Embauché il y a 2 ans pour digitaliser les process, Alexandre Aubry raconte tous les changements que cela a induit : transformation de l'organisation, de l'infrastructure matérielle et réseau, ouverture et décommissionnement progressif de l'ERP Cobol...
Nous avons assisté à la conférence client de l'entreprise Orange à Agile en Seine. Cet article vous propose de découvrir comment l'IA Gen devient déjà un atout incontournable chez certains clients.
Un bon mix d'indicateurs - des KPI classiques ainsi que des KPI personnalisés - devrait vous aider, à condition de respecter un principe essentiel : faites simple !
L'IA offre un potentiel significatif pour rationaliser et optimiser la gestion du backlog Produit, mais son adoption nécessitera de trouver un équilibre judicieux entre automatisation et validation humaine, tout en assurant la transparence et en atténuant les risques de biais.
L'intelligence artificielle (IA) aura un impact significatif sur la gestion du backlog Produit dans les méthodologies Agile, offrant à la fois des opportunités et des défis. Voici quelques impacts clés que nous avons identifiés :
L'IA peut grandement accélérer la création du backlog Produit en générant automatiquement des idées de fonctionnalités, des user stories et des critères d'acceptation à partir de la description du produit et de la vision. Cela permet un gain de temps considérable pour le Product Owner.
En analysant les données utilisateurs, les tendances du marché et les retours d'expérience, l'IA peut aider à raffiner et prioriser de manière plus précise les éléments du backlog. Cela assure un meilleur alignement avec les besoins réels des utilisateurs.
L'IA peut suggérer un découpage approprié des user stories ou des épics trop volumineuses, en se basant sur les bonnes pratiques et les critères INVEST, ce qui facilitera la planification des sprints.
Bien que l'IA puisse générer du contenu pour le backlog, une validation et des ajustements manuels par le Product Owner et l'équipe resteront nécessaires pour s'assurer de la pertinence et de la qualité.
Pour développer une confiance dans les recommandations de l'IA, il sera crucial de comprendre la logique sous-jacente et les données utilisées, ce qui n'est pas toujours évident avec les systèmes d'IA actuels.
Comme tout système automatisé, l'IA peut introduire des biais ou des erreurs dans la gestion du backlog si les données d'entraînement ou les algorithmes sont imparfaits. Une supervision humaine reste indispensable.
Nous avons assisté à la conférence client de l'entreprise Orange à Agile en Seine. Cet article vous propose de découvrir comment l'IA Gen devient déjà un atout incontournable chez certains clients.
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Agile en Seine 2024 s'annonce comme une opportunité unique pour nos dirigeants de s'immerger dans les dernières avancées en matière d'agilité, de data et d'IA. Nous participerons à cet événement pour recueillir et partager des insights stratégiques.
Appliquer la méthode agile aux projets de Data Science maximisera leur impact et leur valeur.
