| name | project-product-management-ai |
| description | Compétence niveau expert en gestion de projet et de produit assistée par IA. Couvre Agile, Scrum, Kanban, SAFe, estimation IA, risk management projet, resource planning, sprint planning, backlog prioritization, roadmapping, stakeholder management, product discovery, user research, A/B testing, metrics-driven product, OKR, KPI tree, feature prioritisation RICE/ICE, product analytics, et P.M. framework. |
Gestion de Projet et de Produit Assistée par IA
Présentation
Compétence niveau expert en gestion de projet Agile et management de produit assistés par l'IA. Couvre les méthodologies Agile, la product discovery, la priorisation, le product analytics, le roadmapping, les OKR, et les frameworks de product management.
1. Gestion de Projet Agile
Outils et Automatisation
- Jira Automation : règles automatisées, Smart Values, AI suggestions
- Linear AI : gestion de projet avec IA intégrée — triage, estimation, priorisation
- Asana Intelligence : Asana AI — suggestions de tâches, workflows intelligents
- Monday.com AI : automatisations prédictives, recommandations
Sprint Planning et Exécution
- Sprint Planning ML : planification de sprint assistée par ML
- Estimation Story Points : estimation par points — planning poker, t-shirt sizing, ML
- Velocity Prediction : prédiction de vélocité par séries temporelles
- Burndown Forecasting : prévision de burndown chart
- Risk Burndown AI : suivi automatisé des risques du sprint
- Blocker Detection : détection proactive des bloqueurs
- Sentiment Rétro : analyse de sentiment des rétrospectives
Méthodologies
- Scrum : rôles (SM, PO, Dev), events, artifacts
- Kanban : flux continu, WIP limits, cycle time, lead time
- SAFe (Scaled Agile Framework) : coordination à l'échelle
- LeSS / Nexus : scaling Agile pour équipes multiples
2. Product Discovery
Recherche Utilisateur
- User Research Automation : automatisation de la recherche utilisateur
- Survey Analysis : analyse automatisée des enquêtes utilisateurs
- User Interview Synthesis : synthèse d'entretiens par LLM
- Competitive Analysis ML : analyse concurrentielle automatisée
Frameworks de Découverte
- Opportunity Solution Tree : arbre opportunités-solutions (Teresa Torres)
- Jobs-to-be-Done (JTBD) : théorie des emplois à accomplir
- Value Proposition AI : génération de proposition de valeur
- Lean Canvas : canevas lean automatisé
- Problem Framing : cadrage du problème avec IA
3. Priorisation
Frameworks de Priorisation
- RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort)
- ICE (Impact, Confidence, Ease)
- MoSCoW (Must have, Should have, Could have, Won't have)
- Kano Model ML : classification Kano automatisée (Basic, Performance, Excitement)
- Effort Estimation : estimation d'effort par ML
- Impact Prediction : prédiction d'impact business
Méthodes Quantitatives
- Weighted Scoring : scoring pondéré multi-critères
- Cost of Delay : coût du délai (DoD = Value ÷ Duration)
- CD3 (Cost of Delay Divided by Duration) : WSJF
- WSJF : Weighted Shortest Job First — SAFe priorisation
- WSJF SAFe : User-Business Value + Time Criticality + Risk Reduction ÷ Job Size
- Opportunity Scoring : scoring des opportunités
4. Product Analytics
Plateformes
- Mixpanel : analytics produit, funnel, retention, flows
- Amplitude : behavioral analytics, cohort analysis, experimentation
- Heap : auto-capture des événements, retroactive analytics
- Pendo : adoption features, feedback, guides in-app
Analyses
- Feature Adoption ML : prédiction d'adoption de fonctionnalités
- Funnel Analysis : analyse d'entonnoir de conversion
- Cohort Analysis : analyse de cohortes comportementales
- Retention Curves : courbes de rétention
- Activation Rate : taux d'activation des utilisateurs
- AHA Moment Detection : détection des moments AHA par ML
- Product-Led Growth (PLG) : croissance pilotée par le produit
Métriques de Produit
- North Star Metric : métrique polaire (guide de la croissance)
- HEART Framework : Happiness, Engagement, Adoption, Retention, Task Success
- PULSE : Page views, Uptime, Latency, Seven-day active, Earnings
- AARRR Pirate Metrics : Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral
- Engagement Loops : boucles d'engagement
- Habit Testing : test de formation d'habitudes (Hook Model — Trigger, Action, Reward, Investment)
- Growth Loops : boucles de croissance virales
- LTV/CAC : Lifetime Value ÷ Customer Acquisition Cost
- Payback Period : période de retour sur investissement client
5. Roadmapping et OKR
Roadmapping
- OKR Setting AI : définition d'OKR (Objectives and Key Results) assistée par IA
- Initiative Scoring : scoring des initiatives stratégiques
- Dependency Mapping : cartographie des dépendances
- Roadmap Optimization : optimisation de feuille de route
- Resource Leveling : nivellement des ressources
- Capacity Planning : planification de capacité
- Timeline Prediction : prédiction de délais par ML
- Gantt AI : diagramme de Gantt intelligent
Métriques Stratégiques
- OKR cascade : company → team → individual
- KPI Tree : arbre d'indicateurs clés de performance
- Balanced Scorecard : tableau de bord équilibré
- Leading vs Lagging indicators
6. Catégories
cs.CY — Computers and Societycs.AI — Artificial Intelligencecs.LG — Machine Learningcs.HC — Human-Computer Interactioncs.IR — Information Retrievalecon.GN — General Economics
