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Réunissez retours utilisateurs, spécifications, notes de roadmap et documentation produit dans un seul espace de travail IA.
L’idée en bref
Le travail produit est fait de fragments : entretiens utilisateurs, tickets de support, notes d’analytics, spécifications, captures d’écran, débats sur la roadmap et contraintes techniques. Une IA générique en tire des conseils produit génériques.
Un projet MultipleChat donne à un domaine produit ou à une fonctionnalité son propre espace de travail. Importez les éléments probants et les contraintes, puis utilisez l’IA pour synthétiser les retours, rédiger des PRD, comparer des options et préparer des décisions avec un contexte fondé sur les sources.
On échoue souvent avec les projets IA parce qu’on importe trop peu de choses. Si un expert humain aurait besoin des documents sources, le projet en a besoin aussi.
Entretiens utilisateurs, tickets de support et retours clients
PRD, spécifications, notes de roadmap et journaux de décisions
Synthèses analytics, résultats d’expérimentations et feuilles de calcul
Captures d’écran, wireframes, notes de design et plans de mise en production
Contraintes techniques, documentation d’API et notes d’architecture
Instructions du projet
Les mêmes fichiers peuvent produire des réponses très différentes selon les instructions. Fixez vos attentes une fois pour toutes afin que chaque modèle sache comment traiter les sources, l’incertitude et la mise en forme.
Distingue les éléments issus des utilisateurs, le jugement produit et les hypothèses d’implémentation.
Cite les noms de fichiers pour les affirmations sur les utilisateurs et les exigences.
Privilégie la clarté, les compromis et la préparation à la décision.
Signale les données manquantes avant de recommander un changement de roadmap.
Écris dans un langage produit concis, adapté aux ingénieurs et aux parties prenantes.
Il ne s’agit pas de descriptions théoriques de fonctionnalités, mais des premiers flux de travail concrets qu’un product manager devrait essayer après avoir créé un projet.
Flux de travail 1
Regroupez retours, spécifications et décisions par domaine produit ou par fonctionnalité. Cela évite que le contexte d’une roadmap sans rapport ne pollue la recherche.
Prompt à essayer
Flux de travail 2
Importez entretiens, tickets, notes d’enquête et captures d’écran. Demandez à l’IA de dégager les tendances, la gravité et des citations représentatives.
Prompt à essayer
Flux de travail 3
Utilisez le projet comme source pour un document d’exigences au lieu de partir d’un modèle vierge.
Prompt à essayer
Flux de travail 4
Demandez à plusieurs modèles de comparer les options à partir du même contexte de projet, puis utilisez la collaboration entre IA pour la critique.
Prompt à essayer
Flux de travail 5
Transformez des éléments produit épars en points d’avancement clairs pour la direction, l’ingénierie ou les équipes go-to-market.
Prompt à essayer
La solution est simple : gardez des projets ciblés, importez les vrais documents sources et demandez des résultats fondés sur ces sources.
1.Ne rédigez pas de PRD sans avoir importé les éléments issus des utilisateurs et les contraintes.
2.Ne mélangez pas des domaines produit sans rapport dans un même projet.
3.Ne laissez pas l’IA inventer des métriques ou des citations de clients.
4.N’oubliez pas les contraintes techniques quand vous demandez des conseils sur la roadmap.
5.Ne cachez pas les incertitudes aux parties prenantes.
Souvent, oui. Un projet par fonctionnalité ou par domaine produit garde les retours clients, les spécifications et les décisions bien ciblés.
Oui. Importez les éléments issus des utilisateurs, les contraintes et les décisions, puis demandez un PRD fondé sur les fichiers du projet.
Oui. Captures d’écran, notes, feuilles de calcul et documents peuvent être importés et indexés pour la recherche au sein du projet.
Différents modèles peuvent rédiger, critiquer et mettre à l’épreuve une décision produit à partir du même contexte de projet.
Bien démarrer
Importez vos documents, fixez les règles, puis laissez MultipleChat retrouver le contexte pertinent pour ChatGPT, Claude, Gemini, Grok ou la collaboration entre IA.
