Le PMBOK 8 a apporté plusieurs changements par rapport à la précédente version qui touchent directement au management de projet en tant que discipline.
On a mis à jour les domaines de performance, les domaines d’intérêt et on a même touché le périmètre sacré du PMBOK, à savoir les processus.
Même, les principes de management de projet ont connu des changements importants. Tout de même, l’un des changements que la communauté des professionnels a applaudis était l’ajout d’une annexe sur l’IA.
L’annexe X3 traite différents aspects de cette technologie qui a impacté tous les domaines et notamment celui du management de projet.
À l’encontre d’autres outils, actuellement totalement intégrés à la gestion de projet, l’IA s’est vite introduite dans le quotidien des professionnels du projet et s’est imposée comme un moyen incontournable pour améliorer la performance des équipes projet.
Dans cet article nous allons voir comment le PMBOK8 a intégré l’IA dans le management de projet, en exposant les systèmes d’IA, les stratégies d’adoption de l’IA, l’utilisation éthique de l’IA et bien d’autres aspects de ce « mariage projets – IA ».
Qu’est-ce que l’IA selon PMBOK 8
Commençons par une définition de l’intelligence artificielle afin de poser la base des idées que nous allons discuter dans cet article.
Le PMBOK 8 la définit simplement comme « un ensemble de technologies qui simulent le comportement humain sur des ordinateurs ».
On comprend bien à travers cette définition que l’humain veut déléguer des tâches plus complexes à la machine, des tâches qui étaient propres à un être doué d’une intelligence inégalée sur notre globe.
Cette intelligence dite artificielle permet donc aux machines :
- d’effectuer des tâches pour lesquelles elles n’ont pas été directement programmées,
- d’apprendre de leurs expériences (échecs, réussites, etc.)
- et aussi de s’adapter à des situations totalement nouvelles et inconnues.
Ces capacités impressionnantes permettent à l’IA de s’adapter à un large éventail d’applications comme la reconnaissance de formes, la détection de la fraude, la robotique, etc.
La grande force de l’IA vient aussi de sa vitesse de démocratisation et sa facilité d’adoption par tous les professionnels dans tous les métiers.
Ceci est dû aux avancées dans certains domaines de l’IA comme les LLM (Large Language Model) qui ont rendu l’applicabilité de l’IA accessible à tous.
Ce qui était avant réservé aux experts, est utilisable pour tout le monde et avec un minimum de connaissance technique.
La question que tout professionnel du management de projet peut se poser actuellement concerne la place que se réserve l’IA dans le monde de la gestion de projet :
« Comment l’IA impacte cette discipline et quelle stratégie adopter pour l’intégrer facilement et sans risque dans nos projets ? »
Pourquoi l’intelligence artificielle transforme-t-elle la gestion de projet ?
L’IA transforme la gestion de projet en y introduisant certaines capacités qui étaient jusque-là limitées.
La nature même des projets a permis à l’IA d’avoir cet impact énorme en un temps record.
Les projets étant liés à la rapidité de la réalisation, la qualité de la livraison, l’optimisation des ressources, l’amélioration continue et la prédiction des scénarios à venir, ont donc été un terrain fertile pour l’adoption de plusieurs applications de l’IA dans la quasi-majorité des projets.
1) L’automatisation des tâches en gestion de projet grâce à l’IA
Parmi ces applications phares de l’IA en projet on peut citer l’automatisation.
Cette dernière est devenue plus puissante et englobe certaines activités qui étaient très difficiles à déléguer à une machine notamment la génération de rapport ou de compte-rendu de réunion.
L’automatisation a touché surtout des activités de projet qui ont la caractéristique d’être en même temps chronophage et centrale pour la constitution des actifs organisationnels du projet.
Le compte-rendu d’une réunion qui, pour être élaboré, nécessite déjà de la préparation de la réunion à l’avance, l’animation durant le temps de la réunion et la transformation des notes (qui pourraient être incomplètes ou se perdre si mal préservées) en résumé clair, était la bête noire de tous les chefs de projet.
