Gestion de projet et IA – retour à l’efficacité

Gestion de projets et Intelligence Artificielle (IA)

Une évidence et des gains immédiats

La vague d’innovation de l’IA est en train de déferler sur le monde du travail.

La gestion de projets est un domaine qui va être totalement révolutionné par l’IA.

Elle va permettre de faciliter le travail des chefs de projets

  • En leur faisant gagner du temps,
  • En analysant et utilisant mieux les données,
  • En permettant une meilleure gestion des ressources,
  • En facilitant l’anticipation des risques.

L’intérêt de l’IA dans la gestion de projet :

  • Libérer le chef de projet des tâches chronophages pour le recentrer sur les missions de gestion d’équipe, de relation clients ou d’anticipation. L’IA permet d’accéder plus rapidement aux informations, d’automatiser des tâches de reporting ou de gagner du temps de suivi.
  • Faciliter la prise de Décision Éclairée : Grâce à sa capacité à traiter et analyser de vastes quantités d’informations, l’IA aide les gestionnaires de projets à prendre des décisions basées sur des données fiables.
  • Gestion des Risques : L’IA identifie les risques potentiels, permettant une intervention préventive pour minimiser les impacts sur le projet.
  • Optimisation des Processus : L’IA analyse les données en temps réel pour créer des plannings dynamiques, optimisant ainsi l’utilisation des ressources et la durée des projets.

Comment utiliser l’IA dans la gestion de projet ?

  • Collecte et analyse de données complexes : Par sa capacité d’analyse de données, l’IA peut traiter d’énormes quantités d’informations en un temps record, fournissant ainsi des insights précieux aux gestionnaires de projets,
  • Production documentaire simplifiée: Rapports, Compte rendu, synthèse, l’IA générative permet de produire des documents très rapidement,
  • Accès rapide à l’information. L’accès à une documentation de projets parfois dense est grandement facilité par l’utilisation d’une IA qui ira synthétiser pour le chef de projets les informations dont il a besoin.
  • Planification Assistée par IA : Utilisez des outils d’outils de gestion de projets qui intègrent l’IA pour proposer des plannings adaptés aux spécificités de chaque projet.
  • Communication Automatisée : Intégrez des chatbots IA pour faciliter les mises à jour de projets et la communication au sein de l’équipe, réduisant ainsi le temps consacré aux réunions.
  • Analyse Prédictive : L’IA peut anticiper les besoins en ressources et ajuster les allocations pour éviter les déséquilibres, crucial dans les projets à grande échelle des télécoms et de la construction.

Automatisation des Tâches de Suivi et de Reporting :

L’un des avantages les plus significatifs de l’IA est sa capacité à automatiser les tâches répétitives et chronophages. Dans la gestion de projet, cela se traduit par :

  • Gain de temps de traitement des fichiers de reporting et de suivi. Les tâches très mécaniques de recopie d’information, d’envoi de rapports ou de rédaction de compte rendus.
  • Réponse aux appels d’offre. Dans le cas d’appels d’offres volumineux (comme pour un projet BTP par exemple), l’IA permet d’analyser toutes les pièces marchés, d’identifier les risques ou les leviers de réclamation.
  • Suivi en Temps Réel : L’IA collecte et analyse les données des différentes phases du projet, fournissant une vue d’ensemble actualisée et permettant une réaction rapide aux imprévus.
  • Reporting Automatisé : Fini les heures passées à compiler les rapports. L’IA génère des analyses de performance, des résumés d’avancement et des alertes en cas de déviation par rapport au plan initial, facilitant ainsi la prise de décisions et la communication avec les parties prenantes.
Comment faire ? Quelle méthode ?

L’efficacité d’une IA dépend, en premier lieux, du volume de données qu’il peut utiliser.

Il s’agit donc de nourrir une IA avec toute la documentation du projet:

  • document marchés
  • échanges mails
  • rapports
  • planning
  • Procédures
  •  Images / Vidéos
  • Présentations commerciales
  • Enregistrement audio

L‘omnicanalité de l’IA (càd la capacité à analyser en même temps le texte, le son et l’image) permet d’avoir des données riches et variées.

La première tâche est de recentrer sa documentation projet au même endroit. La force d’une IA réside dans sa capacité à avoir un modèle de données le plus important possible.

Cela peut se faire facilement soit en créant un GPT (modèle de donnée CHAGPT appliqué à ses propres données) ou en utilisant un outil de gestion de projet qui intègre l’IA (moi j’utilise Notion)

En clair, les outils d’IA génératives (Chatgpt / BARD / Mistral AI) utilisent généralement des bases de données mondiales pour nourrir leurs IA. C’est d’ailleurs souvent un problème car ça peut induire des biais ( ex, CHATGPT est basé sur des données de pays anglosaxon, elle est donc moins pertinente pour des pays de culture différentes comme l’Europe).

