Intelligence artificielle dans la gestion de projet
Lorsque vous cherchez sur l’intelligence artificielle dans la gestion de projet, vous trouverez de nombreux articles sur la façon dont l’IA va révolutionner et transformer la gestion de projet, comment elle automatisera les processus, etc., et comment elle éliminera peut-être le rôle de chef de projet.
En lisant la plupart de ces articles, vous avez l’idée que l’IA possède en effet les capacités que nous connaissons déjà tous – traiter rapidement de grandes quantités de données, trouver des modèles dans les données, en tirer des enseignements, faire des prédictions. Il est également clair que la pratique de la gestion de projet où les capacités de prévision des scénarios et des résultats du projet, la prévision de l’impact des risques et des problèmes, l’estimation du travail, etc. sont des éléments constitutifs critiques, est un cas d’utilisation évident pour l’application de l’IA. Il ne fait donc aucun doute que l’IA aura une empreinte importante dans la zone de gestion de projet.
La question la plus importante est cependant de savoir ce que cela fera à la gestion de projet d’un point de vue organisationnel, aux processus établis, aux méthodologies, aux cadres, etc.
L’IA sera-t-elle simplement un autre outil qui facilitera la vie du chef de projet, tout comme Microsoft Project, Jira, Slack, etc.? Les chefs de projet apprécient de tels outils tout comme les comptables apprécient des outils comme Microsoft Excel qui leur ont simplifié la vie à bien des égards.
L’IA ressemblera-t-elle à une nouvelle méthodologie de gestion de projet, tout comme Agile? Les méthodes agiles ont eu un impact significatif sur la gestion de projet, en particulier dans les projets de développement de technologies / logiciels, ce qui a également conduit à de nouveaux outils logiciels (par exemple Atlassian Jira) et a nécessité un nouvel état d’esprit pour l’adoption.
L’impact de l’IA sur la gestion de projet sera cependant beaucoup plus large et vraiment perturbateur. L’IA ne sera pas seulement un nouvel outil ni une nouvelle méthodologie, mais nous pouvons nous attendre à ce qu’elle redéfinisse fondamentalement les pratiques de gestion de projet.
Les raisons sont dans la nature de l’IA, alias dans le domaine du Machine Learning, et aussi dans ce qu’est la gestion de projet. Lorsque vous regardez les processus de gestion de projet, il y a 3 éléments qui définissent la gestion de projet dans sa nature principale, qui à mon avis sont également les 3 principaux points douloureux des projets:
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Incertitude
Le résultat attendu de tout projet sera toujours incertain. Personne ne peut garantir une livraison de projet dans les délais, le budget, la portée et la qualité convenue. Ce n’est tout simplement pas possible avec les pratiques actuelles – à moins que le chef de projet ait la capacité improbable de lire l’avenir à partir d’une boule de cristal. -
Prévoir
Il existe de nombreuses techniques pour prévoir les activités et les tâches du projet, la durée des tâches, les goulots d’étranglement potentiels, etc., et construire un plan réaliste autour de cela afin de respecter une date de livraison cible.
Ce qui doit également être intégré à une telle planification, c’est une prévision des problèmes susceptibles de se produire en cours de route, d’où une gestion et un suivi diligents des risques. Nous sommes généralement horribles à faire des prévisions – ce n’est que la nature humaine et nous estimons généralement de manière trop optimiste. -
Apprentissage
Il n’y a pas beaucoup de domaines où l’apprentissage est aussi important que pour la gestion de projet – mais dans la plupart des projets d’aujourd’hui, les équipes passent simplement d’un projet à l’autre sans vraiment apprendre de leurs expériences.
Les projets sont considérés comme des efforts uniques, mais ce n’est tout simplement pas vrai – les projets ne sont jamais vraiment 100% uniques. Lorsque vous construisez une maison, vous pouvez construire un type de maison unique, mais il existe de nombreux processus et lots de travaux dans un tel projet qui ont été effectués et exécutés précisément de la même manière dans d’autres projets de construction de maisons auparavant.
L’essentiel ici est d’apprendre de ces projets et processus passés, d’adopter les choses qui ont fonctionné et d’éviter les choses qui ne fonctionnaient pas bien auparavant.
Malheureusement, dans tous ces 3 domaines, les pratiques de gestion de projet actuelles échouent, ce qui est la cause de taux de réussite des projets constamment bas. Et c’est une conséquence naturelle que les capacités sous forme d’analyse prédictive, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique doivent être exploitées pour traiter ces éléments critiques dans le domaine de la gestion de projet.
Je m’attends donc à ce que les éléments clés suivants définissent l’avenir de la gestion de projet:
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Processus décisionnels basés sur les données
Jusqu’à présent, les décisions concernant les projets sont prises de manière très intuitive, généralement sur la base de sa propre expérience professionnelle, mais elles sont également souvent motivées par des motivations politiques et biaisées.
Un changement vers une approche basée sur les données et les faits qui prendra en considération les défis passés, les apprentissages et les faits, est un changement fondamental et radical et je m’attends à une forte résistance car elle nécessite un véritable changement de mentalité. -
Diriger des produits au lieu de gérer des projets
Les chefs de projet d’aujourd’hui sont trop impliqués dans des tâches plus administratives et répétitives, bien qu’un grand nombre de tâches quotidiennes puissent être automatisées en utilisant des approches de robotique ou d’apprentissage automatique.
Les chefs de projet devraient se concentrer davantage sur des sujets stratégiques, piloter le développement de produits afin de combler l’écart apparent entre la gestion de projet et la gestion de produit. -
Intelligence hybride
La combinaison de l’intelligence machine et humaine dans les projets est un élément important des futurs concepts de gestion de projet, car elle combinera les forces des deux mondes pour une approche optimale de gestion de projet. L’IA ne sera pas en mesure de fournir du leadership aux gens, de négocier avec les clients, etc. – dans toutes ces activités davantage axées sur le leadership et l’intuition, les humains sont supérieurs à l’IA et peuvent exploiter leurs forces, tandis que l’IA peut se concentrer sur ses forces en termes de collecte et l’analyse et l’apprentissage de grandes quantités de données.
L’IA est là pour rester dans la gestion de projet et bien qu’il ne soit pas encore clair, à quoi ressemblera exactement le nouveau monde de la gestion de projet, il changera radicalement et la façon dont les projets sont gérés ne sera plus jamais la même.
Les processus de gestion de projet seront réécrits.
Certains rôles disparaîtront et d’autres nouveaux seront introduits.
Des outils intelligents arriveront sur le marché.
Restez à l’écoute.