PM IAGouvernance · Workflows · Cas d'usage

Product Manager IA, Design Systems & Data

Samy Jemaï

Je transforme la complexité en cohérence, à l'échelle.

Je cadre, gouverne et déploie l'IA générativeles workflows produitles Design Systemsla donnée

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Samy Jemaï, portant un pull col roulé beige sous une veste en tweed, dans un espace intérieur moderne
Samy JemaïPM IA · Design Systems Paris

01 · À propos

À propos

Design System Product Strategy Accessibilité IA & Tooling Gouvernance IA Data

Product Manager spécialisé en Design Systems, je relie stratégie digitale, accessibilité et expérience produit. Mon travail : installer les conditions pour que les équipes créent avec cohérence, à l'échelle.

Pour moi, l'agilité et le Design System se renforcent : le système donne aux équipes agiles des briques déjà décidées. Je suis de près l'IA appliquée aux workflows produit. Et je traite l'accessibilité comme une qualité du produit.

Un Design System ne vaut que si les équipes l'adoptent. Sinon, c'est juste une bibliothèque que personne n'ouvre.

Profil LinkedIn

02 · Positionnement IA

De la promesse de l'IA au produit gouverné

Mon rôle de Product Manager IA : choisir les bons cas d'usage, les intégrer dans les workflows réels des équipes, et poser le cadre qui permet d'aller vite sans perdre le contrôle. Le même métier que pour un Design System, appliqué à l'IA : de la cohérence à l'échelle.

L'IA ne remplace pas la stratégie produit. Elle la rend urgente. Sans cadre, elle génère de la dette plus vite que de la valeur. Avec un cadre, elle devient un avantage durable.

01 · Gouvernance

Décider ce que l'IA a le droit de faire

Registre des cas d'usage, classification des risques, règles d'usage, revue avant mise en production. Un cadre qui accélère les équipes au lieu de les freiner.

 02 · Workflows

Intégrer l'IA là où l'on travaille déjà

Discovery, design, développement, contenu, support. L'humain reste dans la boucle aux points de décision, et seulement là où il apporte quelque chose.

 03 · Cas d'usage

Prioriser par la valeur, la faisabilité et le risque

Commencer là où le gain est mesurable et l'erreur rattrapable. Écarter tôt ce qui coûte plus en contrôle qu'il ne rapporte.

 04 · Data & évaluation

Mesurer avant de déployer

Données qualifiées, jeux d'évaluation, seuils go / no-go fixés avant le premier prototype. Puis un suivi en production : qualité, dérive, coût.

En ce moment · Schneider Electric

Mon positionnement IA

Des agents qui rendent le Design System exploitable par un LLM, via MCP

  • Agent d'onboarding autonome
  • Agent de support autonome
  • Screen builder : écrans Figma et code conformes
  • Agent d'accessibilité

Méthode

De l'idée au produit IA en production, en cinq étapes

  1. 01 · Cadrer

    Partir du problème utilisateur

    Qui est l'utilisateur, quel est son problème, comment saura-t-on que c'est résolu ? Et surtout : une solution sans IA ferait-elle l'affaire ? Une erreur coûte combien, et à qui ?

    • Problème
    • Critère de succès
    • Coût de l'erreur

  2. 02 · Qualifier les données

    Pas de produit IA sans données maîtrisées

    Disponibilité, qualité, représentativité, droits d'usage, données personnelles. C'est ici que se jouent la conformité RGPD et une bonne partie des biais.

    • Qualité
    • RGPD
    • Biais

  3. 03 · Prototyper et évaluer

    Des seuils go / no-go décidés avant le premier test

    Un jeu d'évaluation représentatif, des métriques choisies avec le métier, des seuils écrits à l'avance. On compare chaque version à la précédente, sur les mêmes cas.

    • Évaluations
    • Métriques
    • Seuils

  4. 04 · Encadrer

    Garde-fous, transparence et humain dans la boucle

    Filtres en entrée et en sortie, traçabilité, information des utilisateurs, validation humaine sur les décisions qui comptent. Le niveau d'encadrement suit le niveau de risque.

