Muri, mura et muda, les familles de gaspillages selon Lean par Christian Hohmann

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Pour expliquer les familles de gaspillages selon Lean que sont muri, mura et muda, Christian Hohmann reprend une illustration de son livre « Lean Management » et la transforme en animation pédagogique.

Définitions Wikipedia:

  • le muri : l’excès, la surcharge de travail engendrée par des processus non adaptés
  • le mura : la variabilité, ou l’irrégularité
  • le muda : tout ce qui est sans valeur

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Biais Cognitifs – La loi du marteau

Nous avons tendance à porter une confiance excessive aux outils avec lesquels nous sommes familiers même en présence de bien meilleures options.

Attention à ne pas vouloir à tout prix utiliser un outil connu pour une fonction qui n’est pas la sienne.

Ce biais est aussi connu sous le nom de la loi de l’instrument ou le marteau de Maslow. Comme l’avait dit Abraham Maslow en 1966, « J’imagine qu’il est tentant, si le seul outil dont vous disposiez est un marteau, de tout considérer comme un clou ».

En quoi suis-je concerné dans mes projets ?

Si le seul outil que connait votre nouveau manager de projet est Excel, il y a de très fortes chances pour que votre Gantt de projet soit réalisé en Excel. C’est déjà beau d’avoir un échéancier, mais il existe des outils plus flexibles en particulier pour gérer les dépendances, la charge des personnes affectées au projet, calculer le chemin critique…

De même, il peut être contre-productif dans votre projet Agile de vouloir faire de tous les besoins des User Stories.

Comment éviter le plus possible ce travers ?

Avant de commencer une tâche importante que vous n’avez jamais réalisée, cherchez à savoir ce qu’utilisent les professionnels du domaine et pourquoi. Le temps d’apprentissage de tout nouvel outil ou technique est souvent surestimé et ses bénéfices sous-estimés. Ne tombez pas dans ce piège.

Ce biais peut-il vous être utile ?

Il arrive que des outils que vous connaissez déjà puissent remplir la mission. Votre expérience peut vous permettre de valoriser le nouvel outil qui vous est proposé à sa juste valeur puis de prendre la décision réfléchie de changer d’outil ou pas.

Un exemple : Lorsque votre projet Agile est déjà bien avancé et que toutes vos User Stories sont documentées dans un outil, même imparfait, il peut être contre-productif de vouloir basculer vers un nouvel outil même plus performant à cause de la nécessaire reprise des données existantes.

Une variante corrélée à ce biais est la fixité fonctionnelle

Nous avons tendance à utiliser les outils et méthodes de la façon traditionnelle dont nous les avons toujours utilisés. Cette tradition d’utilisation existante peut limiter votre capacité à voir toutes les autres choses que ceux-ci sauraient faire.

Par exemple: La matrice des responsabilités des personnes sur le projet peut être adaptée pour produire une matrice de responsabilité des livrables du projet.

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Risques et Problèmes dans les Projets : Quelle différence ?

Débordé ? Alors, parlons des risques et des problèmes de projet, qu’est-ce qui les différencie et pourquoi est-il si important de manager les risques.

Project Risks and Issues – What’s the Difference?

http://projectriskcoach.com/project-risks-and-issues/ par Harry Hall

Vous retrouvez-vous à faire des heures supplémentaires, à vous efforcer de gérer des contretemps inattendus ? Certains événements négatifs dont vous aviez pensé qu’ils pourraient arriver se sont maintenant matérialisés. Et cela vous coûte plus de temps et d’énergie que vous ne le pensiez possible. Débordé ? Alors, parlons des risques et des problèmes de projet, qu’est-ce qui les différencie et pourquoi est-il si important de manager les risques.

 Qu’est-ce qu’un risque ?

Selon le Corpus de Connaissance en management de Projet (PMBOK® Guide) : “un événement ou une condition incertain qui, s’il se produit, a un effet positif ou négatif sur un ou plusieurs objectifs du projet.”

