Construire un MVP sans Discovery structurée, c’est risquer de livrer un produit mal utilisé, peu adopté ou sans impact. Une phase de discovery bien menée permet de valider les besoins réels, cadrer les risques, et prioriser l’essentiel.
Avec l’essor des outils d’IA générative, le travail du Product Manager évolue. Il devient possible d’aller plus vite, plus loin, et plus juste. C’est ce qu’on appelle désormais le Vibe Coding : une approche augmentée du delivery, centrée sur la valeur, le signal, et la cohérence d’ensemble.
Sommaire
🧭 1. Cadrer un problème utile
🔍 2. Explorer les usages réels
🧪 3. Prioriser les hypothèses à tester
🎨 4. Prototyper pour valider la proposition de valeur
🧩 5. Définir un MVP cohérent et mesurable
⚡ Le Vibe Coding en pratique
📎 En résumé
📚 Ressources utiles
🧭 1. Cadrer un problème utile
Tout commence par une intention claire. Avant de chercher une solution, il faut identifier un problème concret, rattaché à une cible et à un enjeu métier.
Livrables attendus :
✅ Un énoncé de problème clair
✅ Une cible utilisateur bien définie
✅ Un lien direct avec un objectif produit ou business
🧠 Astuce IA : GPT peut vous aider à reformuler vos problèmes, générer des déclinaisons, ou explorer des contextes similaires pour ouvrir le champ.
🔍 2. Explorer les usages réels
Inutile d’attendre des mois de recherche. Quelques interviews ou observations ciblées permettent souvent d’identifier les irritants récurrents et les logiques d’usage existantes.
Objectifs :
- Identifier les comportements réels (et non déclarés)
- Repérer les solutions bricolées ou les contournements
- Comprendre le contexte de prise de décision
🧠 Astuce IA : Utilisez des assistants pour générer des grilles d’entretien, synthétiser des verbatims ou détecter les mots clés récurrents dans les retours utilisateurs.
🧪 3. Prioriser les hypothèses à tester
Un MVP n’est pas une version simplifiée du produit final. C’est un test de viabilité. Il doit être centré sur 1 à 2 hypothèses à fort enjeu.
Exemples :
- “Les utilisateurs sont prêts à automatiser ce processus.”
- “Ils utilisent déjà des solutions incomplètes mais réguliè”
- “Ils perçoivent la valeur dès la première utilisation. »
🧠 Astuce IA : Demandez à l’IA de reformuler vos hypothèses, générer des scénarios de test ou suggérer des critères de validation clairs.
🎨 4. Prototyper pour valider la proposition de valeur
Le prototype n’est pas un livrable design. C’est un outil de vérification de compréhension et d’utilité.
À tester :
- Est-ce que la proposition est claire ?
- Est-ce que le parcours paraît logique ?
- Est-ce que l’utilisateur voit l’intérêt dès le départ ?
🧠 Astuce IA : Vous pouvez générer des wireframes, du contenu de landing page, ou même des scripts de test utilisateur simulés.
🧩 5. Définir un MVP cohérent et mesurable
Une fois la proposition validée, il faut construire un MVP réduit mais représentatif, permettant de tester l’usage réel.
Critères :
- Focus sur une seule promesse forte
- Backlog resserré, centré sur l’impact utilisateur
- Indicateurs de succès définis en amont
🧠 Astuce IA : L’IA peut vous aider à structurer le backlog, reformuler les user stories, ou créer des supports de synchronisation pour les équipes.
⚡ Le Vibe Coding en pratique
Le Vibe Coding, c’est utiliser l’IA comme un levier pour :
📌 Aller plus vite dans la phase de cadrage
📌 Clarifier les intentions produit
📌 Garder une cohérence entre design, wording, et usage
📌 Livrer un MVP avec une vraie direction produit, pas une accumulation de fonctionnalités
Ce n’est pas un remplacement du rôle de PM, mais une extension. Cela permet de se concentrer sur les arbitrages à forte valeur.
Attention à la confidentialité :
L’utilisation d’outils IA dans un cadre professionnel implique de porter une attention particulière à la sécurité des données. Les données sensibles, personnelles ou stratégiques ne doivent pas être transférées dans des interfaces IA non maîtrisées (ex. : contrats, feedbacks clients non anonymisés, roadmaps confidentielles).
Recommandations :
- Utiliser des environnements internes sécurisés pour l’IA (GPT embarqué, API avec contrôle de logs, etc.)
- Anonymiser les données avant usage
- Éviter toute injection de données confidentielles dans des interfaces cloud publiques sans garantie juridique claire
📎 En résumé
Structurer une discovery efficace, c’est :
- Identifier un vrai problème
- Comprendre les usages réels
- Prioriser les hypothèses critiques
- Prototyper avec intention
- Construire un MVP utile et mesurable
Et avec l’IA comme alliée, c’est aussi :
⚡ Gagner en efficacité
⚡ Mieux documenter chaque étape
⚡ Faciliter les décisions produit/tech
📚 Ressources utiles
Articles & Références
- Product Discovery – Marty Cagan (SVPG)
- How to Test Product Hypotheses — Teresa Torres
- The MVP is Dead. Long Live the RAT (Riskiest Assumption Test)
- Le framework RICE de priorisation – Intercom
Outils mentionnés
- Notion AI
- Figma
- Maze
- ChatGPT / OpenAI
- Miro
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Exomind accompagne les équipes produit & tech dans la structuration de MVP, les phases de discovery et l’intégration de l’IA dans les pratiques produit.
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