Maintenant c’est une partie de plaisir car en quelques clics, on a un compte-rendu mieux que ce que nous aurions produit.
2) L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond au service des projets
Une autre application des plus impressionnantes, l’apprentissage (ou les apprentissages).
Que l’on parle de l’apprentissage automatique (Automatic Learning) ou de l’apprentissage profond (Deep Learning), ce sous-domaine de l’IA qui utilise des données pour entraîner des modèles de réseaux neuronaux.
Cela permet de prédire des résultats à partir d’intrants ou complètement de prendre des décisions.
3) L’IA pour la prise de décision et l’analyse prédictive des projets
Sachant que tout projet est une série de décisions prises, dans un contexte unique, avec des contraintes environnantes, la prise de décision assistée est une révolution dans le quotidien de tout professionnel de gestion de projet.
On peut désormais, demander à l’IA :
- de nous présenter le contexte actuel sous différents angles,
- de nous exposer les risques et les contraintes,
- de nous calculer les probabilités de réussite de chacun des scénarios
- et de nous aider à prédire les conséquences des décisions prises.
C’est franchement le rêve de tout chef de projet que de disposer d’un assistant aussi puissant.
À ce stade, une autre question s’impose : « Comment l’IA peut prendre en charge des tâches de management de projet de la façon la plus optimale ? ».
Les stratégies d’adoption de l’IA dans les projets selon le PMBOK 8
L’IA peut être implémentée dans la gestion de projet à travers différents usages.
Son intégration va être différente selon la complexité du besoin et du niveau de la supervision humaine nécessaire.
Afin de tirer un maximum de bénéfices de l’IA en projet, on peut résumer les stratégies d’intégration de l’IA en management de projet sous trois types à savoir l’automatisation, l’assistance et l’augmentation.
1) La stratégie d’automatisation selon le PMBOK 8
Commençons par la stratégie la plus simple relativement.
L’automatisation concerne les tâches simples et répétitives nécessitant peu de surveillance humaine.
On peut citer comme exemples la génération de rapports, l’analyse de documents ou la synthèse de réunions.
2) L’assistance par l’intelligence artificielle dans les projets
La deuxième stratégie est l’assistance qui correspond à des tâches où l’IA produit des résultats intermédiaires devant être analysés et améliorés par l’intervention humaine.
Comme exemple, la création des registres des risques, des plans subsidiaires ou un échéancier.
Remarquons que tous ces documents nécessitent quand même un minimum de surveillance et de validation humaine avant leur adoption, application et communication.
3) L’augmentation des capacités humaines grâce à l’IA
Enfin, la troisième stratégie qui n’est autre que l’augmentation qui cible des tâches plus stratégiques et surtout plus complexes.
L’objectif ici est d’améliorer les capacités humaines, notamment dans la prévision des risques, la prise de décision et l’analyse de projet.
L’augmentation est un allié du chef de projet dans les brainstormings, l’échange d’idées et l’affinage des résultats à travers les itérations.
En ayant connaissance des différentes stratégies, c’est légitime de se poser la question suivante :
« Quels risques l’IA peut-elle porter envers ses propres utilisateurs, notamment en termes d’éthique de l’utilisation ? ».
Les enjeux éthiques de l’intelligence artificielle en gestion de projet
L’IA apporte des gains de productivité mais elle introduit également des risques qui peuvent entièrement ruiner des projets, voire des organisations. On parle là des risques éthiques.
Ces risques peuvent toucher à différents aspects du projet en introduisant du biais, en mettant en danger la confidentialité de certaines données ou en exposant les utilisateurs à des risques de sécurité.
Regardons un à un les risques éthiques introduits par l’IA dans les projets.
1) Biais
Si les systèmes d’IA sont entraînés sur des données fausses ou non représentatives, les résultats seront certainement biaisés et induiront les utilisateurs en erreur.
