Le guide de l'IA pour les leaders produit ambitieux

Aujourd'hui, la gestion de produit est la pratique du software experience management (SXM), qui implique de traiter l'expérience logicielle comme un levier business essentiel. Cela signifie planifier, mesurer et améliorer l'expérience logicielle (SX) de manière stratégique et continue. Le SXM déterminera qui prospérera à l'ère de l'IA. Maintenant et toujours, le moment est venu de se concentrer sur l'expérience.

L'IA nous a forcé la main. Et en tant que leaders, il nous appartient de concentrer nos énergies collectives sur la création de logiciels qui soutiennent, enrichissent et valorisent l'expérience humaine.

Comment ? En exploitant l'IA pour propulser les utilisateurs vers ces fameux moments « Aha ».

Investissez dans la montée en compétences de votre équipe en matière de culture de l'IA, afin qu'elle puisse collaborer efficacement avec les data scientists et les ingénieurs. Intégrez des pratiques d'IA responsable dans vos phases de découverte et de livraison : définissez des garde-fous contre les biais, mettez en place des boucles de rétroaction pour affiner les modèles en production, et utilisez les bons outils pour faire remonter le sentiment réel des utilisateurs sur vos innovations en matière d'IA.

En associant le jugement humain à la rapidité des machines, vous ne ferez pas que garder une longueur d'avance sur la courbe de l'IA — vous offrirez des expériences produit plus intelligentes et plus équitables, génératrices de valeur durable.

Chapitre 1 : Les logiciels intelligents exigent un nouveau type de leadership produit

Avec l'IA en son cœur, le monde du développement produit évolue à toute vitesse. Un instant d'inattention et vous passez à côté. Mais que tous ces changements soient pour le meilleur ou pour le pire, c'est à nous d'en décider, selon la façon dont nous les accueillons et les orientons.

Il ne s'agit pas simplement d'adopter l'IA comme une fonctionnalité. Il s'agit de repenser fondamentalement la façon dont vous dirigez, construisez et innovez tout au long du cycle de vie du développement logiciel (SDLC).

Le big bang de l'IA

C'est arrivé. C'est là. L'IA est désormais une capacité horizontale et la couche sous-jacente de pratiquement tout ce que nous pouvons, pourrions et pourrons imaginer.

En tant que responsable produit, il est essentiel que vous compreniez comment l'IA se manifeste et impacte l'ensemble de votre portefeuille. Comment ce big bang irréversible ne fait qu'intensifier la crise de l'expérience logicielle. Comment l'IA rend le codage plus accessible, entraînant une prolifération rapide d'outils numériques souvent conçus sans tenir compte de l'expérience utilisateur.1

Sans une gestion stratégique de l'expérience logicielle (SXM), vous risquez de vous retrouver avec davantage d'applications inutilisées, disparates et frustrantes. Les agents IA et les assistants numériques ont besoin d'accéder à des données provenant de nombreuses sources ; si ces données restent cloisonnées dans des logiciels mal intégrés, vous ne réaliserez jamais le plein potentiel de l'IA.1

L'IA remodèle les organisations, remodèle la culture, remodèle la vélocité. Voici comment.

→ Structure organisationnelle : vos équipes doivent être plus transversales, avec des spécialistes de l'IA, des data scientists, des designers et des ingénieurs qui collaborent dès le départ.

→ Culture de l'expérimentation : le développement de l'IA est itératif. Vos équipes doivent être en mesure d'adopter le prototypage rapide, les tests et l'apprentissage.

→ Vélocité et itération : l'IA accélère le développement et exige des cycles plus rapides. En tant que leader, vous devez fournir les outils et les processus nécessaires à une analyse, un retour d'information et un déploiement rapides.

