Comment l’IA transforme les équipes produit et pourquoi la mesure des comportements est essentielle
Lors du Product Day 2025, plusieurs intervenants de renom ont partagé leur vision de l’évolution du travail produit, du rôle croissant de l’intelligence artificielle et des défis auxquels sont confrontées les équipes produit aujourd’hui. À l’issue de l’événement, nous avons échangé avec Büşra Coşkuner, intervenante, sur l’IA dans le Product Management et la manière dont cette technologie redéfinit le rôle des Product Managers.
Büşra est Product Coach, formatrice et connue à l’international sous le surnom de « The Metrics Lady ». Dans sa conférence au Product Day 2025, intitulée « What gets measured gets gamed », elle a mis en lumière un écueil majeur du pilotage produit : de mauvais indicateurs peuvent pousser les équipes dans la mauvaise direction. Plus encore, elle a rappelé une idée clé : les données ne valent que par les comportements qu’elles encouragent.
L’impact de l’IA sur les équipes produit
Pourquoi l’intelligence artificielle change la donne pour les Product Managers
1. Une accélération spectaculaire du travail produit
Pour Büşra, le premier bouleversement est sans appel : l’IA fait gagner un temps considérable.
« Nous pouvons exécuter beaucoup plus vite les tâches répétitives du quotidien. Rédiger des documents, mener des micro-recherches, créer des prototypes pour les tests… Toutes les tâches à faible complexité ou répétitives s’enchaînent désormais à une vitesse inédite. Bien sûr, le regard humain reste indispensable pour juger la qualité des résultats et traiter les sujets complexes ou stratégiques, mais les gains de productivité sont énormes. »
Ce ne sont pas tant les outils généralistes comme ChatGPT qui font la différence, souligne-t-elle, que les modèles spécialisés et les solutions conçues pour des usages précis. Ils offrent des résultats de meilleure qualité, font gagner un temps précieux et permettent de concevoir des produits plus rapidement et à moindre coût.
« Ce qui nécessitait autrefois des semaines de travail côté engineering peut aujourd’hui être réalisé en quelques jours à condition de s’appuyer sur les bons outils et les bons modèles. Mais cela suppose aussi que les entreprises et les équipes repensent profondément leur manière de travailler. »
2. Moins de frictions, plus d’autonomie
Autre bénéfice majeur mis en avant par Büşra : l’IA fait sauter de nombreux goulets d’étranglement en donnant plus de pouvoir aux équipes. Concrètement, cela se traduit par :
- Des designers capables de produire une première version de code
- Des Product Managers qui règlent eux-mêmes de petits problèmes d’expérience utilisateur
- Des équipes qui lancent et analysent des tests d’utilisation beaucoup plus rapidement
Résultat : les équipes d’ingénierie sont moins sollicitées.
« Des améliorations simples, longtemps repoussées faute de temps ou de ressources, peuvent désormais être mises en œuvre immédiatement. Cela rend les équipes plus agiles et améliore sensiblement la qualité. »
Les nouveaux défis posés par l’IA aux équipes produit
1. Une pression accrue sur les équipes
Mais cette accélération a un revers. Parce que l’IA permet d’aller plus vite, les attentes des directions augmentent elles aussi.
« Maintenant que tout le monde peut "faire un peu de tout", les organisations s’attendent à ce que chacun produise davantage. Résultat : la charge de travail augmente, tout comme le niveau de stress. »
2. Les hallucinations de l’IA fragilisent le travail produit
Comme beaucoup d’experts, Büşra met en garde contre une confiance aveugle dans les résultats générés par l’IA. Elle cite notamment l’exemple récent de Deloitte Australie, où un rapport généré par une IA, truffé d’erreurs factuelles et de sources inventées, a été publié tel quel.
