L'IA au service de l'innovation produit : les enjeux d'une alliance parfaite entre technologie et expérience utilisateur

L'IA transforme le développement de produits. Les entreprises doivent équilibrer orientation client et optimisation de l'IA pour créer des solutions innovantes, durables et à forte valeur ajoutée.

L'utilisation de l'IA dans le développement de produits révolutionne la façon dont les entreprises stimulent l'innovation et répondent aux besoins des utilisateurs. Les leaders technologiques d'aujourd'hui doivent s'assurer que leurs efforts et développements ont un impact réel et suivent ces mutations. Sinon l’innovation telle que souhaitée au départ risque d’être perçue comme une simple coquille vide.

Pour cela il est indispensable d’avoir une base solide qui repose sur une compréhension claire des besoins des clients, de la dynamique du marché et du paysage technologique. Cela nécessite un juste équilibre entre l'orientation client, la limitation délibérée de l'optimisation de l'IA aux domaines pertinents et l'assurance que les exigences et processus sous-jacents sont prêts pour l'intégration des technologies d'IA. De cette façon, les entreprises peuvent créer des solutions innovantes, durables et conviviales qui révèlent la véritable valeur de l'IA dans l'innovation produit.

Se recentrer sur les besoins des utilisateurs est clé

L'IA est à la mode en ce moment, c’est indéniable ! Mais contrairement aux cycles d’engouement qui ont pu être constaté par les passé, les capacités de langage naturel et de raisonnement des grands modèles de langage (LLM) ont le potentiel d'avoir un impact important sur une large gamme de produits. Cependant, ajouter de l'IA à un produit qui fonctionne bien simplement pour être à la mode ne fait que perturber les utilisateurs.

Avant de mettre en œuvre l'IA, les entreprises doivent se demander si elle répond réellement à des problèmes ou à des lacunes. L'évaluation par les utilisateurs est essentielle. Comment l'IA peut-elle améliorer l'expérience utilisateur sans perdre de vue la stratégie du produit ? Les interactions qui bénéficieraient d'une interface en langage naturel ou les workflows manuels qui pourraient être rationalisés peuvent également être importants.

Un exemple familier : lors de la recherche sur la plateforme en ligne Airbnb, les utilisateurs filtrent les options en fonction de critères tels que le prix ou le nombre de chambres. Le simple remplacement d'un filtre par les utilisateurs tapant une question en langage naturel ne débloque pas de nouvelles fonctionnalités et crée un flux plus lourd avec un risque accru de résultats inattendus. Cependant, même avec plusieurs filtres, il n'est pas toujours facile de trouver ce que l’on recherche. La liste des critères personnels est longue, et la modéliser sous forme de filtres efficaces peut s’avérer être difficile. La capacité de l'IA à comprendre les nuances du langage naturel peut faire toute la différence. Avec la recherche assistée par l'IA, il n'y a pas de limite à la personnalisation. En même temps, il ne faut pas sacrifier des filtres rapides, significatifs et fonctionnels.

S'il est relativement facile de créer une démo convaincante avec de nouvelles technologies d'IA, il est difficile de développer un produit utile. La construction d'un processus étape par étape permet d'apprendre des retours des utilisateurs, ce qui est essentiel pour créer une expérience précieuse et convaincante.

Attention aux ajustements prématurés !

L'un des aspects passionnants de cette dernière vague d'IA est sa capacité à être hyper-personnalisée. Ce qui nécessitait autrefois 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 empêcher de connaître tous les aspects du développement pratique des produits. Si le réglage fin d'un modèle sur mesure peut sembler attrayant, il s'agit d'une forme d'optimisation prématurée qui fige un ensemble de choix avant que le bon ajustement du produit ne soit trouvé. Un ajustement prématuré d'un modèle d'IA ralentit le rythme d'itération et augmente les coûts de maintenance, ce qui entrave finalement la vitesse d'innovation.

Alors, comment créer une expérience personnalisée ? Le prompt est un excellent moyen de donner le ton à l'interaction - confiance, ajustements culturels ou sectoriels, voix de la marque, etc. Il doit communiquer toute information propriétaire que le modèle doit utiliser. Le prompt doit également résumer le contexte qui doit être fourni aux nouveaux employés pour accomplir la tâche.

Cette approche offre la flexibilité de s'améliorer et de s'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 en fin de compte un différenciateur clé pour un produit. Les modèles d'IA sont comme des boîtes noires : une requête aboutit à une réponse. Même de petits changements peuvent entraîner des changements de qualité massifs. La mise en œuvre précoce d'un processus d'assurance qualité permet une évaluation efficace des améliorations et une détection rapide des détériorations.

Les fondements d'une innovation rapide

Pour suivre le rythme des changements de l'IA, une équipe doit pouvoir évoluer rapidement. Une base solide commence par la construction d'une plateforme d'IA qui ouvre la voie aux développeurs et permet à la fois des itérations rapides et une cohérence dans l'ensemble du produit. Il faut également envisager de standardiser les fournisseurs et les modèles approuvés, un cadre de requêtes de base, une approche du contrôle qualité et des modèles et fonctions de base pour extraire des données pertinentes de sources de données courantes afin qu'elles servent de contexte dans la requête.

Si la simplification d'une plateforme d'IA peut présenter de nombreux défis, il ne faut pas trop se concentrer sur la centralisation. Il ne s'agit pas de la technologie, mais de son intégration 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 de produit doivent être en mesure d'utiliser l'IA avec succès dans leurs domaines respectifs.