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IA: les 5 applications dans la gestion de projet en conseil

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Date de publication :
novembre 19, 2021
Temps de lecture :
9 minutes
consultport-author
Lynn
Lynn tire ses opinions et ses connaissances du monde des affaires de sa longue expérience de consultante en management ainsi que des ses rÎles d'épouse, de mÚre et de grand-mÚre.

La place de l'IA dans la gestion de projet fait de plus en plus débat. Mais le réel sujet du débat porte sur l'éventuel remplacement des rÎles de gestion de projet par l'IA.

Il ne fait aucun doute que la technologie est utile Ă  mesure que les projets deviennent plus complexes, que la mondialisation arrive, que les entreprises digitalisent leurs systĂšmes, et les Ă©quipes se dispersent par-delĂ  les frontiĂšres. Mais peut-elle prendre le relais du chef de projet ?

Le pouvoir de la technologie n’est pas nouveau pour les managers. Les outils de gestion de projet introduits au fil des ans peuvent aujourd'hui ĂȘtre considĂ©rĂ©s comme banals. À l’époque, ils Ă©taient rĂ©volutionnaires.

  • 1920 : Les diagrammes de Gantt pour la planification
  • 1957 : MĂ©thode du chemin critique (CPM) pour prĂ©dire la durĂ©e d’un projet en analysant la sĂ©quence d’évĂ©nements la moins flexible
  • 1958 : Program Evaluation Review Technique (PERT) pour l’analyse du temps nĂ©cessaire Ă  la rĂ©alisation des tĂąches
  • 1962 : Organigramme des tĂąches de projet (SRT). Une arborescence des produits livrables et des tĂąches pour mener Ă  bien les projets

Les chefs de projet et les consultants en gestion de projet appliquent toujours ces techniques, mĂȘme si elles se sont automatisĂ©es au fil du temps. Je me souviens de l’excitation d’un responsable de la construction d’un nouvel hĂŽtel faisant la dĂ©monstration de l’une des premiĂšres versions de Microsoft Project.

Cependant, l’automatisation nĂ©cessite un degrĂ© Ă©quitable d’intervention humaine. L’intelligence artificielle va plus loin : elle cherche Ă  minimiser l’aide humaine.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?

Commençons par une définition

IBM a utilisĂ© la description suivante pour l’IA : « L’intelligence artificielle tire parti des ordinateurs et des machines pour imiter les capacitĂ©s de rĂ©solution de problĂšmes et de prise de dĂ©cision de l’esprit humain. »

Il s'agit d'appliquer la technologie pour rendre le monde plus efficient et efficace. L’objectif est gĂ©nĂ©ralement aussi d’amĂ©liorer l’expĂ©rience client.

Les systùmes d’IA comprennent :

  • Automatisation robotisĂ©e des processus (RPA)
  • Machine learning
  • Deep learning
  • Traitement du langage naturel
  • Des assistants digitaux
  • Vision par ordinateur

L’application de ces technologies conduira Ă  un environnement plus automatisĂ©, plus intĂ©grĂ© et plus prĂ©dictif pour la gestion de projet.

L'avantage de l'IA est sa capacité à traiter des quantités massives de données, notamment des milliers de dossiers de projets, d'établir des liens entre eux, de tirer des conclusions et de faire des suggestions.

Phases de la mise en Ɠuvre de l’IA

L’automatisation robotisĂ©e des processus, reprĂ©sentĂ©e par les bots, est la premiĂšre phase de l’IA. Les bots sont des applications logicielles qui effectuent des tĂąches automatisĂ©es, rĂ©pĂ©titives et prĂ©dĂ©finies.

La deuxiĂšme phase est celle des chatbots ou assistants digitaux. Ils utilisent le traitement du langage naturel pour mener des conversations en ligne par texte ou par synthĂšse vocale et remplacent le contact direct avec un ĂȘtre humain.

Avec le machine learning, les bots s’adaptent et s’ajustent aux prĂ©ceptes qu’ils reçoivent de l’environnement et prennent des mesures pour maximiser l’atteinte des objectifs. C’est la phase trois.

La phase quatre, la gestion autonome des projets, est peut-ĂȘtre possible mais il faudra probablement attendre quelques annĂ©es.

« L’intelligence artificielle tire parti des ordinateurs et des machines pour imiter les capacitĂ©s de rĂ©solution de problĂšmes et de prise de dĂ©cision de l’esprit humain. » (IBM)

RĂŽles de gestion de projet

Le PMBOK (Project Management Body of Knowledge) a été publié pour la premiÚre fois en 1987, et sa 7e version a été publiée en 2021.

Il identifie les dix sous-domaines associĂ©s Ă  la gestion de projet (PM, pour project management) et les phases du cycle de vie d’un projet.