« L’IA n’est pas un raccourci pour penser. Il faut savoir reconnaître quand elle est dans le bon… et quand son utilisation devient dangereuse. »
3. Les contenus générés par l’IA mettent les équipes produit sous pression
Mockups, prototypes : les productions générées par l’IA peuvent être extrêmement convaincantes parfois trop.
« On se retrouve à débattre pendant des heures de la couleur d’un bouton, alors que le véritable problème se situe dans l’essence même du produit. »
Les équipes commerciales ne sont pas en reste. Elles présentent elles aussi des prototypes générés par l’IA, exerçant une pression supplémentaire sur les équipes produit pour livrer « quelque chose de beau », même lorsque la solution n’est pas techniquement faisable.
4. Confidentialité et retard européen en matière d’IA
Autre sujet de préoccupation majeur : l’absence, en Europe, d’alternatives solides aux modèles d’IA américains et chinois.
« En Europe, la protection de la vie privée est une valeur centrale. Les entreprises, les autorités publiques et de nombreux citoyens ne souhaitent à juste titre pas transmettre des données sensibles aux États-Unis ou à la Chine, deux pays qui n’accordent généralement pas la même importance à la confidentialité. » Cette prudence freine l’adoption de l’IA et, à long terme, risque de placer l’Europe en position de faiblesse. Pour éviter cela, nous avons besoin de nos propres modèles d’IA, conçus selon des valeurs européennes telles que la protection des données et le respect des droits fondamentaux. Des initiatives comme Mistral ou Apertus (Swiss Ethical AI) s’inscrivent déjà dans cette dynamique. Proton travaille également sur ces enjeux, avec le développement de modèles d’IA pensés dès l’origine pour respecter la vie privée. »
Le rôle des Product Managers est en pleine mutation
L’IA impose des fondamentaux plus solides et un esprit critique renforcé
Büşra l’observe au quotidien dans son travail de coaching auprès des entreprises : l’IA oblige les Product Managers à en savoir plus et non moins.
Si l’IA prend en charge une grande partie de l’exécution, le rôle du Product Manager évolue vers davantage de stratégie, de gestion de valeur et de prise de décision.
Un Product Manager doit aujourd’hui posséder :
- Une solide expertise métier
- Une vision produit claire et des capacités de réflexion stratégique
- Une approche orientée résultats
- Une capacité d’analyse critique des contenus générés par l’IA
- Des compétences de « context container » savoir fournir le bon cadre et le bon contexte
- Un esprit critique et un jugement sûr
- Une véritable compréhension des enjeux business.
Elle insiste particulièrement sur un point clé : la qualité des résultats de l’IA dépend directement du contexte fourni.
« Il faut savoir quelles informations de fond transmettre pour obtenir des réponses pertinentes. Sans contexte, l’IA produit des résultats médiocres. »
Pourquoi mesurer les comportements est essentiel pour les équipes produit
Quels sont les mauvais indicateurs pour les Product Managers ?
Dans sa conférence « What gets measured gets gamed », Büşra décrit trois mécanismes qui poussent les équipes produit à prendre de mauvaises décisions sur la base de leurs indicateurs. Ces mécanismes existaient bien avant l’IA, mais celle-ci les amplifie, car elle rend les raccourcis encore plus faciles.
1. La loi de Goodhart
La loi de Goodhart énonce que :
« Lorsqu’un indicateur devient un objectif, il cesse d’être un bon indicateur. »
Les équipes finissent par optimiser le chiffre… plutôt que l’expérience client. Sur le papier, le produit semble s’améliorer. En réalité, seul le tableau de bord devient plus flatteur.
2. La loi de Campbell
Selon la loi de Campbell, plus un indicateur devient déterminant dans la prise de décision, plus il risque d’être manipulé consciemment ou non.
Les équipes ajustent les définitions, comptent différemment certaines actions ou filtrent les données afin d’améliorer artificiellement les résultats.
