Intégrer l’IA dans la gestion de projet

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Depuis presque 2 ans, l’IA est au cœur de notre quotidien : dans les médias, dans les discussions et dans notre travail. Pour certaines entreprises l’IA reste encore floue, dans son intégration (notamment en termes de contrôle des données) et dans les cas d’usages dans lesquelles elle pourrait surpasser l’humain. Tandis que des entreprises l’ont adoptée et constatent déjà des bénéfices : selon Deloitte, 62% des entreprises déclarent que l’IA et l’apprentissage automatique sont leurs principales priorités d’investissement technologique ; selon Accenture, Les entreprises qui ont adopté l’IA ont constaté une augmentation moyenne de 16% de leur productivité ; selon McKinsey, Les entreprises qui utilisent l’IA pour automatiser leurs processus métier ont constaté une réduction de 50% de leurs coûts opérationnels.

S’il y a bien un constat à retenir, c’est que l’IA est un engouement mondial et c’est une course entre entreprises à l’adoption de l’IA pour rester compétitif et ne pas prendre de retard par rapport à ses concurrents. En effet il y a des attentes en interne de la part des collaborateurs, mais aussi de la part des clients. Si vous proposez des solutions avec de l’IA intégrée, cela vous donne un côté plus « hype ».

Sommaire

Les domaines d’intervention de l’IA dans la gestion de projet

L’intelligence artificielle est capable d’aider à la planification des coûts et des délais, d’optimiser les plans de charge grâce aux algorithmes d’IA qui peuvent analyser de grande quantité de données et simuler de nombreux scénarios, d’identifier les risques potentiels et les problèmes qui pourraient survenir au cours d’un projet. Ce qui permet aux gestionnaires de projet de prendre des mesures préventives pour minimiser les risques et les coûts et enfin de faciliter l’analyse et le reporting des données.

Cependant, l’utilisation de l’IA dans la gestion de projet peut également introduire des biais dans les prévisions et les résultats des projets, en fonction des données utilisées pour entraîner les modèles d’IA. Il est donc important de s’assurer que les données utilisées pour entraîner les modèles sont représentatives et équitables. D’ailleurs, comme nous le dit le dirigeant d’Asana (outil de gestion de projet) il est relativement sceptique quant à l’utilisation de l’IA : pour lui un plan projet n’est juste qu’à 80%.

La prévision et la planification

Les algorithmes d’IA analysent les données historiques des projets pour identifier les tendances, et utiliser ces informations pour prédire les résultats futurs. Ou encore créer un planning selon les données historiques d’un projet similaire.

Dans certains outils, comme ChatGPT par exemple, on peut demander au robot le WBS d’un projet qu’on lui décrit et ensuite de nous indiquer les dépendances entre ces activités.

La gestion des ressources

L’intelligence artificielle (IA) révolutionnera la gestion des ressources dans les projets en apportant des solutions avancées de planification et d’optimisation. En analysant de grandes quantités de données, l’IA pourra fournir des prévisions précises concernant les impacts potentiels d’un manque de ressources ou de compétences, identifier les équipes à risque de surcharge ou de sous-utilisation, et recommander les meilleures allocations de ressources en fonction des besoins du projet, des compétences des membres de l’équipe et des contraintes budgétaires. De plus, l’IA sera capable d’ajuster automatiquement les affectations de ressources en cas de changements dans le projet, offrant ainsi une flexibilité accrue. En aidant à prioriser les tâches pour minimiser les impacts sur les projets majeurs, l’IA permettra également d’anticiper plus précisément les besoins futurs grâce à des modèles prédictifs. Elle pourra gérer la charge de travail en proposant des alternatives pour lisser cette charge, grâce à des planifications alternatives et des scénarios automatiques. Ainsi, l’IA optimisera l’utilisation des ressources et évitera les goulots d’étranglement, assurant une gestion efficace et proactive des projets.

