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5 façons dont l'intelligence artificielle peut améliorer la gestion de projet de votre entreprise

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

La place de l'IA dans la gestion de projet et son potentiel à prendre le relais des rôles de gestion de projet devient un sujet de débat.

Il ne fait aucun doute que la technologie est utile à mesure que les projets deviennent plus complexes, que la mondialisation arrive, que les entreprises digitalisent leurs systèmes, et les équipes se dispersent par-delà les frontières. 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 être considérés comme banals. À l’époque, ils étaient révolutionnaires.

  • 1920 : Les diagrammes de Gantt pour la planification
  • 1957 : Méthode du chemin critique (CPM) pour prédire la durée d’un projet en analysant la séquence d’événements la moins flexible
  • 1958 : Program Evaluation Review Technique (PERT) pour l’analyse du temps nécessaire à la réalisation des tâches
  • 1962 : Organigramme des tâches de projet (SRT). Une arborescence des produits livrables et des tâches pour mener à bien les projets

Les chefs de projet et les consultants en gestion de projet appliquent toujours ces techniques, même si elles se sont automatisées au fil du temps. Je me souviens de l’excitation d’un responsable de la construction d’un nouvel hôtel faisant la démonstration de l’une des premières versions de Microsoft Project.

Cependant, l’automatisation nécessite un degré équitable d’intervention humaine. L’intelligence artificielle va plus loin : elle cherche à exclure l’aide humaine.

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

IBM a utilisé la description suivante pour l’IA : « L’intelligence artificielle tire parti des ordinateurs et des machines pour imiter les capacités de résolution de problèmes et de prise de décision de l’esprit humain. »

Il s'agit d'appliquer la technologie pour rendre le monde plus efficient et efficace. L’objectif est généralement aussi d’améliorer l’expérience client.

Les systèmes d’IA comprennent :

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

L’application de ces technologies conduira à un environnement plus automatisé, plus intégré et plus prédictif 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 œuvre de l’IA

L’automatisation robotisée des processus, représentée par les bots, est la première phase de l’IA. Les bots sont des applications logicielles qui effectuent des tâches automatisées, répétitives et prédéfinies.

La deuxième 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 synthèse vocale et remplacent le contact direct avec un être humain.

Avec le machine learning, les bots s’adaptent et s’ajustent aux préceptes 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-être possible mais il faudra probablement attendre des années.

« L’intelligence artificielle tire parti des ordinateurs et des machines pour imiter les capacités de résolution de problèmes et de prise de décision de l’esprit humain. » (IBM)

Rôles de gestion de projet

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

Il identifie les dix sous-domaines associés à 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 orientés vers les tâches 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 intégrés aux cinq phases du cycle de vie d’un projet :

  1. Initiation
  2. Planification
  3. Mise en œuvre/Exécution
  4. Surveillance et contrôle
  5. Clôture

Plusieurs de ces éléments peuvent être et seront repris par l’IA.

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

Le côté humain de la gestion de projet

PMBOK décrit un manager comme « la personne assignée à la direction de l’équipe chargée d’atteindre les objectifs du projet. » Cela implique différents rôles et ce que PWC décrit comme les « compétences humaines » associées au PM :

  • Leadership
  • Gestion des personnes et des parties prenantes (y compris la résolution des conflits)
  • Communication (verbale et non verbale)
  • Storytelling
  • Empathie
  • Négociation
  • Intelligence émotionnelle

Ces compétences humaines sont moins susceptibles d’être surmontées, en tout cas à court terme, par l’automatisation et l’IA.

Comment l’IA peut-elle être appliquée dans les rôles de gestion de projet ?

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

Les principaux domaines d’application sont désormais les suivants :

Augmentation de l’efficacité

saying no more, 5 façons dont l’intelligence artificielle peut améliorer la gestion de projet de votre entreprise

Les bots sont les meilleurs pour traiter les tâches administratives répétitives, chronophages et souvent ennuyeuses. Il s’agit notamment de la saisie et de la gestion des données, des calendriers de projets, de l’affectation des ressources, de la facturation, de la documentation des projets, des flux de travail et des activités de contrôle de la qualité.

Les chatbots peuvent minimiser le temps nécessaire pour contacter les membres de l’équipe de projet par téléphone, par e-mail ou en personne, vérifier l’état du projet, organiser des réunions ou réaffecter les tâches. Ils peuvent contacter les membres de l’équipe, leur rappeler des tâches et leur demander des informations sur l’avancement du projet.

Selon une étude de Cognilytica, les chefs de projet consacrent jusqu’à 54 % de leur temps à la gestion de tâches à faible valeur ajoutée. L’utilisation d’un assistant IA libère le manager pour la valeur ajoutée, les activités stratégiques et la direction d’équipe. La même recherche a montré 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 également une diminution significative de l’erreur humaine et, par conséquent, un potentiel d’économies considérables.