Examinons une description de risque et soulignons quelques attributs clés des risques.

Voici un exemple :

Parce que l’équipe de projet a échoué à bien passer en revue et valider les exigences des utilisateurs, elle pourrait ne pas répondre à ces besoins, aboutissant à des utilisateurs insatisfaits.

  • Cause : l’échec de bien passer en revue et valider les exigences
  • Risque : l’équipe de projet pourrait ne pas répondre aux besoins des utilisateurs
  • Impact : les utilisateurs ne seront pas satisfaits du produit

Remarquez dans la description du risque : « L’équipe de projet pourrait ne pas répondre aux besoins des utilisateurs. » Pensez au risque comme à des événements ou conditions qui pourraient survenir dans l’avenir.

Qu’est-ce qu’un problème ?

Alors, en quoi le problème diffère-t-il du risque ? Là où un risque pourrait survenir, un problème est déjà survenu. Quand une menace arrive, elle devient un problème. À propos, quand une opportunité survient, elle devient un bénéfice ou avantage. 

Pourquoi distinguer risque et problème ?

Coupons-nous les cheveux en quatre ? La distinction entre les risques et les problèmes importe pour plusieurs raisons.

  • regarder au delàLe management proactif fait gagner du temps. “Un gramme de prévention vaut une tonne de remède.” Les managers de projet devraient manager activement les risques. Les managers de projet peuvent sauver du temps de valeur grâce à la prévention. Comme souvent écrit, les managers de projet peuvent éliminer jusqu’à 90 % des menaces par le management des risques.
  • problèmesMesure d’efficacité de management. Si un manager de projet fait face à un tas de problèmes, cela peut être un signe que le manager de projet n’a pas géré le projet efficacement.
  • Différents types de réponses. Les problèmes exigent une réponse différente selon les menaces. Les managers de projet répondent aux menaces avec des stratégies adaptées : éviter, atténuer, accepter, ou transférer. Les problèmes exigent de l’action corrective pour remette le déroulement du projet en alignement avec le plan de management de projet.

Le débat entre risque ou problème

Certains managers de projet et managers de risque ne sont pas convaincus que la différentiation entre le risque et le problème ajoute de la valeur. Bien que le risque se soit maintenant matérialisé (c’est-à-dire que c’est maintenant un problème en terme de différentiation), il reste toujours de l’incertitude quant à l’impact et à quels objectifs seront impactés.

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Que dire des Suppositions (ou assomptions) et des Contraintes ?

Pendant que nous sommes sur le sujet, clarifions deux autres termes : suppositions et contraintes.

avis personnel sur les assomptions dans les projets
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  • Suppositions. Les suppositions sont “un facteur dans le processus de planification que l’on considère être vrai, réel, ou certain, sans preuve ni démonstration” selon le Project Management Body of Knowledge. Les suppositions peuvent être une source de risques. Assurez-vous d’exécuter périodiquement une analyse des suppositions et assomptions pour les valider.
  • Contraintes. Une contrainte est “un facteur de limitation qui affecte l’exécution d’un projet, le programme, le portefeuille, ou le processus.” Les contraintes comme le budget ou des contraintes de délais sont factuelles. Le manager de projet doit continuellement considérer ces limites définies en manageant les risques, particulièrement en prévoyant des réponses à ces risques.

“PMI,” the PMI logo, “PMP,” “PMBOK” and “Project Management Institute” are registered marks of Project Management Institute, Inc.

L’Intelligence Artificielle (#IA) a-t-elle une place dans le management de projet et le PMO ?

Avec tout ce qui se dit sur les bénéfices de l’intelligence artificielle (IA), son rôle dans la livraison de projet reste à être pleinement réalisé.

