L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le développement de produits transforme radicalement la manière dont les entreprises innovent et répondent aux besoins des utilisateurs. Face à ces changements considérables, les leaders technologiques d’aujourd’hui doivent s’assurer que leurs initiatives ont un impact réel et ne se limitent pas à des discours vides.
Une base solide repose sur une compréhension claire des besoins des clients, des dynamiques du marché et du paysage technologique. Cela nécessite un équilibre entre l’orientation utilisateur, une optimisation de l’IA ciblée sur des domaines pertinents, et la garantie que les exigences et processus sous-jacents sont prêts pour l’intégration des outils d’IA. De cette manière, les organisations peuvent concevoir des solutions innovantes, durables et conviviales qui exploitent pleinement la valeur de l’IA dans l’innovation produit.
Prioriser les utilisateurs
Actuellement, l’IA est au cœur des préoccupations, mais contrairement aux cycles de mode récents, les capacités de raisonnement et de langage naturel des grands modèles de langage (GML) ont le potentiel d’avoir un impact significatif sur une large gamme de produits. Cependant, ajouter de l’IA à un produit déjà performant uniquement pour suivre la tendance peut dérouter les utilisateurs.
Avant d’intégrer l’IA, les entreprises doivent se demander si celle-ci résout réellement des problèmes ou des lacunes. L’évaluation des utilisateurs est essentielle. Comment l’IA peut-elle améliorer l’expérience des employés sans perdre de vue la stratégie produit ? Les interactions qui pourraient bénéficier d’une interface en langage naturel ou les flux de travail manuels qui pourraient être simplifiés sont également des éléments importants à considérer.
Un exemple pertinent : lors de la recherche sur la plateforme de location de logements, comme sur AirBnB, les utilisateurs filtrent les options selon des critères tels que le prix ou le nombre de chambres. Remplacer un filtre simple par une question en langage naturel ne débloque pas de nouvelles capacités et complique le processus, augmentant le risque de résultats inattendus. Malgré la présence de plusieurs filtres, il n’est pas toujours facile de trouver ce que l’on cherche. Modéliser les critères personnels variés en tant que filtres efficaces est un défi. La capacité de l’IA à saisir les nuances du langage naturel peut faire toute la différence. Avec une recherche alimentée par l’IA, il n’y a pas de limites à la personnalisation, tout en veillant à ce que des filtres rapides, significatifs et fonctionnels ne soient pas sacrifiés.
Bien qu’il soit relativement simple de créer une démonstration convaincante avec les nouvelles technologies d’IA, développer un produit utile est un défi. Établir un processus étape par étape permet d’apprendre des retours des utilisateurs et est crucial pour créer une expérience précieuse et engageante.
Attention à l’optimisation prématurée !
Une des facettes fascinantes de cette nouvelle vague d’IA est sa capacité à être hyper personnalisée. Ce qui nécessitait auparavant une compréhension humaine des nuances et des intentions peut désormais être numérisé et rendu accessible à grande échelle.
La fascination pour la technologie ne doit pas entraver la connaissance des principes du développement produit pratique. Bien que l’optimisation d’un modèle sur mesure puisse sembler attrayante, c’est une forme d’optimisation prématurée qui fige un ensemble de choix avant d’avoir trouvé l’adéquation produit correcte. L’optimisation prématurée d’un modèle d’IA ralentit le rythme d’itération et augmente les coûts de maintenance, entravant finalement la vitesse d’innovation.
Alors, comment créer une expérience personnalisée ? Tout repose sur l’invite. L’invite est un excellent moyen de définir le ton de l’interaction — confiance, ajustements culturels ou sectoriels, voix de la marque, etc. Elle doit communiquer toute information propriétaire que le modèle doit utiliser et résumer le contexte nécessaire à fournir aux nouveaux employés pour accomplir la tâche.
Cette approche offre la flexibilité d’améliorer et d’adapter progressivement à mesure que la technologie sous-jacente et la compréhension de son utilisation évoluent. Le degré de sophistication dans la structuration de la tâche est finalement un facteur clé de différenciation pour un produit. Les modèles d’IA fonctionnent comme des boîtes noires : une requête mène à une réponse. Même de petits changements peuvent entraîner des variations significatives en termes de qualité. La mise en œuvre précoce d’un processus d’assurance qualité permet d’évaluer efficacement les améliorations et de détecter rapidement les détériorations.
Les fondations de l’innovation rapide
Pour suivre le rythme des changements en matière d’IA, une équipe doit être capable d’évoluer rapidement. Une base solide commence par la création d’une plateforme d’IA qui ouvre la voie aux développeurs et permet à la fois des itérations rapides et une cohérence à travers le produit. Il convient également de standardiser les fournisseurs et modèles approuvés, d’établir un cadre de requêtes de base, une approche de test de qualité, ainsi que des modèles et fonctions de base pour extraire des données pertinentes à partir de sources de données communes afin de servir de contexte dans la requête.
Bien qu’il puisse y avoir de nombreux défis à simplifier une plateforme d’IA, il ne faut pas se concentrer excessivement sur la centralisation. Il ne s’agit pas de la technologie, mais de la manière dont elle est intégrée dans le produit. Les équipes responsables d’un aspect spécifique d’un produit sont les mieux placées pour identifier et optimiser les cas d’utilisation appropriés. Par conséquent, tous les membres d’une équipe de développement produit devraient être en mesure d’utiliser l’IA avec succès dans leurs domaines respectifs.
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