Découvrez comment utiliser l’intelligence artificielle pour optimiser la découverte produit et renforcer vos compétences en gestion de produits.
Le monde du produit numérique évolue rapidement, et l’intelligence artificielle (IA) est au cœur de cette transformation. Pourtant, alors que les entreprises cherchent à intégrer l'IA dans leurs processus, une question clé se pose : comment utiliser l'IA pour améliorer la découverte produit ? Teresa Torres, experte mondialement reconnue en découverte produit, partage ses réflexions sur ce sujet crucial dans un échange fascinant. Cet article explore ses observations, ses apprentissages, et les implications pour les leaders produits qui souhaitent naviguer cette ère technologique avec confiance et stratégie.
De nombreuses entreprises pensent que l’IA simplifie tout, notamment les cycles de livraison rapide (" push a button delivery "). Cependant, selon Teresa Torres, cette perspective est trompeuse. Si l'IA rend la livraison plus rapide et moins coûteuse, elle ne remplace pas la nécessité d’une stratégie cohérente et réfléchie. Elle explique :
"Imaginer que tout le monde dans votre entreprise puisse intégrer des idées au produit en un clic mènerait à un chaos total : des fonctionnalités incohérentes, une confusion client, et un désalignement stratégique global."
Ainsi, la valeur de la découverte produit - cette démarche systématique d'exploration des besoins clients, de formulation d'hypothèses et de tests - devient encore plus cruciale. À mesure que l’IA accélère les cycles de production, les entreprises doivent redoubler d’efforts pour décider quoi construire avant de se lancer.
Plutôt que de considérer l'IA comme un outil remplaçant les compétences humaines, Torres préconise de la traiter comme un partenaire de réflexion. Lorsqu'elle a développé son premier produit basé sur l'IA, l’outil " Coach d’Interviews ", elle n’a pas cherché à déléguer l’ensemble du travail mais plutôt à collaborer avec l'IA pour co-construire une solution puissante.
Elle décrit une approche itérative et collaborative où l'IA n'est jamais entièrement autonome. Par exemple, lorsqu'elle écrivait un article ou analysait des données, elle limitait les tâches de l'IA à des étapes précises et gérables pour éviter les erreurs. Une méthodologie qu’elle résume ainsi :
"Plutôt que de demander à l’IA d’écrire des milliers de lignes de code ou de fournir des analyses complètes, je l’utilise pour accomplir de petites tâches structurées. Cela garantit la qualité et réduit les risques."
Teresa Torres a créé un outil d’IA pour ses étudiants apprenant à réaliser des interviews clients. Cet outil évalue les performances des utilisateurs sur quatre dimensions clés (par ex., poser une question basée sur une histoire ou rediriger les généralisations) et fournit des retours détaillés et personnalisés. Ce projet, qui a commencé comme une simple expérimentation avec Claude (un modèle de langage IA), a évolué en un produit robuste grâce à une approche structurée et à une analyse critique des erreurs.
L’un des enseignements clés partagés par Torres est que l’IA peut offrir des résultats impressionnants dès la première étape (60 %), mais obtenir un produit réellement performant (plus de 90 %) demande une itération constante. Elle évoque notamment comment le déploiement initial de son Coach d’Interviews révélait des erreurs qui nécessitaient des ajustements sur les workflows, les prompts et les modèles.
Astuce : En divisant les tâches complexes en plus petites étapes pour l’IA, comme évaluer seulement un aspect d’une interview à la fois, on peut obtenir des résultats plus fiables et exploitables.
En réalisant que ses connaissances étaient limitées sur certains aspects techniques (comme les " evals " pour évaluer les réponses non déterministes des LLMs), Torres a entrepris de suivre une formation spécialisée pour se perfectionner. Elle insiste sur l'importance, pour les leaders produits et les équipes, de rester ouverts à l'apprentissage continu, notamment dans des domaines comme l'IA où les avancées évoluent rapidement.
Torres a également expérimenté l’utilisation de l’IA pour analyser des interviews clients en identifiant des opportunités (besoins non satisfaits, points douloureux, désirs). Bien que l’IA ait trouvé des opportunités qu’elle avait manquées, elle a aussi constaté que les modèles actuels (comme ChatGPT-4) omettaient des opportunités clés ou hallucinaient des informations inexistantes.
Conseil : Utilisez l’IA comme un membre de l’équipe lors de la synthèse, plutôt que de lui confier l’intégralité de la tâche. Combinez ses suggestions avec celles de vos collègues humains pour des résultats optimaux.
"L'IA peut être un excellent assistant, mais elle ne remplacera pas l’expertise humaine. L’entretien de qualité reste la base pour une bonne analyse."
Avec l'essor de l'IA, de nombreux leaders produits risquent de tomber dans le piège du "tout construire" sans discernement. Torres avertit que cela pourrait amplifier des pratiques inefficaces comme les "usines à fonctionnalités", où l’on priorise la quantité sur la qualité. Cependant, à long terme, les entreprises capables de mieux décider quoi construire grâce à la découverte produit tireront leur épingle du jeu.
Malgré les défis, Torres voit dans l'IA une opportunité de transformer la discipline produit. Elle imagine un avenir où l’IA permettra un apprentissage personnalisé, un feedback 24h/24 et des opportunités pour affiner les compétences des équipes.
L’intelligence artificielle ne remplacera pas l’expertise humaine, mais elle constitue un outil puissant pour amplifier notre capacité à innover, apprendre et créer de la valeur. Les enseignements de Teresa Torres montrent que l’IA, lorsqu’elle est utilisée comme partenaire et non comme substitut, peut transformer la découverte produit. Dans un monde où les entreprises doivent naviguer des défis complexes, la capacité à décider quoi construire sera plus importante que jamais.
En investissant dans des approches itératives, en cultivant un état d’esprit d’apprentissage et en intégrant l’IA intelligemment, les leaders produits peuvent s’assurer de rester en tête de cette révolution technologique.
Source: "Teresa Torres on Building AI Products and the Future of Product Discovery" - David Pereira, YouTube, Sep 24, 2025 - https://www.youtube.com/watch?v=WpnEarTrwcA
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