IA & produit
IA dans votre produit
L'IA est sur la table, que votre produit soit déjà en ligne ou en lancement. Pression « il faut de l'IA », feature floue proposée par l'agence, expérimentations sans cadre. Risque : coûts, données, UX et dette, sans valeur métier claire.
Mon angle est produit : identifier en amont les prérequis, risques et dépendances, trancher le périmètre IA pour éviter les dérapages et limiter les hallucinations, puis build vs buy et intégration des APIs (Claude, OpenAI, etc.) là où le code classique ne suffit pas. Pas MLOps ni exploitation de modèles : je m'occupe de l'usage dans le produit, pas de la machine.
Mandat fractionnel par phases : cartographie, garde-fous, POC, puis handover ou pilotage de vos devs ou agence sur le build. Demi-journées en cadrage, journée complète ponctuelle pour un POC, parfois deux jours par semaine si je code une intégration critique. Rythme calé à l'appel.
Cadrer l'IA dans votre produit Planifier un appelLinkedInbonjour@lucrousseau.com
Le piège
Feature IA parce que le marché le demande
Sans critères clairs, on shippe un chatbot ou un résumé automatique que personne n'utilise, ou qu'on ne peut pas maintenir. Les questions données, coût, qualité, repli si le modèle change, restent sans réponse jusqu'à l'incident.
Se lancer à tête perdue multiplie les surprises : prérequis oubliés, dépendances techniques, périmètre qui gonfle, hallucinations en prod. L'enjeu est de cadrer avant le build : où l'IA crée de la valeur, ce qu'il faut avoir en place, et comment limiter les risques.
IA dans le produit, pas infra ML
Je travaille le côté produit et intégration : décisions, APIs LLM, expérience utilisateur et garde-fous. Pas l'exploitation DevOps/MLOps des modèles (entraînement, GPU, pipelines ML ops).
Avant de se lancer
- Prérequis, risques et dépendances (données, APIs tierces, équipe) identifiés en amont
- Périmètre IA tranché : quelles features, quels parcours, ce qui est hors scope
- Build vs buy et critères de succès avant d'engager des mois de dev
Dans le produit, sans déraper
- Garde-fous anti-hallucination : contexte, sources, limites de ce que le modèle peut affirmer
- APIs Claude, OpenAI, Anthropic : où brancher, quoi envoyer, repli UX si la réponse dérape
- Contenus LLM par profil, POC rapide, puis spec et pilotage devs ou agence
Comment on avance
Fractionnel, par phases, angle produit
Pas un labo IA parallèle ni un intégrateur MLOps : mandat fractionnel centré usage produit. Demi-journées en cadrage ; journée complète pour un POC ; deux jours par semaine possible sur une intégration ciblée.
Prérequis, risques et périmètre
Avant le build : dépendances, données disponibles, contraintes légales, ce que l'équipe doit avoir en place. Périmètre IA écrit pour éviter le scope qui gonfle à chaque sprint.
Build vs buy et garde-fous
API modèle, partenaire ou feature interne : arbitrage risque, coût et délai. Données, PII, repli, revue humaine et limites anti-hallucination définies avant la prod.
APIs LLM dans le produit
Claude, OpenAI ou autre : où brancher dans le SaaS, contrats de données, async et cache, ce que l'utilisateur voit. Là où le code classique ne tient pas le besoin.
Contenus et parcours par profil
Pages, blocs ou réponses adaptés au profil via LLM, avec garde-fous éditoriaux et techniques. Pas un chatbot générique posé sur le site.
POC ou pilotage de vos devs
Je monte des POCs produit à fort levier ou je pilote vos devs ou agence : phases, backlog IA, prérequis clairs, sans micro-manager les tickets.
Le déroulé
Quatre étapes typiques d'un mandat IA produit
Cartographie et cas d'usage
Hypothèses, parcours, prérequis et dépendances listés, périmètre IA et go/no-go par feature. Livrable : où l'IA aide, où elle n'a pas sa place, et ce qu'il faut préparer avant de coder.
Garde-fous et build vs buy
Risques, données, coûts tokens, repli, conformité, stratégie anti-hallucination (contexte, sources, validation). Build vs buy documenté avant d'engager l'équipe dev.
POC produit et prérequis
Flows, intégration API, contenus LLM par profil : test en jours, critères d'acceptation. Brief prêt pour vos devs ou agence, pas une démo isolée.
Handover et suivi optionnel
Spec, backlog IA priorisé, passation ou pilotage continu du build avec vos devs. Suivi fractionnel pour garder la cohérence, sans poste permanent.
