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by Jarno Koopman on février 21, 2025
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RÉSUMÉ : L'IA générative est une intelligence artificielle qui produit des résultats originaux à partir de vastes réserves de données qu'elle "apprend", essentiellement en identifiant des modèles, des points communs, etc. Les gestionnaires de projet peuvent potentiellement gagner du temps et de l'argent en exploitant ce type d'intelligence artificielle tout au long du cycle de vie du projet.
Les statistiques ne cessent de nous montrer que les cas d'utilisation de l'IA en général et les modèles d'IA sur mesure qui nous sont vendus à une vitesse vertigineuse se multiplient rapidement.
L'indice 2024 Global AI Adoption Index d'IBM a révélé que 59 % des entreprises qui utilisent activement l'IA ont augmenté leurs investissements au cours des deux dernières années parce qu'elle fonctionne très bien pour elles.
L'ensemble des enquêtes menées par le Project Management Institute confirme également que l'IA est un investissement rentable en termes de capital, de temps et d'énergie, en particulier en ce qui concerne le rôle du gestionnaire de projet.
85 % de ceux que le PMI appelle les "pionniers", c'est-à-dire les chefs de projet qui ont utilisé l'IA pour plus de 51 % de leurs projets récents, affirment que la mise en œuvre de l'IA générative a permis d'apporter des améliorations dans les domaines suivants
- la portée
- l'ordonnancement
- la gestion des coûts
- la qualité des produits livrables
- Et bien d'autres choses encore
L'intégration de l'IA générative dans les processus de gestion de projet peut contribuer à accroître la productivité, la créativité et même la résolution de problèmes, entre autres avantages.
Cependant, l'IA n'est pas infaillible et les chefs de projet doivent être particulièrement prudents lorsqu'ils entraînent des modèles d'IA avec des données sensibles.
En fait, les chefs de projet qui veulent tirer le meilleur parti de l'IA doivent se familiariser avec l'ingénierie rapide. Après tout, c'est ainsi que l'on communique efficacement avec l'IA pour qu'elle fasse ce que l'on veut qu'elle fasse.
Lisez notre guide sur l'IA générative pour les chefs de projet, qui contient tout ce que vous devez savoir pour commencer.
Ce que vous apprendrez :
I. Qu'est-ce que l'IA générative ?
II. les avantages de l'IA générative pour les chefs de projet
III. 5 cas d'utilisation de l'IA générative dans la gestion de projet
V. Quels sont les outils d'IA générative utilisés par les chefs de projet ?
VI. Formation et ressources solides en GenAI pour les chefs de projet
Qu'est-ce que l'IA générative ?
Si vous avez déjà utilisé ChatGPT, félicitations ! Vous avez déjà fait l'expérience de l'IA générative.
L'IA générative est un type spécifique d'intelligence artificielle qui identifie des modèles dans les données existantes afin de produire des résultats originaux. Non seulement le système apprend, mais il génère des réponses basées sur ce qu'il apprend, d'où son nom.
Essentiellement, ce type d'IA "apprend" à partir de vastes quantités d'informations pour identifier les tendances, les points communs, etc.
L'IA générative est très efficace pour vous donner une vue d'ensemble des sujets que vous étudiez, qu'il s'agisse de gestion de projet ou de la vie en général.
Avantages de l'IA générative pour les chefs de projet
Dans tous les domaines, l'IA générative est utilisée pour gagner du temps et trouver des informations rapidement et facilement. Pour les chefs de projet en particulier, l'IA générative, si elle est utilisée efficacement, peut avoir un impact positif sur le travail de la manière suivante :
Efficacité et productivité accrues - Les chefs de projet peuvent laisser l'IA générative effectuer des tâches subalternes et répétitives telles que la rédaction de courriels, la planification de réunions, la synthèse de notes de réunion, la création de rapports, etc. Les chefs de projet disposent ainsi de plus de temps et d'espace pour se consacrer à des activités de projet plus centrées sur l'humain.
Augmentation de la créativité et de la résolution de problèmes - Les outils d'IA générative peuvent faire des suggestions qui peuvent inspirer les équipes de projet avec des perspectives nouvelles et indiquer de nouvelles façons d'aborder les problèmes.
