L’intelligence artificielle (IA) s’intègre progressivement dans les entreprises, impactant directement les processus métiers et donnant naissance à de nouveaux produits et services. De nombreuses initiatives voient le jour, avec des projets et des produits IA lancés à différents niveaux de maturité et de cadrage. Certains sont encore en phase exploratoire, tandis que d’autres sont déjà industrialisés. Cette diversité soulève de nouveaux défis pour les entreprises, notamment en matière de pilotage et de priorisation de la valeur métier.
Cette évolution entraîne l’émergence de nouveaux profils, notamment celui du Product Owner IA ou de Product Manager IA. Ce rôle hybride, entre technique, data et métiers, devient essentiel pour piloter les projets IA et maximiser la valeur métier attendue.
Pour en savoir plus, nous avons échangé avec Mathieu Defianas, responsable du Centre de Compétences Digital Hub d’Inside qui nous partage sa vision et ses retours d’expérience.
Pourquoi l’intégration croissante de l’IA transforme-t-elle le rôle du Product Owner ?
L’IA est aujourd’hui un levier stratégique pour les entreprises, mais elle complexifie la gestion produit. Contrairement aux projets traditionnels centrés sur des livrables précis, les projets IA introduisent de l’incertitude et nécessitent la gestion de modèles évolutifs et de grandes quantités de données.
L’attraction croissante pour l’intelligence artificielle a conduit à une multiplication des projets, parfois lancés sans cadrage stratégique clair. Résultat : de nombreux POCs sans lendemain et des initiatives en silos. Le Product Owner IA joue alors un rôle central pour identifier les cas d’usage à forte valeur métier et éviter les projets sans impact significatif. Il doit également veiller à ne pas complexifier inutilement les produits ou intégrer de l’IA là où elle n’apporte pas de véritable valeur. L’objectif est d’aligner les choix technologiques sur les besoins métiers réels et d’éviter l’effet de mode qui pousse parfois à ajouter de l’IA de manière superficielle.
Le Product Owner IA est le garant de la pertinence des cas d’usage métiers IA. Sa mission est également de filtrer les initiatives pour retenir celles qui ont un véritable impact métier.
Qu’est-ce qui définit un Product Owner IA par rapport à un Product Owner classique et quelles compétences sont attendues ?
Les projets IA font face à des défis spécifiques. Tout d’abord, il faut savoir accompagner l’approche itérative et expérimentale, car les résultats dépendent de l’apprentissage des algorithmes, impliquant une gestion de l’incertitude. La gestion des données est évidemment un autre pilier de ces projets.
Le Product Owner IA se distingue ainsi par sa capacité à apporter de la transversalité et une compréhension mutuelle entre métiers, data et technologie. Il doit être capable de :
- Identifier les opportunités d’usage de l’IA et évaluer leur impact potentiel.
- Comprendre les contraintes liées aux données : qualité, volumétrie, biais potentiels…
- Collaborer – suivant le degré de technicité des projets – avec les data scientists et les data engineers tout en gardant une forte proximité avec les métiers et les équipes IT (Développeurs, DevOps, MLOps,…).
- Anticiper les spécificités IA : gestion des biais algorithmiques, transparence des résultats et explicabilité des décisions.
Cela implique des compétences supplémentaires par rapport à un Product Owner classique. Tout d’abord une appétence forte pour les données et les modèles d’apprentissage. La capacité à évaluer la valeur métier d’un cas d’usage IA, et donc la compréhension fine des processus métiers, sont aussi nécessaires. Pour finir des connaissances réglementaires et en éthique de l’IA permettent d’anticiper les biais et le cadre juridique.
Chez Inside, nous utilisons par exemple un algorithme d’aide à la décision pour déterminer si un besoin relève ou non d’un cas d’usage IA. Cet outil permet de concentrer les efforts sur les cas métiers à forte valeur ajoutée.
Comment évolue le métier de PO IA et quelles tendances anticiper ?
Le rôle du PO IA évolue rapidement, avec plusieurs tendances que nous suivons de près au sein de notre laboratoire IAxLab :
- La spécialisation par domaine métier : Les PO IA spécialisés dans la santé, la finance ou l’industrie sont de plus en plus recherchés. Cela fait écho à notre conviction à travailler main dans la main avec les métiers pour que l’IA fasse gagner en performance et en productivité.
- La montée en puissance des outils no-code/low-code IA et de l’IA Générative: ces outils démocratisent l’expérimentation IA et multiplient le développement de POC IA. Ils accélèrent aussi l’acculturation et les demandes de nouveaux services par les métiers.
- La souveraineté numérique au niveau des données et des technologies d’IA : Le PO IA doit veiller à la conformité des projets avec les régulations nationales et européennes et s’assurer que les technologies utilisées respectent les exigences en matière de confidentialité et de sécurité. Chez Inside nos démarches sont agnostiques des technologies afin de nous adapter à l’évolution très rapide du marché et du contexte géopolitique.
Comment Inside accompagne ses clients sur leurs produits IA et ce nouveau rôle de PO IA ?
Chez Inside, nous nous appuyons sur notre laboratoire d’exploration IAxLab pour accompagner les entreprises dans leurs projets IA, de l’idéation à la mise à l’échelle.
Nos Insiders Product Owners IA disposent d’un bagage méthodologique solide en gestion de projet et de produit, ancré dans les meilleures pratiques agiles, couplé à une acculturation et une formation approfondies à l’IA. Cette double compétence leur permet de comprendre les technologies sous-jacentes, d’identifier les cas d’usage à fort impact et d’accompagner les équipes dans toutes les étapes du projet.
De plus, ils bénéficient du soutien continu de l’IAxLab, qui agit comme un centre d’innovation et de ressources, apportant des outils, des retours d’expérience et des cadres pour expérimenter en toute sécurité.
Nous accompagnons également nos clients sur la montée en compétences de leurs équipes au travers de nos formations et nos ateliers d’acculturation. Nous acculturons et formons par exemple les Product Owners aux spécificités de la gestion produit IA. Nous les accompagnons dans le cadrage des cas d’usage IA grâce à des ateliers de détection et de priorisation. Nous soutenons également les phases d’expérimentation à travers la mise en place de Proof of Value (PoV) et des Proof of Concept IA.
L’IAxLab est un levier pour aider nos clients à passer de l’expérimentation à l’industrialisation. Le PO IA est clé dans cette transition !
Vous souhaitez faire appel à nos PO IA ou former vos équipes produit ? Echangeons !