    • Guardrails
    • Transparence
    • Human-in-the-loop

  5. 05 · Déployer et piloter

    Un produit IA se pilote après la mise en production

    Qualité, dérive, coût par requête, retours utilisateurs. Les modèles changent, les usages aussi : le suivi fait partie du produit, comme pour un Design System.

    • Monitoring
    • Dérive
    • Coût

Cas d'usage

Où l'IA crée de la valeur, et à quel prix

Grille de lecture que j'utilise pour prioriser. Les notes sur 5 sont des exemples types, à recalculer dans chaque contexte.

Catalogue complet

03 · Impact

Ce que disent les chiffres

Adoption

12+

Équipes et produits adoptants

87%

Couverture composants

−40%

Time-to-market

96%

Conformité WCAG AA

45+

Contributeurs actifs

78%

réutilisé / custom

Taux de réutilisation vs. code custom

72

échelle NPS −100 → +100

NPS interne (satisfaction des équipes)

04 · Projets

Réalisations anonymisées

Génération de maquettes IA conforme au Design System

Structuration des données pour entraîner le modèle, mise en place de points de validation et garde-fous, définition des cas d'usage et directives, conformité au tone of voice. Le défi : accélérer la conception sans créer de dette visuelle. Chaque maquette générée passe par des checkpoints automatisés avant d'atteindre l'écran d'un designer.

Lire l'étude de cas

IA GénérativeGuardrailsTone of VoiceValidation

Génération de code Design System-first

Utilisation de l'UI Kit existant, des tokens sémantiques et des bibliothèques de dataviz comme base de génération. Code TypeScript adapté au stack technique de l'organisation, aucune génération from scratch. Le code produit est déjà conforme aux standards du Design System : zéro dette technique, zéro refacto post-génération.

Lire l'étude de cas

Code GenerationTypeScriptDesign TokensDataviz

Bibliothèque de composants et patterns dans un CMS

Back-office gérant l'ensemble des propriétés, états et variants du Design System. Génération automatique des attributs hreflang sur tous les sites de marque locaux du groupe. Le CMS déploie le système, le traduit et en gouverne les évolutions. Résultat : un seul point de vérité pour des dizaines de marchés.

Lire l'étude de cas

CMSGouvernancei18nHreflang

Design System

Le système derrière ce site est documenté en entier

Fondations, tokens en trois couches, composants avec leurs états, patterns, accessibilité et gouvernance. Tout ce que vous voyez ici est construit avec.

Explorer le Design System

05 · Parcours

Expérience

Du plus récent au plus ancien : faites défiler la frise pour remonter le parcours.

  1. Aujourd'hui

    Schneider Electric

    Paris

    Product Manager, IA & Digital Experience (Design System)

    Stratégie produit du Design System de Schneider Electric : des interfaces cohérentes, accessibles et solides pour les équipes design, développement et ingénierie. L'IA est devenue le principal moteur du rôle : gouvernance IA de l'équipe (cadre d'usage, garde-fous, critères de succès et d'échec), bibliothèque partagée de skills, agents et MCP qui rendent le Design System exploitable par un LLM. Animation d'une communauté design de plus de 900 membres.

    • Gouvernance IA
    • Agents & MCP
    • Design System
    • KPI & NPS

  2. Sanofi

    Paris

    Product Manager, plateforme web Consumer Healthcare (CMS & bibliothèque de composants)

    Plateforme CMS des sites grand public des filiales : bibliothèque de plus de 100 composants, migration de plus de 200 sites, +40 points Lighthouse, sites multilingues (hreflang, RTL et LTR), tokens de marque systématisés, SEO intégré aux gabarits, programmes de formation pour les équipes marchés.