Amélioration des taux de réussite des projets - Grâce à une communication améliorée, à des rapports automatisés et à des flux de travail rationalisés offerts par l'IA générative, les gestionnaires de projet peuvent améliorer la visibilité des projets et, en fin de compte, livrer des projets réussis avec une efficacité et une prévisibilité accrues.
Maintenir la responsabilité - Croyez-le ou non, les chefs de projet peuvent construire une base de transparence plus solide grâce à l'IA. En améliorant la communication, l'analyse des données et l'atténuation des risques, les gestionnaires de projet peuvent mieux faire preuve de responsabilité vis-à-vis des clients, des parties prenantes et des équipes. t
Faire de meilleurs choix plus rapidement - Parce que genAI peut analyser de grandes quantités de données, identifier des tendances et suggérer de multiples solutions potentielles, les GP peuvent évaluer les options plus rapidement, évaluer les risques et prendre des décisions plus éclairées et basées sur des données.
En bref, l'IA générative peut faire perdre beaucoup de temps au gestionnaire de projet grâce à sa capacité à automatiser les tâches subalternes, à rationaliser la communication et à identifier des schémas dans les données du projet.
Au lieu de menacer l'existence même du rôle de chef de projet, il semble que l'IA générative mette en évidence la nécessité de l'adaptabilité et de l'esprit critique de l'homme. Elle vous montre simplement des informations plus précises lorsque ces compétences sont requises.
5 cas d'utilisation de la GenAI dans la gestion de projet
L'IA générative a actuellement plusieurs cas d'utilisation dans la sphère de la gestion de projets et de programmes. Voici les cinq façons les plus populaires dont les SGP tirent parti de l'IA générative aujourd'hui :
1. Créer des rapports, des documents, du contenu
Tous les rapports, documents et contenus dont vous avez besoin tout au long du cycle de vie du projet peuvent plus ou moins être réalisés avec un outil d'IA robuste.
Les outils alimentés par l'IA peuvent analyser les données du projet, les jalons et les mises à jour des progrès pour rédiger automatiquement des rapports détaillés, résumer les principales réalisations, identifier les défis et décrire les prochaines étapes.
Cela va au-delà de l'agrégation de données de base; l'IA peut générer des récits perspicaces, identifier des tendances et même anticiper des obstacles potentiels, fournissant ainsi des informations précieuses aux gestionnaires de projet et aux parties prenantes.
Ce reporting automatisé rationalise la communication, garantit des mises à jour en temps voulu et permet aux chefs de projet de se concentrer sur la prise de décision stratégique et la résolution proactive des problèmes, ce qui améliore l'efficacité du projet et la satisfaction des parties prenantes.
Voici quelques documents de projet courants que les chefs de projet peuvent générer avec un peu d'aide de l'IA :
- Budgets
- Chartes de projet
- Planification de projet et diagrammes de Gantt
- Plans de gestion des risques
- Courriels des clients
- Résumés de réunions
- Et bien d'autres choses encore
2. Gestion des risques
La gestion des risques est l'un des moyens les plus lucratifs et les plus pratiques dont disposent les PM pour utiliser l'IA générative afin d'accroître la rentabilité de leurs projets.
Dans ce cas, l'IA couvrira la plupart des bases, en aidant à identifier, suivre et atténuer les risques à travers les projets.
Les modèles d'IA générative analysent les données historiques des projets et déterminent, par exemple, quels sont les risques les plus courants et à quel moment ils sont statistiquement les plus susceptibles de se produire au cours du cycle de vie du projet. Cette analyse prédictive peut aider les chefs de projet à être plus proactifs dans leurs stratégies d'atténuation et leurs plans d'urgence.
L'IA générative peut également simuler différents scénarios et prédire les résultats correspondants du projet.
Vous pouvez également demander à genAI de créer un plan de gestion des risques pour vous, mais cela convient mieux à un agent d'IA ou à un copilote connecté à votre logiciel de gestion de projet. L'utilisation d'un LLM à grande échelle comme Gemini ne sera pas aussi efficace.
3. Allocation des ressources
Vous pouvez essentiellement éliminer toutes les conjectures et la plupart des imprévisibilités associées à l'allocation des ressources en la laissant entre les mains d'un modèle d'IA génératif compétent.
À condition qu'il ait accès à un grand nombre de données historiques propres sur les projets, ainsi qu'à vos données actuelles, y compris le suivi du temps, les informations sur les capacités, le budget, etc.