Artificial Intelligence in the PMO – Does AI have a Place in Project Delivery?

https://www.quayconsulting.com.au/news/artificial-intelligence-in-the-pmo-does-ai-have-a-place-in-project-delivery/ par Quay Consulting

Le partage de données provenant de tous les recoins du business donne potentiellement une place de valeur à l’IA dans le bureau de management de projet (PMO).

Que nous nous en rendions compte ou pas, l’IA a déjà prouvé être un outil de valeur qui permet un suivi de l’avancement et de la performance de projet plus précis et plus rapide et  dans tous les secteurs industriels.

En aidant à réduire des erreurs onéreuses, en permettant une meilleure analyse de risque, en maximisant la productivité et la rentabilité de projet, l’Intelligence Artificielle change progressivement les pratiques de gestion de projet.

L’IA peut mieux repérer des signaux faibles dans des données, autrement difficiles à voir, et pourrait influencer comment le reporting et la gestion des ressources sont effectués.

Humains versus Machines : Chacun sert son propre objectif

Bien que ce soit clairement important, James Dibbs, chef de senior et consultant projet, dit que l’on ne devrait pas permettre à l’IA de remplacer ou saper l’élément humain dans la livraison de projet.

L’essentiel pour maintenir les projets sur les rails est l’élément humain qui permet ‘ aux gens réels ’ de se concentrer sur ce que les machines ne peuvent pas bien faire.

“Comme l’automatisation prophétique qui construit un horizon de choses auxquelles faire attention, L’IA aide à accomplir beaucoup de travail de « petites mains » de la fonction de PMO” dit Dibbs. “Mais nous devons être prudents de ne pas lui laisser emporter la réflexion et « la couche d’interprétation » qui reposera toujours sur l’expérience humaine.”

Relisez le billet « La transformation des activités de la gestion de projet passera-t-elle par l’I.A. ? « 

Tandis que des aides intelligents de projet comme les chatbots remplaceront de plus en plus le manager de projet classique (menant un PMO) et son personnel, Dibbs s’attend à ce que ces derniers restent clés dans l’âge du IA/machine learning.

Aussi, il leur recommande vivement de progressivement se déplacer vers le travail qui souligne leurs qualités humaines, comme le leadership, le management des parties prenantes, la communication (verbale et non-verbale), le storytelling, l’empathie, l’intelligence émotionnelle et la négociation.

“Ce sont les compétences douces qui assurent que les résultats des outils AI sont correctement traduits et interprétés” dit Dibbs.

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Automation, l’IA aide à résoudre des défis de projet et accélère l’Intelligence d’Affaire

Là où l’IA a probablement le plus grand impact sur la réalisation de projet est dans sa capacité d’éliminer des risques projet et l’incertitude tant dans les estimations de projet que dans l’exécution.

Les filtres anti-spam utilise l’IA et le machine learning.

L’IA a déjà une présence omniprésente dans les vies de tout un chacun par des outils quotidiens utilisés dans des choses comme le trading automatisé ultra-rapide, la détection de fraude de carte de crédit, des algorithmes de recommandation de divertissement, des estimations de temps de livraison de repas, les filtres anti-spam et la conversion voix-texte et les assistants virtuels comme Siri ou Cortana.

Beaucoup de ce lourd effort est maintenant considéré comme allant de soi et prouve la nature omniprésente de l’intelligence artificielle à l’œuvre dans le travail moderne et les projets ne font pas exception.

Développements clefs dans l’espace du management de projet

Le management de projet en tant qu’industrie tardait typiquement à embrasser les outils qui tombent sous le large domaine du IA/machine learning. Existant depuis le milieu des années 1980, l’IA dans le logiciel de management de projet mène clairement la charge dans ce domaine.

Les chatbots qui servent d’aides intelligents de projet, constituent les demandes les plus répandues d’IA dans le logiciel de management de projet. Puis, il y a des plates-formes de logiciel de management de projet où la fonctionnalité IA est plus substantiellement incorporée dans les systèmes.

