Produit
- Cadrer un problème, structurer une vision et prioriser les besoins.
- Transformer une idée en produit clair, testable et utile.
- Faire le lien entre besoin utilisateur, valeur business et faisabilité.
Product Manager IA | Product Builder | Bordeaux.
Auto-entrepreneure, ex-développeuse web et maintenant Product Manager, je mène des projets digitaux de bout en bout : discovery, vision, MVP, backlog, prototype, delivery et mesure d'impact. Mon terrain actuel : les produits ou workflows où l'IA apporte une vraie valeur.
Disponible pour un poste salarié de Product Manager IA, Product Owner IA ou Product Builder.
Vision & stratégie produit + culture utilisateur + exécution technique.
Ce que j'apporte
Conception d’un modèle embarqué
Exemple de l’IA comme fonctionnalité produit : un de mes projets personnels dont le nom, le concept détaillé et les choix techniques restent volontairement non publics pour protéger l'intégrité du produit.
Fonctionnement d'une IA conçue comme une brique produit : choix du type d’IA, pipeline de traitement, modèle intégré sur prototype développé avec l'assistance IA.
Preuves
Prototypes, livrables web, expériences projet et outils concrets. Certains noms et détails ne sont pas dévoilés en raison de leur caractère confidentiel.
Des prototypes pour passer de l'idée à l'interface : parcours Figma, écrans mobiles et version web développée avec assistance IA.
4 campagnes électorales, avec le même objectif à chaque fois : remporter l’élection.
Main dans la main avec le ou la candidat(e), définir la cible, analyser la concurrence, cadrer les éléments de langage et construire une charte éditoriale.
Construire une identité visuelle forte, inscrite dans les codes politiques, mais assez différenciante pour porter une proposition claire.
Mobiliser print, web, réseaux sociaux, podcasts, contenus terrain et supports obligatoires strictement réglementés.
À partir du recueil des besoins, définir des KPI et mettre en place un outil pour mesurer l’adhésion, le soutien et les signaux de progression.
Gestion de projets digitaux de bout en bout : recueil du besoin, cadrage, production, contenus, design, mise en ligne, relation client et arbitrages.
Une culture technique réelle pour dialoguer avec les équipes, comprendre les dépendances, challenger les estimations et prototyper en autonomie.
Un livrable de cadrage pour transformer une intuition produit en hypothèses testables : problème, cible, usage IA, risques et signaux de validation.
Friction répétée dans un parcours sensible, besoin d'aide au bon moment.
Utilisateurs finaux, contexte d'usage contraint, attentes de clarté et de confiance.
L'IA doit réduire la friction, guider la décision et rester compréhensible.
Modèle embarqué, pipeline de traitement, signal interprétable et retour actionnable.
Qualité des données, biais, latence, RGPD, explicabilité et humain dans la boucle.
Compréhension, adhésion, taux de réussite, retours test et signaux de progression.
Méthode
Entretiens, terrain, contexte métier, irritants, objectifs, contraintes légales et techniques.
Vision, hypothèses, Lean UX Canvas, story map, périmètre MVP, risques, critères de succès.
Wireframes, Figma, parcours, POC IA/no-code/code, prompts, tests avant investissement lourd.
Backlog, user stories, priorisation, cérémonies Scrum, QA fonctionnelle, alignement parties prenantes.
Adoption, rétention, satisfaction, ROI attendu, apprentissages et prochaines décisions produit.
Skills radar
Parcours
Campagne municipale
Propulse
Élections législatives
Parti politique
Massy Production
OpenClassrooms & MediaSchool
OpenClassrooms
Talis Business School N.E.W, Bordeaux
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