Product Manager : utiliser l’IA pour challenger sa vision produit
- Publié par Romain
- le
- Thématique : Produit
Cet article pose comme principe d’utiliser l’IA comme un outil de questionnement produit, pas seulement comme un assistant de production. Dans un 2ème article, je vous propose de passer à la pratique avec 5 façons d’utiliser l’IA pour challenger votre stratégie produit, à partir de cas concrets : analyse concurrentielle, proposition de valeur, scénarios prospectifs, modèle économique et découpage produit.
Bonne lecture.
La plupart des Product Managers que j’accompagne utilisent déjà l’IA, et plutôt bien. Ils s’en servent pour : comprendre la concurrence, réaligner une documentation sur ce que fait réellement le produit, retravailler un message marketing, transformer des notes en document. Le gain de temps est réel et c’est un bon point d’entrée.
Mais une vision produit ne se construit pas en produisant des livrables plus vite. La vision, c’est le cap : où va le produit et sur quelles hypothèses marché, utilisateurs, techniques ? Et pourquoi là plutôt qu’ailleurs ? C’est ce qui peut “se brouiller” avec le temps pour un.e PM sur un produit mature. L’IA devient aussi utile à cette étape, pour réinterroger ce cap, reposer des questions parfois même évidentes.
Je vais l’illustrer avec un cas réel : un Product Manager, plus de dix ans sur le même produit. Il utilisait déjà l’IA pour la concurrence et le marketing. Et il butait sur quelque chose que tout PM expérimenté finit par rencontrer : il n’arrivait plus à dire clairement où allait son produit, ni à le voir avec les yeux de quelqu’un qui le découvre.
Pourquoi le cap se brouille
C’est un grand classique. Plus on connaît son produit, plus on connaît son histoire (ses fonctionnalités, ses exceptions, …). On sait pourquoi telle fonctionnalité existe, pourquoi telle autre n’est jamais allée au bout, pourquoi tel écran est devenu plus compliqué que prévu. Cette connaissance est précieuse. Mais à force de tout savoir, on confond le cap qu’on s’était fixé avec la somme des décisions qu’on a prises pour y arriver. Le produit a accumulé des choix, des contraintes, des urgences, des renoncements, et la roadmap raconte rarement toute cette histoire. Le cap affiché et le cap réellement suivi peuvent diverger sans qu’on le décide.
Aucune IA générant une synthèse plus rapide ne règle ça. Le problème n’est pas un manque de livrables, c’est un angle mort. Et c’est là qu’un usage différent devient intéressant : ne connaissant presque rien à notre contexte, l’IA devient l’utilisateur débutant qui pose les questions candides, celles qu’on ne se pose plus depuis longtemps. L’ignorance de l’IA, qui est une faiblesse quand on lui demande de produire, devient un atout quand on lui demande où elle croit que le produit va.
Donner un cadre à l'IA, pas une question vague
Encore faut-il s’y prendre correctement. Un prompt du type « analyse mon marché » sort une réponse correcte et souvent inutilisable car trop générale. Ce qui change tout, c’est de donner un cadre d’analyse précis.
Par exemple selon la maturité du produit, on travaillera le cap avec le modèle des trois horizons, le positionnement marché actuel avec un PESTEL ou une Stratégie Océan Bleu, la proposition de valeur avec le Value Proposition Canvas, le portefeuille avec une matrice BCG, le modèle économique avec un Business Model Canvas.
Ce n’est pas l’IA qui fait la qualité de l’analyse, c’est le cadre qu’on lui donne. On ne remplace pas les méthodes/outils de product management par l’IA, on les réactive pour tester un angle, préparer une discussion, faire émerger des hypothèses. L’IA n’est pas là pour sortir « la bonne vision ». Elle est là pour reprendre le cap sous un autre angle, et voir ce que ça change dans notre conception du produit.
Le cap affiché contre le cap réel
Une vision paraît claire tant qu’elle reste dans une présentation. De près, il y en a rarement une seule : il y a celle du PM, celle du marketing, celle des commerciaux, de la technique, des utilisateurs, etc. Ces versions ne pointent pas toutes exactement dans la même direction, et sur un produit qui existe depuis des années, c’est même normal.
Si vous êtes dans cette situation, essayez cet exercice : donner à l’IA plusieurs sources (site web, documentation, roadmap, tickets support, retours utilisateurs, pages commerciales, backlog) et demandez-lui de reconstruire le cap qui en ressort. Le résultat sera imparfait, peu importe. La vraie question est : « pourquoi comprend-elle que le produit va par là ? » Si elle déduit une trajectoire que vous ne revendiquez pas, si elle ne retrouve pas votre différenciation, si elle vise une cible qui n’est pas la vôtre, alors vous tenez un écart entre le cap (la vision) que vous croyez tenir et celui que vos supports dessinent.
Voici un exemple de confusion de vision. Le PM que j’accompagnais gérait une plateforme avec deux grands ensembles fonctionnels. Il ne savait plus s’il fallait parler d’un produit, de deux, ou d’une plateforme à plusieurs offres. Cette question, presque théorique en apparence, a un impact majeur sur le cap : s’il avait un seul produit, c’était une direction, s’il avait deux produits, alors c’en était deux, avec des arbitrages, un pricing et des roadmaps différentes.
Je pose souvent la question toute simple aux groupes que j’accompagne : « combien avez-vous de produits ? » Et il n’est pas rare que les réponses divergent. Si le commerce parle d’une offre, le marketing d’une plateforme, la technique de plusieurs briques et les utilisateurs d’un usage précis, le flou n’est pas que dans les mots : il se retrouve dans la direction qu’on n’arrive pas à fixer. L’IA ne tranchera pas à votre place (et tant mieux !) mais aidera à rendre visible ce qui restait implicite et est désaligné.
Le gain n'est pas la vitesse
Je ne crois pas beaucoup à l’idée de demander à l’IA de décider d’une vision produit. Je crois beaucoup à son intérêt pour préparer les bonnes discussions : challenger un cap, comparer des hypothèses, éclairer et faire émerger des angles morts, vérifier si la direction qu’on affiche ressemble encore à celle qu’on suit.
Pour un Product Manager, le gain n’est donc pas de produire plus vite. C’est de mieux préparer les questions qui méritent d’être posées. Dans un métier où l’on passe le plus clair de son temps à arbitrer, prioriser, expliquer et réaligner, ce n’est pas un petit gain.
Dans un second article, on passe à la pratique : 5 façons d’utiliser l’IA pour challenger votre stratégie produit, sur des cas concrets (analyse concurrentielle, proposition de valeur, scénarios prospectifs, modèle économique et découpage produit).
Pour aller plus loin
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 !
Plus d'articles
Découvrez nos formations :
Facilitation graphique
5 modules pour découvrir la pensée visuelle : des exercices, des échanges en live et une communauté soudée !
Sketchnoter sur tablette
Vous pratiquez la pensée visuelle sur papier et vous envisagez de passer au numérique ? Cette formation vous guide pas à pas.
IA4Product
Un bootcamp pour les responsables produit qui veulent améliorer leur quotidien avec l’IA.