Une fois que les IA Chatbots auront été déployés avec succès pour aller de reprendre des tâches répétitives jusqu’à trouver du sens dans les données disponibles, la phase suivante d’IA dans la gestion de projet sera l’introduction du machine learning dans la pratique de management de projet.

Tandis qu’il reste à intégrer dans le management de projet, le machine learning permet l’analyse prédictive de projet (ndlt: domaine cher à la gouvernance de projet et de portefeuille de projets).

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En augmentant la transparence dans ce que l’avenir va apporter au projet, l’analyse prédictive augmentera l’information à la disposition des responsables organisationnels et sera ainsi utile pour augmenter la qualité du processus décisionnel des managers de projet et de leurs équipes.

Mode et réalité sur l’IA dans le domaine du management de projet

La frénésie des médias autour de l’IA a créé beaucoup de crainte et d’incertitude autour de la perte d’emplois tant non qualifiés que de bureau autour du globe. Cependant, selon Gartner, avant 2020, l’IA créera 2.3 millions d’emplois, dépassant les 1.8 millions qu’elle éliminera.

Plutôt qu’être craintif vis-à-vis de l’IA, les managers de projet et leurs équipes devraient l’embrasser pour aider à améliorer leurs résultats. Inutile de préciser que les bénéfices de l’IA vont bien au-delà du processus contrôlé d’automatisation de tâches simples.

Tout aussi important, une fois qu’ils comprennent le potentiel des bots et des algorithmes pour gagner une meilleure compréhension du projet, les équipes de projet devraient être capables de se servir de cette compréhension pour exécuter des tâches plus complexes et donner des recommandations de haut niveau plus rapidement et avec un plus grand degré d’exactitude.

Anticiper les biais, préjudices et erreur humaine

Relisez ce billet sur l’éthique du manager de projet

Comme avec n’importe quelle technologie en évolution, la vitesse de son développement et de son application peut souvent poser des soucis autour de l’éthique, des biais dans le développement de code et la capacité des gens à reconnaître les deux.

Il est critique que les biais positifs ou négatifs dans le management de projet ne rendent pas l’interprétation du machine learning injustifiée. Tandis qu’il n’y a aucun moyen de réparer facilement le problème des biais, on peut le prévoir.

Dibbs suggère que nous devrions toujours retourner voir le client. En contrôlant que solutions et attentes sont bien alignées, les biais vont moins probablement causer de problèmes intrinsèques dans les résultats. Pour atténuer le risque de biais, Dibbs suggère de vérifier que le projet reste bien synchrone avec ce que pense le client. En s’assurant que le client est heureux, il dit que le management de projet aura à une bien meilleure idée de ce à quoi ressemble le succès.

“En comprenant les exigences, plutôt que juste prendre un ordre, le management de projet répondra au besoin des clients, pas seulement à ce qu’ils ont demandé au départ” dit Dibbs. “C’est quelque chose qu’aucune quantité d’IA ne peut faire sans l’expérience humaine à son meilleur.”

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L’IA est-elle une chose qui doit être crainte ou embrassée ?

On peut soit craindre soit embrasser l’avenir et l’assimilation de l’IA dans le management de projet ne fait aucunement exception.

Le fait est que les projets profitent probablement déjà de l’IA et que les équipes peuvent ne pas même le savoir.

Mais l’IA ne sera pas la panacée pour fixer tous les maux de projet. Au lieu de cela, on devrait la voir comme une autre force à utiliser pour améliorer les résultats de projet.

Dotez-vous dès aujourd’hui d’un journal de décisions, de VOS décisions ! Et tenez-le à jour.

David Burkus expose dans cette brève vidéo les raisons pour lesquelles vous devriez tenir un journal de décision.

Chaque fois que vous devez prendre une décision, écrivez ce que vous avez décidé (éventuellement pourquoi) et le résultat auquel vous vous attendez ou que vous espérez.

Objectivité envers soi-même !

