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Parole d'experts / Intelligence Artificielle et Gestion Projet / Intelligence artificielle dans la gestion de projets Ch1

Intelligence artificielle dans la gestion de projets Ch1

Intelligence artificielle dans la gestion de projets
Chapitre 1
 
Chaque année, aux États Unis, environ 48 billions de dollars sont investis dans des projets. Pourtant, selon l’américain Standish Group, seuls 35% des projets sont considérés comme réussis. Les ressources gaspillées et les avantages non réalisés des 65 % restants sont époustouflants. Comment les nouveaux outils de gestion de projets boostés par l’intelligence artificielle peuvent-ils redresser la barre?
 
Dans les années 2010s il y a eu des améliorations dans les applications de gestion de portefeuille de projets, mais les capacités de planification et de collaboration d'équipe, l'automatisation et les fonctionnalités « intelligentes » font toujours défaut.
 
L'une des études de Gartner indique que le changement est imminent, prédisant que d'ici 2030, 80 % des tâches de gestion de projet seront exécutées par l'IA, alimentées par le big data, l'apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel. Une poignée de chercheurs, comme Paul Boudreau dans son livre « Applying Artificial Intelligence Tools to Project Management », et un nombre croissant de startups, ont déjà développé des algorithmes pour appliquer l'IA et le ML (apprentissage automatique) dans le monde de la gestion de projet. Lorsque cette nouvelle génération d'outils sera largement adoptée, il y aura des changements radicaux.
 
Un prérequis pour ce changement, c’est revoir la stratégie de données dans l’entreprise. La formation d'algorithmes d'IA pour gérer des projets nécessitera de grandes quantités de données liées au projet. Votre organisation peut conserver des trésors de données de projet historiques, mais elles sont susceptibles d'être stockées dans des milliers de documents dans une variété de formats de fichiers dispersés sur différents systèmes. Les informations peuvent être obsolètes, utiliser des taxonomies différentes ou contenir des valeurs aberrantes et des lacunes. Environ 80 % du temps consacré à la préparation d'un algorithme d'apprentissage automatique est consacré à la collecte et au nettoyage des données, qui prennent des données brutes et non structurées et les transforment en données structurées pouvant former un modèle d'apprentissage automatique.
 
Aujourd'hui, le terme intelligence artificielle est souvent utilisé de manière interchangeable avec « automatisation ». Il y a cependant une énorme différence : l'automatisation est un processus contrôlé qui suit une logique et des règles préprogrammées, tandis que l'IA est conçue pour simuler la pensée intelligente et même humaine. Jusqu'à présent, l'accent a été mis sur l'automatisation – nécessitant un certain degré de standardisation – des tâches déjà effectuées. Cependant, il ne s'agit que de la première phase de l'évolution de l'IA dans la gestion de projet. Cette première phase sera suivie par les assistants de projet chatbot, la gestion de projet basée sur le machine learning et, enfin, la gestion de projet autonome.
 
Intégration et automatisation
Dans le rapport "AI@Work" de PMI, les chefs de projet qui sont à la pointe de l'IA et d'autres technologies signalent fréquemment que l'utilisation de l'IA a réduit le temps qu'ils consacrent à des activités telles que le suivi des progrès, la gestion de la documentation et la planification des activités et des ressources.
L'un des domaines les plus développés de l'automatisation de la gestion de projet est la gestion des risques.
 
En ce qui concerne l'intégration et l'automatisation, l'accent est déjà mis sur la rationalisation et l'automatisation des tâches de projet standardisées grâce à l'intégration des flux de travail et à l'automatisation des processus.
Par exemple, les mises à jour du budget du projet dans une base de données sont directement intégrées dans le rapport de prévision budgétaire sans aucune intervention manuelle. La planification de projet pourrait également être rendue plus robuste en permettant l'auto-planification au moyen d'une logique et de règles programmées, c'est-à-dire en suivant automatiquement la progression et l'état des tâches effectuées par les membres de l'équipe de projet et en alertant un chef de projet uniquement pour une intervention dans un scénario basé sur des exceptions. L'interaction entre les outils de gestion des incidents et les outils de planification de projet pourrait être renforcée pour mettre en évidence les retards potentiels en raison d'un nombre élevé de défauts dans certains flux de travail. Des rapports automatisés qui sont non seulement produits avec moins de main-d'œuvre, mais qui peuvent remplacer les rapports actuels - qui datent souvent de plusieurs semaines - par des données en temps réel. Ces outils approfondiront également ce qui est actuellement possible, affichant l'état du projet, les avantages obtenus, les dérapages potentiels et le sentiment de l'équipe de manière claire et objective.
 
Les cas d'utilisation réels actuels incluent :
  • Interaction entre MS Project Online et Wunderlist pour la création et la planification de tâches
  • Utilisation de modèles et de workflows en ligne, par ex. dans Slack ou MS Sharepoint, pour réduire le temps et améliorer la qualité des données
  • Envoi d'alertes lorsque des problèmes potentiels de budgétisation ou de planification sont identifiés pour le projet.
 
Le test est une autre tâche essentielle dans la plupart des projets, et les chefs de projet doivent tester tôt et souvent. Il est rare aujourd'hui de trouver un projet majeur sans plusieurs systèmes et types de logiciels qui doivent être testés avant la mise en service du projet. Bientôt, des systèmes de test avancés qui ne sont désormais réalisables que pour certains mégaprojets deviendront largement disponibles.
 
Des solutions de test système avancées et automatisées pour les projets logiciels permettront bientôt une détection précoce des défauts et des processus d'autocorrection. Cela réduira considérablement le temps consacré aux activités de test fastidieuses, réduira le nombre de retouches et, en fin de compte, fournira des solutions faciles à utiliser et sans bug.
 
La gestion de projet automatisée qui en résultera réduira les coûts tout en libérant les chefs de projet pour qu'ils se concentrent sur des activités de projet plus complexes et gèrent le monde extérieur au projet (c'est-à-dire la gestion des parties prenantes).
 
Lire Chapitre 2
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