Continuous Discovery

PROMPT

Créer une série d’article sur le Continuous Discovery basé sur le livre de Teresa Torres. Je souhaite en particluier identifier la recette de Opportunity Solution Tree, une fiche sur le mindset avec les 6 valeurs (Orienté Outcome, Customer Centric, Collaborative, Visual, Experiments, Countinuous), un article sur les interviews utilisateurs.

Le reste de l’article et les autres sont générés par Github Copilot.

🎯 Qu’est-ce que le Continuous Discovery?

Le Continuous Discovery est un cadre systématique pour:

🎯 Qu’est-ce qu’une Opportunity Solution Tree?

L’OST est une représentation visuelle qui relie:

        OUTCOME (Objectif métier + user)
              ↓
      OPPORTUNITIES (Obstacles/Besoins)
        ↙   ↓   ↘ 
   Sol.1 Sol.2 Sol.3    (Solutions à tester)
              ↓
        EXPERIMENTS
              ↓
        LEARNING

Chaque niveau répondent à:

• OUTCOME: Où veut-on aller d’ici 6-12 mois?
• OPPORTUNITIES: Qu’est-ce qui nous bloque d’y arriver?
• SOLUTIONS: Comment lever chaque obstacle?
• EXPERIMENTS: Quelle solution tester en priorité?

Avantage clé: Une seule question centrale (OUTCOME) peut avoir 10+ chemins différents (combinations opportunités + solutions). Ça force à explorer avant de coder.

🎯 Introduction: Le Mindset Change Tout

La plupart des équipes savent ce qu’il faut faire (interviews, expériences, itération).

Mais faire passe par un changement de mentalité.

Ces 6 valeurs constituent le “cœur” du Continuous Discovery. Sans elles, c’est juste une méthodologie mécanique. Avec elles, c’est une culture de découverte.

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1️⃣ OUTCOME-ORIENTED 🎯

Définition

Penser en objectifs, pas en features.

❌ Feature-Oriented (piège courant):
   "On va ajouter un dark mode"
   "Créer une section communauté"
   "Faire une app mobile"

✅ Outcome-Oriented (mentalité juste):
   "Augmenter engagement des utilisateurs soir"
   "Réduire time-to-first-value"
   "Améliorer fidélité à 90 jours"

Pourquoi?

• Features ne garantissent rien (ajout ≠ utilisation)
• Outcomes répondent à la vraie question: “Ça marche ou pas?”
• Permet d’explorer plusieurs chemins avant de coder

Comment Cultiver?

Pratique 1: Poser “Pourquoi?”

Cet article vient à la fois illustrer la démarche de “Continuous Discovery” et se poser comme la finalité de cette série pour un cas d’usage concret et actuel d’une interne en médecine.

PROMPT

un article d’exemple de mise en oeuvre dans une démarche de recherche / thèse sur les opportunités d’usage de l’IA générative pour les internes en médecine, qui doivent à la fois parfaire leur apprentissage savoir/savoir-faire auprès des séniors ou autres agents vivants/institutions ou d’IA, pour le mettre en pratique opérationnelle auprès de leurs patients, et se maintenir eux-mêmes en bonne santé, sans trop subir la pression, la fatigue, etc… L’article doit démontrer comment cadrer/cibler une problématique, et fouiller les opportunités, réaliser des interviews de parties prenantes, se focaliser sur la valeur à produire pour les pp et les intéressés en tant que médecin interne.