De cette façon, vous pourrez revoir par la suite vos décisions et leurs impacts sans déformer le passé pour chercher en rationaliser le résultat.

Vous obtiendrez une meilleure visibilité et donc compréhension de votre rendement décisionnel et une vision objective de votre capacité à prendre (ou pas) de bonnes décisions.

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Avez-vous entendu parler du Design Thinking ?

Voici une brève introduction au Design Thinking de 2 minutes en anglais par Harvard Business Review.

À mesure que la complexité du processus de conception augmente, un nouvel obstacle se dresse : L’acceptation par l’utilisateur final du produit, de son expérience utilisateur, de la stratégie ou du système proposé.

Le Design Thinking peut aider les innovateurs stratégiques et systémiques à faire émerger les nouveaux mondes qu’ils conçoivent.

En fait, avec des produits très complexes, le design de leur introduction et intégration dans le statu quo existant est encore plus essentielle au succès que la conception des livrables en eux-mêmes.

Dans les projets Agile avec une approche Scrum, cette approche de conception peut parfaitement être intégrée dans la démarche.

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La transformation des activités de la gestion de projet passera-t-elle par l’I.A. ? Au-delà de la théorie, des exemples de cas concrets.

Un billet de Antoine DELUGEAU et Julien JEANY du SCALIAN LAB

Site web de Scalian

La division « Performance des Opérations » du groupe SCALIAN est un acteur de 1er rang dans la conduite opérationnelle de projets industriels ou de transformation. Ce positionnement unique de « Spécialiste » se traduit par le rôle de pionnier qu’assure SCALIAN dans la transformation des métiers du management de projet.

Le manager de projet 4.0 peut-il être « augmenté » par l’I.A. afin d’accroître sa maîtrise des opérations qu’il pilote ? Comment recentrer l’impact du manager de projet ou d’un bureau PMO sur ce qui est un facteur tout aussi complexe qu’essentiel à la bonne réalisation d’un projet : L’Humain ?

Une étude du PMI® parue en 2019 dans le “Pulse of the Profession® report” confirme que 81% des managers sondés évoluent dans des organisations impactées par l’Intelligence Artificielle. Pour autant, chaque projet devient aussi un terrain de jeu idéal pour mettre à profit cette technologie car il engage un volume de données et d’acteurs considérable. Les équipes d’experts du LAB SCALIAN se sont intéressées de près à ces problématiques et nous présentent de façon concrète comment l’I.A. révolutionne la gestion de projet.

Parce que les contraintes opérationnelles du chef de projet ne lui permettent pas de dégager le temps nécessaire pour analyser, se projeter et embarquer l’ensemble de ses équipes au quotidien, le LAB SCALIAN inscrit la transformation digitale du manager de projet 4.0 sous 2 axes :

  • L’automatisation des activités chronophages, répétitives, à faible valeur ajoutée, pour lesquelles les agents conversationnels (chatbot) ou le RPA (Robotic Process Automation) apportent des pistes sérieuses;
  • L’accompagnement à la prise de décision en facilitant l’analyse du projet, en optimisant sa capacité à anticiper et en lui soumettant des recommandations éclairées. Dans un écosystème ou la data est reine, le Machine Learning apporte également d’autres pistes à forte valeur ajoutée.

Dans les 2 cas, ces axes de transformation contribuent à l’amélioration de la valeur perçue de la fonction PM/PMO, et à un positionnement beaucoup plus stratégique du manager de projet. D’ailleurs, si d’après le PMI®, 8% des chefs de projet craignent pour l’éradication de leur rôle actuel, 20% d’entre eux imaginent plutôt une évolution de ce dernier, augmenté par la technologie.

Un assistant numérique pour décharger le chef de projet ?

« L’humain est fait pour être créatif, et la robotisation lui redonne cet espace » – Eric Adrian

Les agents conversationnels, ou chatbots, permettent un changement de paradigme par rapport aux outils traditionnels du manager de projet. Les interactions en langage naturel, les retours explicites d’un bot sur sa compréhension des requêtes, sa capacité à exécuter automatiquement tout ou partie d’un processus métier en font aujourd’hui un membre de l’équipe à part entière.

