5 façons d’utiliser l’IA pour challenger votre stratégie produit
- Publié par Romain
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- Thématique : Produit
Dans un précédent article, je vous partageais le fait que pour un Product Manager, l’IA ne sert pas seulement à gagner du temps. Elle peut aussi aider à challenger une vision produit, à faire ressortir des angles morts et à préparer des discussions plus utiles avec l’équipe ou le comité de direction.
Ici, je vous propose de passer à la pratique avec 5 exercices à tester à partir de ce que vous avez déjà sous la main : une page produit, des retours utilisateurs, une roadmap, un benchmark ou une documentation. Vous verrez qu’ils ont en commun que ce ne sont pas seulement une liste d’outils, c’est avant tout donner une méthode à une IA (générative).
1. Refaire une analyse concurrentielle, mais avec un vrai cadre
L’analyse concurrentielle fait partie des classiques du Product Management. Le problème, c’est qu’elle finit vite en tableau à rallonge : fonctionnalités, prix, segments, intégrations, promesses marketing… et parfois, une fois le tableau rempli, on ne sait plus très bien quoi en faire. Avec l’IA, le premier réflexe peut être de demander : Analyse mes concurrents.
Ça peut donner une réponse correcte, mais souvent trop générale. Le résultat ressemble à une synthèse propre, pas forcément à une base de décision. L’exercice devient plus intéressant quand on ajoute un cadre.
Par exemple :
Analyse le marché de [votre marché] avec une grille PESTEL. Pour chaque facteur, indique les risques, les opportunités et les questions que nous devrions creuser en tant qu’équipe produit.
Ou :
Compare notre produit avec [concurrent 1], [concurrent 2] et [concurrent 3]. Ne fais pas seulement une liste de fonctionnalités. Aide-moi à comprendre les différences de positionnement, de cible, de promesse et de modèle économique.
L’intérêt n’est pas d’obtenir “la vérité du marché” en une réponse mais une première lecture structurée, puis de la confronter à ce que vous savez déjà. On peut aussi travailler avec la matrice BCG. C’est un outil ancien, très stratégique, parfois un peu loin du quotidien d’un PM. Mais justement : l’IA permet s’en saisir rapidement. Vous pouvez lui demander de positionner vos produits, vos offres ou vos segments dans une matrice, puis discuter le résultat.
Et là, le bon réflexe c’est plutôt de se demander : “Qu’est-ce qui me paraît juste ? Qu’est-ce qui me paraît faux ? Et pourquoi ?“
2. Utiliser l’IA pour challenger votre proposition de valeur
La proposition de valeur est un sujet qu’on croit parfois réglé parce qu’elle existe quelque part : dans une slide, sur une page web, dans un pitch commercial, dans un document produit.
Mais entre ce qu’on pense dire, ce que le marketing écrit, ce que les commerciaux racontent et ce que les utilisateurs comprennent, il peut y avoir quelques écarts.
Un exercice simple consiste à donner à l’IA vos supports existants : page produit, documentation, verbatims clients, description commerciale, éléments de roadmap (tout en garantissant la confidentialité de vos données). Puis à lui demander :
À partir de ces éléments, quelle proposition de valeur comprends-tu ? Pour quelle cible ? Quel problème principal semble résolu ? Qu’est-ce qui paraît différenciant ? Qu’est-ce qui reste flou ?
Si elle ne retrouve pas votre différenciation ou si elle comprend une cible différente de celle que vous visez, il y a peut-être un sujet. Si elle reformule votre produit d’une manière qui vous agace, ça mérite au moins de regarder d’où ça vient.
Pour aller plus loin, vous pouvez enfin utiliser le Value Proposition Canvas :
Analyse notre proposition de valeur avec le Value Proposition Canvas. Distingue les jobs utilisateur, les irritants, les gains attendus, puis mets-les en face de nos fonctionnalités, bénéfices et preuves existantes.
C’est un bon exercice avant de retravailler une feuille de route produit, préparer un atelier de vision, ou réaligner produit / marketing / sales.
3. Explorer plusieurs scénarios de marché
Tous les utilisateurs de tous les produits sont ou seront bousculés par l’arrivée de l’IA : que feront-ils dans six mois ? 1 an ? Et en conséquence est-ce qu’on continue à construire en interne, ou est-ce qu’on s’appuie davantage sur des solutions existantes ? Pour les Product Manager, la période est critique et chaque signal faible du marché (de la demande, des concurrents, des tendances, etc.) est précieux à collecter puis à analyser. Chaque signal dit quelque chose du marché qui bouge, de la perception de la valeur, de la place du produit dans le quotidien de ses utilisateurs. L’IA peut aider à travailler ces signaux sous forme de scénarios.
