Construire des produits avec l’IA avec Claire Lebarz, Chief Data & AI OfficerMaltAirbnb

4,9(30)
1 journée
Language
Français

En 2 mots

Il n’y a rien de magique derrière l’IA. Trop souvent, les équipes produits pensent que l’IA est un problème technique réservé aux data scientists, alors que c’est souvent un problème de design. Claire Lebarz est experte en data science et intelligence artificielle. Après plus de 10 ans passés dans la Silicon Valley chez Airbnb et Turo à développer des produits à base de machine learning, elle partage comment construire de tels produits avec l’impact escompté, sans besoin d’être un expert data, en choisissant les bons frameworks UX, designant des systèmes évolutifs et en adoptant des pratiques de développement cross-fonctionelles.

A qui s'adresse cette formation ?

  • Product managers

    qui souhaitent améliorer leur compréhension en IA, créer des produits en I.A ou qui aspirent à un rôle de I.A Product Manager

  • UI/UX Designers

    qui souhaitent améliorer leur compréhension en IA, et souhaitent mieux collaborer avec les data scientists

  • Dirigeants

    d'entreprise, de business unit qui cherchent à créer un produit en IA

  • Professionnels de la data

    qui veulent développer leur compétence produit et optimiser l’impact de leurs modèles

Aucun autre pré-requis ne sera exigé pour assister à la formation.

Ce que vous apprendrez

  1. Identifier quelle technique d’IA utiliser et quelles données exploiter en fonction de son objectif produit

  2. Savoir comment éviter les mauvaises expériences utilisateurs avec des stratégies UX adaptées à l’IA, et déployer des tactiques UX pour améliorer la performance de l’IA dans le temps.

  3. Favoriser une collaboration efficace entre les équipes data, design et produit.

  4. Mesurer l’impact de son produit machine learning, identifier les biais potentiels et comment approcher les défis éthiques.

A propos de Claire

Claire Lebarz

Claire Lebarz

Chief Data & AI Officer MaltAirbnb

Claire Lebarz est en charge de la data et de l’intelligence artificielle chez Malt. Elle a auparavant dirigé une des 3 divisions data d’Airbnb, en charge de l’expérience voyageur. Avec le déploiement du machine learning dans le produit, elle a avec ses équipes obtenu des résultats significatifs : +10% de conversion, -20% de volume de tickets et, en 2022, a construit la recherche par catégorie de la marketplace.

Claire a passé plus de 10 ans à San Francisco à construire des produits à forte composante data en scaleups et a conseillé une dizaine de founders et équipes produits sur la data et le machine learning.

Voir le profil de Claire

Recommandations

Mira Murati

Mira Murati
CTO of Open AI

Claire is one of few people who masters the craft of building products with AI seamlessly

Stéphane Delbecque

Stéphane Delbecque
Founding Member, Product Circle

- Du contenu de grande qualité alimenté par un case en fil rouge - Un excellent groupe de participants, motivés et expérimentés - Une experte du sujet, sympathique et expérimentés - Des locaux très lumineux, spacieux et agréables - Une session de jeu de rôle, en mode simulation

Thibaud Bernard

Thibaud Bernard
Product Manager, Spacefill

I appreciated Claire's expertise, real-life stories and frameworks. There was the right balance theory-examples-workshop. This session was insightful thanks to the interactions with the rest of the class. The environment and atmosphere were suitable for learning

Valentine Langer

Valentine Langer
Product, Snowball

Le format en petit groupe en présentiel permet aux participants d'être vraiment impliqués notamment avec des jeux de rôle. Claire a une expertise très solide en data, en management et avec une forte dimension international. Cette session a permit de voir de manière concrète des fonctionnalités de Airbnb en appliquant les concepts.

Notes et avis(30)

Satisfaction

4,9/5

Autres notes

Expertise trainer
5
Pédagogie trainer
5
Expérience
4,7
Interactivité
5
Nouv. compétences
4,6
Nouv. méthodes
4,9

Derniers avis

Chloé Charbonnier

il y a 4 m.

Nicolas Riviere

il y a 4 m.

Je recommande. Permet d’améliorer sa culture data. Donne aussi des méthodes intéressantes pour améliorer la collaboration avec une équipe data science et mieux appréhender les features basées sur de l’IA.

Mélanie Meng

il y a 4 m.

Super formation avec des méthodologies qui peuvent être mise en place directement. On apprend pour sûr ! Et dans une atmosphère relax.

Capucine BORGHESE

il y a 4 m.

Très intéressant. La formation donne de bons leviers pour améliorer la collaboration avec les Data Scientists et mieux comprendre les grands principes AI. Claire a une riche expérience qui est partagée avec dynamisme. Merci !

