Les technologies de l’IA sont à l’origine de changements fondamentaux dans tous les secteurs d’activité. Alors que l’IA devient un élément central des opérations quotidiennes, elle perturbe le monde du développement de produits, affectant chaque rôle au sein d’une équipe de produits, de la conception aux tests. Les capacités requises pour rester compétitif évoluent à un rythme sans précédent, d’où la nécessité pour les équipes de s’adapter rapidement.
Une pénurie de compétences se profile, IDC prévoyant que d’ici 2025, plus de 90 % des organisations seront touchées, ce qui se traduira par un manque à gagner de 6 500 milliards de dollars en raison de retards dans le lancement de produits, d’une moindre satisfaction des clients et d’opportunités manquées. Les équipes doivent donner la priorité au comblement du déficit de compétences en IA dès maintenant pour s’assurer que la continuité de leurs activités est protégée tout en restant hyperconcurrentielles.
Pourquoi l’IA a un impact considérable sur le développement de produits à l’heure actuelle ?
Les processus pilotés par l’IA optimisent les flux de travail et permettent de prendre des décisions plus intelligentes, fondées sur des données, ce qui se traduit par une innovation plus rapide. Les équipes de développement de produits doivent évoluer en parallèle.
Qu’il s’agisse de conception, de test ou d’analyse de la clientèle, tous les rôles exigent désormais une compréhension approfondie de la manière dont l’IA s’intègre dans le processus.
À mesure que l’IA prend en charge des tâches plus routinières, les rôles humains se déplacent vers un travail stratégique à haute valeur ajoutée :
- Concepteurs : Ils doivent comprendre les principes fondamentaux des algorithmes d’intelligence artificielle pour concevoir des interfaces qui répondent intelligemment au comportement de l’utilisateur.
- Testeurs d’assurance qualité : doivent apprendre à évaluer les fonctionnalités pilotées par l’IA, ce qui ajoute une nouvelle couche de complexité à leur travail.
- Spécialistes de la découverte des clients : Peuvent désormais exploiter l’IA pour plonger dans des sources de données plus riches, et trouver des tendances qu’il serait impossible de détecter manuellement.
- Analystes : Doivent s’adapter en apprenant à tirer des enseignements exploitables de vastes ensembles de données traitées par l’IA, ce qui permet d’éclairer les stratégies de produits et les efforts de développement futurs.
Les compétences clés pour s’épanouir dans les équipes de produits alimentés par l’IA
La maîtrise des outils d’IA n’est plus l’apanage des data scientists et des ingénieurs. À mesure que l’IA infiltre de plus en plus d’aspects du développement de produits, les rôles traditionnellement considérés comme non techniques, tels que les concepteurs et les spécialistes du marketing, doivent également acquérir une aisance avec les plateformes d’IA.
Les outils d’IA tels que TensorFlow et PyTorch sont devenus des standards de l’industrie, alimentant d’innombrables applications d’IA dans tous les secteurs.
Dans ce contexte, comprendre l’IA signifie aller au-delà de ces plateformes. Les équipes doivent comprendre les bases du nettoyage et de la modélisation des données.
Par exemple, le nettoyage des données permet de s’assurer que les données introduites dans les modèles d’IA sont de haute qualité, ce qui influe directement sur la précision des résultats.
Les équipes marketing, armées de la connaissance de ces fondamentaux, peuvent concevoir des campagnes plus ciblées, tandis que les concepteurs de produits peuvent créer des fonctionnalités optimisées pour l’intégration de l’IA. Essentiellement, cette compréhension élargie entre les équipes favorise un processus de développement de produits plus cohérent et plus efficace.
Ce que votre équipe doit savoir sur les données pour être compétitive dans un monde d’IA
La maîtrise des données devient l’une des compétences les plus critiques dans les environnements pilotés par l’IA, permettant aux équipes d’extraire, d’interpréter et d’appliquer des informations à partir des énormes ensembles de données générés par les outils d’IA. La capacité à donner un sens aux données permet de prendre de meilleures décisions, qu’il s’agisse de déterminer les fonctionnalités à privilégier ou d’affiner l’expérience utilisateur.
Les équipes doivent être en mesure d’interpréter les données et d’évaluer de manière critique les projections et l’exactitude des données sous-jacentes.
Sans ces compétences, les connaissances issues des modèles d’IA peuvent conduire à des décisions erronées. Comprendre comment les données façonnent les modèles permet aux équipes d’éviter de tels écueils et d’améliorer leur capacité d’innovation.
Exemples pratiques de la façon dont la maîtrise des données favorise le succès de l’IA
La maîtrise des données améliore plusieurs fonctions au sein d’une équipe de produit :
- Les développeurs de produits utilisent les données pour affiner les fonctionnalités et s’assurer qu’elles répondent aux besoins réels des utilisateurs.
- Les équipes d’assurance qualité détectent des schémas dans les défauts, ce qui les aide à optimiser leurs processus de test et à réduire les erreurs futures.
- Les concepteurs UX analysent le comportement et les commentaires des utilisateurs pour concevoir des interfaces plus intuitives, améliorant ainsi directement l’expérience de l’utilisateur.
- Les spécialistes du marketing produit affinent leurs stratégies en fonction des indicateurs de performance des campagnes, ce qui permet d’obtenir un meilleur retour sur investissement.
