Maîtriser les fondamentaux de l’IA et apprendre à collaborer avec des profils data ainsi que mener une discovery IA en identifiant et en définissant les use cases les plus prometteurs.

• Les fondamentaux de l’IA : technologie (machine learning, deep learning, NLP, IA Générative, LLM…) et cas d’usages
• Quelles différences entre un PM et un PM IA ?
• Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst : collaborer avec une équipe Data

Module 2 : Identifier la valeur que peut apporter l’IA à son produit

• Comment dérisquer ses initiatives IA ?
• Comment prioriser ses use cases IA ?
• Les enjeux de l’expérimentation sur une fonctionnalité IA
• L’IA, un moyen et pas une fin : quelle solution pour répondre à vos opportunités (IA ou pas ? Make or Buy ?)

Module 3 : Délivrer la fonctionnalité et mesurer son impact

• Quel cadre pour mener le delivery de produits IA ?
• Préparer et déployer le modèle IA : du MVP jusqu’à son utilisation par les utilisateurs
• IA Responsable : enjeux éthiques et réglementaires
• Monitorer sa fonctionnalité IA