continue peut suivre les interactions des utilisateurs pour détecter les changements de performance, comme une baisse de la précision.
Une identification précoce permet à l’équipe de développement de réapprendre le modèle ou d’ajuster les algorithmes, afin que le chatbot continue à répondre aux attentes des utilisateurs et aux objectifs de l’entreprise.
5. Quantifier le succès en mesurant la valeur commerciale et les paramètres clés de la science des données
Les gestionnaires de produits sont chargés de veiller à ce que les initiatives en matière de science des données apportent une valeur ajoutée mesurable à l’entreprise.
Cela implique de suivre les indicateurs clés de performance (KPI) et de communiquer efficacement l’impact aux parties prenantes.
Les gestionnaires de produits doivent traduire les réalisations techniques en résultats commerciaux, en veillant à ce que la valeur de la science des données soit reconnue dans l’ensemble de l’organisation.
Ce faisant, un chef de produit pourrait présenter le succès d’un nouveau moteur de recommandation piloté par l’IA en soulignant son impact sur l’engagement des clients et la croissance du chiffre d’affaires, à l’aide d’indicateurs tels que l’augmentation de la valeur moyenne des commandes ou l’augmentation des taux de conversion.
La flexibilité d’abord
Les KPI opérationnels sont essentiels pour mesurer la performance et l’impact des modèles de science des données, mais les gestionnaires de produits doivent rester flexibles dans la sélection et l’adaptation de ces mesures pour s’aligner sur les objectifs de l’entreprise.
La flexibilité permet aux chefs de produit de répondre à l’évolution des priorités et de s’assurer que les indicateurs clés de performance sont pertinents.
Dans le domaine du commerce électronique, un chef de produit peut se concentrer sur les indicateurs clés de performance liés à la satisfaction des clients et à la croissance des ventes, tandis que dans le domaine financier, la conformité et la gestion des risques peuvent avoir la priorité.
En adaptant les indicateurs clés de performance au contexte spécifique, les chefs de produit peuvent s’assurer que les mesures fournissent une image précise de l’impact du modèle.
Traduire les idées en actions concrètes
L’un des rôles les plus importants d’un chef de produit en science des données est de traduire des connaissances techniques complexes en stratégies commerciales exploitables.
Il s’agit de distiller les résultats des modèles en termes clairs et compréhensibles qui éclairent la prise de décision et orientent la stratégie.
Par exemple, si un modèle prédictif identifie une nouvelle opportunité de marché, le chef de produit peut travailler avec les équipes de marketing et de vente pour développer une stratégie de ciblage de ce marché, en utilisant les informations du modèle pour informer leur approche.
Le plan d’action d’un chef de produit pour réussir en science des données
Les gestionnaires de produits en science des données jouent un rôle majeur dans la réussite des initiatives en alignant les efforts techniques sur les objectifs commerciaux, en établissant une collaboration, en confirmant la qualité et en mesurant la valeur.
Leur capacité à relever les défis techniques tout en se concentrant sur les résultats commerciaux est la clé de leur succès et de celui des projets qu’ils gèrent.
Principaux enseignements
Les gestionnaires de produits qui excellent ont la possibilité d’évoluer vers des initiatives à plus grande échelle et d’explorer des opportunités innovantes en matière d’IA.
Au fur et à mesure qu’ils acquièrent de l’expérience et démontrent leur capacité à obtenir des résultats positifs, ils peuvent prendre en charge des projets plus complexes et plus médiatisés, se positionnant ainsi en tant que leaders dans le domaine.
Alors que vous naviguez dans les méandres de la science des données au sein de votre organisation, posez-vous la question : Tirez-vous vraiment parti de tout le potentiel de vos données, ou vous perdez-vous dans l’attrait d’une technologie de pointe sans impact commercial clair ?
Sur un marché où les décisions fondées sur les données peuvent faire ou défaire votre avantage concurrentiel, il ne suffit pas d’investir dans l’IA et l’apprentissage automatique.
La vraie question est de savoir si vous alignez chaque initiative sur vos objectifs commerciaux fondamentaux, si vous créez une collaboration entre les équipes et si vous mesurez et communiquez en permanence la valeur apportée.
Votre capacité à répondre à ces questions pourrait déterminer si votre marque prospère ou survit simplement sur le marché.
