L’Intelligence Artificielle, notamment l’IA générative (ou GenAI), est devenue incontournable pour les expert·e·s en Product Management. Elle permet de gagner en productivité, en qualité, d’avoir plus d’impact et d’apporter plus vite de la valeur, à l’image de ce qu’offre ChatGPT. Retrouvez dans cet article les notions de base pour comprendre et utiliser l’IA générative dans votre quotidien, avec les conseils d’Abdessamad Benhalima, Principal Data & IA chez Thiga.
Qu'est-ce que l'IA générative ?
- Définition et principes de base
- ChatGPT, l’outil d’IA générative le plus utilisé
- Les autres outils à base d’IA générative utilisés par les experts du Product Management
Les applications de l’IA générative dans le Product Management
- Automatisation des tâches répétitives
- Génération d’idées et de prototypes
- Analyse prédictive et prise de décision
L’impact de l’IA générative dans le Product Management
Les meilleurs prompts ChatGPT pour le Product Management
Les défis et limites de l’IA générative et de l’utilisation de ChatGPT dans le Product Management
Qu'est-ce que l'IA générative ?
Définition et principe de base
L’IA générative est une technologie d’intelligence artificielle permettant de créer du contenu textuel, imagé, audio ou encore vidéo. Ce contenu est basé sur le contexte et la requête fournis par l’utilisateur. Pour Abdessamad Benhalima, Principal Data & IA au sein du cabinet de conseil Thiga, “on s’approche de plus en plus de ce qu’on pourrait qualifier de ‘raisonnement humain’. On peut s’imaginer un tas de cas d’usage, de ‘préparer mes vacances’ à ‘propose-moi telles solutions et telles fonctionnalités pour répondre à telle problématique'."
ChatGPT, l'outil d'IA générative le plus utilisé
Il y a deux ans, Open AI a pris tout le monde de court en mettant en libre accès la version 3.5 de son outil ChatGPT. Si les performances étaient inédites à l’époque, Abdessamad Benhalima souligne qu’elles le sont moins aujourd’hui : “Ça reste impressionnant, mais ça va finir par se tasser. À la fin, on aura 3 ou 4 modèles de base qui seront quasiment similaires. La différence se fera au niveau de l’utilisateur”.
Les autres outils à base d’IA générative utilisés par les experts du Product Management
En plus de ChatGPT, 4 modèles d’IA générative généralistes se distinguent aujourd’hui :
- Gemini, par Google
- Claude, d’Anthropic
- Mistral, par Mistral AI
- Meta AI, par Meta
Les performances restent similaires pour les cas de base du Product Management, bien qu'on puisse remarquer des différences dans le style de la réponse et dans la stratégie d’entreprise. Étant un groupe français, Mistral AI cherche à se différencier en se montrant plus pertinent sur les langues européennes. Le choix d’un modèle ou d’un autre dépendra in fine des affinités de chacun.
Les applications de l'IA générative dans le Product Management
Automatisation des tâches répétitives
L’un des avantages de l’IA générative est qu’elle permet d’automatiser des tâches répétitives. Un usage qu’Abdessamad Benhalima nuance dans le cadre du Product Management : “Pour l’instant, ça les accélère plutôt que ça les automatise. Dans le cas des User Stories (US), si on les ‘templatise’ en expliquant au modèle à quoi elles servent, il va nous fournir l’US en proposant tous les critères d’acceptation. Il faudra cependant jeter un œil, car en tant que PM tu connais ton produit et tous les cas d’usage tordus qu’il va falloir vérifier, rappelle l’expert. Quand l’IA sera pleinement intégrée à la stack des Product People, on pourra lui fournir une bien meilleure connaissance du contexte et on pourra vraiment automatiser certaines tâches répétitives : rédaction d’US, génération de cas de tests, production de déclinaisons de maquettes…”
Génération d'idées et de prototypes
La GenAI permet également de gagner en pertinence sur la partie brainstorming. Sans forcément générer des idées révolutionnaires, le modèle peut faire office de ‘sparring partner’ lorsqu’on cherche à challenger les siennes. Notre expert en témoigne : “L’IA générative permet de ne pas réfléchir seul, et donc potentiellement de gagner en qualité et en impact. D’expérience, il y a toujours un élément qui ressort et auquel on n'a pas forcément pensé. Même si ce n’est pas pertinent, ça peut permettre de générer d’autres idées.”