Analyse de données

Les ordinateurs peuvent traiter des données de projets complexes mieux qu’un humain. Ils identifient les tendances et découvrent les schémas plus rapidement et détectent des signaux que les gens pourraient manquer.

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

Des informations précises et en temps réel identifient les problèmes, donnent des avertissements précoces sur les goulets d’étranglement ou sur les délais qui ne seront pas respectés, et les responsables peuvent les éviter avant qu’ils ne se produisent.

Prise de décision

L’objectif des managers aujourd’hui est de prendre des décisions basées sur les données, ce qui est grandement facilité par l’IA.

Il existe des systèmes d’approbation automatisés. Par exemple, l'intelligence artificielle peut développer une compréhension de la performance des projets basée sur les KPIs, les calendriers et les ressources. Elle peut recommander la personne la mieux placée pour prendre la direction d’une tâche, afin que le chef de projet l’approuve.

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

Planification et prévision

Les analyses prédictives donnent aux chefs de projet confiance dans la planification et les prévisions.

Les ordinateurs traitent d’énormes quantités de données et les analysent en fonction de multiples critères et variables. Ces variables peuvent inclure les personnes qui travaillent sur le projet, leurs performances passées, la rapidité avec laquelle elles clôturent les tâches, les liens de la chaîne d’approvisionnement et l’historique de projets et de gestionnaires similaires.

Les outils de l’IA prédisent ensuite les dates de fin et évaluent la confiance dans la prédiction. Les managers peuvent modifier les plans, augmenter ou réduire leurs ressources, traiter les problèmes et potentiellement économiser des milliers de dollars en dépassement de projet, en pénalités contractuelles et en clients mécontents.

Voici un autre exemple : La solution d’IA pourrait trouver une tendance selon laquelle les commandes passées auprès d’un fournisseur particulier prennent plus de temps à être traitées au cours des troisièmes et quatrièmes semaines du mois. Les chefs de projet peuvent ajuster leurs calendriers de commande et éviter les éventuels goulets d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement.

Agilité et flexibilité

L’intelligence artificielle fournit de nouveaux renseignements et de nouvelles perspectives, et les chefs de projets peuvent y répondre 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 maîtrise 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 rôles de gestion de projet par le biais de :

  • l’intégration des données
  • l’automatisation des processus

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

Les IA de chatbots ou les assistants de projet deviennent une caractéristique de ces systèmes, et ils s’intègrent souvent les uns aux autres.

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

  • Fireflies.ai traite les conversations au sein de Slack et reconnaît les tâches et les affectations à partir de celles-ci.
  • Ces informations sont intégrées à la planification du projet et à la gestion du flux de travail dans Click-Up.
  • Et tout cela est relié aux emails et aux calendriers.

Ce processus signifie que les membres de l’équipe ont la liberté d’avancer dans leurs tâches avec un minimum de contrôles. Le chef de projet peut gérer plusieurs projets, il est toujours au courant de l’avancement des travaux, avec des suivis uniquement pour répondre à des questions ou traiter des problèmes.

L’intégration du machine learning dans la gestion de projet n’en est encore qu’à ses débuts. Lorsqu’elle sera plus établie, elle sera capable de faire des choses comme convertir des cartes mentales de professionnels en tâches et en relations, ou proposer des plannings multiples en fonction du contexte et des dépendances.

La dernière étape sera la gestion autonome du projet.

Les trois premières phases se concentrent sur les processus techniques de gestion de projet. La quatrième devra comprendre et maîtriser l’environnement du projet et les parties prenantes. Les experts estiment qu’il est peu probable que cela se produise dans un avenir prévisible, ne serait-ce que parce que la direction de l’entreprise voudra conserver le pouvoir de prendre des décisions financières majeures.



Ce qu’il faut retenir

L’IA pour la gestion de projets en est actuellement à la phase deux d’une série de quatre étapes possibles.

Elle ne remplace pas les chefs de projet mais les rend plus conscients, plus agiles et plus productifs. Les rôles de gestion de projet peuvent devenir plus stratégiques, en se concentrant sur la prédiction, l’atténuation des risques et la gestion des parties prenantes. Les bots et chatbots prennent en charge la gestion des tâches répétitives.

Les principaux avantages sont une efficacité accrue, des analyses améliorées, une meilleure prise de décision, une confiance dans la planification et les prévisions, ainsi qu’une agilité et une flexibilité significatives en matière de performance.

Nous sommes à un stade précoce de l’intégration du machine learning dans la gestion de projet. Parvenir à une gestion de projet totalement autonome est une question d’avenir.

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

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