La gestion des risques

L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle crucial dans la gestion des risques des projets en offrant des capacités avancées d’analyse et de prédiction. Elle analyse de grandes quantités de données historiques, de marchés et environnementales pour identifier des risques avec une précision accrue. En évaluant la probabilité de ces risques par l’analyse des données, l’IA permet aux gestionnaires de projets de mieux comprendre et anticiper les défis à venir. De plus, elle développe des réponses aux risques en se basant sur des données historiques et des situations déjà vécues, fournissant ainsi des stratégies éprouvées pour atténuer les impacts.

L’automatisation des tâches

Selon Gartner, d’ici 2030, 80 % des tâches de gestion de projet seront automatisées grâce à l’intelligence artificielle (IA), au Big Data, à l’apprentissage automatique (ML) et au traitement du langage naturel. Des solutions de test système avancées et automatisées, comme celles utilisées par la ligne Elizabeth du projet Crossrail au Royaume-Uni et par Netflix, permettent déjà une détection précoce des défauts et des processus d’autocorrection. Ces technologies réduisent le temps consacré aux tests fastidieux, diminuent les retouches et assurent des solutions sans bug, augmentant ainsi l’efficacité et la fiabilité des projets.

L’analyse de données

L’intelligence artificielle (IA) transforme l’analyse des données de projet en offrant des gains de temps considérables. Selon PMI 2023, 47 % des chefs de projet signalent que l’IA leur permet d’analyser rapidement de grandes quantités de données et d’identifier des modèles et des tendances. Elle aide également à déterminer les relations de cause à effet entre différentes variables. En automatisant la production de rapports, l’IA réduit la nécessité de main-d’œuvre, rendant l’analyse plus rapide et plus précise. Cela améliore la prise de décision, l’optimisation des ressources et la gestion des risques dans les projets.

Intégrer l’IA dans les activités de gestion de projet

Définir la politique de l’entreprise

L’objectif principal de la planification des ressources projet est d‘assurer une utilisation efficace et efficiente de ces ressources, minimisant les risques liés à la surcharge ou à la sous-utilisation. Elle permet également de garantir que chaque aspect du projet dispose des ressources appropriées au bon moment, favorisant ainsi la réussite globale du projet.

L’IA est un outil de plus parmi tant d’autres. Comme tous les outils, on va définir sa stratégie d’utilisation :

  • Choisir les cas d’utilisation : on va identifier les tâches fastidieuses qui n’apportent pas de valeur ajoutée à l’humain et où l’IA est efficace. Il est aussi important de présenter les cas d’utilisation aux collaborateurs, au risque qu’ils ne comprennent pas l’apport de l’IA et donc abandonnent son utilisation.
  • Définir les activités non délégables : par exemple chez Prodecys nous avons décidé de ne pas utiliser l’IA pour des projets clients. Les activités que vous allez déléguer à l’IA sont en lien avec les données que vous allez lui fournir.

Le contrôle des données :

  • Identifier les données pouvant être envoyées : vous le savez, ce que vous fournissez à l’IA ne vous appartient plus. En définissant les données que vous allez autoriser à lui envoyer, c’est aussi le niveau de risque auquel vous vous exposez.
  • Fournir des données de qualité : attention au niveau de qualité des données fournies. Si vous avez des données manquantes ou erronées, alors ce que va générer l’IA sera faux.

Les nouvelles compétences humaines

Ici, nous n’aborderons pas les aspects techniques, mais bien les nouvelles compétences que nous demande l’utilisation de l’IA :

  • Connaître et comprendre les bonnes pratiques d’utilisation de l’IA : en lien avec la politique d’entreprise, nous devons comprendre le fonctionnement de l’IA, comprendre comment sont gérées les données et connaître les données envoyées qui seront liées à ce que va nous livrer l’IA.
  • Maîtriser le prompt : le prompt c’est l’instruction écrite en langage naturel envoyée à l’IA, nous avons remarqué que plus le prompt est enrichi de contexte et détaillé, au plus la réponse de l’IA sera précise et répondra à vos attentes.
  • S’enrichir de soft-skills : ce sont les seules choses que n’ont pas les robots. En tant qu’humain servons nous de notre esprit critique, nous n’allons quand même croire à tout ce que génère l’IA, d’autant plus qu’elle peut se tromper et qu’elle ne nous contredit jamais.
  • Comprendre les outils qui nous entourent : nous sommes noyés par des tas d’outils et les technologies vont de plus en plus vite. On ne nous demande pas de savoir tous les utiliser, mais de savoir à quoi ils servent dans le cas où on en aurait besoin.