Sous-domaines et cycles de vie des projets

La plupart des sous-domaines sont relativement orientĂ©s vers les tĂąches et l’administration :

  1. Intégration
  2. Partenaires
  3. Portée
  4. Ressources
  5. Heure
  6. Coût
  7. Qualité
  8. Risque
  9. Approvisionnement
  10. Communication

Ils sont intĂ©grĂ©s aux cinq phases du cycle de vie d’un projet :

  1. Initiation
  2. Planification
  3. Mise en Ɠuvre/ExĂ©cution
  4. Surveillance et contrĂŽle
  5. ClĂŽture

Plusieurs de ces Ă©lĂ©ments peuvent ĂȘtre et seront repris par l’IA.

Cependant, les rÎles de gestion de projet dépassent le cadre purement transactionnel.

L'aspect humain de la gestion de projet

PMBOK dĂ©crit un manager comme « la personne assignĂ©e Ă  la direction de l’équipe chargĂ©e d’atteindre les objectifs du projet. » Cela implique diffĂ©rents rĂŽles que PWC dĂ©crit comme les « compĂ©tences humaines » associĂ©es au PM :

  • Leadership
  • Gestion des personnes et des parties prenantes (y compris la rĂ©solution des conflits)
  • Communication (verbale et non verbale)
  • Storytelling
  • Empathie
  • NĂ©gociation
  • Intelligence Ă©motionnelle

Ces compĂ©tences humaines sont moins susceptibles d’ĂȘtre surmontĂ©es, en tout cas Ă  court terme, par l’automatisation et l’IA.

Les 5 application possibles de l'IA dans les rĂŽles de gestion de projet

PM AI signifie qu’un chef de projet peut utiliser un assistant ou un bot basĂ© sur l’IA pour soutenir et rationaliser ses projets.

Les principaux domaines d’application sont dĂ©sormais les suivants :

1. Augmentation de l’efficacitĂ©

IA, IA: les 5 applications dans la gestion de projet en conseil

Les bots sont les meilleurs pour traiter les tĂąches administratives rĂ©pĂ©titives, chronophages et souvent ennuyeuses. Il s’agit notamment de la saisie et de la gestion des donnĂ©es, des calendriers de projets, de l’affectation des ressources, de la facturation, de la documentation des projets, des flux de travail et des activitĂ©s de contrĂŽle de la qualitĂ©.

Les chatbots peuvent minimiser le temps nĂ©cessaire pour contacter les membres de l’équipe de projet par tĂ©lĂ©phone, par e-mail ou mĂȘme en personne. Ils peuvent aussi vĂ©rifier l’état du projet, organiser des rĂ©unions ou rĂ©affecter les tĂąches. Enfin en interne, ils peuvent contacter les membres de l’équipe, leur rappeler des tĂąches et leur demander des informations sur l’avancement du projet.

Selon une Ă©tude de Cognilytica, les chefs de projet consacrent jusqu’à 54 % de leur temps Ă  la gestion de tĂąches Ă  faible valeur ajoutĂ©e. L’utilisation d’un assistant IA libĂšre le manager pour la valeur ajoutĂ©e, les activitĂ©s stratĂ©giques et la direction d’équipe. La mĂȘme recherche a montrĂ© que 86 % des chefs de projet accueillent favorablement les technologies de l’IA, et que l’on constate une augmentation de 20 % des performances pour ceux qui adoptent l’IA.

Il y a Ă©galement une diminution significative de l’erreur humaine et, par consĂ©quent, un potentiel d’économies considĂ©rables.

2. Analyse de données

Les ordinateurs peuvent traiter des donnĂ©es de projets complexes mieux qu’un humain. Ils identifient les tendances et dĂ©couvrent les schĂ©mas plus rapidement et dĂ©tectent des signaux que les gens pourraient manquer.

Les managers ne peuvent agir qu’en fonction des informations dont ils disposent. Le retard d’une tĂąche, mĂȘme minime, peut avoir un impact sur l’avancement du projet.

Des informations prĂ©cises et en temps rĂ©el identifient les problĂšmes, donnent des avertissements prĂ©coces sur les goulets d’étranglement ou sur les dĂ©lais qui ne seront pas respectĂ©s, et les responsables peuvent les Ă©viter avant qu’ils ne se produisent.

3. Prise de décision

L’objectif des managers aujourd’hui de prendre des dĂ©cisions basĂ©es sur les donnĂ©es prĂ©cises est grandement facilitĂ© par l’IA.

Il existe des systĂšmes d’approbation automatisĂ©s. Par exemple, l'intelligence artificielle peut dĂ©velopper une comprĂ©hension de la performance des projets basĂ©e sur les KPIs, les calendriers et les ressources. Elle peut recommander la personne la mieux placĂ©e pour prendre la direction d’une tĂąche, afin que le chef de projet l’approuve.

Les incertitudes sont éliminées des prédictions sur le temps nécessaire à la réalisation des tùches. Les analyses de valeur ou de risque sont également plus rapides et plus précises.

4. Planification et prévision

Les analyses prédictives sont un soutien clé aux chefs de projets dans des tùches impliquant planification et prévisions.

