Estelle Villard
Head of France Miro
De l’accélération de l’itération à l’amplification de la créativité, il existe plusieurs façons dont l’IA va changer le développement de produits – et comment les équipes peuvent utiliser les nouveaux outils d’IA et de machine learning à leur avantage.
L’IA prend en charge les tâches fastidieuses libérant du temps pour des activités à valeur ajoutée
L’IA et les algorithmes de machine learning ont la capacité de synthétiser rapidement et avec précision de grandes quantités de données et de reconnaître des modèles ou des connexions qui pourraient échapper à l’homme. Ils sont donc utiles pour automatiser les tâches manuelles et répétitives, telles que le tri et le regroupement des dossiers en attente et la rédaction de témoignages utilisateurs. Pendant que l’IA s’occupe des tâches routinières, les équipes peuvent se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée, telles que la stratégie.
Les équipes Agiles interfonctionnelles peuvent donc se voir modifiées ; un projet nécessitant habituellement une équipe de dix personnes peut désormais n’en nécessiter que deux. Les développeurs peuvent être plus efficaces en se divisant en différentes équipes et en travaillant simultanément sur plusieurs tâches ou produits.
Le rythme de travail n’en sera que plus rapide. Des tâches exigeant normalement une semaine, comme la réalisation d’un objectif de sprint, pourraient être comprimées en une journée. Les cycles de développement rapides permettent de raccourcir les sprints. La structure générale et l’objectif des réunions telles que la planification du sprint sont susceptibles d’évoluer. Pour cette raison, les équipes devront adopter une approche plus souple des modèles Agiles.
L’IA accélère l’itération
La rapidité du développement se traduira par des cycles de prototypage et d’essai rapides permettant d’innover, de vérifier et d’affiner rapidement les idées. Au lieu de consacrer du temps et des ressources à des maquettes, l’équipe peut utiliser l’IA pour produire instantanément des idées de conception et des prototypes. Cela permettra à terme d’obtenir des lancements plus efficaces et plus rapides.
L’analyse alimentée par l’IA peut également révéler des idées et des domaines à améliorer, donnant ainsi la possibilité aux équipes de développement de produits de consacrer plus de temps à l’exploration en profondeur et à la résolution de problèmes. Par exemple, les outils d’IA générative peuvent effectuer plusieurs simulations et analyser chaque résultat, afin que les équipes puissent itérer jusqu’à ce qu’elles trouvent la solution optimale à un problème de conception.
L’IA amplifie la créativité
L’IA peut également être un partenaire de brainstorming. Les outils d’innovation alimentés par l’IA aident les équipes à générer des cartes mentales, à analyser des modèles et à suggérer des améliorations de conception. Cela permet aux développeurs de produits de trouver de nouvelles idées et d’explorer de nouvelles façons de penser.
La capacité de l’IA à développer instantanément des contenus, des images et des vidéos facilite l’expérimentation de nouveaux formats, rendant possible la concrétisation d’idées dans de nouvelles structures et aide à déterminer ce qui fonctionne le mieux. Par exemple, au lieu de créer manuellement des récits d’utilisateurs, il est possible d’utiliser l’IA générative pour essayer de nouveaux formats qui leur donnent vie. En mettant en avant le point de vue de l’utilisateur, les équipes peuvent réfléchir à de nouvelles façons d’améliorer la fonctionnalité. Il est possible d’explorer différents formats tels que les Jobs to be done (JTBD) et de voir s’ils améliorent la compréhension ou introduisent une meilleure perspective.
Le deep learning pour mieux comprendre les besoins des clients
Les informations sur les clients contiennent généralement des données qualitatives et non structurées, comme les discussions sur les médias sociaux ou les réponses des groupes de discussion. Historiquement, l’analyse de ce type de données était difficile et prenait beaucoup de temps. Désormais, les algorithmes de deep learning peuvent synthétiser les retours d’expérience en informations exploitables aidant à mieux comprendre le marché.
Il peut également identifier des tendances, détecter des schémas subtils et découvrir des exigences cachées que les humains pourraient ne pas voir. Une compréhension plus nuancée des besoins et des problèmes des clients peut alors être traduite en caractéristiques de produits à valeur ajoutée qui trouvent un certain intérêt sur le marché. Non seulement la commercialisation sera plus rapide, mais l’adéquation entre le produit et le marché sera probablement meilleure.
L’ingéniosité et l’expertise humaines toujours nécessaires pour réussir
Malgré les progrès de l’IA et du machine learning, le jugement et les connaissances humaines restent essentiels. Les rôles en matière de développement de produits évolueront pour se concentrer sur la réflexion stratégique et la résolution innovante de problèmes plutôt que sur des activités routinières et basées sur des tâches. Les développeurs de produits devront également faire appel à leur expertise pour diriger l’application des outils d’IA, sélectionner les paramètres des données et déterminer si les résultats sont suffisants.
Plutôt que de remplacer les professionnels du développement de produits, à terme, l’IA et les technologies de machine learning renforceront leurs capacités. Les équipes de développement de produits qui exploitent à la fois l’ingéniosité humaine et ces technologies de transformation seront celles qui excelleront dans le développement d’innovations de produits à l’avenir.
