Le AI Product Owner au cœur du déploiement industriel des projets d'Intelligence Artificielle
Entre 2007 et 2019, les entreprises se sont progressivement acculturées aux technologies intégrant de l'IA. Une période foisonnante en termes d'innovations, mais dont les effets se sont généralement limités au stade du PoC. Depuis l'an dernier, les sociétés ont compris l'importance de revenir à des méthodes de déploiement classiques pour passer leurs projets à l'échelle.
Aujourd’hui et dans les années qui viennent, la priorité est et sera clairement donnée à l’industrialisation de l’IA. Mais pour la réaliser, le métier de Product Owner doit impérativement évoluer.
Le AI Product Owner : nouvelle interface entre les métiers et les data scientists
Les classiques chefs de projets informatiques se sont mués ces dernières années en Product Owners, des collaborateurs capables de développer des projets non plus en utilisant le traditionnel cycle en V, mais en adoptant un mode itératif, tenant compte à la fois du besoin du client et de celui des ressources IT. Cette méthode agile est aujourd’hui appliquée aux projets intégrant de l’IA qui accélèrent fortement depuis un an dans les grandes organisations. Une démocratisation de l’IA qui se traduit par l’arrivée de la data et de la data science dans l’équation, faisant intervenir un plus grand nombre de compétences.
D’où l’évolution nécessaire du Product Owner vers une fonction élargie, celle de AI Product Owner. Son rôle : faire le lien entre toutes les parties prenantes d’un projet Data IA – métiers, data scientists, data ingénieur, développeurs front et back, infrastructures data, supervision des modèles… - et les synchroniser.
Un nouveau rouage essentiel au développement de l’IA
Grâce au AI Product Owner, les data scientists et autres spécialistes du traitement de la data sont capables de travailler efficacement avec les métiers et inversement. En effet, les data scientists sont en attente de problèmes à modéliser plus que dans l’interprétation des besoins métiers ou des process à remodeler.
Le AI Product Owner fait partie des nouveaux acteurs dont le Chief Data Officer CDO va s’entourer pour dérouler sa feuille de route de transformation digitale liée à l’utilisation de l’IA en s’assurant un niveau maximum d'industrialisation de ces déploiements à travers ces profils. Pour mener à bien ses projets, le AI Product Owner dispose de bonnes bases de Machine Learning sans pour autant être un développeur. Maîtrisant la méthodologie de déploiement agile, le data management, familier des modèles de Machine Learning autant que des enjeux stratégiques métiers, le AI Product Owner a cette capacité à échanger avec tous les interlocuteurs et à traduire leurs besoins pour qu’ils soient compréhensibles par les uns et les autres. Il se place donc au cœur des projets IA en synchronisant toutes les parties prenantes, leur permettant non seulement d’entrer en production mais aussi d’être pérennes.
Des AI Product Owners déjà présents dans l’entreprise
L’un des principaux avantages de la mise en place de cette fonction dans l’entreprise est qu’elle ne nécessite pas le recrutement de nouvelles ressources. Un chef de projet informatique peut parfaitement se former à l’IA et au machine learning en quelques mois. Des profils issus d’écoles de commerce peuvent également devenir d’excellents AI Product Owners, sans pour autant être des experts de la programmation. Ce qui compte, c’est qu’ils comprennent les grands principes de l’IA, ses limites, ainsi que ses principaux cas d’usage. Il s’agit là d’un chemin de reconversion très intéressant pour les chef de projet des systèmes d’information ou Product Owners traditionnels pour peu qu’ils suivent une formation ad hoc.
Proxy AI Product Owner et AI Product Owner : le duo gagnant
Dans les organisations les plus avancées et matures sur l’IA, la fonction se déplace aujourd’hui au niveau des métiers, avec l’apparition du Proxy AI Product Owner. Issu du terrain, celui-ci est en mesure d’exprimer parfaitement les besoins stratégiques opérationnels, mais connaît également les conditions nécessaires au déploiement d’un projet IA, ce qui en fait l’interlocuteur privilégié du AI Product Owner.
Ceux qui acceptent d’endosser ce rôle ont généralement une forte appétence pour le digital, et comprennent l’apport des technologies d’IA pour la performance de leur métier. Ce qui est sûr, c’est que les entreprises qui auront su mettre en place cette combinaison gagnante, Proxy AI Product Owner et AI Product Owner, parviendront plus efficacement et plus rapidement au déploiement industriel de leurs projets Data IA.