À noter que désormais, elle permet également de générer des prototypes. Figma propose par exemple une fonctionnalité pour générer des Designs adaptés au contexte de l’utilisateur.
Analyse prédictive et prise de décisions
Dans le Product Management, la data est clé. La GenAI peut se révéler précieuse dans l’analyse de données. Prenons l’exemple de Data Analysis, un plugin de ChatGPT. Il suffit de lui donner un tableau, avec des KPIs (Key Performance Indicators) comme des taux de conversion par exemple, pour qu’il l’analyse et en tire des conclusions beaucoup plus rapidement qu’à la main. “Pour l’instant, il faut encore repasser derrière mais cela peut aider à la prise de décision, précise Abdessamad Benhalima. Idem pour l’analyse prédictive. Si on demande une analyse de marché et des prédictions sur les 5 années à venir, il faudra bien préciser le contexte et vérifier les réponses. Mais on va y arriver à terme”, conclut-il.
L'impact de l'IA générative sur le Product Management
Amélioration de l'efficacité et de la productivité
Le Product Management gagnerait à intégrer la GenAI dans ses process. En effet, de par ses capacités à générer du contenu, à challenger des idées et à synthétiser et analyser des données, l’IA générative est un outil précieux dans tout le processus de création de produits. Voici quelques exemples :
- IA et stratégie Produit : L’IA générative permet de générer des idées et d’éprouver celles qu’on a déjà eues. En donnant votre vision Produit et en décrivant clairement où vous en êtes, vous pouvez demander au modèle de générer des objectifs stratégiques pour l’année à venir, des KRs (Key Results) associés ainsi qu’une liste d’opportunités pour les atteindre. Ou simplement lui fournir des initiatives liées à un objectif et lui demander son avis, compte tenu de votre contexte.
- IA et discovery : Une fois les objectifs et une liste d’opportunités identifiés, la GenAI permet de creuser le panorama des solutions. A ce titre, l’IA et le Design vont désormais de pair. Dans l’exemple d’un site d’e-commerce, vous pouvez lui demander un panel de moyens de paiement en fonction de leur niveau d’utilisation par pays, dans le but d’améliorer votre taux de conversion. Ainsi, vous renforcez votre connaissance du marché. Vous pouvez également lui demander de proposer des tests utilisateurs et de synthétiser les résultats. Entre ces deux étapes, vous pouvez générer des maquettes, avant de les donner au modèle en lui disant : “Fais moi la liste des User Stories nécessaires pour développer cet écran, et priorise les.” Les cas d’usage sont nombreux !
- IA et delivery : Vous avez déterminé une liste pertinente de User Stories. Vous pouvez maintenant demander au modèle de les générer avec des cas de test, ce qui représente un gain de temps considérable. Au-delà des tâches propres au Product Management, la GenAI peut soutenir le delivery côté Tech, comme le souligne l’expert de chez Thiga : “Il existe des outils comme GitHub Copilot, connectés à la base de code existante, pour aider les développeurs à rédiger ou corriger le code.”
Évolution des compétences requises
Qui dit nouvelle technologie dit nouvelles compétences à acquérir pour s’en servir. En l’occurrence, l’IA générative demande aux Product People d’être à l’aise avec le prompting ou l’art de soumettre les bonnes requêtes à son modèle. “Il faut comprendre comment ça marche pour soumettre les bons prompts qui généreront les meilleurs résultats. C’est la compétence principale, insiste Abdessamad Benhalima. Il faut pratiquer, observer les réponses et s’adapter en fonction pour en tirer le meilleur parti. Aujourd’hui, c’est presque la seule limite.”
