L'adoption des technologies et des capacités issues de l'intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML) se répand dans tous les secteurs. Depuis 2017, cette tendance s'observe plus particulièrement dans les organisations orientées produits. Pour les organisations plus lentes ou inexpérimentées en matière d'IA/ML, rester dans la course est un véritable défi. En outre, au vu des multiples possibilités et du potentiel de l'intelligence artificielle, vous pouvez facilement vous égarer lors des discussions sur les objectifs et la valeur de l'IA dans le développement produit.
Découvrez dans cet article trois grandes applications de l'IA/ML pour votre développement produit qui vous permettront d'obtenir des résultats dans ce domaine en pleine expansion.
IA dans le développement produit : exploiter les méthodes traditionnelles pour des innovations de rupture
De nombreuses organisations utilisent l'IA pour accélérer la prise de décision. C'est particulièrement le cas de celles qui fabriquent des produits physiques. Le machine learning est également devenu essentiel pour le développement produit orienté données. Il permet en effet de réduire les dépenses en ressources et d'investir sur les produits qui créeront le plus de valeur pour les clients et les organisations.
Mais pour comprendre comment appliquer les technologies IA/ML de manière efficace, ces organisations font face à un défi de taille : trouver les compétences ou l'expertise requises en la matière. Selon un rapport de Deloitte, les entreprises ont besoin de différentes expertises pour relier correctement leurs besoins technologiques à la stratégie et aux résultats.
La nécessité d'adopter et d'intégrer l'IA/ML dans le cadre de votre développement produit est incontestable, mais jusqu'où faut-il aller avec cette technologie ? Le paysage est vaste et les applications sont nombreuses.
Malgré les modèles révolutionnaires tels que l'IA générative, les méthodes d'IA traditionnelles restent des outils puissants au potentiel immense. Ces méthodes traditionnelles sont particulièrement pertinentes pour les entreprises qui dominent le développement de produits innovants sur les marchés matures et émergents. Les voici :
- Optimisation du portefeuille de produits
- Simulations de Monte-Carlo
- Planification de scénarios
Ces trois applications traditionnelles de l'IA/ML offrent un avantage concurrentiel aux organisations prêtes à tirer pleinement parti de leurs capacités.
Optimisation du portefeuille de produits
Dans le monde complexe du développement produit, la recherche du portefeuille idéal d'initiatives est loin d'être simple. Un portefeuille avec seulement une vingtaine d'initiatives peut produire à lui seul une multitude de combinaisons de financement possibles. Un système de classement basique pour prioriser vos initiatives ne tient pas compte des dépendances entre celles-ci, des objectifs concurrents entre les régions ou les plateformes technologiques, ni de la rentabilité à court et à long terme.
C'est toute l'utilité de l'optimisation. L'IA peut explorer en permanence l'ensemble des initiatives potentielles, vous libérant de cette charge.
Il vous reste seulement à :
- Définir vos contraintes en matière de ressources, de budget et d'infrastructure.
- Formuler vos objectifs. Par exemple : privilégier la rentabilité à long terme ou veiller à ce que chaque plateforme technologique lance au moins un produit par an.
- Établir les dépendances entre les projets.
Un outil d'IA performant pour gérer votre portefeuille de produits peut permettre la création, l'enregistrement et le partage de règles et de solutions d'optimisation, et ainsi favoriser la collaboration au sein de votre équipe d'analystes et de décideurs.
Planification de scénarios
Si elle ne relève pas strictement de l'IA, la planification de scénarios est un complément indispensable à l'optimisation. En établissant des calendriers de développement accéléré et décéléré ou des stratégies de lancement régional simultané ou échelonné, vous pouvez déterminer le scénario optimal. Avec un large choix d'options en matière de timing et de niveaux de financement, ce processus vous permet de prendre des décisions plus nuancées.
La planification de scénarios offre à votre équipe un accès instantané aux scénarios déjà explorés pour une initiative. Par ailleurs, les scénarios alimentent une analyse d'optimisation à plus grande échelle qui révèle d'intéressants portefeuilles de projets à financer.
Gérer l'inconnu avec la simulation
L'incertitude est omniprésente dans le développement produit. Ses sources : les nouvelles technologies, les défis en matière d'ingénierie et de fabrication, et différents paysages de marché allant de l'hyperconcurrentiel au non testé et à l'inconnu. Ces risques ne doivent pas être négligés. Il faut les mesurer, les gérer et les réduire dans la mesure du possible. La méthode de simulation de Monte-Carlo vous permet de faire de la gestion des risques un avantage concurrentiel.
Avec la simulation de Monte-Carlo, vous pouvez estimer le risque global d'un business case et analyser l'impact de facteurs de risque spécifiques. Surtout, elle vous permet de vous concentrer sur les risques majeurs et de déterminer comment les réduire.
Au niveau du portefeuille, la simulation de Monte-Carlo vous aide à évaluer votre capacité à atteindre les objectifs stratégiques et à prévoir les risques par rapport aux bénéfices potentiels. Avec cette méthode, vous pouvez aligner le risque de votre portefeuille R&D sur la tolérance au risque de votre organisation, que vous vouliez prendre des risques ou plutôt les éviter. Imaginez par exemple à quel point vous pourriez enrichir vos discussions autour du financement et de la planification en les axant sur un ensemble de probabilités réaliste comme :
- Une probabilité de 25 % d'atteindre les objectifs de lancement de produits au cours des cinq prochaines années
- Une probabilité de 50 % de financer le développement sans mobiliser de capitaux au cours des trois prochaines années
- Une probabilité de 10 % d'atteindre les objectifs de croissance sur quatre ans dans toutes les régions
L'adoption de cette approche pratique et transparente de l'évaluation et de la réduction des risques, ainsi que du financement de portefeuilles, marque un changement culturel important pour les organisations. Il est essentiel d'établir un contexte équitable pour la prise de décision, avec une évaluation cohérente du risque dans l'ensemble du portefeuille R&D. Dès lors, les personnes qui mettent en lumière les pièges potentiels ne doivent pas être pénalisées pour leur franchise.
Puissance de l'IA traditionnelle dans le développement produit
Bien que les capacités de l'intelligence artificielle évoluent constamment, la puissance et le potentiel des méthodes d'IA traditionnelles restent notables.
Ces approches de longue date apportent des insights et des gains en efficacité inestimables, ouvrant la voie à un développement produit avancé. L'optimisation de portefeuilles, la planification de scénarios et les simulations de Monte-Carlo offrent un avantage concurrentiel décisif, puisqu'elles guident votre organisation vers une prise de décision stratégique et éclairée.
Explorer et développer les capacités de l'IA ne doit pas nous faire oublier les méthodes fondamentales qui continuent d'améliorer profondément notre approche du développement produit.
Autres méthodes pour maximiser la valeur de votre portefeuille R&D
Planview Advisor aide votre organisation à capturer les données indispensables pour prendre les meilleures décisions, notamment avec une intégration plus transparente des capacités de l'IA/ML à l'analyse de votre portefeuille de produits. Notre puissante solution analytique cloud vous permet d'identifier les informations indispensables pour transformer l'incertitude en opportunité, même dans les situations les plus difficiles et les plus risquées. Pour découvrir comment, consultez notre guide Comment gérer votre portefeuille R&D complexe ?
