Comment IA générative et data transforment le mode produit
Dans nos accompagnements, nous constatons que le passage au mode produit n’est pas une fin en soi mais un levier pour mieux servir les clients et optimiser la prise de décision. Une fois ce mode adopté, les entreprises cherchent à en augmenter l’impact. L’IA générative et la data jouent ici un rôle central, en permettant de mieux comprendre les attentes clients, d’optimiser la création de valeur et d’accélérer la prise de décision tout au long du cycle de vie du produit. Nous l’avons observé dans plusieurs contextes clients, où l’exploitation intelligente des données a permis de rendre le mode produit encore plus efficace.
Mieux comprendre le client pour prendre de meilleures décisions produit
Le mode produit repose sur la capacité à tester rapidement des hypothèses de valeur et à les ajuster en fonction des réactions du marché. Pour cela, la qualité des données exploitées est essentielle.
Dans plusieurs organisations, nous avons vu comment la mise en place d’une approche Data Mesh permet de décloisonner l’accès à la donnée et d’améliorer la prise de décision produit. Par exemple, un acteur du secteur de l’assurance a mis en place une organisation autour de cette gouvernance décentralisée Data Mesh, combinée à un socle technologique adapté, pour mettre à disposition des données permettant d’identifier des incompréhensions récurrentes exprimées par les clients sur certains aspects de la gestion de leurs contrats. L’analyse des appels entrants a notamment révélé une incompréhension fréquente sur le calcul des indemnités journalières, ce qui a conduit à faire évoluer les parcours de souscription en ligne, en clarifiant les explications et en les éclairant par des exemples concrets de calcul.
Cette approche permet de prendre des décisions éclairées, basées sur des données de qualité, rendant les actions plus factuelles. Cette mise à disposition et l’exploitation de ces données ont permis de mieux cibler les actions à entreprendre afin de rendre plus accessibles les parcours de souscription en ligne.
L’IA générative au service des Product Managers et Product Owners
Un autre impact majeur de l’IA générative et de la data est leur capacité à augmenter les équipes produit. Le rôle des Product Managers et des Product Owners repose sur l’analyse des besoins clients, la formulation d’hypothèses de valeur et la priorisation du backlog. Ces activités peuvent être largement optimisées grâce à l’IA générative.
Un cas d’usage concret de l’IA générative concerne l’automatisation de la génération de cas de tests à partir des critères d’acceptation des User Stories. Nous avons mis en place une solution où l’IA analyse les User Stories rédigées par les équipes produit et génère automatiquement des cas de tests. Ceux-ci sont ensuite injectés directement dans l’outil qTest, permettant ainsi aux équipes de recette de disposer rapidement de scénarios de validation complets et pertinents. L’IA peut également être « réglée » afin d’assurer une couverture fonctionnelle de 80% avec les cas de tests générés.
Ce processus accélère la rédaction des User Stories, tout en améliorant la qualité des tests grâce à une meilleure couverture fonctionnelle et une détection précoce des incohérences. L’IA agit ainsi comme un assistant augmentant l’efficacité des Product Owners et des équipes de test, en garantissant que chaque User Story soit testable dès sa conception.
De même, certaines organisations commencent à exploiter l’IA pour prioriser leur backlog en fonction de la valeur potentielle des features, en croisant données d’usage et feedbacks utilisateurs.
IA et data : améliorer la relation client et les actions Marketing
L’IA générative et la data jouent également un rôle clé dans l’amélioration de la relation client et des actions marketing. En analysant les motifs de demandes clients traitées par les chargés de relation client ou les gestionnaires, il est possible d’identifier des problématiques récurrentes et/ou coûteuses pour l’entreprise. Dans cette organisation décentralisée des données, l’information est structurée en Produit Data. La donnée devient un produit au même titre que les produits digitaux traditionnels avec leur propre cycle de vie. Ces informations structurées peuvent ensuite être exploitées par des IA (Einstein AI sur Salesforce par exemple) qui, en analysant les motifs de demandes, sont capables de proposer des axes d’amélioration sur les produits et outils digitaux de l’entreprise. Par exemple, en identifiant des demandes fréquentes et/ou coûteuses pour l’entreprise, l’IA peut suggérer des améliorations de processus, de fonctionnalités ou de services pour mieux répondre aux besoins clients tout en optimisant les coûts.
De plus, l’exploitation des données permet de mettre en place des actions marketing plus ciblées et personnalisées. Nous avons observé chez un de nos clients la mise en place de scores de fragilité pour identifier les clients à risque et adapter les campagnes de rétention en défense du portefeuille de clients. Cela permet de réagir plus rapidement et de manière plus pertinente, tout en renforçant la fidélité des clients et en optimisant les coûts opérationnels. Par exemple, un certain nombre de professionnels à la retraite, identifiés comme présentant un risque important de transfert de leur capital constitué vers un autre concurrent, ont pu faire l’objet d’actions de conservation ciblées.
Une transformation encore en cours, mais une direction claire
Ce que nous observons dans nos missions, c’est que l’IA générative et la data permettent d’amplifier l’impact du mode produit en rendant les décisions plus réactives, les expériences plus personnalisées et les actions plus ciblées.
Bien que nous soyons encore aux premières phases d’exploitation, la direction est claire : les entreprises qui sauront intégrer intelligemment ces technologies dans leur mode produit auront un avantage compétitif décisif. Loin d’être une mode passagère, il s’agit d’un levier puissant qui va continuer à transformer en profondeur la manière dont nous concevons et optimisons nos produits.
Abdelkrim Ait Said, Consultant