En utilisant toutes ces informations, un copilote IA de gestion de projet, par exemple, peut automatiquement allouer vos ressources sur l'ensemble d'un projet.
En fonction de l'outil que vous utilisez, il peut le faire sur la base de la disponibilité, de la rentabilité et des compétences nécessaires.
En analysant les données historiques, l'IA peut trouver des modèles d'utilisation des ressources, comme le temps généralement requis pour des tâches spécifiques, la disponibilité des différents membres de l'équipe et le coût des différentes ressources.
Elle peut également surveiller en permanence l'avancement des projets et même ajuster automatiquement l'affectation des ressources en temps réel en fonction de l'évolution des priorités et des événements imprévus.
Cela permet d'éviter que les chefs de projet ne surchargent ou ne sous-utilisent accidentellement les membres de l'équipe pour chaque projet.
4. Gestion du temps et des coûts
Au lieu d'exécuter manuellement des rapports, l'IA peut automatiser les calculs que vous souhaitez voir, ainsi que les domaines susmentionnés de prédiction des risques et d'optimisation des ressources.
Cela fait de genAI un outil précieux pour la gestion globale du temps et des coûts des projets.
Supposons que le lancement d'une campagne de marketing soit imminent. Le chef de projet, qui utilise un copilote IA dans son logiciel de gestion de projet, peut saisir des paramètres clés : les contraintes budgétaires, les délais et les résultats souhaités de la campagne.
GenAI, en s'appuyant sur les données historiques des campagnes précédentes, la disponibilité des ressources et les tendances actuelles du marché, peut alors analyser le budget, optimiser le calendrier, identifier les risques potentiels et suivre l'état d'avancement du projet, tout en produisant des rapports et des informations utiles sur des tableaux de bord conviviaux.
En automatisant ces tâches et en fournissant des informations précieuses, le copilote IA permet au chef de projet de prendre des décisions fondées sur des données, ce qui se traduit par des campagnes plus réussies, dans le respect du budget et du calendrier.
5. Gestion des flux de travail
L'IA génère de nombreux avantages et applications pour la gestion des flux de travail au sein des équipes de projet. Par exemple, certains outils d'IA pour la gestion de projet peuvent rapidement générer des rapports de dépendance à partir des plans de projet, suivre l'avancement des dépendances des tâches et davantage de résultats au niveau des tâches.
Nous savons déjà que l'IA génère automatiquement des ordres du jour de réunions, rédige des courriels à l'intention des parties prenantes et résume les notes de réunion, libérant ainsi un temps précieux pour des activités plus stratégiques.
En bref, elle automatise vos flux de travail et peut rendre vos processus plus efficaces. Et surtout, en analysant les données historiques des projets, l'IA peut identifier et prédire les goulets d'étranglement potentiels, tels que les contraintes de ressources, les dépendances entre les tâches et les retards potentiels.
Cette identification proactive permet aux chefs de projet d'ajuster les calendriers, de réaffecter les ressources et d'atténuer les risques avant qu'ils n'aient un impact significatif sur les délais et les budgets du projet.
Défis à relever
Avant de procéder à une mise en œuvre généralisée de l'IA dans vos processus de gestion de projet, sachez que l'IA générative n'est pas un remède miraculeux à l'inefficacité. Elle s'accompagne de son propre lot d'inconvénients qui, s'ils ne sont pas pris en compte, pourraient potentiellement vous faire perdre du temps et de l'argent.
Voici les défis liés à l'utilisation de l'IA générative pour la gestion de projet et ce que vous pouvez faire pour améliorer la situation :
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Qualité et disponibilité des données
Tout d'abord, la qualité d'un outil d'IA dépend de celle de ses données. Et ceci est double, depuis le grand modèle LLM utilisé pour générer des réponses semblables à celles des humains jusqu'aux données du projet qu'il est demandé d'interpréter.
Dans le premier cas, il convient de s'assurer que les données utilisées pour former l'IA sont à la fois abondantes et propres, en particulier pour la création de contenu qui nécessite des informations spécifiques ou qui est de nature informative.
Soyez conscient que des biais peuvent exister et qu'il peut être nécessaire de les traiter, par exemple des réponses racistes, des thèmes violents, etc. que nous avons vus avec des LLM comme ChatGPT.
