Pour un PM, apprendre l’IA n’est pas devenir data scientist : c’est apprendre à cadrer un cas d’usage, réduire les risques et mesurer la qualité.
Voici un plan pratique sur 4 semaines.
À apprendre
- prompts fiables (sortie structurée)
- RAG (docs comme sources)
- évaluation (qualité mesurable)
- risques (privacy, hallucinations)
- coûts/latence
Plan 4 semaines
Semaine 1 — Fondations produit
Cas d’usage, JTBD, risques, métriques.
Semaine 2 — Prompts & UX
Templates, erreurs, incertitude, follow-up.
Semaine 3 — RAG
Sources de vérité, périmètre, mise à jour.
Semaine 4 — Évaluation & lancement
Set de tests, seuil de qualité, monitoring.
Accélérer avec vos contenus
Transformez PRD, notes de recherche et tickets en quiz et flashcards avec Lernix AI pour retenir vocabulaire, métriques et tradeoffs.
Scorecard “PM” pour une feature IA
Quand quelqu’un propose “mettons de l’IA”, posez ces questions :
- Valeur utilisateur : quel job devient plus simple/rapide ?
- Risque : privacy, sécurité, compliance, hallucinations, abus
- Sources de vérité : d’où viennent les faits (docs, DB, policies) ?
- Définition de qualité : exemples de “bon” et “mauvais”
- Coût/latence : limites acceptables à l’échelle
- Fallback : que fait-on quand le modèle est incertain ?
Métriques utiles (sans jargon)
- Helpfulness (utilité) : répond à l’intention et est actionnable
- Correctness : factuellement correct
- Groundedness : soutenu par sources autorisées
- Consistency : comportement stable
- Time to value : temps pour obtenir un résultat utile
- Escalation : taux de transfert vers humain
- Cost per task : coût total par requête
Template minimal d’évaluation
Table simple :
- Prompt
- Contexte/source (si RAG)
- Attendus (caractéristiques, pas texte exact)
- Modes d’échec à surveiller
- Score 1–5 + notes
Avec 20 exemples, vous pouvez comparer des versions et éviter les décisions “au feeling”.
Apprendre plus vite avec vos documents réels
Choisissez un PRD ou une policy interne :
- Générer un résumé structuré.
- Générer 15 questions de quiz pour vérifier la compréhension.
- Créer des flashcards (termes, métriques, contraintes).
- Tester en mode “sources only” : le système peut-il répondre sans inventer ?
FAQ
Un PM doit-il connaître l’entraînement des modèles ?
Non pour shipper des features solides. Priorisez grounding, UX, et évaluation.
La plus grosse erreur PM sur l’IA ?
Oublier l’évaluation. Si vous ne mesurez pas, vous ne progressez pas.