5 facteurs de risque liés à l'IA que vous pouvez éviter

Pour les responsables produit, les enjeux n'ont jamais été aussi élevés. Certes, l'IA offre d'immenses opportunités en matière de personnalisation, d'efficacité et d'innovation. Elle a démocratisé la création de logiciels. Elle a rendu le codage plus accessible. Mais si l'IA ouvre de nombreuses portes, les responsables produit doivent savoir lesquelles franchir.

1. Méfiez-vous de la quantité au détriment de la qualité

Les outils de développement basés sur l'IA augmentent le volume de logiciels créés tout en réduisant simultanément la qualité des expériences logicielles. Lorsque n'importe qui peut créer une application en quelques heures, la tentation est de construire d'abord et de réfléchir à l'expérience utilisateur ensuite.

2. Assurez l'intégration des données

Le paysage logiciel fragmenté et cloisonné de l'entreprise moderne rend presque impossible une utilisation efficace de l'IA. Les agents, chatbots et assistants numériques ne fonctionnent que lorsqu'ils peuvent accéder à toutes les sources de données nécessaires. Si vos données essentielles sont dispersées dans des dizaines de solutions logicielles, vous ne réaliserez jamais le plein potentiel de l'IA.

3. Mesurer l'adoption des outils d'IA

Nous constatons déjà que 80 % des fonctionnalités logicielles ne sont pas utilisées, et que près de la moitié de tous les logiciels d'entreprise restent inactifs, gaspillant 44 millions de dollars par mois pour l'entreprise moyenne. Le développement accéléré par l'IA risque d'inonder les organisations d'encore plus d'outils que les employés n'adopteront pas.

4. Prêter attention aux questions éthiques et de conformité

L'IA introduit des défis tels que les biais, l'explicabilité et la confidentialité des données. Vous devez établir une gouvernance solide, consulter régulièrement des experts juridiques et vous tenir informé des nouvelles réglementations qui ont un impact sur le développement et le déploiement de l'IA.

5. Frustration des clients et des employés

Des expériences d'IA maladroites ou peu fiables peuvent augmenter le taux de désabonnement et réduire la productivité, au détriment de la fidélité de vos clients et de la performance de votre entreprise.

Grâce au SXM, vous pouvez vous assurer que vos investissements en IA apportent une réelle valeur ajoutée, et non une complexité supplémentaire indésirable. Construire et gérer les bonnes expériences logicielles avec un SDLC prêt pour l'IA.

Chapitre 2 : Développer la culture de l'IA au sein des équipes produit, design et ingénierie

Pour exploiter pleinement le pouvoir transformateur de l'IA, vous devez d'abord favoriser une compréhension commune de ses fondamentaux au sein de vos équipes produit, design et ingénierie. Il est indispensable de construire un langage commun pour une collaboration efficace et une innovation responsable.

Nos nouveaux termes de référence (commencer par les bases)

Avant d'aller plus loin, définissons les concepts clés de l'IA impliqués.

→ Apprentissage automatique (ML) : les systèmes apprennent à partir de données pour identifier des modèles et formuler des prédictions sans programmation explicite.

→ Apprentissage profond: un sous-ensemble du ML qui utilise des réseaux de neurones multicouches pour apprendre des modèles complexes, alimentant la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel.

→ IA générative: IA qui crée de nouveaux contenus (texte, images, audio, code) à partir de données d'entraînement. Les grands modèles de langage (LLM) en sont un exemple clé.

Comment les différentes équipes utilisent l'IA

Au sein de votre organisation, chaque fonction joue un rôle unique et spécifique dans le développement de produits IA. Passons-les en revue.  

• Produit : Comprendre les capacités et les limites de l'IA pour identifier des cas d'usage viables et définir des attentes réalistes. Évaluer les performances de l'IA au-delà des KPI traditionnels.
• Design : Se concentrer sur la conception des prompts et l'interaction humain-IA (HAI), en concevant pour la transparence, en gérant les attentes des utilisateurs et en atténuant les risques UX tels que les hallucinations de l'IA.
• Ingénierie : Comprendre les types de modèles, l'infrastructure de déploiement et de mise à l'échelle, ainsi que l'importance de la préparation des données (qualité, volume, approvisionnement éthique).

