Le Rôle Essentiel de la Collaboration Interfonctionnelle dans le Développement de Produits AI Axés sur l'Utilisateur

Dans la course au développement d'expériences IA à la pointe de la technologie, les entreprises investissent massivement dans divers modèles et technologies. Mais qu’est-ce qu’il faut pour créer un produit IA qui répond efficacement aux besoins des clients ? Les experts de Capital One, Pinterest et Slack, présents à VB Transform 2024, révèlent que la collaboration interdisciplinaire est essentielle.

« Vous pouvez explorer toutes les possibilités de l’IA, mais une fois dans un cadre industriel pour construire un produit, il faut un village pour bien faire les choses », a déclaré Deepak Agarwal, VP de l'ingénierie chez Pinterest. « Cela nécessite aujourd'hui l'ingénierie, le design, la gestion de produit, l'analyse de données, et même un contrôle légal. »

Agarwal, ancien responsable de l'ingénierie IA chez LinkedIn, a souligné l'importance d'adopter un état d'esprit centré sur l'IA. Établir une culture de collaboration entre équipes peut créer les expériences exceptionnelles que les clients désirent.

Naviguer dans l'innovation et les défis de l'IA

Traditionnellement, les produits logiciels étaient développés à travers des processus déterministes impliquant des pratiques standardisées pour les tests et l’itération. Cette méthode offrait aux équipes un chemin clair pour améliorer la qualité des applications. Cependant, l'émergence de l’IA générative a compliqué ce paysage en introduisant une approche non déterministe avec de nombreux variables impactant le cycle de développement.

Aujourd'hui, les développeurs doivent rester attentifs à la rapidité d'innovation de l’IA, tout en garantissant la qualité, la sécurité et les performances de leurs applications. Ils doivent suivre une multitude de facteurs, allant de la sélection des modèles à la qualité des données et à la formulation des requêtes utilisateur.

« Auparavant, vous pouviez esquisser un design dans Figma et prédire assez bien l’expérience utilisateur », a expliqué Jackie Rocca, VP Produit chez Slack. « Maintenant, avec l’IA et les LLM, prédire les résultats est devenu beaucoup plus complexe. Nous avons évolué vers un environnement de prototypage rapide qui met l’accent sur l’itération. »

Dans ce contexte rapide, les entreprises risquent d'omettre des défis fondamentaux, comme l’intégration de l’équipe de développement IA avec celles responsables de la livraison de produits fonctionnels et orientés consommateur. Fahad Osmani, VP AI/ML et Design de l'Expérience Logicielle chez Capital One, a souligné que de nombreuses équipes négligent des parties prenantes vitales, notamment celles impliquées dans l’évaluation des risques et la conformité.

Plus préoccupant encore, lorsque les équipes collaborent, elles optimisent souvent au sein de leurs départements sans considérer l'écosystème global.

Favoriser la collaboration interdisciplinaire

Pour remédier à ces lacunes, Rocca recommande aux organisations de prioriser la collaboration entre équipes variées. Cette approche garantit un focus centré sur le client tout en apprenant et en itérant continuellement sur les produits IA. Par exemple, bien que l'objectif chez Slack était de lancer un chatbot IA, l'équipe a réorienté ses efforts vers des fonctionnalités d’IA générative ciblant les besoins des utilisateurs.

« Nous avons pris du recul pour identifier les défis clés des utilisateurs sur Slack, tels que la surcharge d'informations et les difficultés de recherche », a-t-elle déclaré. « Nous avons décidé de développer des fonctionnalités comme la recherche alimentée par IA et les résumés de canaux pour améliorer l'expérience utilisateur. »

Osmani et Agarwal soulignent également la valeur de la collaboration interdisciplinaire dans la découverte de problèmes. Ils plaident pour des efforts conjoints à travers les rôles afin de trianguler les retours d'expérience provenant de sources diverses, y compris les tests A/B et la télémétrie, permettant une compréhension plus profonde du contexte et des problèmes utilisateurs avant d’avancer vers le développement.

« Impliquer des rôles divers dès le départ mène à des insights surprenants, contrairement à viser d'abord un cas d'affaires ou une preuve de technologie », a conseillé Osmani. « J’ai observé des résultats bien meilleurs lorsque toutes les parties sont impliquées depuis la définition du problème jusqu'aux tests de concept et d’utilisabilité. »