Dans le second cas, l'outil d'IA ne pourra faire les choses géniales dont nous avons parlé plus haut que s'il a accès aux données de votre projet, plus elles sont complètes et nombreuses, mieux c'est.
Si vous n'avez pas autant de données historiques sur vos projets, l'IA générique n'aura pas un impact aussi spectaculaire, en particulier en ce qui concerne l'analyse prédictive et la prévision des ressources, bien qu'elle puisse toujours vous aider dans les cas d'utilisation susmentionnés.
CONSEIL : Utilisez un agent d'IA ou un copilote intégré à votre logiciel de gestion de projet. Cela vous permettra d'économiser beaucoup de temps et d'énergie avec les messages-guides, puisqu'il a déjà accès à vos données de projet importantes, comme le suivi du temps, le budget par rapport aux données réelles, etc.
Vous obtiendrez ainsi des résultats beaucoup plus précis et perspicaces qu'avec un modèle LLM de base.
Ensuite, assurez-vous de contrôler et d'auditer régulièrement les données, en recherchant les inexactitudes et les incohérences.
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Choisir le bon modèle d'IA
Il semble qu'un nouvel outil d'IA soit lancé chaque jour, ce qui peut rendre le choix du "bon" déconcertant. En outre, il se peut que vous souhaitiez en intégrer plusieurs si vous constatez qu'une solution unique ne peut pas faire tout ce que vous voulez.
CONSEIL : Avant de choisir un outil d'IA pour la gestion de projet, dressez une liste précise de ce que vous attendez de cet outil et de ce que vous attendez de l'expérience utilisateur.
Ensuite, testez-le avant de décider d'un déploiement officiel. Faites appel aux membres de l'équipe que vous souhaiteriez voir utiliser le modèle dans l'action et demandez-leur de vous faire part de leurs commentaires après un essai.
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Sécurité des données
Comme le dit l'adage, un grand pouvoir implique de grandes responsabilités. Les chefs de projet doivent s'assurer que les données sensibles sont transmises en toute sécurité lors de la formation des modèles de genAI. Il s'agit notamment de rester en conformité avec les réglementations et les normes en matière de protection de la vie privée.
Les violations de données contenant des informations sensibles telles que les budgets ne sont pas rares, et les chefs de projet doivent s'assurer que le modèle d'IA qu'ils choisissent sait quelles informations sont sensibles et lesquelles peuvent être rendues largement accessibles aux utilisateurs.
Par ailleurs, l'IA elle-même pourrait être vulnérable aux cyberattaques, ce qui permettrait à des acteurs malveillants d'accéder aux données du projet et de les exploiter, ou de perturber les opérations du projet.
CONSEIL : Ne saisissez que le strict minimum de données sensibles nécessaires pour que l'IA puisse remplir sa fonction.
Évitez de partager trop d'informations confidentielles. Masquez les données (en utilisant des pseudonymes) et rendez-les anonymes pour protéger les informations sensibles tout en permettant à l'IA d'accomplir ses tâches.
Veillez également à mettre en place des contrôles numériques solides, tels que des contrôles d'accès basés sur les rôles (RBAC), afin de restreindre l'accès aux données sensibles et aux fonctionnalités de l'IA en fonction des rôles et des responsabilités des utilisateurs.
De cette manière, les gestionnaires de projet peuvent s'assurer que seuls les administrateurs ont accès aux informations hautement confidentielles et ont la possibilité de modifier les données sensibles.
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Ingénierie rapide
Par nature, l'IA générative est censée être conviviale, entraînée par des LLM avec plus de données que nous ne pouvons imaginer. Cependant, l'ingénierie rapide n'est pas toujours aussi simple qu'il n'y paraît. Il est parfois difficile de former l'IA à comprendre l'information exacte que vous souhaitez voir ou la tâche exacte que vous souhaitez exécuter.
C'est pourquoi les chefs de projet doivent fournir à la fois un contexte suffisant et des contraintes adéquates dans leurs messages-guides. Il s'agit en quelque sorte d'un exercice d'équilibre qui permet à l'IA de rester sur la bonne voie tout en la laissant faire preuve de créativité et de souplesse dans ses réponses.
CONSEIL : L'affinement des messages-guides implique parfois un processus itératif d'expérimentation et d'ajustement pour obtenir les résultats souhaités.
