Module 1 : Introduction à l’IA pour les chefs de produit :

• 1.1 Comprendre les bases de l’intelligence artificielle

• 1.2 Importance de l’IA

• 1.3 Branches de l’intelligence artificielle

• 1.4 Applications de l’IA pour la gestion de produit

• 1.5 Le rôle du chef de produit IA

• 1.6 Importance et avantages de l’IA pour le développement de produit

• 1.7 Défis de l’IA pour le développement de produit

Module 2 : Fondamentaux de l’apprentissage automatique :

• 2.1 Introduction à l’apprentissage automatique (ML)

• 2.2 Types d’apprentissage automatique

• 2.3 Préparation des données

• 2.4 Exercices pratiques avec Pandas

Module 3 : Cycle de vie du développement de produits IA :

• 3.1 Idéation et conceptualisation

• 3.2 Intégration de l’IA dans le développement produit

• 3.3 Prototypage et tests efficaces

• 3.4 Meilleurs outils IA pour chefs de produit

• 3.5 Cas d’utilisation par industrie

Module 4 : Éthique de l’IA et atténuation des biais :

• 4.1 Considérations éthiques, confidentialité des données, responsabilité

• 4.2 Transparence et explicabilité

• 4.3 Stratégies pour identifier et corriger les biais

• 4.4 Outils de réduction des biais

Module 5 : Stratégies de mise en œuvre de l’IA :

• 5.1 Intégration aux produits existants

• 5.2 Sélection des technologies IA adaptées

• 5.3 Préparation des données pour l’intégration

• 5.4 Gestion des parties prenantes

Module 6 : Métriques et évaluation des performances :

• 6.1 KPI pertinents pour mesurer le succès

• 6.2 Techniques d’évaluation des modèles et produits IA

Module 7 : Réglementation et conformité IA :

• 7.1 Paysage réglementaire des produits IA

• 7.2 Stratégies de conformité

Module 8 : Tendances futures en IA et gestion de produit :

• 8.1 Technologies émergentes

• 8.2 Planification stratégique et adaptation