Choisir ce que vous confiez à l'IA
Savoir quelles tâches produit confier à l'IA, et sous quelle forme, évite bien des déceptions avant même d'écrire un prompt. La leçon vous aide à répartir le travail entre vous et l'outil au fil du cycle produit, et à garder la main sur les décisions qui engagent l'équipe, les clients et la roadmap.
Objectif de la leçon
À la fin de cette leçon, vous serez capable de classer une tâche de votre cycle produit selon le mode de délégation adapté (automatisation, augmentation, agent, ou pas d'IA) et de justifier ce que vous gardez sous votre responsabilité.
Thèmes abordés
- déléguer à l'IA
- modes de délégation
- cadre 4D AI Fluency
- IA et cycle produit
- prompt PM
Dans quel module
Déléguer, décrire, vérifier
Comment obtenir d'une IA générative un résultat fiable, et savoir quand ne pas lui faire confiance ?
Leçons du module
- Choisir ce que vous confiez à l'IA (cette leçon)
- Comprendre ce que fait un LLM quand vous le promptez
- Décrire la tâche dans un prompt structuré
- Quatre techniques qui changent le résultat
- Vérifier et itérer avec discernement
Ce que vous apprendrez dans la formation
Cette leçon fait partie de la formation Prompter comme un PM : déléguer, décrire, vérifier
- Décider, pour une tâche de votre cycle produit, s'il faut la confier à l'IA, sous quel mode (automatisation, augmentation, agent) et ce que vous gardez.
- Expliquer les comportements d'un LLM (prédiction, connaissances datées, mémoire de travail, suivi des consignes) pour anticiper ses erreurs et choisir la parade.
- Rédiger un prompt qui décrit le livrable, la démarche et les critères de qualité, avec contexte, données délimitées et exemples si besoin.
- Évaluer une sortie d'IA (contenu, démarche, comportement) avec des critères explicites, puis l'améliorer par itérations ciblées.
- Produire avec l'IA des livrables PM (synthèse de retours, persona, guide d'entretien, user stories) à partir de données réelles, et en vérifier la fidélité.
- Configurer des instructions permanentes et un assistant dédié à une tâche récurrente, le tester sur des cas réels et décider quand passer à un agent.
- Appliquer des règles de diligence (données partagées, transparence, responsabilité) avant d'utiliser ou de diffuser un travail produit avec l'IA.
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