Leur apport opérationnel est tel qu’ils permettent de décharger les chefs de projet de bon nombre de tâches à faible valeur ajoutée, répétitives et avec une certaine forme de lourdeur ou de pénibilité.

Les expérimentations menées par nos experts du LAB se sont centrées sur 2 cas d’usages : l’automatisation du suivi et de la relance des actions / la « Smart » FAQ projet.

Quelles sont mes actions ? Clôture l’action « finaliser le PMP » ! Relance l’équipe sur ses actions ! Quel est l’atterrissage budgétaire à fin Juin ? Où se trouve le template de charte projet ?

L’accès à l’information projet et sa mise à jour sont facilitées. Le chef de projet et le bureau PMO sont déchargés de sollicitations perturbatrices.

Tout ceci est possible grâce au TLN (Traitement du Langage Naturel), qui est une sous-discipline de l’intelligence artificielle. La recherche en TLN a principalement débutée dans les années 1950, avec Alan Turing, et avec ce qui sera nommé plus tard comme le « test de Turing », critère d’intelligence de la machine.

Le TLN a fortement évolué depuis le début des années 2010 : l’explosion de la capacité de calcul des machines, associé à des modèles plus performants de représentation de la connaissance ainsi que des modèles de réseaux de neurones par apprentissage profond (« deep learning » / « deep neural network ») permettent des approches plus « naturelles ».

L’utilisation de ce type de solution a d’autres bénéfices, identifiés parfois comme des effets de bord de tests sur le terrain : Abstraction des problématiques d’utilisation d’outils, point d’accès central à la donnée, notification quasi temps-réel d’évènements nécessitant une prise de décision et plus important encore : modification de la perception du PM/PMO par les différentes parties prenantes.

Un agent intelligent pour prioriser les actions ?

« Il n’y a rien de pire que de faire avec efficacité quelque chose qui n’avait absolument pas besoin d’être fait » – Peter Drucker.

La gestion du temps est un enjeu crucial de performance managériale. Comment s’assurer que les équipes opèrent sur les bonnes activités, au bon instant ? Comment garantir l’exécution d’un plan d’actions créant un maximum d’impact?

C’est à ce titre que l’I.A. intervient en tant que « prioritizer ». Des travaux de R&D menées par SCALIAN ont permis le développement d’un prototype répondant à 3 leviers de performance : Alignement stratégique / Priorisation / Management visuel.

S’appuyant dans un 1er temps sur le framework OKR (Objectives & Key Results), le système construit un « set » d’objectifs sur lequel le manager peut agir régulièrement pour influencer le niveau de focus de l’équipe.

Un modèle de Machine Learning prend alors le relais pour associer dynamiquement les priorités au sein du plan d’actions. Chaque action se voit alors affectée un niveau d’importance et d’urgence.

Enfin, une restitution visuelle est effectuée au sein d’une matrice d’Eisenhower, permettant à minima à chaque membre de l’équipe de se challenger sur sa propre perception de sers priorités.

En cas de changement brutal de direction, ou si les objectifs évoluent, cet agent intelligent devient capable de reconfigurer instantanément les priorités de l’équipe, ouvrant à de nouvelles perspectives d’agilité organisationnelle.

Anticiper les risques projets, la donnée est-elle la clé ?

« Prévoir, c’est à la fois supputer l’avenir et le préparer ; prévoir, c’est déjà agir » – Henri Fayol.

A l’ère du « process tout puissant », qui peut se targuer de connaître l’ensemble des REX, lessons learnt, données des projets passés, ou même simplement d’avoir le temps d’aller les consulter pour préparer le lancement de son propre projet ?