Ces compétences vont-elles devenir indispensables ? La réponse est oui pour le Principal Data & IA de chez Thiga : “Ca permet d’ores et déjà de gagner du temps. Les Product Managers se plaignent souvent de ne pas en avoir assez ! Et demain, les outils utilisés au quotidien dans la création et la gestion de produits vont intégrer la GenAI de manière native. De fait, il faudra savoir s’en servir.”
Les meilleurs prompts ChatGPT pour le Product Management
L’art de manier ChatGPT et la GenAI réside donc dans l’art de savoir prompter. Voici quelques exemples de prompts pour le Product Management :
Prompts pour Product Manager
- Définir les personae : "Crée un persona pour une [type d'entreprise ou de produit] destinée à des [segment de clientèle]. Inclus des détails sur ses motivations, ses défis et ses habitudes d'achat."
- Travailler des hypothèses : “Je suis Product Manager et je travaille sur [Description du Produit] destiné à [Description des users]. Je pense que [Description de l’hypothèse]. Liste-moi les arguments pour et contre cette hypothèse.”
- Mener des analyses quantitatives : “Ce document agrège les réponses à un questionnaire google forms. Ce questionnaire à été partagé à [population interrogée]. Il a été partagé pour [contexte]. Je souhaite savoir [liste de questions]. Propose-moi une réponse pour chacune de ces questions en te basant uniquement sur les données de ce document. Pour chaque réponse, tu argumenteras en citant des résultats chiffrés issus du document. Lorsque que c’est possible et pertinents tu mentionneras des citations de commentaires écrits sur le questionnaires par des participants. Chaque citation doit être présentée entre guillemets. Sois le plus précis possible, tu dois uniquement te baser sur les résultats rassemblés dans le fichier.”
Prompts pour Product Designer
- Définir la cible d’une recherche utilisateur : “En tenant compte des personae définis précédemment, crée un profil détaillé pour une recherche utilisateur spécifique. Ce profil devrait inclure des caractéristiques uniques et pertinentes qui distinguent ce persona des cibles plus classiques. Utilise ces informations pour fournir une réponse personnalisée et approfondie qui va au-delà des réponses génériques et apporte une valeur ajoutée significative.”
- Définir la stratégie de communication d’une recherche utilisateur (ici pour obtenir un maximum d’entretiens utilisateur) : “Tu es Product designer chez [entreprise] avec 10 ans d'expérience. C'est [type de produit].Tu souhaites envoyer une proposition d'entretien en visioconférence à certains des utilisateurs intéressés par [l’hypothèse à valider].Tu veux en savoir plus sur leur compréhension, usage et appréciations de nos services. Crée une stratégie de communication pour partager cette demande et avoir le plus d'acceptation d'entretiens.”
- Préparer des entretiens utilisateurs : “Tu es Product Designer chez [entreprise] depuis 10 ans. C’est [activité principale de l’entreprise]. Tu souhaites préparer des questions pour des entretiens avec les utilisateurs de notre produit dans le but d'identifier les aspects suivants : leurs besoins, leurs préférences, les problèmes qu'ils rencontrent et comment notre produit pourrait mieux répondre à leurs attentes. Liste les principaux domaines que tu souhaites explorer lors de ces entretiens pour[description de l'hypothèse à vérifier].”
Retrouvez dans cet article les meilleurs cas d'usage de ChatGPT pour les Product Designers
Prompts pour Product Marketing Manager
- Faire une analyse de marché (ici pour une recherche des concurrents dans un marché donné) : “Mets toi dans la peau d’un Product Marketing Manager qui travaille sur un nouveau produit et qui analyse le marché [marché]. Qui sont les principaux concurrents en [zone géographique] sur ce marché ?”
- Analyser des retours utilisateurs (ici pour résumer un entretien en problèmes et en émotion) : “La liste que je vais te fournir ci-dessous est constituée de verbatims extraits d'un entretien utilisateur. Si l'assimilation de ces verbatims est ok de ton côté, réponds juste avec "ok”. Quel semble être le problème de l'utilisatrice et quelles sont ses émotions ?”
