La priorisation des idées produit, souvent perçue comme fastidieuse, est devenue cruciale à l'ère de l'intelligence artificielle. Avec l'IA, la génération d'idées s'accélère, rendant d'autant plus impératif le choix des bonnes initiatives. Le framework ICE (Impact, Confidence, Effort) est un outil classique qui évalue les idées sur trois dimensions : l'impact potentiel, la confiance dans la réussite et l'effort nécessaire pour la mise en œuvre.
Traditionnellement, l'évaluation de la "Confiance" était un processus long et coûteux, impliquant des enquêtes, des entretiens utilisateurs, des prototypes et des tests A/B. Cela conduisait souvent les équipes à se fier davantage aux opinions qu'aux preuves concrètes, entraînant des décisions sous-optimales et des échecs de projets. L'IA change radicalement cette dynamique en réduisant considérablement le coût et le temps nécessaires pour obtenir des preuves tangibles.
Grâce à l'IA, il est désormais possible de simuler des enquêtes avec des réponses générées par IA, de mener des entretiens avec des personas IA, et de tester des prototypes via des tests d'utilisabilité structurés par IA, le tout en quelques minutes ou heures. Cette capacité permet d'atteindre un niveau de confiance "validé par l'IA" (scores 5-6 sur une échelle adaptée) bien plus rapidement et à moindre coût que les méthodes traditionnelles, qui nécessitaient des semaines, voire des mois. Cette validation précoce agit comme un filtre puissant, permettant d'éliminer rapidement les hypothèses faibles et de concentrer les efforts réels sur les idées les plus prometteuses, avant même d'impliquer des utilisateurs humains.