La combinaison du TNL et de différentes approches de Machine Learning (supervisées ou non), permet de valoriser la donnée « dormante » des projets ou programmes passés. Un cas d’utilisation concret réside dans l’identification de risques projets (ou dans notre cas, de menaces).

Tout projet, même s’il a un objectif unique par rapport à d’autres, partage certaines caractéristiques avec des projets passés. Il est alors possible de faire « apprendre » à la machine, ce qu’est un risque pour cet environnement, et de faire naître des liens non explicites entre les projets. Un algorithme de génération contextuel de menaces peut alors prendre le relais, et extrapoler les caractéristiques du projet courant afin d’identifier les menaces potentielles auquel il pourrait être soumis.

Ces travaux ont notamment conduit au développement d’un démonstrateur dont les conclusions permettent aujourd’hui d’affirmer que la Machine est capable de rivaliser avec succès avec un Risk Manager expérimenté.

Nous sommes convaincus que ces nouveaux outils, embarquant une certaine forme d’intelligence, permettront au manager 4.0 de concentrer ses efforts sur les activités où réside la réelle complexité.

Pour autant, le champ de possibles reste très large, et le LAB SCALIAN compte bien aller plus loin encore dans des preuves de concept toujours aussi pragmatique et répondant à des problématiques terrain réelles. L’année 2020 sera par exemple placée sous le signe de la montée en valeur de l’agent conversationnel, passant d’une fonction d’assistant numérique à celle de « conseiller » (advisor) : un agent capable d’analyser les données du projet dans leur globalité, et de suggérer certaines actions ou recommandations au chef de projet.

Et vous, comment voyez-vous le futur de la profession ?

N’hésitez pas à réagir en commentaire pour partager des cas d’usages, vous projeter et contribuer ainsi à dessiner le futur du management de projet !


à propos des auteurs de ce billet:

  • Antoine DELUGEAU est Directeur du LAB SCALIAN dont la mission consiste à adresser spécifiquement la transformation des métiers du management des opérations (pilotage de projets, management de la qualité, supply-chain, achats et approvisionnements). Ingénieur de formation, complété par un master en gestion d’entreprise, Antoine a assuré le pilotage de grands projets de transformation au sein de cabinets de conseils avant de prendre en charge la Direction du LAB SCALIAN, convaincu que les révolutions technologiques et sociétales d’aujourd’hui étaient une opportunité pour être acteur de ces transformations des fonctions support.
  • Julien JEANYest responsable de projets de R&D au sein du LAB SCALIAN. Issu du monde des sciences cognitives (intelligence artificielle et neurosciences en particulier), son parcours l’a amené à obtenir sa certification PMP® en 2012 et à évoluer ainsi dans ces deux domaines en les connectant. Julien a à cœur de pouvoir faire parler le monde de la recherche avec le monde opérationnel afin de répondre à des problématiques réelles du terrain et de proposer des solutions à la fois disruptives et pragmatiques.
Antoine & Julien interviennent régulièrement en tant que speaker aux conférences et ateliers du PMI®.

Pour les contacter, envoyez un courrier à lab@scalian.com

SAFe 5.0, une brève avant-première par Henny Portman

Elle arrive bientôt, la nouvelle version de SAFe !

SAFe 5.0 brief preview

https://hennyportman.wordpress.com/2019/10/08/safe-5-0-brief-preview/ par Henny Portman

Au début 2020, une nouvelle version de SAFe sera disponible. Elle est, comme d’habitude, entièrement compatible avec la version précédente SAFe 4.6, permettant une migration en douceur.

Il y a maintenant 7 compétences fondamentales qui permettent l’agilité dans le business. Certaines sont repositionnées et restructurées et 2 nouvelles compétences étendent SAFe afin qu’il englobe l’entreprise toute entière et permettent l’agilité d’affaires. Voir la nouvelle grande image de SAFe.

Les deux nouvelles compétences sont : Culture d’Apprentissage Continu (Continuous Learning Culture / CLC) et Agilité Organisationnelle (OA).