N’oublions pas que l’IA est une technologie qui se nourrit des données, alors attention à ce qu’on met dedans.
2) Confidentialité
Les données utilisées par l’IA doivent être protégées contre toute utilisation malintentionnée.
Ces données peuvent être critiques et très sensibles pour l’organisation et leur fuite peut constituer un grand risque.
3) Redevabilité
L’IA offre une assistance solide à la prise de décision sans pour autant prendre la responsabilité de la décision.
L’humain reste le premier et le dernier responsable des décisions prises. Il y a un poids moral dans chaque décision que seul le décideur peut porter.
Si cet aspect n’est pas clair pour le décideur des dégâts considérables peuvent survenir.
4) Fiabilité
Le manque de fiabilité peut survenir si les résultats générés par l’IA ne sont pas systématiquement vérifiés et validés par des humains.
Des résultats non fiables peuvent entraîner des incohérences dans les décisions, des problèmes contractuels et des gaps entre la réalité du terrain et les activités de maîtrise du projet.
5) Sécurité
La sécurité de l’utilisateur, des actifs du projet, des clients et de toutes les parties prenantes concernées par l’outil IA déployé, peut être compromise.
C’est pour cette raison que les solutions IA doivent être correctement conçues, testées et systématiquement suivies.
6) Transparence
Étant une technologie de construction très complexe, le fonctionnement de l’IA reste un sujet très technique pour le commun des utilisateurs.
Cette opacité technologique peut contenir des risques éthiques et nécessite donc une transparence sur :
- l’utilisation et le traitement des données,
- le fonctionnement des algorithmes
- et le processus de prise des décisions assisté par l’IA.
7) Droits d’auteur
Les données consommées par l’IA peuvent souvent être soumises à des droits d’auteur et donc constituer un risque de propriété intellectuelle pour le projet et l’organisation.
Dans d’autres cas où le projet génère des livrables à caractère intellectuel générés partiellement par l’IA, la proportion de l’effort humain peut être un critère d’acceptation et donc constituer un risque d’acceptabilité des livrables.
8) Durabilité
Nous avons gardé le risque de la durabilité en dernier étant donné son importance capitale.
L’IA est une technologie énergivore :
- qui émet énormément de gaz à effet de serre,
- qui consomme beaucoup d’eau pour refroidir ses processeurs et centres de données,
- et enfin qui produit des quantités faramineuses de déchets électroniques.
De ce fait, toute utilisation de l’IA contribue à cet impact négatif sur l’environnement, d’où la nécessité d’une utilisation responsable de cette technologie.
Après avoir parcouru ces risques éthiques liés à l’utilisation de l’IA, notons que pour y faire face, les directives éthiques de l’organisation ainsi que ses politiques relatives à l’IA pourraient constituer le meilleur plan de réponse.
La construction d’une culture organisationnelle solidement immunisée contre les risques éthiques de l’IA est le bouclier ultime pour se prémunir contre les impacts négatifs de cette technologie révolutionnaire.
Conclusion
Pour conclure, la gestion de projet comme toute autre discipline peut être impactée négativement par l’IA, mais peut aussi en faire un allié à très forte valeur ajoutée afin d’améliorer la performance globale du projet.
L’IA peut soit automatiser des activités de projet, assister les équipes projet ou augmenter son utilisateur sur des tâches stratégiquement plus complexes. En gros, l’IA libère des mains et des cerveaux pour des tâches à plus grande valeur ajoutée.
Enfin, l’IA est une technologie qui exige une certaine vigilance quant à l’éthique de son utilisation vu la sensibilité de la matière première qu’elle manipule, les données.
À nous professionnels du management de projet d’en faire un fer de lance de la réussite de nos projets.
25 Conseils pour
Chefs de Projet
(Guide PDF)
- Gagnez en efficacité en suivant les bonnes pratiques en gestion de projet
- Utilisez les bons livrables au bon moment tout au long du projet
- Démarrez votre projet du bon pied en prenant des décisions éclairées
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