Des gains variables selon notre rôle

Pour les chefs de projet

L’intelligence artificielle (IA) offre de nombreux gains aux chefs de projet en améliorant divers aspects de la gestion de projet :

  • Automatiser la collecte et l’analyse des informations, ce qui améliore le monitoring et le suivi de la progression des tâches.
  • Analyser les données, pour identifier des modèles et des indicateurs prédictifs de risques, aidant ainsi à anticiper et à mitiger les problèmes potentiels.
  • Faciliter la communication et réaliser des comptes rendus en générant des synthèses et en traduisant automatiquement les rapports.

Ces améliorations rendent la gestion de projet plus efficace, et réduisent la charge de travail des chefs de projet.

Pour les planificateurs

Dans un avenir proche, l’intelligence artificielle (IA) révolutionnera le rôle des planificateurs de projet en simplifiant drastiquement les processus de planification. Elle automatisera la majeure partie de la planification, permettant une optimisation précise des ressources et des calendriers tout en ajustant dynamiquement les contraintes spécifiques du terrain.

L’IA jouera un rôle crucial dans l’aide à la mise en place des plans, mais le planificateur restera le garant de la qualité des plannings pour faciliter l’apprentissage continu de IA.

Pour les gestionnaires de ressources

Grâce à l’intelligence artificielle (IA) dans la gestion des ressources de projet, les gestionnaires peuvent s’attendre à gagner en efficacité de prise de décision.

En analysant les profils des membres de l’équipe, les charges de travail, les dépendances entre les tâches et les contraintes, l’IA fournira des recommandations précises pour l’allocation optimale des ressources à chaque phase du projet. Cela permettra aux gestionnaires de ressources de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées, de minimiser les conflits de ressources, d’optimiser l’utilisation des compétences disponibles et de réduire les risques de retards ou de dépassements budgétaires.

Comment faire fonctionner tout ça ?

L’IA n’est pas magique elle ne peut pas fonctionner toute seule et pour ça il faut alimenter les modèles d’IA avec des données, voici des exemples :

  • Données de projet : tâches, ressources, coûts, risques, temps passés, etc.
  • Données de performance : écarts par rapport aux prévisions (retards, coûts), etc.

Mais il y a un type de donnée que vous n’allez pas pouvoir lui fournir ou du moins, cela va être très compliqué. Ce sont les données de contexte : le niveau d’engagement des parties prenantes, l’environnement interne du projet (alignement avec la stratégie) et externe (environnement politique, règlementaire, légal, etc.).

Les risques et les opportunités de l’utilisation de l’IA

On le sait (plus ou moins), l’utilisation de l’IA nous permet de faire beaucoup de choses qu’elles soient bonnes ou mauvaises :

  • C’est une nouvelle porte d’entrée pour les cyberattaques, mais à la fois un nouveau moyen de développer de nouveaux logiciels pour les contrer.
  • Les données rentrées ne nous appartiennent plus, mais c’est à la fois la meilleure façon de les exploiter.
  • Attention à la fainéantise et à la délégation approximative, du genre « si c’est mal fait ce n’est pas grave, c’est l’IA qui le fait pour moi », mais c’est à la fois un moyen d’arrêter les tâches fastidieuses.

Les facteurs clés de succès

Voici ce que nous recommandons pour une intégration de l’IA dans la gestion de projet réussie :

  • Sécuriser les données : c’est-à-dire définir les données qui pourront être injectées dans une IA.
  • Définir les cas d’usages : comme n’importe quel outil, si l’on n’explique pas comment l’utiliser et les bénéfices apportés, ce sera abandonné.
  • Former les utilisateurs : au fonctionnement de l’IA, aux bonnes pratiques d’utilisation et aux cas d’usages.
  • S’assurer d’avoir des données fiables : assurez-vous d’avoir des données complètent et unifiées au risque de générer de fausses informations provenant de l’IA.

A vous de vous lancer maintenant !

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