    • CMS
    • Composants
    • i18n
    • Brand tokens

  3. Philip Morris International

    Rome, puis Paris

    Digital Product Manager B2C, puis Digital Trade Engagement Manager B2B

    Du programme européen Fast Track à l'engagement digital de l'écosystème B2B : plateforme Web et PWA, écosystème Salesforce, refonte des parcours (UX/UI, personnalisation, A/B tests), programmes de fidélité digitaux, parcours CRM 360, analytics et reporting pour la région Europe, management d'équipe et de prestataires.

    • B2B & B2C
    • Salesforce
    • Data & analytics
    • Agile

  4. Le Groupe La Poste

    Paris

    Product Manager & Product Owner, projets d'innovation (20/20)

    Pilotage du programme d'innovation « 20/20 » et de projets du Lab Postal chez Yellow Innovation : mobile, web, IoT et hardware, en Scrum et Kanban.

    • Innovation
    • IoT
    • Scrum & Kanban

  5. CRIIF · Robot Lab

    Paris

    Digital Marketing Manager & Product Owner, IoT & Robotique

    Stratégie et marketing digital de produits d'IA, d'IoT et de robotique ; rôle de Product Owner (backlog, user stories, priorisation) ; conception d'interfaces, de sites et d'applications avec les ingénieurs et les designers ; création d'un service d'usabilité et d'expérience utilisateur.

    • IA & robotique
    • Product Owner
    • UX

  6. GE Healthcare

    Paris

    Clinical Education Marcom Leader Europe & Product Owner

    Transformation digitale des formats de formation clinique en tant que Product Owner, webinaires @Live Expert, supports pour plus de 150 spécialistes, enquête de satisfaction NPS dans plus de 30 langues sur la zone EMEA.

    • Product Owner
    • NPS
    • EMEA

Voir le parcours complet sur LinkedIn

06 · Services

Ce que je propose

IA

Stratégie & gouvernance IA

Choisir les bons cas d'usage, poser un cadre de gouvernance proportionné au risque, intégrer l'IA dans les workflows des équipes et la mesurer en production.

  1. Cartographie : cas d'usage priorisés par valeur, faisabilité et risque
  2. Gouvernance : registre, classification des risques, règles d'usage
  3. Workflows : humain dans la boucle, garde-fous, évaluations
  4. Pilotage : indicateurs de qualité, de coût et d'adoption
Voir mon approche IA
Consulting

Design System Consulting

Audit, stratégie, implémentation, gouvernance. J'installe un système qui continue de tourner après mon départ.

  1. Constat : où en est votre DS aujourd'hui
  2. Stratégie : la feuille de route qui fait sens
  3. Implémentation : tokens, composants, documentation
  4. Gouvernance : contribution, évolution, adoption
Discuter de votre projet
Formation

Training & Workshops

Culture Design System, collaboration produit/design, accessibilité, IA dans les workflows produit. Des sessions conçues pour changer la façon de travailler dès la semaine suivante.

  • Design System Culture : de la conviction à l'action
  • Produit × Design : aligner les vocabulaires
  • Accessibilité Pratique : au-delà du checklist
  • IA & Produit : intégrer l'IA sans perdre le contrôle
Voir les formations

07 · Blog

Réflexions et pratiques

Tous les articles

Design System6 min

Pourquoi votre Design System finit au cimetière, et comment l'éviter

La plupart des Design Systems meurent de négligence. Voici les signaux qui l'annoncent, et ce qui permet d'inverser la courbe avant qu'il ne soit trop tard.

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IA8 min

IA générative et Design Systems : cohabitation ou collision ?

Quand l'IA génère une interface en 30 secondes, pourquoi maintenir un Design System ? Parce que la vitesse sans cohérence est juste de la dette accélérée.

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Accessibilité5 min

L'accessibilité, une discipline de chaque sprint

Arrêter de traiter l'accessibilité comme un ticket Jira qu'on reporte. En faire un invariant du processus produit, vérifié à chaque livraison.

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08 · Contact

Démarrons une conversation

Un projet, une question, une envie de collaborer ? Je réponds à chaque message. Pas de formulaire qui se perd dans un tunnel.

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