Le programme

Matin

  1. Comprendre les fondamentaux du management de produit à base d’intelligence artificielle et l’appliquer à ses besoins:

    1. 1 Identifier quelle technique de machine learning utiliser en fonction de ses besoins, l’exemple des sources de données derrière la fonctionnalité “search” de Airbnb

    2. 2 Définir sa fonction d’optimisation et traduire les critères de succès produit aux systèmes d’IA

    3. 3

      Group work Atelier: reconnaitre les systèmes de machine learning derrière des produits quotidiens et concevoir le système derrière son projet produit

  2. Concevoir chaque scenario, éviter les mauvaises expériences utilisateurs

    1. 1 Anticiper les limites de l’IA et détecter les potentielles mauvaises expériences, à travers l’exemple de la messagerie Airbnb.

    2. 2 Appliquer des outils d’UX pour traiter limites de l'IA and les communiquer aux utilisateurs

    3. 3 Identifier les leviers pour recueillir les feedbacks et améliorer l'expérience utilisateur, discussion sur des exemples de produits du quotidien

    4. 4

      Group work Atelier: identifier les risques de son projet produit et désigner les patterns UX pour ses futures utilisateurs

Déjeunons !

Après-midi

  1. Favoriser une collaboration efficace autour des projets d’intelligence artificielle

    1. 1 Identifier comment collaborer efficacement avec les les data scientists, développeurs, designers,…

    2. 2 Maitriser différents type d'artefacts pour favoriser une collaboration productive sur des projets de machine learning

    3. 3

      Group work ✓Workshop d’appropriation des outils

  2. Mesurer l’impact de son produit I.A

    1. 1 Comment mesurer l’impact de son produit I.A et l’améliorer

    2. 2 Reconnaitre et mesurer les biais inhérents aux ML

    3. 3 Comment approcher les questions éthiques, l’exemple des enjeux de discrimination raciale à Airbnb et de la collaboration avec Color of Change

    4. 4

      Group work Atelier : identifier les potentiels biais de son project produit et les approches à mettre en place

La promesse Pollen

Relevez les défis de demain aux côtés des meilleurs d'aujourd'hui.

  • Les meilleurs opérationnels partagent leur secret sauce
  • Une pédagogie active et rythmée
    Des contenus directement actionnables
  • Une communauté de talents
    Des échanges authentiques et concrets, 12 participants max.

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Les questions les plus fréquentes

  • Comment se déroule l’évaluation de nos formations ?

    Afin de valider vos compétences et assurer la réussite de nos formations, nos trainers Pollen utilisent des méthodes variées comme la participation active en encourageant les participants à s'engager activement dans la formation en posant des questions et en participant aux discussions.

    Mais aussi grâce à l’
    application pratique en évaluant la capacité des participants à appliquer les compétences acquises à travers des quiz, des scénarios réels ou des études de cas.

  • Nos formations sont ouvertes au plus grand nombre, et notamment aux personnes en situation de handicap.

    Notre référent handicap portera une attention particulière à votre situation, de l'inscription à l'organisation des sessions, pour comprendre la nature de la situation de handicap ou des difficultés rencontrées et envisager les modalités d'adaptation ou de compensation les plus adéquates.

    Nos locaux sont accessibles aux Personnes à Mobilité Réduite.

    N’hésitez pas à nous indiquer les éventuelles situations de handicap ou difficultés pour que nous en discutions ensemble, en toute confidentialité.

  • Le principe de Pollen, c'est d'apprendre auprès d'experts qui étaient à votre place il n'y a pas si longtemps. Ils ou elles travaillent dans les plus belles entreprises en croissance de France et d'Europe. Ces experts partagent leurs méthodes de travail, ce qui a marché dans la vraie vie. Mais aussi leurs erreurs pour que vous ne perdiez pas de temps. Comme le reste du groupe est constitué de pairs, vous apprenez aussi des autres participants.

  • Ils sont reconnus comme étant les meilleurs experts opérationnels sur des compétences clés, pour aujourd’hui et pour demain. Ils ont tous au moins 7 ans d’expérience sur la thématique de leur formation et ont travaillé dans plusieurs entreprises faisant référence dans leur domaine.
    L’équipe pédagogique Pollen sollicite les recommandations d’au moins 2 personnes ayant déjà travaillé directement avec eux puis réalise un premier entretien de screening.

  • Les formations sont généralement prises en charge par l’employeur. Les entreprises peuvent acheter des packs de crédits avec un tarif dégressif suivant le nombre de crédits achetés.

    Nous sommes un organisme de formation certifié Qualiopi ce qui vous permet de demander une prise en charge à vos OPCO.
    En savoir plus ici.

    Le financement par le CPF n’est pas prévu.

  • Les sessions Pollen mettent en application une pédagogie développée avec des experts en pédagogie. Les trainers sont formés pour transmettre leurs connaissances en impliquant les learners. 80% du temps est consacré à des études de cas du trainer ou basée sur l’expérience des learners ou à des études de cas réels et 20% est consacré à la théorie. 50% du temps est consacré au retour du trainer, 50% aux retours d’expérience des trainers.