On ne se reverra jamais , adieu les silos

Une collaboration transversale et fluide est à l'IA haute performance ce que l'hydrogène liquide et l'oxygène sont à une fusée : sans elle, rien ne décolle. En tant que responsable produit, il vous appartient de briser les silos et de créer, encourager et alimenter un environnement qui promeut :

→ Créer une compréhension commune : Là où vos équipes utilisent un langage IA commun, réduisant ainsi les malentendus.

→ Créer des boucles de rétroaction itératives : Où les designers, les ingénieurs et les responsables produit s'alignent sur les données, les contraintes et les objectifs métier, qui sont régulièrement révisés et mis à jour.

→ Gérer les considérations éthiques : Où les biais, l'équité et l'explicabilité sont intégrés à chaque étape du développement.

La plateforme intégrée de Pendo aide à combler ces lacunes grâce à des outils d'analyse et de feedback unifiés, offrant une vue partagée du comportement des utilisateurs et des performances produit pour des décisions basées sur les données concernant les fonctionnalités IA.

Chapitre 3 : Le processus de développement produit à l'ère de l'IA

Comme nous l'avons vu, le SDLC traditionnel n'a pas été conçu pour la vitesse et l'envergure de l'IA.

Cela représente une opportunité unique d'améliorer notre façon de développer des logiciels, mais comporte également des risques.

L'ancien SDLC laisse les entreprises dans l'ignorance des améliorations nécessaires. Vous devez adopter le SDLC moderne, le processus itératif d'analyse et d'exploitation des données logicielles.1

Les 9 étapes du SDLC moderne

Créer d'excellentes expériences logicielles implique de bien comprendre vos utilisateurs. De la découverte à l'optimisation, restez plus proche de vos utilisateurs et offrez de meilleures expériences grâce à ce processus en neuf étapes :

1. Planifier : Définir le périmètre, les objectifs et le calendrier du projet.
2. Découvrir : Analyser les données pour comprendre vos utilisateurs, puis valider les solutions sur la base des retours et des données.
3. Conception : Traduire les exigences en un plan de développement.
4. Implémentation : Créer du code à partir des plans de conception.
5. Test : S'assurer que le logiciel répond aux exigences de performance et aux besoins des utilisateurs.
6. Lancement : Déployer le logiciel, souvent par étapes.
7. Analyser : Surveillez l'adoption, l'engagement, la rétention et le sentiment des utilisateurs.
8. Agir : Corrigez les vulnérabilités, éliminez les points de friction et bouclez les boucles de feedback.
9. Améliorer : Itérez et optimisez continuellement le logiciel.1

C'est la voie du SDLC moderne. Agile et centré sur l'utilisateur. Perfectionné pour le développement dynamique de produits IA.

Activer l'interrupteur : un nouvel état d'esprit pour le développement de produits piloté par l'IA

Créer des produits à l'ère agentique ne demande pas seulement une nouvelle approche ou de nouvelles étapes. Cela exige un état d'esprit entièrement nouveau et de nouvelles façons de penser.

→ Vous devez partir de l'exploration, et non d'exigences figées. Les capacités de l'IA émergent souvent par l'expérimentation. Explorez des problèmes larges et des solutions IA potentielles.

→ Vous devez redéfinir les MVP pour l'IA. Un MVP d'IA peut être un « modèle minimum viable » ou un prototype « Magicien d'Oz » pour valider rapidement l'utilité de l'IA et recueillir des retours.

→ Vous devez penser en termes de modèles, pas seulement de fonctionnalités. Les produits IA sont portés par des modèles en constante évolution. Tenez compte de leur cycle de vie : pipelines de données, entraînement, réentraînement et surveillance de la dérive.