- Les chefs de projet utilisent les données pour prendre des décisions en matière d’affectation des ressources, en veillant à ce que les équipes se concentrent sur les domaines à fort impact.
Pourquoi l’analyse des données est la clé de l’innovation dans le développement des produits
L’analyse des données va au-delà des connaissances de base. Il s’agit du processus de nettoyage, de modélisation et d’interprétation des données afin de trouver des informations exploitables.
Pour les équipes de développement de produits, ces compétences sont essentielles pour identifier les tendances du marché, améliorer l’expérience des utilisateurs et affiner le processus de développement lui-même. L’analyse des données permet de prendre des décisions, qu’il s’agisse de sélectionner les bonnes fonctionnalités à développer ou de déterminer le meilleur plan d’action en fonction du retour d’information des clients.
Les données permettent de prendre des décisions plus judicieuses à chaque étape du développement d’un produit
Dans la pratique, les chefs de produit utilisent l’analyse des données pour identifier les tendances émergentes du marché, telles que la demande croissante de produits écologiques, ce qui leur permet de concevoir des gammes de produits qui répondent aux intérêts des clients.
Les concepteurs UX s’appuient sur les commentaires des clients et les données d’utilisation pour améliorer les fonctionnalités populaires et repenser celles qui sont moins performantes. Les développeurs, armés de données, peuvent donner la priorité aux fonctionnalités que les utilisateurs apprécient le plus, en optimisant leur flux de travail et en se concentrant sur ce qui compte.
L’analyse prédictive, alimentée par l’IA, va encore plus loin en prévoyant les demandes futures du marché. Par exemple, les gestionnaires de produits de détail peuvent prédire les tendances saisonnières des ventes, s’assurant ainsi de stocker des stocks qui répondent à la demande des clients sans surstockage ou rupture de stock de produits clés.
Les chefs de produit ont besoin de compétences en matière d’intégration pour tirer parti de la puissance de l’IA
Les chefs de produit doivent désormais aller au-delà des compétences de gestion traditionnelles et apprendre à intégrer les modèles d’IA dans les systèmes existants – ce qui nécessite des compétences en matière d’intégration d’API, d’ajustement des flux de travail et de compréhension des services cloud, en particulier lors du déploiement de modèles d’IA en toute sécurité.
Par exemple, lors de l’intégration de l’apprentissage automatique dans une application mobile, les chefs de produit doivent coordonner les équipes pour s’assurer que le modèle d’IA se connecte aux sources de données et que le code de l’application est mis à jour pour une fonctionnalité en temps réel.
Dans le secteur des services financiers, les systèmes de détection des fraudes pilotés par l’IA doivent être intégrés aux sources de données transactionnelles et comportementales pour identifier avec précision les risques potentiels. Dans les deux cas, le fait de disposer de ces compétences en matière d’intégration accélère le déploiement et se traduit au final par des systèmes plus fluides et plus intelligents.
Renforcer les compétences non techniques grâce à des outils d’IA pour maintenir votre équipe en pleine forme
L’IA améliore les capacités de résolution des problèmes des équipes en traitant des ensembles de données massives et en fournissant des informations plus approfondies, mais l’IA seule ne suffit pas.
Les chefs de produit et les équipes doivent faire preuve d’esprit critique pour évaluer ces informations et décider de la meilleure façon de les exploiter.
Par exemple, un chef de produit peut remarquer une baisse de l’engagement des utilisateurs et se tourner vers des outils pilotés par l’IA pour analyser les commentaires des clients et les schémas d’utilisation. En combinant l’esprit critique et les connaissances de l’IA, il peut mettre le doigt sur des problèmes tels qu’une mauvaise navigation ou des fonctionnalités non pertinentes et donner la priorité aux corrections qui ont un impact direct sur l’expérience de l’utilisateur.
Comment l’IA peut améliorer la collaboration et la communication au sein d’une équipe
Les outils d’IA stimulent la collaboration au sein des équipes en rationalisant la communication et en automatisant les tâches de routine. Des plateformes comme Slack et Zoom, désormais dotées d’IA, aident les équipes distantes et internationales à rester connectées, tout en automatisant les résumés et les transcriptions des réunions, ce qui permet de gagner du temps et de s’assurer que les informations importantes sont facilement accessibles.
Les outils de PNL analysent également les schémas de communication au sein des équipes afin d’identifier les malentendus ou les domaines dans lesquels la communication pourrait être plus efficace, améliorant ainsi la clarté globale de l’équipe et, en fin de compte, les résultats du projet.
Selon Capterra, 93 % des chefs de projet font état d’un retour sur investissement positif pour les outils de gestion de projet alimentés par l’IA, en grande partie grâce à une meilleure utilisation des ressources, à l’automatisation des tâches et à des mesures de performance plus précises.
L’IA permet à votre équipe de se concentrer sur la créativité et l’innovation
L’IA aide les équipes à innover en se chargeant des tâches répétitives, libérant ainsi des ressources mentales pour la résolution créative de problèmes. Des outils tels que ChatGPT aident les concepteurs de produits en générant des idées nouvelles, en donnant un retour d’information et même en aidant à élaborer des profils d’utilisateurs, ce qui leur permet de se concentrer sur des défis créatifs plus complexes.
