Depuis plus de vingt-cinq ans, je travaille dans le digital. J’en ai vu passer, des vagues : l’informatique, le web, le mobile, les réseaux sociaux, les objets connectés, le cloud, la data. J’ai été de toutes ces batailles à un stade différent de ma vie. À chaque fois, le même réflexe collectif — un mélange d’enthousiasme et de méfiance — puis, quelques années plus tard, l’évidence que le métier avait changé pour de bon.
L’intelligence artificielle générative / agentique n’est pas une vaguelette de plus. Elle pose une question plus frontale que les précédentes, et elle la pose vite : disrupter ou être disrupté ? Le marché du travail va évoluer et, à l’image de la robotisation, chacun craint d’être remplacé.
J’ai choisi de me préparer activement. Pas en accumulant les tutoriels, mais en cherchant une méthode. Et j’ai vite compris qu’une seule formation ne suffirait pas, parce que l’IA ne touche pas qu’un seul côté du rôle. Elle change ce que je fais au quotidien comme Product Manager — et elle change la façon dont je manage, décide et embarque une équipe. J’ai donc suivi deux parcours complémentaires.
« Ce n’est pas en vieillissant qu’on arrête de jouer, c’est quand on arrête de jouer qu’on vieillit »
J’ai lu cette citation en devanture d’une boutique. Ce qui est valable pour les jeux de société et les jeux vidéo, est valable aussi pour la technologie. En 1999, Douglas Adams résumait notre rapport à la technologie en trois règles : ce qui existe à notre naissance est normal, ce qui est inventé entre nos 15 et 35 ans est excitant et porteur de carrière, et ce qui arrive après 35 ans est « contraire à l’ordre naturel des choses ». La version populaire, celle qu’on se répète en soupirant, va plus loin encore : passé 50 ou 60 ans, l’innovation n’existerait tout simplement plus pour nous — le décrochage serait total, définitif, mécanique.
C’est précisément cette règle-là que je refuse. Non par optimisme de façade, mais parce qu’en tant que product manager, j’observe chaque jour l’inverse : la capacité à adopter une nouvelle techno ne dépend pas d’un compteur biologique, mais de l’exposition, de la curiosité entretenue et de la qualité de l’accompagnement qu’on propose. Faire de l’âge une fatalité, c’est se dédouaner à bon compte d’un mauvais design ou d’un onboarding raté. La « loi d’Adams » décrit une pente, pas un destin — et tout l’enjeu de notre métier consiste justement à ne pas la laisser se refermer.
Pourquoi deux formations, et pas une
Quand on parle d’« IA pour les managers » ou d’« IA pour les PM », on mélange souvent deux sujets très différents.
Le premier, c’est la posture : comment l’arrivée de l’IA modifie la manière de décider, de communiquer, de faire grandir une équipe. C’est un sujet de leadership avant d’être un sujet d’outils.
Le second, c’est la pratique : comment l’IA s’insère concrètement dans le cycle produit, de la découverte à l’exécution, et ce qu’on peut réellement automatiser ou déléguer.
Les confondre, c’est risquer de rester en surface des deux. J’ai préféré traiter chacun pour ce qu’il est.
La posture : le Certificat Manager augmenté (SKEMA)
Le premier parcours, je l’ai suivi chez SKEMA Business School. Il vise la certification RS6932, « Manager son équipe dans un environnement en mutation », enregistrée auprès de France Compétences.
Ce qui m’a marqué, c’est qu’il ne commence pas par l’IA. Il commence par soi. À travers le profil Lumina Spark, on prend le temps de comprendre ses préférences comportementales : comment on décide, comment on communique, comment on réagit sous pression. Difficile de prétendre augmenter son management si on ne sait pas d’abord d’où l’on part.
Vient ensuite le leadership au sens classique du terme : la communication assertive, le feedback structuré, la délégation et le dosage de l’autonomie. Des fondamentaux, mais des fondamentaux qu’on a tous intérêt à revisiter.
Et seulement après, l’IA entre en scène — comme appui, pas comme substitut. On y travaille l’art du prompt avec une méthode en cinq clés, on s’entraîne sur des cas réels : préparer une conversation délicate, clarifier une décision, structurer un retour. Le tout encadré par une réflexion sur les limites, les biais et le cadre d’usage responsable.