→ L'IA pour l'onboarding. L'« interface » comprend les flux conversationnels et les réponses de l'IA. Concentrez-vous sur des expériences d'interaction intuitives, transparentes et dignes de confiance.

La plateforme SXM intégrée de Pendo soutient et amplifie cette approche moderne et itérative.

Grâce à nos outils unifiés d'analyse, de communication, de replay de session et de gestion des retours, nous vous fournissons des données en temps réel et des insights exploitables pour analyser en continu, agir sur et améliorer les expériences propulsées par l'IA.1 Vous pouvez ainsi identifier rapidement les difficultés des utilisateurs face aux nouvelles fonctionnalités IA, les guider et recueillir leurs retours pour les itérations futures.

Chapitre 4 : Les bases de la planification d'une feuille de route IA

Voyons maintenant comment élaborer une feuille de route IA qui équilibre efficacement innovation et pragmatisme, les bonnes initiatives et des attentes réalistes.

Vous devez choisir les bons cas d'usage de l'IA

Contrairement aux idées reçues, l'IA n'est pas la solution à tous les problèmes. Priorisez donc les cas d'usage de l'IA offrant le plus grand potentiel d'impact :

• Faisabilité : Disposez-vous des données, de l'expertise et de l'infrastructure nécessaires ? Commencez petit pour développer vos capacités.
• Impact : L'IA résoudra-t-elle réellement un problème utilisateur significatif ? Créera-t-elle une valeur commerciale substantielle ? Concentrez-vous là où l'IA offre des avantages uniques.
• Alignement stratégique : L'initiative IA est-elle alignée sur la stratégie et les avantages concurrentiels de votre entreprise ?

Les outils d'optimisation de portefeuille de Pendo vous aident à quantifier et à optimiser les dépenses logicielles, en veillant à ce que les investissements en IA génèrent un ROI mesurable.1 Et en comprenant l'utilisation et l'adoption, vous pouvez prendre des décisions basées sur les données concernant les initiatives IA et l'allocation des ressources..

Équilibrer les expériences natives de l'IA et les expériences améliorées par l'IA

Il est probable que votre feuille de route IA inclura :

→ Expériences natives de l'IA : produits ou fonctionnalités fondamentalement basés sur l'IA (par ex., assistants de rédaction par IA générative).

→ Expériences améliorées par l'IA : produits existants améliorés par l'IA (par ex., recherche optimisée par l'IA).

Vous devez trouver un équilibre stratégique entre ces deux approches. Commencez par des expériences améliorées par l'IA pour acquérir de l'expérience et démontrer de la valeur avant de passer à des projets IA natifs plus complexes.

Vous devez valider les décisions de développement ou d'achat dans la pile IA

L'écosystème IA propose de nombreux modèles et plateformes prêts à l'emploi. En tant que responsable produit, vous êtes confronté à une décision cruciale : développer ou acheter :

• Développer : Développer des modèles d'IA en interne offre des possibilités de personnalisation, mais nécessite un investissement important. Idéal pour les capacités IA fondamentales et différenciantes.
• Acheter : Tirer parti de services IA tiers accélère la mise sur le marché et réduit les coûts. Adapté à l'IA non différenciante ou aux tests rapides d'hypothèses..

Des informations en temps réel sur le comportement des utilisateurs et l'adoption des fonctionnalités peuvent éclairer votre prise de décision, en vous aidant à comprendre et à apprécier pleinement la façon dont les utilisateurs interagissent avec les fonctionnalités existantes. Ces données vous aideront à déterminer si une amélioration par l'IA (acheter) ou une nouvelle solution native IA (construire) répond le mieux aux besoins des utilisateurs et favorise l'adoption.