La Culture d’Apprentissage Continu est basée sur trois dimensions : L’Organisation Apprenante (vision partagée, systems thinking, modèles mentaux, apprentissage dans l’équipe, maîtrise personnelle), l’Amélioration Inexorable (un sentiment constant de danger, optimisation de l’ensemble, culture de résolution de problème, Prise de recul aux événements marquants principaux, l’amélioration basée sur les faits) et la Culture d’Innovation (les gens innovateurs, le temps et l’espace, aller voir, expérimentation et réactions, pivoter sans pitié ni culpabilité, innovations à contre-courant).

Les trois dimensions d’Agilité Organisationnelle sont : des gens pensant LEAN et des équipes agiles (house of lean, principes SAFe, Manifeste Agile), des Opérations LEAN (temps de traitement –temps d’attente – temps de traitement) et Agilité de Stratégie.

L’ancienne compétence DevOps et release on demand est maintenant appelée Livraison de Produit Agile (Agile Product Delivery). Ici nous voyons des développements sur la Cadence, la livraison sur demande, DevOps et le Pipeline de Livraison en Continu. Une nouveauté est  la Position Centrée sur le Client Customer Centricity qui comprend : étude de marché, design avec l’utilisateur) et Design Thinking dans la Livraison Agile de Produit.

Livre sur mazon

Les équipes business de l’entreprise montent maintenant ‘sur le train’ et participent à la livraison et au support de solutions business innovantes. Ces équipes adoptent les valeurs, principes et pratiques Lean et Agiles.

Un dixième principe SAFe est ajouté : S’organiser autour de la valeur. Ce principe est basé sur Kotter ‘dual operating system’ comme décrit dans son livre XLR8 – Accelerate. Building strategic agilty for a faster moving world.

Si je prends une vue d’ensemble de la forêt agile, je replace SAFe pour souligner que SAFe couvre maintenant, au niveau produit, cible produit ainsi que le choix de culture.

Voir Bird’s eye view on the agile forest blog pour l’article complet.

Voir le Scaled Agile website pour plus d’information sur SAFe 5.0

Kaizen = amélioration continue

Le livre de Mike Rother Toyota Kata: Managing People for Improvement, Adaptiveness and Superior Results

Voici le kata en bref

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  1. Évaluez ce que vous faites et identifiez un but à long terme pour votre amélioration.
  2. Trouvez une étape intermédiaire, quelque chose que vous pouvez réellement accomplir à court terme pour vous déplacer en direction de votre amélioration (pas y parvenir, juste vous déplacer un peu).
  3. Identifiez 3 choses pratiques que vous pouvez faire tout de suite pour atteindre cet emplacement intermédiaire.
  4. Faites-les.
  5. Répéter à tout jamais.

Affichez la liste d’actions concrètes sur un tableau physique et ajoutez une action à chaque fois que vous en retirez une. L’idée est d’entretenir un flux continu de petites améliorations vous déplaçant vers un plus grand objectif.

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La V2 du GPM « P5 Standard for Sustainability in Project Management » est disponible gratuitement #ecoPMI

Nous l’avons demandé et ils l’ont fait !

La version 2.0 de « The P5 Standard for Sustainability in Project Management » est maintenant disponible en téléchargement gratuit!

Sur Amazon

Dans cette nouvelle version, nous trouvons des améliorations importantes pour nous aider à prendre des décisions pour nos projets et des modèles pratiques avec du contenu téléchargeable pour nous aider à mettre la norme en pratique !

J’espère que vous apprécierez cette norme et la valeur qu’elle va apporter à vos projets.

Elle existe aussi en format papier et électronique pour Kindle (que bien sûr je vous recommande pour rester dans l’esprit du standard) sur Amazon.

Visitez le site GPM

If you like what you see, check out our book Sustainable project Management on amazon.com, it is available in paperback or Kindle!