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Case Studies
Hiérarchisation assistée des idées
Le Chief Analytics Office (CAO) d’IBM est chargé d’établir des partenariats avec les unités commerciales d’IBM pour intégrer l’IA et l’analytique avancée dans les workflows et fournir des informations fondées sur des données et des recommandations de machine learning, ce qui génère de la valeur pour les domaines allant de l’écosystème à la gestion des produits, en passant par la finance et bien plus encore. Pour une organisation mondiale qui compte plus de 250 000 employés, ce n’est pas une mince affaire.
Au sein d’IBM, c’est plus de 500 responsables produit qui prennent en charge le développement de produits logiciels. Au total, ils ont reçu plus de 30 000 nouvelles idées et demandes de fonctionnalités de la part des utilisateurs au cours de l’année écoulée. Pour les transformer en actions, ces demandes sont catégorisées, le but étant que des thèmes communs puissent émerger et que les fonctionnalités puissent être hiérarchisées. Dans le passé, le formulaire de demande de fonctionnalité contenait un champ facultatif « thème » qui permettait aux utilisateurs d’indiquer eux-mêmes un thème pour leur idée. Mais la plupart des idées n’avaient pas de thème associé, ce qui obligeait les chefs de produit à examiner et à catégoriser manuellement chaque demande de fonctionnalité.
Au sein d’IBM, les différentes équipes produit utilisaient des approches disparates pour évaluer les nouvelles idées et s’appuyaient sur des plateformes distinctes pour les classer par ordre de priorité. Cela entraînait des incohérences dans les critères de sélection et la qualité des données. Les responsables produit stockaient les configurations, les sorties de données et les formats de fichiers complexes dans un répertoire local. Cette méthode était non seulement gourmande en ressources, mais elle empêchait le partage des fichiers entre les collaborateurs et créait souvent des doublons accidentels.
Pour relever ces défis, l’équipe du CAO a travaillé avec le service de gestion des produits pour piloter un nouveau workflow, une solution de priorisation des améliorations de produits. L’objectif était d’utiliser l’IA générative (gen AI) pour évaluer les demandes de fonctionnalités, identifier les similitudes et effectuer un classement en conséquence. Le projet pilote de six mois a mis à contribution un total de 128 chefs de produit concentrés sur 10 produits logiciels.
Yingsi Jian, Chloe Moon et Christopher Yu ont utilisé IBM watsonx.ai, un studio d’entreprise de nouvelle génération destiné aux générateurs d’IA, pour créer la solution. Watsonx.ai lit la description de l’idée et l’attribue à une catégorie en utilisant le prompt engineering.
Le modèle utilise la méthodologie de notation RICE (Reach – Impact – Confidence – Effort) pour évaluer les idées et attribuer automatiquement chaque demande à une ou plusieurs des huit catégories prédéfinies, conformément aux normes de l’Organisation internationale de normalisation (ISO) pour le développement logiciel. Il calcule une recommandation objective de priorisation, ce qui atténue la paralysie des décisions et minimise les biais humains potentiels. En outre, il enregistre les priorités dans l’outil de feuille de route des produits du groupe, offrant ainsi à des équipes distinctes une plateforme de collaboration et de suivi des progrès en temps réel tout en permettant aux chefs de produit d’identifier plus facilement les tendances communes et de créer des visualisations basées sur ces catégories.
Les résultats du projet pilote se sont révélés très prometteurs. Celui-ci a démontré que la nouvelle solution peut contribuer à augmenter la productivité d’un chef de produit en rationalisant le processus de recherche de données, en fournissant et en traitant les informations provenant des sources de données. Les chefs de produit peuvent ainsi prendre des décisions éclairées et fondées sur des données. Il est également conçu pour permettre aux chefs de produit d’accélérer les décisions oui/non, le but étant de répondre plus rapidement aux clients et d’améliorer leur expérience globale. La solution peut également aider à uniformiser le language au sein des équipes produit et favoriser ainsi une meilleure communication. Un langage uniforme peut également permettre aux cadres supérieurs d’agréger une vue globale de leur portefeuille en utilisant le même cadre de hiérarchisation.
Pour créer des produits qui trouvent un écho auprès des clients, les chefs de produit doivent combiner les données à leur expertise métier, avant de fixer des éléments de la feuille de route. La solution permet de faciliter le pont entre ces deux sources différentes.
A l’avenir, le CAO d’IBM prévoit d’évaluer des ajouts tels que :
- déployer un modèle pour identifier et catégoriser les idées similaires dès leur entrée
- déployer la solution dans des produits logiciels supplémentaires
- lancer la méthodologie de notation des solutions au-delà des nouvelles idées et des éléments de la feuille de route
- piloter des alertes de notification aux chefs de produit concernant les données télémétriques pertinentes
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