Définir les attentes autour des « paris » sur l'IA

Il y aura toujours une part d'incertitude dans le développement de l'IA. C'est inhérent au domaine. Fixez donc des attentes réalistes avec vos parties prenantes. Soyez clair, soyez honnête. Reconnaissez que toutes les initiatives IA n'apporteront pas des résultats immédiats ou prévisibles.

Essayez de présenter les projets d'IA comme des « paris » nécessitant un apprentissage continu et une adaptation. Cette transparence gère le risque et favorise l'expérimentation. C'est une victoire pour tout le monde.

Chapitre 5 : Faire évoluer et gouverner les produits IA de manière éthique et efficace

À mesure que les produits IA passent à un déploiement à grande échelle, une gouvernance solide et des garde-fous éthiques deviennent indispensables. En tant que responsable produit, vous devez veiller à ce que l'IA évolue de manière responsable, en atténuant les risques tels que les biais et en garantissant la conformité.

Mettre en place des garde-fous de gouvernance IA dès le départ

C'est une priorité absolue. La gouvernance de l'IA doit être intégrée dès les premières étapes du développement. Vous devrez définir des politiques pour :

• Gestion des données : garantir des données de haute qualité, représentatives et issues de sources éthiques pour l'entraînement de l'IA
• Développement de modèles : établir des normes pour la validation, les tests et la documentation des modèles
• Déploiement et surveillance : surveiller en continu les modèles d'IA en production pour détecter toute dégradation des performances ou tout comportement inattendu

Traitez les biais, l'explicabilité et la conformité partout

Ces éléments sont essentiels pour les produits d'IA :

• Biais : les modèles d'IA peuvent amplifier les biais présents dans les données d'entraînement. Vous devrez mettre en œuvre des stratégies pour identifier et atténuer les biais, comme la collecte de données diversifiées et les métriques d'équité.
• IA explicable (XAI) : pour les applications d'IA sensibles, comprendre pourquoi une IA a pris une décision et comment elle est parvenue à son résultat est crucial. Vous devez promouvoir des solutions d'IA explicable afin de garantir la transparence.
• Conformité : les produits d'IA doivent respecter les réglementations (par ex., RGPD, CCPA). Une mauvaise expérience logicielle peut entraîner des erreurs de conformité et des amendes, comme en témoigne l'amende de 20 millions de dollars infligée à British Airways au titre du RGPD, liée à une utilisation incohérente des fonctionnalités de sécurité.

Là encore, les analyses et les replays de session de Pendo sont d'une valeur inestimable. En observant les interactions des utilisateurs avec les fonctionnalités d'IA, vous pouvez identifier des comportements non souhaités ou des résultats déroutants, ce qui permet une correction rapide.

Créez des boucles de rétroaction et des voies d'escalade pour les utilisateurs

L'IA responsable nécessite des mécanismes robustes permettant aux utilisateurs de signaler des problèmes et aux organisations d'y répondre rapidement et efficacement.

• Établissez des canaux de retour clairs : facilitez la transmission de commentaires sur les interactions avec l'IA par vos utilisateurs, via des enquêtes in-app ou des canaux d'assistance.
• Définissez des chemins d'escalade : créez des processus clairs pour escalader les signalements de préjudices potentiels pour les utilisateurs ou de problèmes éthiques liés à l'IA.
• Bouclez la boucle : communiquez clairement sur la façon dont les retours des utilisateurs améliorent le produit IA, en renforçant la confiance.

Ancrer vos interactions avec l'IA dans les retours des utilisateurs permet de maintenir les garde-fous appropriés sur un projet.

L'IA de manière responsable : intégrer les valeurs d'une IA responsable dans votre organisation

L'IA responsable est une responsabilité partagée. En tant que responsable produit, vous pouvez intégrer ces valeurs grâce à :

• Formation et éducation : Proposer une formation continue sur l'éthique de l'IA et le développement responsable
• Collaboration interfonctionnelle : Favoriser une culture dans laquelle les considérations éthiques sont abordées entre les équipes
• Adhésion de la direction : Obtenir l'engagement des dirigeants pour prioriser une IA responsable

En intégrant ces pratiques, vous pouvez vous assurer que vous développez et livrez des produits d'IA innovants, fiables et bénéfiques. Des produits d'IA qui créent des opportunités d'avantage concurrentiel tout en réduisant la complexité et les risques.