Les ordinateurs traitent d’énormes quantitĂ©s de donnĂ©es et les analysent en fonction de multiples critĂšres et variables. Ces variables peuvent inclure les personnes qui travaillent sur le projet, leurs performances passĂ©es, la rapiditĂ© avec laquelle elles clĂŽturent les tĂąches, les liens de la chaĂźne d’approvisionnement et l’historique de projets et de gestionnaires similaires.

Les outils de l’IA prĂ©disent ensuite les dates de fin et Ă©valuent la confiance dans la prĂ©diction. Les managers peuvent modifier les plans, augmenter ou rĂ©duire leurs ressources, traiter les problĂšmes et potentiellement Ă©conomiser des milliers de dollars en dĂ©passement de projet, en pĂ©nalitĂ©s contractuelles et en clients mĂ©contents.

Voici un autre exemple : Dans un entreprise donnĂ©e, l’IA pourrait trouver que les commandes passĂ©es auprĂšs d’un fournisseur particulier prennent plus de temps Ă  ĂȘtre traitĂ©es au cours des troisiĂšmes et quatriĂšmes semaines du mois. Les chefs de projet peuvent ajuster leurs calendriers de commande et Ă©viter les Ă©ventuels goulets d’étranglement de la chaĂźne d’approvisionnement.

5. Agilité et flexibilité

L’intelligence artificielle fournit de nouveaux renseignements et de nouvelles perspectives, et les chefs de projets peuvent y rĂ©pondre rapidement et en toute confiance.

Les meilleurs chefs de projet et consultants en gestion intégreront l'IA dans le PMO, une gestion de projet agile, une maßtrise de Scrum, et d'autres approches visant à améliorer les résultats des projets.

L’avenir de l’IA pour les chefs de projet

À l’heure actuelle, l’intelligence artificielle prend en charge certains rîles de gestion de projet par le biais de:

  • l’intĂ©gration des donnĂ©es
  • l’automatisation des processus

C'est ce que montre le nombre d’outils et plateformes de gestion de projet pilotĂ©s par l’IA sur le marchĂ©. Citons par exemple Click-up, Trello, Basecamp, Asana, Wrike, Slack et Project Insight.

Les IA de chatbots ou les assistants de projet deviennent une caractĂ©ristique de ces systĂšmes, et ils s’intĂšgrent souvent les uns aux autres.

Par exemple, l’un de mes clients utilise des consultants et des freelances de plusieurs pays et de diffĂ©rents fuseaux horaires. Ils combinent Slack et Click-up :

  • Fireflies.ai traite les conversations au sein de Slack et reconnaĂźt les tĂąches et les affectations Ă  partir de celles-ci.
  • Ces informations sont intĂ©grĂ©es Ă  la planification du projet et Ă  la gestion du flux de travail dans Click-Up.
  • Et tout cela est reliĂ© aux emails et aux calendriers.

Ce processus signifie que les membres de l’équipe ont la libertĂ© d’avancer dans leurs tĂąches avec un minimum de supervision. Le chef de projet peut gĂ©rer plusieurs projets, il est toujours au courant de l’avancement des travaux, avec des suivis uniquement pour rĂ©pondre Ă  des questions ou traiter des problĂšmes.

L’intĂ©gration du machine learning dans la gestion de projet n’en est encore qu’à ses dĂ©buts. Lorsqu’elle sera plus Ă©tablie, elle sera capable de convertir des cartes mentales de professionnels en tĂąches et en relations, ou mĂȘme de proposer des plannings multiples en fonction du contexte et des dĂ©pendances.

La derniĂšre Ă©tape sera la gestion autonome du projet.

Les trois premiĂšres phases se concentrent sur les processus techniques de gestion de projet. La quatriĂšme devra comprendre et maĂźtriser l’environnement du projet et les parties prenantes. Les experts estiment qu’il est peu probable que cela se produise dans un avenir prĂ©visible, ne serait-ce que parce que la direction de l’entreprise voudra conserver le pouvoir de prendre des dĂ©cisions financiĂšres majeures.



Ce qu’il faut retenir

L’IA pour la gestion de projets en est actuellement Ă  la phase deux d’une sĂ©rie de quatre Ă©tapes possibles.

Elle ne remplace pas les chefs de projet mais les rend plus conscients, plus agiles et plus productifs. Les rĂŽles de gestion de projet peuvent devenir plus stratĂ©giques, en se concentrant sur la prĂ©diction, l’attĂ©nuation des risques et la gestion des parties prenantes. Les bots et chatbots prennent en charge la gestion des tĂąches rĂ©pĂ©titives.

Les principaux avantages sont une efficacitĂ© accrue, des analyses amĂ©liorĂ©es, une meilleure prise de dĂ©cision, une confiance dans la planification et les prĂ©visions, ainsi qu’une agilitĂ© et une flexibilitĂ© significatives en matiĂšre de performance.

Nous sommes Ă  un stade prĂ©coce de l’intĂ©gration du machine learning dans la gestion de projet. Parvenir Ă  une gestion de projet totalement autonome est une question d’avenir.

En attendant, la gestion de projet a toujours besoin des compĂ©tences humaines qu’apportent les chefs de projet et les consultants en gestion de projet.