À partir de ces retours utilisateurs, propose trois scénarios d’évolution de notre marché à deux ans. Pour chaque scénario, indique ce que cela changerait pour notre produit, notre roadmap, notre modèle économique et notre discours commercial.
Ce type d’exercice ne sert pas à prévoir l’avenir. Heureusement d’ailleurs, parce que personne n’a besoin d’un voyant avec un abonnement mensuel. Il sert à prendre de la hauteur, voir loin et penser des scénarios plausibles et tous différents. A vous de décider s’il en ressort quelque chose d’utile et de pertinent.
4. Comparer le produit raconté au produit réel
C’est un exercice que je trouve particulièrement intéressant pour les produits logiciels. Il y a le produit qu’on raconte : la vision, la proposition de valeur, le pitch commercial, la roadmap, la page web. Et puis il y a le produit réel : celui que les utilisateurs manipulent, avec ses forces, ses limites, ses contournements, ses fonctionnalités très abouties et ses zones plus bricolées. Avec l’IA, on peut commencer à comparer le produit théorique au produit pratique.
Vous pouvez lui fournir plusieurs sources : documentation, tickets support, changelog, backlog, retours utilisateurs, éventuellement des éléments techniques si vous travaillez sur un produit logiciel et que le cadre de confidentialité des le permet. Puis demander :
À partir de ces éléments, décris le produit tel qu’il semble exister aujourd’hui. Quelle promesse produit ressort vraiment ? Quels utilisateurs semblent les mieux servis ? Quelles promesses commerciales semblent moins soutenues par le produit actuel ?
On pourrait aussi envisager de construire un elevator pitch à partir d’une base de code (ce n’est pas applicable dans tous les contextes). L’idée est je trouve très intéressante : confronter la vision produit à l’implémentation réelle. Entre ce qu’on croit avoir construit et ce que le produit fait vraiment, il y a parfois un écart très utile à regarder avant de parler roadmap.
5. Tester plusieurs découpages produit
Ce dernier exercice consiste à demander à l’IA de comparer plusieurs manières de découper votre produit ou votre offre. C’est particulièrement intéressant quand vous avez une plateforme, plusieurs modules, plusieurs cibles, ou une offre qui a évolué avec le temps.
Par exemple :
Notre plateforme contient [description des modules]. Propose trois manières de découper notre offre : par cible, par usage, par modèle économique. Pour chaque option, indique les avantages, les limites, les impacts sur la roadmap, le marketing et l’organisation produit.
Ou :
Aide-moi à comparer deux hypothèses : considérer [module A] et [module B] comme deux produits distincts, ou comme deux capacités d’une même plateforme. Quels sont les impacts possibles sur le positionnement, le pricing, la vente et la priorisation ?
L’intérêt n’est pas de demander à l’IA de trancher mais de poser plus clairement les conséquences de chaque option. Parce qu’un découpage produit n’est jamais seulement une question de vocabulaire. Il influence ce que l’on vend, ce que l’on priorise, ce que l’on maintient, et la manière dont les équipes se coordonnent.
Le point commun : partir d’un vrai sujet produit
Ces cinq exercices ont un point commun : ils ne partent pas de l’outil IA. Ils partent d’un vrai sujet de Product Management. Comprendre son marché. Clarifier sa proposition de valeur. Explorer des scénarios. Regarder le produit réel. Découper correctement son offre. L’IA devient utile quand elle aide à travailler ces questions-là. Mon conseil serait donc assez simple : ne commencez pas par chercher le meilleur prompt. Commencez par choisir une vraie question produit.
Ensuite seulement, demandez-vous quelles données vous pouvez fournir, quel cadre d’analyse vous voulez utiliser, et ce que vous attendez comme sortie. C’est moins spectaculaire qu’une démo magique. Mais dans la vraie vie d’un Product Manager, c’est souvent plus utile.
Pour aller plus loin
Ces exercices font aussi partie des approches que nous travaillons dans notre accompagnement pour les responsables produit qui veulent intégrer l’IA dans leur quotidien sans perdre le lien avec leur vraie matière : les utilisateurs, le marché, la stratégie, la roadmap et les équipes.
L'auteur
Romain Couturier
J’aide les équipes à mieux organiser leur travail pour gagner en fluidité et en efficacité au quotidien. Ce que j’aime le plus, c’est explorer les dynamiques de groupe et transmettre des outils qui rendent le travail plus clair et collaboratif. Si vous voulez en discuter ou découvrir mes partages, connectez-vous avec moi sur LinkedIn !
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