Chef de produit IA vs chef de produit : quelle est la différence ?

Si vous envisagez une carrière dans la gestion de produits, vous vous demandez peut-être : qu’est-ce qui distingue un Chef de Produit (PM) traditionnel d’un Chef de Produit IA (PM IA) ? Bien que les deux rôles visent à créer des produits de valeur, les outils, les compétences et les défis auxquels ils sont confrontés peuvent être très différents.

Ce guide vous explique tout.

Responsabilités principales

Ce que fait un chef de produit traditionnel :

• Définit la vision et la feuille de route du produit.
• Rédige les exigences des fonctionnalités et les user stories.
• Coordonne les équipes de design, d’ingénierie et de marketing.
• Suit des métriques comme l’adoption, la rétention et les revenus.
• Prend des décisions basées sur les retours utilisateurs et les priorités commerciales.

Ce que fait un chef de produit IA :

• Tout ce qui précède, plus :
  • Travaille étroitement avec les data scientists et les ingénieurs ML.
  • Définit les cas d’usage de l’IA (ex. recommandations, prédictions).
  • Supervise la collecte de données et la performance des modèles.
  • Fait des compromis entre précision, équité et fiabilité des modèles.
  • Aligne les résultats de l’IA avec les attentes des utilisateurs et les contraintes éthiques.

Compétences requises

Communes aux deux :

• Communication : Claire et concise entre les équipes.
• Empathie utilisateur : Comprendre les besoins réels des personnes.
• Priorisation : Choisir ce qui compte le plus.
• Exécution : Faire avancer les choses rapidement.
• Maîtrise des données : Utiliser les métriques pour guider les décisions.

Spécifiques aux PM IA :

• Comprendre le fonctionnement du machine learning (classification, entraînement, précision).
• Capacité à détecter les biais dans les données.
• Aisance avec l’expérimentation (tests A/B des modèles, pas seulement des fonctionnalités).
• Expliquer le comportement des modèles aux équipes non techniques.
• Conscience des risques : systèmes boîtes noires, problèmes de confidentialité, surapprentissage.

Vous n’avez pas besoin d’être data scientist, mais vous devez en parler le langage.

Les défis propres à chaque rôle

Défis du PM traditionnel :

• Obtenir une vision claire de ce que veulent les utilisateurs.
• Équilibrer les attentes de multiples parties prenantes.
• Livrer des fonctionnalités qui fonctionnent dans tous les cas limites.
• Lancer rapidement sur des marchés compétitifs.

Défis du PM IA :

• Gérer l’imprévisibilité des modèles.
• Naviguer avec des données incomplètes ou biaisées.
• S’assurer que les utilisateurs font confiance aux fonctionnalités pilotées par l’IA.
• Travailler avec des équipes incluant des chercheurs, pas seulement des ingénieurs.
• Gérer l’itération continue des modèles, pas seulement des constructions ponctuelles.

Comment l’IA change la gestion de produit

Les PM IA n’ajoutent pas simplement un nouvel outil à la pile technologique. Ils gèrent :

• L’incertitude : Les systèmes ML ne se comportent pas comme une logique codée.
• L’apprentissage continu : Les modèles s’améliorent (ou se dégradent) à mesure que les données changent.
• L’éthique : L’utilisation incorrecte ou la mauvaise interprétation de l’IA peut causer de réels préjudices.
• De nouveaux flux de travail : De l’approvisionnement en données à la validation des modèles et au suivi post-lancement.

L’IA déplace l’attention de “Que devrions-nous construire ?” pour inclure également “Les données peuvent-elles soutenir cela ?” et “Le modèle se comportera-t-il de manière cohérente ?”

Exemples d’entreprises réelles

Google Maps

• PM traditionnel : Responsable de l’interface utilisateur et de recherche.
• PM IA : Supervise les modèles de prédiction du trafic en temps réel.

Spotify

• PM traditionnel : Travaille sur les fonctionnalités de création et de partage de playlists.
• PM IA : Gère le moteur de recommandation alimentant Discover Weekly.

Amazon

• PM traditionnel : Dirige le processus de paiement.
• PM IA : Responsable des algorithmes de détection de fraude ou de tarification dynamique.

Netflix

• PM traditionnel : Améliore l’expérience de l’application.
• PM IA : Gère l’algorithme de personnalisation pour les suggestions de contenu.

Quelle voie vous convient ?

Choisissez PM traditionnel si vous :

• Aimez concevoir des parcours utilisateurs.
• Préférez des spécifications de fonctionnalités claires et des tests utilisateurs.
• Voulez vous concentrer sur le marché et le design.

Choisissez PM IA si vous :

• Êtes curieux du machine learning.
• Aimez résoudre des problèmes avec des données.
• Souhaitez travailler avec des ingénieurs et des scientifiques sur des fonctionnalités algorithmiques.

Comment se préparer

Quel que soit le rôle, commencez par apprendre :

• Comment rédiger des spécifications produit claires.
• Comment mener des entretiens de découverte.
• Comment prioriser les fonctionnalités.
• Comment interpréter les métriques produit.

Si vous penchez vers le PM IA :

• Apprenez les bases du machine learning.
• Comprenez l’évaluation des modèles (ex. précision, rappel).
• Familiarisez-vous avec des outils comme Jupyter Notebooks et les API ML.
• Restez informé sur l’éthique et les risques de l’IA.

Conclusion

Les deux rôles sont importants. Les PM traditionnels créent des expériences que les gens adorent. Les PM IA apportent de l’intelligence à ces expériences. Certains produits ont besoin des deux.

Si vous débutez, concentrez-vous sur l’apprentissage de la résolution de problèmes réels. Que vous travailliez sur une interface utilisateur ou un algorithme de classement, les bons PM mettent toujours les utilisateurs au premier plan.