Le message implicite m’a parlé :
L’IA ne remplace pas le discernement managérial, elle l’outille.
La pratique : PM Augmenté par l’IA (Thiga Academy)
Le second parcours, chez Thiga Academy, prend le problème par l’autre bout : celui du terrain produit.
Deux jours, 60 % de pratique, un cas fil rouge déroulé du début à la fin — pas une suite de démonstrations hors-sol. Le parti pris est clair : plutôt que d’utiliser l’IA comme un assistant de rédaction un peu plus malin, on apprend à construire ses propres outils, adaptés à son périmètre.
Concrètement, on travaille sur tout le cycle. Une découverte accélérée, d’abord : analyse de marché, personas, synthèse de verbatims clients. Une exécution augmentée, ensuite : PRD, user stories, prototypes fonctionnels sans écrire une ligne de code. Et surtout, deux choses qui ont changé ma façon de voir l’IA.
La première, c’est l’IA comme partenaire de challenge. Confronter ses hypothèses, lui faire jouer l’avocat du diable sur une décision produit, débusquer ses propres angles morts. Utilisée ainsi, elle ne produit pas du contenu : elle muscle le raisonnement.
La seconde, c’est l’agent. Concevoir, sur n8n, un agent doté de logique, de déclencheurs, de mémoire et d’actions, capable d’automatiser un vrai cas d’usage de bout en bout. On passe alors d’« utilisateur d’IA » à « concepteur d’IA » — et la nuance n’est pas cosmétique.
Deux faces d’une même bascule
Mis bout à bout, ces deux parcours dessinent une seule et même progression, vue sous deux angles.
SKEMA muscle la posture managériale et la qualité de la décision. Thiga muscle la pratique produit et la vitesse d’exécution. Manager augmenté d’un côté, praticien produit augmenté de l’autre. L’un sans l’autre, le tableau serait incomplet : on peut savoir piloter une équipe sans savoir construire un agent, et inversement. La valeur naît de la combinaison.
C’est aussi, je crois, ce qui distingue un effet de mode d’un vrai changement de pratique. Savoir prompter, c’est un début. Faire évoluer sa posture et industrialiser sa pratique, c’en est un autre. C’est là aussi qu’entrent en jeu clients et employeurs : sont ils prêts à créer des environnements propices, à faire émerger une communauté interne dédiée à l’usage de l’IA et aux partages agentiques, et à désigner des référents IA propres aux organisations et aux différents départements qui la composent ?
La vraie question : et si l’IA redéfinissait le cycle lui-même ?
Reste une interrogation qui dépasse le périmètre des deux formations, et qui m’occupe depuis.
Jusqu’ici, on raisonne tâche par tâche : telle étape de la discovery est accélérée, telle production de specs est assistée, tel arbitrage est mieux outillé. C’est déjà beaucoup. Mais c’est une lecture additive : on augmente les briques existantes sans toucher à l’édifice.
La question de fond est ailleurs. L’IA va-t-elle se contenter d’augmenter chaque étape du cycle produit — discovery, specs, priorisation, exécution, itération — ou finira-t-elle par le redéfinir ? Et au-delà du cycle, par faire bouger le Product Operating Model (le POM, TOM c’est démodé) lui-même : la façon dont les équipes produit s’organisent, se découpent, collaborent et créent de la valeur ?
Je n’ai pas de réponse tranchée, et je me méfie de ceux qui prétendent en avoir une. Mais après vingt-cinq ans à voir des technologies passer du statut d’outil d’appoint à celui d’évidence structurante, j’ai appris à prendre ces questions au sérieux quand elles se présentent. Celle-ci en fait partie.
Ce que j’en retiens
L’enjeu n’a jamais été de prompter plus vite. Il est de décider ce qui mérite d’être automatisé, de se laisser challenger sur le reste, et de garder la main sur la décision.
Pour un PM, c’est une bonne nouvelle. L’IA ne dissout pas le métier ; elle en déplace le centre de gravité vers ce qui fait sa valeur : le jugement, la priorisation, la compréhension fine des utilisateurs et du business. Le reste — la mécanique, la production, la première version — peut de plus en plus être délégué, à condition de savoir le concevoir et le superviser.
Disrupter ou être disrupté, donc. Pour ma part, j’ai choisi mon camp — et je continue d’apprendre. Les meilleurs Product Managers, rompus à l’agilité, le feront.
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