Utiliser l’IA dans votre travail quotidien de Product Manager devrait etre un reflexe. Les grands modeles de langage (LLM) comme ChatGPT ou Claude peuvent non seulement vous aider a rediger plus efficacement, mais aussi a explorer des variations qui vous poussent a mieux reflechir a votre produit. Prenons l’exemple de la creation de personas — et voyons comment aller bien au-dela du persona “ideal”.
Les bases du prompting : donnez du contexte
Les LLM ne sont pas magiques. Ils basent chaque mot de leur reponse sur la combinaison des mots precedents. Donner des informations courtes, directes et explicites ameliorera les resultats. A l’inverse, de longues conversations avec des informations superflues risquent de les faire devier.
Ce n’est pas une question de quantite, mais de specificite contextuelle. Vous devez fournir au LLM :
- Le bon contexte
- Une demande specifique
- Des instructions claires sur le format attendu
Creer des personas precis avec les LLM
Imaginons que vous creez un produit qui utilise l’IA pour aider les Product Managers a rediger des articles de blog. Vous devez fournir au LLM : pour qui c’est, quel probleme cela resout, et ce que vous essayez de faire.
Voici la section contexte du prompt : Tu es un Product Manager travaillant sur un nouveau produit. Tu travailles sur le projet/produit suivant : Une application qui aide les Product Managers a rediger des articles de blog pour leur entreprise grace a l'IA. Le probleme que ce produit resout : Les Product Managers n'ont pas le temps d'ecrire de longs articles. Beaucoup ne sont pas doues en redaction. Certains n'utilisent pas le francais comme langue principale. Les clients cibles sont : Product Managers dans de grandes entreprises, Product Managers freelances cherchant a accroitre leur influence.
Ensuite, posez une question specifique avec des instructions sur le format de sortie :
Redige un User Persona pour ce produit. Suppose que le Persona est l'un des clients cibles mentionnes ci-dessus. Pour le persona, liste : Son nom 1. Vue d'ensemble 2. Objectifs 3. Comportements 4. Douleurs 5. Besoins Pour chacune des 5 categories, ecris 3 points courts d'une ligne.
Aller plus loin : les personas non-ideaux
C’est la que les LLM deviennent vraiment interessants. Au lieu de vous limiter au client ideal, demandez-leur de generer des personas qui ne correspondent pas parfaitement a votre produit.
Variante 1 - Client moins ideal : "Redige un User Persona pour ce produit. Suppose que c'est un client moins ideal, moins susceptible d'apprecier ton produit, et pour qui il ne correspond pas a 100% a ses besoins." Variante 2 - Client sceptique : "Redige un User Persona pour ce produit. Suppose que c'est quelqu'un qui n'est pas du tout susceptible d'apprecier ton produit, car il est sceptique et le produit ne correspond ni a ses besoins ni a ses problemes."
Ces prompts vous donneront des personas “moins qu’ideaux”, qui sont en realite les profils que vous rencontrerez le plus souvent dans la realite. Ils peuvent vous aider a identifier rapidement des problemes et des failles dans votre produit auxquels vous n’auriez pas pense, et que vous pourriez vouloir resoudre avant meme de le construire.
Les fondamentaux a retenir
Que vous utilisiez ChatGPT, Claude ou tout autre LLM gratuit, les principes restent les memes :
- Gardez un contexte precis : remplacez les donnees de la section contexte par celles de votre propre projet
- Soyez specifique dans vos instructions : indiquez exactement ce que vous attendez comme format de sortie
- Iterez : changez les parametres pour explorer differents angles (client ideal, sceptique, cas limite)
Conclusion
La creation de personas avec les LLM va bien au-dela de la simple generation du client ideal. En explorant les personas non-ideaux et sceptiques, vous pouvez anticiper les objections, identifier les faiblesses de votre produit et affiner votre proposition de valeur avant meme de commencer le developpement. L’essentiel est de toujours fournir un contexte precis et des instructions claires pour obtenir les meilleurs resultats.