Head of Data & AI Product

Gérer le recrutement d’un(e) Head of Data & AI Product, c’est d’abord parfaitement connaitre son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit s’adapter à votre contexte précis.

Le Head of Data & AI Product rapporte directement au Chief Data & AI Officer (CDAO) et est responsable de la gestion des produits Data & AI tout au long de leur cycle de vie.
Il/elle anime de manière transversale et matricielle les équipes de Product Owners, les squads (composées de data scientists, data engineers, MLOps engineers) et les Product Managers pour garantir le delivery efficace des produits Data & AI, leur adoption par les métiers, et la mesure de leur ROI.

Missions principales

a. Animation transversale et gestion des équipes produits

Leadership matriciel et agile :

Animer les Product Owners et les squads (data scientists, data engineers, MLOps engineers) en mode agile pour garantir le delivery des produits Data & AI dans les délais et selon les standards de qualité.
Organiser les rituels agiles (sprints, revues, rétrospectives) et s’assurer de l’alignement des équipes sur les objectifs produits.

Gestion des Product Managers :

Superviser les Product Managers qui sont les interfaces avec les métiers pour recueillir les besoins, prioriser les fonctionnalités et garantir la satisfaction des utilisateurs finaux.

b. Définition et priorisation des produits Data & AI

Vision et feuille de route produit :

Définir la vision produit et la feuille de route en collaboration avec le Head of Data & AI Strategy et les métiers.
Prioriser les fonctionnalités et améliorations en fonction de leur impact business, de leur faisabilité technique et des retours utilisateurs.

Spécifications fonctionnelles et techniques :

Rédiger les user stories et les spécifications techniques en collaboration avec les équipes techniques et les métiers.
Valider les prototypes et les versions bêta pour garantir leur conformité aux attentes métiers.

c. Déploiement et adoption des produits Data & AI

Lancement et déploiement :

Planifier et superviser le lancement des produits en collaboration avec les équipes marketing, commerciales et techniques.
Définir les stratégies de déploiement (phasé, pilote, généralisé) pour maximiser l’adoption et minimiser les risques.

Adoption et formation :

Mettre en place des programmes de formation et d’accompagnement pour garantir une adoption réussie des produits par les utilisateurs finaux.
Collaborer avec les équipes métiers pour identifier et lever les freins à l’adoption.

d. Mesure de l’impact et du ROI

Suivi des KPIs :

Définir et suivre des indicateurs clés de performance (KPIs) pour mesurer l’adoption, l’utilisation et l’impact business des produits (ex : taux d’utilisation, satisfaction utilisateur, gain de productivité).
Analyser les données d’utilisation pour identifier les opportunités d’amélioration ou de nouveaux cas d’usage.

Mesure du ROI :

Évaluer le retour sur investissement (ROI) des produits Data & AI et présenter les résultats aux parties prenantes (direction, métiers).
Proposer des ajustements stratégiques pour maximiser la valeur business des produits.

e. Collaboration avec les équipes du CDAO et les métiers

Alignement avec le Head of Data & AI Strategy :

Travailler en étroite collaboration avec le Head of Data & AI Strategy pour s’assurer que la feuille de route produit est alignée avec la stratégie globale Data & AI.

Coordination avec les équipes techniques :

Collaborer avec le Head of AI Factory pour garantir que les produits sont développés et industrialisés selon les meilleures pratiques (MLOps, DevOps).
Travailler avec le Head of Data Governance pour s’assurer que les produits respectent les normes de gouvernance et de conformité.

Interface avec les métiers :

Être le point de contact principal pour les métiers via les Product Managers, pour recueillir les besoins, valider les solutions et garantir la satisfaction des utilisateurs.

Exemples de réalisations concrètes

Lancement réussi d’un produit de recommandation personnalisée :
Animation d’une squad de 5 data scientists et 3 data engineers pour développer et déployer un système de recommandation basé sur l’IA, augmentant les ventes de 15 % en 6 mois.
Mise en place d’un programme de formation pour les équipes commerciales, garantissant une adoption à 90 % du produit.
Déploiement d’une plateforme d’analyse prédictive :
Priorisation et livraison d’une plateforme permettant aux équipes métiers de prédire les tendances de vente, réduisant les erreurs de prévision de 20 %.
Mesure du ROI du produit, démontrant un gain de 500K€ sur les coûts opérationnels en un an.
Amélioration de l’expérience utilisateur d’un tableau de bord BI :
Refonte complète d’un tableau de bord existant en collaboration avec les utilisateurs finaux, augmentant son taux d’utilisation de 30 %.
Mise en place de KPIs pour suivre l’adoption et l’impact business, avec des revues mensuelles pour ajuster les fonctionnalités.
Intégration d’un modèle de maintenance prédictive :
Coordination avec les équipes techniques pour intégrer un modèle de maintenance prédictive dans un logiciel industriel, réduisant les temps d’arrêt de 25 %.
Formation des équipes de maintenance et mesure de l’impact, avec un ROI positif en moins de 8 mois.