Comparer
Feature IA vite vs cadrage produit IA d'abord
Ce comparatif concerne l'IA dans le produit (usage, APIs, build vs buy). Pour un besoin PM/PO au quotidien, voir Besoin de PM ou PO, sans temps plein. Lancement d'offre IA ou MVP : voir aussi Lancer un SaaS ou un MVP. Produit WordPress en ligne : WordPress archaïque : headless ou Laravel par phases.
| Dimension | Feature IA lancée vite | Cadrage produit IA puis build ciblé |
|---|---|---|
| Valeur | Difficile à mesurer ; démo impressionnante. | Hypothèse et métrique définies avant le code. |
| Build vs buy | Choix par défaut ou hype fournisseur. | Arbitrage API, partenaire ou interne, avec coûts et risques. |
| Risque prod | Découvert en prod (données, coût, qualité). | Prérequis, risques et dépendances identifiés avant le build. |
| Hallucinations / qualité | Corrigé après plaintes utilisateurs ou presse. | Périmètre, contexte, sources et garde-fous définis en amont. |
| Périmètre | MLOps, modèle, ou chatbot générique. | Usage produit, intégration APIs, contenus et parcours ciblés. |
| Mon rôle | Prestataire boîte noire ou expériences dispersées. | Arbitrage produit-tech ; POC ou pilotage devs, pas manager quotidien. |
Comment je construis
Fondations techniques
IA côté produit : cas d'usage, APIs LLM dans le SaaS, contenus par profil, POC avant prod. Pas MLOps ni exploitation de modèles.
Objections
Questions fréquentes
Non. Pas d'entraînement de modèles, pipelines ML ops, GPU ou exploitation infra modèle. Mon périmètre : usage dans le produit, décisions, APIs LLM, intégration et garde-fous côté SaaS.
Oui, sur les sujets à fort levier : POCs et intégrations ciblées (Claude, OpenAI, etc.), spec pour vos devs ou agence. Le run long terme reste chez votre équipe, avec un cadre produit clair.
Souvent non. La fiche Besoin de PM ou PO, sans temps plein couvre prioritisation et rituels quotidiens. Ici : où l'IA a sa place, build vs buy, APIs, risques et POC avant prod. Les deux se complètent.
Les deux. Je code des POCs produit (APIs, flows, contenus LLM) si besoin. Je pilote vos devs ou agence : phases, backlog IA, prérequis, sans prendre chaque ticket.
Non. Vos devs ou agence gardent le rythme opérationnel. Je clarifie cas d'usage, garde-fous et intégration produit ; je ne gère pas les personnes ni les tickets au quotidien.
En cadrant le périmètre : quelles questions le produit peut traiter, quelles sources ou données le modèle reçoit, ce qu'on affiche ou non, repli et revue humaine si le risque l'exige. On teste en POC avant la prod, pas en espérant que « le modèle fera bien ».
Souvent non. On part du parcours et du job utilisateur : résumé ciblé, aide contextuelle, génération de contenu par profil, etc. Un widget collé sans critères finit souvent inutilisé ou coûteux.
Ça dépend de la phase. Demi-journées pour cartographie et ateliers. Journée complète pour un POC API ou contenu LLM. Deux jours par semaine si je code une intégration critique. Calibré à l'appel.
Les critères produit et garde-fous restent stables même quand le modèle change : c'est ce qui évite de tout refaire à chaque annonce fournisseur.
Le rythme convenu structure le travail en profondeur, pas ma disponibilité pour échanger avec vous.
En continu, je prends le temps de vous répondre sur Slack ou le canal que vous préférez. Si une urgence survient en dehors des jours prévus, je reste joignable et j'interviens selon un cadre d'urgence défini ensemble (périmètre, priorité, délais), pas une astreinte 24/7 floue.
Prochaine étape
Pression d'embarquer l'IA sans cadre ? Un appel pour voir où ça a du sens dans le produit, build vs buy, et ce qui mérite un POC avant la prod.
LinkedInbonjour@lucrousseau.comProchaine étape
Parlons de votre contexte
Un appel de 30 minutes pour voir si un accompagnement fractionnel (produit, technique, ou les deux) correspond à votre situation au Québec.
- CourrielRéponse sous 24 à 48 hbonjour@lucrousseau.com
- LinkedInParcours ou messageVoir le profil
Pas sûr du profil ? Parcourir les situations ou faire le quiz en deux questions.