3. La voie de la moindre résistance
Face à un objectif donné, les individus choisissent naturellement le chemin le plus simple, même s’il ne crée aucune valeur pour le client. Exemple cité par Büşra : une équipe devait réduire le nombre d’annulations. Sa solution ? Ne plus comptabiliser les mises à niveau et les changements de formule comme des annulations.
Pour Büşra, le véritable impact ne se mesure pas à l’aide d’indicateurs de vanité, mais à travers le changement de comportement.
« Nous devons prouver que les clients agissent différemment grâce à notre produit. C’est à cette condition seulement que nous créons un réel impact business. »
Son approche : d’abord le changement de comportement. Ensuite, les indicateurs.
Les équipes doivent :
- Identifier le comportement client à faire évoluer (p. ex. : réaliser plus rapidement la première action réellement utile)
- Définir les bons signaux (p. ex. : temps avant la première action, abandon lors de l’intégration)
- Mesurer ce changement à l’aide d’indicateurs clairs et précis (p. ex. : rentabilisation, taux de complétion)
- S’assurer que la solution mise en place est acceptée et appréciée par les utilisateurs
- Démontrer comment cette évolution de comportement génère de la valeur business
Pour Büşra, c’est là le cœur du travail produit : les changements de comportement constituent l’ossature de la croissance produit.
Le cadre GSM de Google (Goals, Signals, Metrics) offre une structure particulièrement efficace pour y parvenir.
Que devraient faire les Product Managers différemment dès demain ?
Büşra est catégorique : « Arrêtez les formules vagues du type "rendre le client heureux". Définissez ce que signifie réellement "heureux", mesurez ce comportement et montrez en quoi il contribue à vos objectifs business. »
Les équipes doivent adopter une approche résolument orientée résultats, et établir un lien clair entre :
- Le comportement des utilisateurs
- Les résultats produits
- La valeur business
L’avenir des Product Managers
L’IA ouvre de nouvelles perspectives pour les équipes produit : plus de vitesse, moins de coûts, moins de blocages. Mais elle élève aussi considérablement le niveau d’exigence à l’égard des Product Managers, qui doivent désormais faire preuve d’une expertise plus approfondie, d’un esprit critique affûté et d’une compréhension plus assurée de la valeur produit.
Et lorsqu’il s’agit d’indicateurs, « The Metrics Lady » est formelle :
« Commencez par comprendre et influencer les comportements. Ensuite seulement, mesurez-les. »
Ce sont ces équipes-là qui construisent des produits réellement utiles pour leurs clients et créateurs de valeur pour l’entreprise.
Ce que Büşra retient du Product Day 2025
Pour Büşra, l’apprentissage reste une compétence clé.
« Le monde évolue chaque jour. Les outils évoluent. La technologie évolue. Les Product Managers doivent évoluer eux aussi. »
Elle distingue trois formes d’apprentissage :
- L’apprentissage théorique (livres, podcasts, articles)
- L’apprentissage pratique (expérimenter, se tromper, découvrir)
- L’apprentissage par l’échange (conférences, discussions, retours d’expérience)
Des événements comme le Product Day sont particulièrement propices à cette troisième forme d’apprentissage.
« On apprend en échangeant avec les autres, en posant des questions et en découvrant comment ils résolvent leurs problèmes. »
Elle ajoute toutefois un conseil essentiel :
« Il existe plus de connaissances qu’une seule personne ne pourra jamais en absorber. Il faut faire des choix et ne pas chercher à tout apprendre. »
Qui est Büşra Coşkuner ?
Büşra Coşkuner cumule plus de 15 ans d’expérience en Product Management. Elle a travaillé pour des entreprises telles que Doodle, home24 et Telekom Deutschland, et accompagne aujourd’hui des équipes produit partout dans le monde.
Elle est connue au sein de la communauté produit internationale sous le surnom de « The Metrics Lady », qu’elle doit à son expertise en indicateurs, en impact mapping et en développement produit orienté résultats.
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