- Conception d’un plan d’A/B testing : “Tu es Product Marketing Manager avec 10 ans d'expérience. Tu travailles chez [nom de l’entreprise et mission]. Rédige un plan détaillé pour un test AB sur la fonctionnalité [fonctionnalité] de ton produit. Inclus les variables à tester, le groupe cible, la durée du test, et les métriques clés à mesurer.
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Les défis et limites de l'utilisation de l'IA générative et de ChatGPT dans le Product Management
Problèmes éthiques et de confidentialité
Si la GenAI représente une opportunité incontournable, il faut néanmoins lui reconnaître un certain nombre de limites. À commencer par des questions de confidentialité. Si vous utilisez la version publique de ChatGPT, accessible sur internet, veillez à bien faire attention aux données que vous lui offrez ! Elles seront transmises à Open AI qui, par défaut, s’en servira pour entraîner le modèle. Si vous transmettez des données de clients, vous risquez de vous mettre en tort du point de vue des RGPD. Et si vous lui transmettez des données propriétaires, sur la stratégie de votre entreprise par exemple, il suffirait qu’un concurrent lui demande pour que le modèle lui fournisse.
Il est toutefois possible d’éviter ce problème en recourant à un “ChatGPT privé”, comme l’explique Abdessamad Benhalima : “On peut profiter d’un modèle d’IA générative arrêté, qui fonctionne un peu comme dans une bulle et qui permet de bénéficier de tout ce sur quoi le modèle a été entraîné jusque-là. Ce qui suffit pour faire plein de choses !”
Limites techniques et biais algorithmiques
L’autre limite majeure des modèles d’IA générative est qu’il s’agit de modèles probabilistes, et non prédictifs. En simplifiant à l’extrême, si on lui demande combien font 2+2, il ne fera pas le calcul lui-même, mais il ira fouiller dans tout le corpus qu’il a utilisé pour apprendre, verra que dans l’écrasante majorité des cas 2+2=4 et fournir cette réponse. Dans l’absolu, il est donc possible que dans un certain contexte, il indique avec certitude que 2+2 =5 : c’est ce qu’on appelle les “hallucinations de l’IA”.
Se pose enfin la question des “biais algorithmiques”, sortes d’échos des préjugés qu’on retrouve dans nos sociétés : “Les modèles sont entraînés sur Internet. Et Internet, c’est très biaisé !, prévient Abdessamad Benhalima. Il peut aller chercher les informations sur le site du Monde, comme il peut le faire sur des blogs un peu obscurs. Quand GPT 3.5 était sorti, des tests avaient été effectués sur de possibles biais hommes/femmes. Spontanément, dans une conversation autour de questions médicales, il considérait le médecin comme un homme. De par ses sources, la GenAI peut contribuer à faire perdurer des biais”.
Automatisation ou accélération des tâches, génération d’idées et de prototypes, amélioration de la productivité… Il est clair que l’IA générative est un enjeu majeur pour le Product Management. Cela n’empêche pas Abdessamad Benhalima de considérer que cette technologie doit encore faire ses preuves sur certains points, à commencer par son industrialisation. “Aujourd’hui, la GenAI permet plein de petits gains individuels, mais comment peut-on désormais se projeter vers un gain plus large ? Le ROI reste encore à prouver dans la mesure où la GenAI a un certain coût, même si le prix des solutions IA va décroître, affirme-t-il. En revanche, c'est maintenant qu’il faut voir ce qu’elles vont pouvoir apporter, pour ne pas être dépassé quand elles seront vraiment industrialisées.”
Sans oublier des enjeux sociétaux, qui dépassent le cadre des entreprises : “La GenAI est ultra consommatrice en termes de ressources. Les émissions de CO2 de Google et Microsoft ont augmenté de plus de 40% ces dernières années, notamment à cause de la construction de nouveaux data centers indispensables aux IA. Se pose enfin la question de l’adaptation au changement, car tout le monde n’est pas encore emballé par la GenAI. Il faut accompagner ces gens là, peu importe le métier, pour qu’ils ne soient pas laissés sur le carreau.”, conclut le Principal Data & IA.
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