Dans le cas d’un projet, on peut très bien paramétrer une IA qui ira principalement utiliser les données de son projet pour répondre aux sollicitations de l’équipe projet.

Par exemple, si je veux contrôler que je n’ai pas oublié de traiter un point de contrat majeur, l’IA peut aller lire les contrats, lire les rapports, compte rendus et productions écrites puis lister les points du contrat qui ne semblent pas être traités.

Autre exemple, j’ai rédigé un compte rendu de réunion mais je ne suis pas certain qu’il réponde à tous les points des précédentes réunions, mon IA pourra faire ce rapprochement automatiquement.

 

Idyllique ? Non, il subsiste des problèmes ou risques à bien traiter pour ne pas transformer un avantage en problème :

  • Les données sont généralement stockées sur un CLOUD, quid des données sensibles ?
  • L’IA doit assister sans prendre les décisions à la place du chef de projet, quid de la bonne gouvernance et gardes fous à définir
  • L’IA peut également se tromper, inventer, « halluciner », quid des process de contrôle et de vérification en temps réel
Quels outils / Quels Logiciels ?

 

La plupart des outils de gestion de projets commencent à proposer de l’IA plus ou moins avancée :

  • Notion: Un assistant IA propose de rédiger du texte, de faire des automatisations ou de réaliser des recherches en fonction des données du projet stocké sur Notion. Il propose également de saisir des données dans des tables.
  • Asana : L’IA aide à la prise de décision, permet de traiter des tâches en masse ou encore de récolter des données sur le projet.
  • Microsoft intègre copilot, un assistant IA sur toutes ses applications : Elle permet comme un assistant, de lui poser des questions, de générer du texte ou des images ou de remplir automatiquement des informations dans les outils office 365.
  • Trello – strategy AI : Propose un outil d’IA pour mieux piloter ses projets et surtout mieux prendre des décisions stratégiques en fonction des données du projet
  • Monday : L’ajout de fonctions d’IA sont en cours d’intégration mais elles proposeront de la génération de documents, l’automatisation de tâches ou la capacité à répondre à des sollicitations…

Et bien d’autres, tous les éditeurs vont développer des briques d’IA dans leurs logiciels.

Conseils Pratiques :

Le premier conseil est de bien prendre le temps de choisir ses outils et surtout l’environnement numérique dans lequel on va déployer ses outils (Microsoft / Google / Sass ouvert / Apple…..). Ce choix est terriblement engageant et structurant pour la suite.

 Ensuite, les principales questions d’implémentation sont:

  • Choisissez des outils d’IA adaptés à votre secteur et à la taille de votre entreprise,
  • Investissez dans la formation de vos équipes pour maximiser l’utilisation de ces technologies,
  • Intégrer une démarche de conduite du changement pour donner du sens et déminer les craintes, 
  • Évaluez régulièrement l’impact de l’IA sur vos projets pour continuer à optimiser son utilisation.

A titre d’exemple, je teste les fonctions IA de Notion. Dans cet outil, j’essaie d’y mettre le plus possible d’éléments du projet :

  • Les tâches à réaliser
  • Les rapports/ compte rendus
  • Les documents produits
  • Les spécifications techniques
  • Le planning

De cette manière, l’IA a une vue globale et permet de prendre en compte toutes les composantes du projet dans son assistance.

C’est compliqué de centraliser tout un projet au même endroit car on utilise généralement plus d’une dizaine d’outils différents dans son travail.

Conclusion

L’intégration de l’IA dans la gestion de projets est plus qu’une tendance, c’est une réelle révolution !

Ce n’est pas seulement une question de technologie, c’est une nouvelle façon de penser et de travailler, permettant d’atteindre des niveaux de performance bien meilleur et surtout de se démarquer de ses concurrents.

Elle va libérer le chef de projet de tâches administratives qui ont progressivement rempli son temps de travail.

Elle va surtout redonner à la fonction de Chef de Projets ses lettres de noblesse en le recentrant sur ses missions à valeur ajoutée :

  • Analyser/ anticiper/ définir une stratégie
  • Coordonner les acteurs du projet / Animer l’équipe projet
  • Comprendre les besoins clients
  • Expliquer, convaincre / Être le ciment du projet

Sans angélisme ni positivisme surjoué, elle va permettre au chef de projets de se recentrer sur la composante humaine d’un projet : les collaborateurs, les partenaires et les clients.

Mais il subsiste des risques et des freins qu’il faudra lever (protection des données, gouvernance, contrôle).

Les prochaines années seront certainement passionnantes à vivre !

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