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Introduction
- Panorama des outils : chat, agents, skills et sous-agents
- Fonctionnement d’un LLM : modèle, contexte, tokens
- Forces, limites et pièges pour le métier de PO
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Interagir avec un assistant
- La demande en langage courant : clarté, contexte, contraintes
- Itération et correction des propositions
- La règle d’or : validation humaine avant toute écriture
- Connecter l’assistant aux outils : documentation, design, navigateur
- Fenêtre de contexte et mémoire de projet
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Comprendre et cadrer
- S’approprier le secteur d’un client : vocabulaire, processus, contraintes, pièges
- Explorer la documentation d’un projet existant et s’onboarder rapidement
- Cadrer un nouveau projet avec l’assistant : du métier aux écrans et aux specs
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Concevoir avec l’IA
- Maquettes d’écrans : de l’expression du besoin au prototype validé
- Direction artistique : hiérarchie, typographie, espacement, éviter l’effet « généré par IA »
- Rédiger des spécifications d’écrans structurées
- Critique UX assistée : revue priorisée d’un écran ou d’un parcours
- Vérifier la cohérence entre le code et les spécifications
Formation Product Owner augmenté par l’IA - Les fondamentaux
Description formation Product Owner augmenté par l’IA
L’arrivée des assistants basés sur les grands modèles de langage (LLM) transforme en profondeur le métier de Product Owner. Bien utilisés, ces outils permettent d’accélérer significativement la compréhension d’un métier, la conception des écrans, la rédaction des spécifications et la recette, tout en améliorant la qualité et la cohérence des livrables. Mal utilisés, ils produisent des écrans génériques « générés par IA », des spécifications vagues et donnent une fausse impression d’avancement.
La formation Product Owner augmenté par l’IA est conçue pour les Product Owners souhaitant intégrer efficacement les assistants IA dans leur pratique quotidienne. Elle aborde d’abord les fondamentaux : interaction avec l’assistant, connexion aux outils de l’équipe (documentation, design, navigateur), gestion du contexte et validation humaine. Elle déroule ensuite le cycle complet du PO augmenté : comprendre un métier et cadrer un projet, concevoir des maquettes soignées et rédiger des spécifications structurées, alimenter le backlog, produire et exécuter le cahier de recette, y compris la recette assistée dans le navigateur, et documenter pour les utilisateurs finaux. Elle montre enfin comment mobiliser plusieurs regards d’experts simulés pour éclairer les arbitrages.
La formation s’appuie sur des éléments théoriques mais également des démonstrations et des travaux pratiques pour assurer une maîtrise complète du travail de Product Owner augmenté par l’IA.
Pour qui ?
Cette formation s’adresse à des Product Owners, Proxy PO, business analysts et chefs de projet fonctionnels souhaitant intégrer les assistants IA dans leur pratique quotidienne pour gagner en efficacité tout en continuant à produire des livrables précis, soignés et exploitables par les équipes de développement.
Prérequis
- Pratiquer le métier de Product Owner ou d’analyste fonctionnel : spécifications, backlog, recette
- Connaître les outils de documentation et de design de son équipe (wiki, outil de maquettage…)
- Aucune expérience préalable des outils d’IA n’est requise
Objectifs pédagogiques
- Comprendre le fonctionnement des LLM et des assistants IA
- Maîtriser les fondamentaux de l’interaction avec un assistant : prompt, itération, validation
- Savoir connecter l’assistant aux outils de l’équipe et gérer le contexte d’un projet
- Savoir s’approprier rapidement un secteur ou un métier avec l’IA
- Savoir cadrer un nouveau projet et exploiter la documentation existante
- Savoir concevoir des maquettes d’écrans soignées et éviter l’effet « généré par IA »
- Savoir rédiger des spécifications structurées et alimenter le backlog
- Savoir produire un cahier de recette et exécuter une recette assistée dans le navigateur
- Savoir produire une documentation utilisateur à partir des spécifications
- Savoir mobiliser des regards d’experts simulés : comité, brainstorming, expert dédié
- Comprendre les enjeux : responsabilité sur les livrables, confidentialité et limites de l’IA
Programme formation Product Owner augmenté par l’IA
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Livrer avec l’IA
- Rédiger les évolutions : règles métier testables, critères d’acceptation, backlog
- Le cahier de recette : cas de test, scénarios, chemins nominaux et cas d’erreur
- La recette assistée : faire exécuter les tests dans le navigateur, périmètre et limites
- Le document de retour d’anomalies, prêt pour l’outil de ticketing
- Produire la documentation utilisateur à partir des specs
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Faire délibérer l’IA
- Le comité d’experts : plusieurs regards en parallèle, une synthèse priorisée
- Le brainstorming multi-voix : explorer sans trancher
- L’agent expert incarné : un avis pointu sur une question précise
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L’IA en équipe
- Responsabilité humaine et relecture des livrables
- Confidentialité des données client
- Capitaliser et partager les bonnes pratiques
- Conclusion