Chapitre 6 : L'organisation produit prête pour l'avenir

Notre nouveau monde agentique piloté par l'IA offre d'immenses opportunités. Mais des défis existent et existeront toujours.

Les coûts croissants liés aux mauvaises expériences logicielles — investissements gaspillés, productivité en berne et fort taux d'attrition — représentent un frein critique pour les entreprises.

Le problème des logiciels inutilisés et la croissance rapide des outils pilotés par l'IA soulignent l'urgence d'un changement stratégique dans la gestion des actifs numériques.1

Le SXM est un impératif commercial fondamental. C'est la discipline stratégique qui permet aux organisations de considérer l'expérience logicielle comme un moteur essentiel de la productivité, de l'innovation, de la sécurité et de la rentabilité.1

En adoptant un cycle de développement logiciel moderne et itératif ancré dans la compréhension des utilisateurs, les entreprises peuvent passer d'une résolution réactive des problèmes à une optimisation proactive.

Cette discipline stratégique continue est essentielle pour maintenir un avantage concurrentiel durable dans un paysage numérique en constante évolution.

Adoptez l'IA en natif

Vous devez être une organisation produit native de l'IA. Vous savez que vous devez être native de l'IA. Mais à quoi cela ressemble-t-il concrètement ? Comment se positionner en tant qu'entreprise native de l'IA ?

Être AI-native, c'est donner la priorité à l'expérience utilisateur

Vous reconnaissez que le succès de l'IA repose sur l'interaction avec les utilisateurs, faisant de la SXM une compétence fondamentale.

Être AI-native, c'est adopter des décisions fondées sur les données

Vous utilisez des données quantitatives et qualitatives à chaque étape du cycle de vie du produit IA.

Être AI-native, c'est encourager activement la collaboration transversale

Vous supprimez les silos pour concevoir l'IA de manière responsable et efficace.

Être AI-native signifie que vous vous engagez en faveur d'une IA éthique

Vous intégrez la gouvernance, la réduction des biais et l'explicabilité dans les valeurs fondamentales de votre organisation.

L'IA native est agile et itérative

Vous adoptez un SDLC moderne pour une expérimentation et une adaptation rapides.

Évoluer au rythme de la technologie

Pendo est la principale plateforme SXM intégrée, de manière unique positionnée pour relever ces défis.

Nous vous offrons une vue globale et définitive de l'ensemble du cycle de vie de l'expérience logicielle.1 En unifiant les analyses, les outils de communication, les replays de session, la gestion des retours et les insights alimentés par l'IA.

Notre approche intégrée et transparente contrecarre directement les « cinq cavaliers de l'apocalypse logicielle ». En améliorant l'adoption, en atténuant les risques de sécurité, en stimulant la productivité, en favorisant l'innovation et en réduisant le taux d'attrition des clients.

La capacité éprouvée de Pendo à générer un ROI remarquable de 396 %, avec une réduction des tickets de support en moins de six mois, démontre son impact financier tangible.

Ainsi, si votre organisation cherche à maximiser le ROI de ses logiciels, à favoriser l'adoption, à éliminer les gaspillages et à améliorer les résultats, il est temps d'adopter le SXM avec Pendo comme impératif stratégique.

Nous en sommes convaincus : l'avenir du succès des entreprises dépend de la capacité à offrir des expériences logicielles exceptionnelles.

En tant que responsables produit, il est temps de prendre les commandes et d'exploiter tout le potentiel de vos écosystèmes numériques. Commencez à affiner vos logiciels avec le SaaS et l'IA – avec Pendo.

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