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CoPil Data & IA / Product Management Life Cycle face à l'IA + OpenSource & VibeCoding

Comité de Pilotage
Data & SI
IA & IAG
CoPil Data & IA / Product Management Life Cycle face à l'IA + OpenSource & VibeCoding
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Le Comité de Pilotage réunit tous les trimestres le membres décisionnaires de la communauté en format atelier ; les sujets traités émanent du groupe et sont traités entre pairs. Sur les sujets techniques, nous convions des confrères précurseurs à venir présenter un retour d'expérience ou à des conseils de cadrer et nourrir les échanges. Pour rejoindre le CoPil, n'hésitez pas à écrire à yulia.kurochkina@ebg.net /////////////////////////// 2 sujets à l'ordre du jour : 1. ---- Product Management Life Cycle à l’ère de l’IA ---- • Accélération du cycle de vie produit Comment l’IA comprime les phases (conception, développement, déploiement) ? → Enjeux : Réduction des délais vs. risques de désalignement entre les équipes tech (modèles, infrastructures) et métiers (besoins clients, ROI). Exemple : Cas d’usage où l’IA générative a divisé par 2 le time-to-market, mais avec des coûts cachés (réusinage, validation). • Risques qualité et alignement stratégique Quels garde-fous pour éviter les produits IA "boîtes noires" ou mal alignés ? → Focus : Biais algorithmiques, dette technique, et co-construction avec les métiers (ex : ateliers de "product discovery" avec des data scientists). • Outils pour une synchronisation agile Quels leviers technologiques pour orchestrer les équipes ? → Solutions possibles : Plateformes de MLOps (MLflow, Kubeflow), outils de collaboration (Notion, Jira + plugins IA), ou frameworks comme ProductOps pour l’alignement data/produit. • Gouvernance dans un écosystème accéléré Comment concilier agilité et conformité (RGPD, éthique, audit) ? → Pistes : Comités IA dédiés, charte éthique, et traçabilité des décisions (ex : logging des prompts en LLMOps). • KPIs pour mesurer l’impact de l’IA Quels indicateurs au-delà du ROI classique ? → Métriques : Taux d’adoption des features IA, réduction des coûts (ex : automatisation), qualité des prédictions (precision/recall), et alignement business (ex : % de cas d’usage validés par les métiers). • Transformation des équipes et compétences Quelles nouvelles expertises et organisations ? → Besoins : Upskilling (ex : formation "IA pour non-techniciens"), rôles hybrides (Product Manager + Data Literacy), et structures agiles (ex : squads IA intégrées aux équipes produit). //////////////////////////////////////////// 2. ---- OpenSource (versus SaaS) & VibeCoding : tendances, leviers & opportunités, enjeux techniques, risque ---- • Souveraineté vs Simplicité : L'Open Source est-il devenu l'unique rempart contre l'enfermement propriétaire (vendor lock-in) des géants du SaaS, ou le coût de maintenance est-il devenu prohibitif ? • VibeCoding & Dette Technique : Le codage par intention (via IA) accélère la production, mais comment éviter de créer une dette technique "fantôme" que plus personne ne sait maintenir ? • Mutation des talents : Le Data Scientist de demain doit-il rester un expert du code ou devenir un "orchestrateur de vibe" capable de piloter des agents IA ? • Gouvernance de l'IA générée : Comment auditer et sécuriser du code produit à la volée par des IA dans un environnement de grande entreprise ultra-régulé ? • ROI du sur-mesure : Le VibeCoding rend-il le développement interne (via Open Source) plus rentable que l'achat de solutions SaaS sur étagère ? • Fiabilité des modèles : Dans un monde Open Source, qui est responsable de la dérive ou des biais des modèles intégrés dans vos flux de production ?
Pour rappel, les inscriptions sont possibles :
- Pour les événements exécutifs (Task Forces, Business Talks, Dîners) et conférences : jusqu'à la veille de la session
- Pour les Webinars : jusqu'à 30mn avant la session en ligne

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