L'intégration de la gestion des risques dans la feuille de route de chaque projet aide les responsables et les équipes à se préparer systématiquement à toute circonstance susceptible d'affecter la rentabilité, les délais de livraison et l'expérience des clients.
L'objectif principal de tout système de gestion des risques est d'identifier, de suivre et d'atténuer les risques, qu'ils soient négatifs ou positifs. La grande question est de savoir si l'IA peut aider. Et si oui, dans quelle mesure ?
Voici exactement comment vous pouvez utiliser l'IA pour gérer différents aspects de votre stratégie de gestion des risques en vous aidant à gagner un temps précieux grâce à l'automatisation et aux capacités d'auto-apprentissage.
Un plan de gestion des risques efficace met en évidence les risques et les perturbations possibles au cours de la phase de planification, avant même que le travail sur le projet ne commence. Certains outils d'IA peuvent aller de l'avant et créer un plan de gestion des risques solide pour vous ; tout ce que vous avez à faire, c'est d'introduire les données pertinentes.
Selon l'outil que vous utilisez, ce plan peut ou non être aussi complet que l'exige le projet. Par exemple, demander à Gemini de créer un plan de gestion des risques ne produira pas le même type de spécifications qu'un logiciel de gestion de projet basé sur l'IA, ce dernier étant spécifiquement conçu pour prendre en compte les risques liés au projet.
En fait, de plus en plus d'outils de gestion de projet intègrent désormais des fonctions de copilotage qui peuvent vous aider à planifier votre stratégie de gestion des risques avec la documentation appropriée avant le lancement officiel du projet.
En réalité, l'IA fait partie des logiciels de gestion de projet depuis de nombreuses années, mais elle n'était pas nécessairement décrite comme telle.
La plupart des solutions PSA - c'est-à-dire les logiciels de gestion de projets automatisés pour les entreprises de services - offrent un outil d'analyse prédictive qui peut être qualifié d'IA dans la mesure où il s'agit d'un modèle d'auto-apprentissage.
Les fonctions d'analyse prédictive analysent les données actuelles et historiques de vos projets, apprennent des schémas et les restituent sous forme de rapports astucieux qui peuvent aider à prédire quand un projet risque de connaître des difficultés.
Comme pour la plupart des outils d'IA, plus il y a de données disponibles, plus le taux de réussite est élevé en ce qui concerne l'identification des risques probables du projet et le moment où ils sont le plus susceptibles de se produire.
L'IA peut aider à surveiller le temps passé, le budget, les taux d'utilisation, etc. Le suivi de projet de base avec des alertes automatisées ne nécessite pas de modèle d'auto-apprentissage et peut être exploité avec des outils de gestion de projet de base.
Cependant, c'est dans l'accessibilité de l'information que l'IA peut s'avérer la plus utile lorsqu'il s'agit de suivre les risques tout au long d'un projet. Au lieu d'avoir à produire un rapport, vous pouvez simplement demander à un chatbot IA de vous dire où vous en êtes avec les risques, et le programmer pour qu'il ne vous dise que ce que vous voulez savoir, c'est-à-dire les paramètres qui comptent le plus pour vous au jour le jour et d'une semaine à l'autre.
Améliorez votre gestion des risques et vos opérations en général grâce à la simulation des risques générée par l'IA. Plus besoin de calculs insensés ou de formules interminables dans une feuille de calcul Excel. Les simulations de scénarios par l'IA peuvent tester les risques à grande échelle tout en éliminant les biais humains.
Ces systèmes vous permettront également de voir les événements plausibles et leurs effets cumulatifs. Dans le passé, tester des scénarios pour les opérations en particulier était ardu et coûteux, mais avec l'IA, cela peut maintenant être fait rapidement et à un prix abordable pour développer un protocole complet de gestion des risques.
Pensez au moment où vous posez une question à ChatGPT. Il apprend à partir des données qu'il possède déjà pour vous donner une réponse intelligible, qui tient compte de toutes les données.
C'est l'un des meilleurs aspects de l'IA pour la gestion des risques : il ne s'agit pas seulement d'analyser les données historiques d'un projet ; il s'agit de présenter ces informations d'une manière compréhensible et même d'aller plus loin en suggérant des mesures à prendre pour atténuer les risques sur la base de ces données. Et il le fait sans parti pris humain, ce qui signifie que les recommandations sont toujours fondées sur des données. Ces recommandations sont d'une valeur inestimable pour les chefs de projet qui peuvent les évaluer et agir en conséquence.
Un schéma de gestion des risques dans le contexte des projets ne doit pas être rigide ; au contraire, un cadre hautement adaptable est ce qui peut vous aider à identifier au mieux les risques négatifs et même positifs, c'est-à-dire les opportunités qui peuvent se présenter pour augmenter l'efficacité, le profit, la qualité et l'expérience client.
L'IA peut contribuer à créer une approche adaptable et proactive des risques liés aux projets, en évitant que les gestionnaires de projet ne s'enlisent dans les méandres d'un suivi constant ou ne se concentrent trop sur les aspects "négatifs". Ces outils peuvent rapidement tenir compte d'un changement de stratégie grâce à des algorithmes appropriés qui s'adaptent en fonction des données et de tout apport humain fourni au système par un gestionnaire de projet.
Bien que l'IA apporte une excellente valeur ajoutée à l'évaluation des risques d'un projet en analysant de vastes quantités de données et en produisant des simulations et des recommandations, elle n'a qu'une portée limitée. Le rôle d'un gestionnaire de projet, quel que soit le secteur d'activité, exige de solides compétences non techniques, notamment une grande capacité d 'adaptation et de l'intuition. Répondre favorablement à l'inattendu exige toujours des forces personnelles de la part du gestionnaire de projet.
À l'heure actuelle, l'IA ne peut pas reproduire ces compétences et ne peut pas non plus détecter et atténuer tous les risques qui comportent une part de subjectivité, c'est-à-dire tout ce qui ne peut pas être identifié uniquement à l'aide de données.
La prise de décision dynamique d'un esprit humain disposant d'une expérience à exploiter reste nécessaire face aux crises et aux événements imprévus du projet.
Les données historiques des projets ne suffisent pas à couvrir la base des risques des projets, car les conditions du marché peuvent changer, parfois très rapidement, selon l'industrie. À moins que ces variables ne soient spécifiquement prises en compte dans l'ensemble des données de l'IA, les gestionnaires de projet doivent encore les intégrer eux-mêmes.
L'intégration d'un système d'IA pour la gestion des risques dans votre panoplie d'outils devrait certainement contribuer à rationaliser vos processus en ce qui concerne les fonctions susmentionnées.
Mieux encore, comme la plupart des modèles d'auto-apprentissage, l'IA peut potentiellement vous faire gagner beaucoup de temps, en commençant par créer un plan de gestion des risques pour vous et en vous accompagnant tout au long du cycle de vie du projet pour suivre les risques et analyser en permanence les données pertinentes.