Bien que des efforts soient nécessaires, vous pouvez minimiser le processus d'essais et d'erreurs en vous formant davantage à l'IA générative. Certains cours et même des vidéos sur YouTube peuvent vous montrer comment susciter efficacement l'IA générative. Nous présentons ci-dessous quelques bonnes ressources pour vous aider à démarrer.
Quels outils d'IA générative les chefs de projet utilisent-ils ?
Vous recherchez les meilleurs outils d'IA pour vous aider à gérer votre prochain projet?
Les gestionnaires de projet utilisent actuellement trois catégories d'outils d'IA générative : les agents d'IA des logiciels de gestion de projet natifs, les LLM généraux et les plug-ins.
Tout d'abord, de nos jours, l'IA générative est intégrée à la plupart des logiciels de gestion de projet les plus réputés. Cela inclut généralement un agent d'IA ou un copilote spécialement formé pour les résultats liés à la gestion de projet.
Actuellement, les outils de gestion de projet populaires suivants offrent des capacités d'IA générative en interne :
- Wrike
- ClickUp
- PSOhub
- Smartsheet
- Kantata
En outre, de nombreux chefs de projet choisissent différents LLM pour différentes fonctions, parmi lesquels ChatGPT, Gemini et Otter.ai sont extrêmement populaires.
Enfin, vous pouvez également obtenir des outils d'IA générative pour la gestion de projet sous la forme de modules complémentaires, comme le plug-in Diagrams pour ChatGPT ou le Butler PowerUp pour Trello.
Formation et ressources GenAI solides pour les chefs de projet
Heureusement, il existe une tonne de matériel éducatif en ligne, gratuit ou payant, qui peut vous aider à améliorer l'ingénierie rapide et l'utilisation de l'IA générative spécifiquement pour les cas d'utilisation de la gestion de projet. Voici quelques ressources pour vous aider à démarrer.
Coût : Gratuit
Durée de la formation 1-2 heures
Coût : Inscription gratuite
Durée de la formation : 1 mois ou moins
Coût : Moins de 15
Durée de la formation : 5-10 heures
Coût : à partir de 35
Durée de l'examen : Avancez à votre rythme ; l'examen dure 90 minutes.
Coût : Gratuit : Gratuit
Durée du cours : Moins d'une heure
- Webinaire PMI Generative AI in the Enterprise : Enabler stratégique pour les projets detransformation
Coût : Gratuit
Durée de la formation : Moins d'une heure
Coût : Gratuit
Durée du séminaire : 1 heure
Prochaines étapes
Avant de décider d'utiliser systématiquement l'IA générative pour la gestion de projet, vous devez savoir comment vous souhaitez l'appliquer. C'est-à-dire ce que vous attendez d'elle, à savoir l'automatisation des flux de travail, le suivi des risques liés au projet, la rédaction des courriels des parties prenantes, etc.
Choisissez ensuite un outil, en veillant à le tester avant de l'intégrer à vos processus, surtout si vous souhaitez que les membres de votre équipe utilisent également l'IA.
Apprenez à maîtriser l'ingénierie rapide, afin de tirer le meilleur parti de votre outil de gestion de projet par l'IA.
Ensuite, vous testerez et re-testerez, en revalidant les résultats avec votre équipe pour résoudre de manière proactive certains des défis que la genAI apporte de manière innée.
N'oubliez pas que vous pouvez utiliser un LLM de base plus large comme ChatGPT ou Gemini pour la création de contenu et même la planification de projet.
Mais pour une automatisation plus poussée, des prévisions plus précises et plus de fonctionnalités en général, les chefs de projet ont tout intérêt à utiliser un outil d'IA conçu spécifiquement pour la gestion de projet, de préférence là où se trouvent déjà leurs données de gestion de projet.
Nous espérons que notre discussion vous a permis d'assimiler des informations précieuses et nous vous invitons à consulter les ressources que nous avons énumérées, car nous les avons vérifiées au préalable et nous ne recevons pas de commissions d'affiliation. Il s'agit tout simplement de bonnes informations qui, selon nous, peuvent vous aider dans votre quête.
Pourquoi les chefs de projet aiment-ils l'IA Copilote de PSOhub, qui connaît tous les projets ?
Cet assistant de gestion de projet 24/7 vous alerte automatiquement en cas de dépassement de budget, de sous-utilisation, de tâches en retard, et bien plus encore.
