Le PRINCE ne serait-il plus charmant ?

Les méthodes et approches traditionnelles de management de projet seraient-elles vouées à tomber en désuétude ? Ou bien à renaitre et grandir ?

Is the PRINCE no longer charming?

https://www.apm.org.uk/blog/is-the-prince-no-longer-charming/ par David Richardson

Comme leaders on nous dit que pour survivre, nous devons maintenant être : entreprenants, agiles, Lean, tomber rapidement (et nous relever encore plus vite), numériques par défaut et nous attendre à des perturbations.

Le vénérable Prince2 serait-il trop vintage ?

En tant que leaders de projet (qui a besoin de ‘managers’ désormais ?), nous savons que nous devons continuer à nous développer et que la façon dont nous livrons de nouveaux produits, outils et capacités doit changer.  Donc, cela signifie-t-il que nous pouvons oublier toutes les bonnes choses que notre vénérable PRINCE2 ou autres processus prédictifs, waterfall, ont fait pour nous ?

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Si vous ne travaillez pas dans une start-up auto-financée vous avez probablement dû justifier l’utilisation des ressources limitées de l’organisation (personnes, temps, argent) pour livrer de nouvelles choses quand il y a un business à faire tourner.

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Les ‘grands chefs’ dans l’organisation seront sans doute surchargés par les demandes pour ces ressources et voudront comparer les options d’une façon cohérente qui leur permette d’investir dans les choses qui sont les meilleures pour l’entreprise. Ils voudront probablement savoir ce qu’ils vont obtenir, quand ils l’obtiendront et combien cela va coûter de façon consistante pour pouvoir comparer.  Quelqu’un n’a-t-il pas autrefois appelé cela un cas d’affaires, business case ?

Il est probable que quelqu’un d’autre, dans ou à l’extérieur de votre organisation, va être impliqué ou impacté par le travail que vous voulez entreprendre. Ces personnes vont donc devoir être tenus informées ou engagées activement si vous voulez leur aide, appui ou coopération.  Vous allez probablement vouloir savoir qui elles sont, ce qu’elles veulent ou doivent savoir et quand elles devront être informées ou impliquées.  Nous avions l’habitude d’appeler ceci le management des parties prenantes.  Si vous avez vraiment besoin d’elles pour réaliser quelque chose (ou si elles comptent sur vous) ceci s’appelait la gestion des dépendances.

Vos ‘parties prenantes’ auront probablement d’autres choses à faire, aussi auront-elles besoin d’une certaine idée de ce qui va arriver et quand. Cela peut rester à un haut niveau mais nous ne l’appellerons pas un plan (un échéancier) car nous sommes Agile.

De nouveaux événements peuvent mal tourner ou causer des difficultés pour d’autres personnes, nous ferions mieux d’y penser et voir si nous pouvons faire quelque chose pour empêcher les mauvaises choses (ou capitaliser sur de ‘bonnes’ choses inattendues) avant qu’elles ne nous atteignent.  Les anciens avaient l’habitude d’appeler ceci management du risque.

Si cette tâche va nécessiter pas mal de temps les ‘grands chefs’ pourraient vouloir savoir comment nous progressons, est-ce du reporting ?

Donnons à ce ‘grands chef’ un meilleur nom s’il va posséder le livrable quand il sera fini, nous donner les ressources dont nous avons besoin pour le construire et nous assurer de son appui et autorité quand nous en avons besoin : Sponsor ou senior responsible owner  pourrait fonctionner.

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Oh mon dieu (OMG) !!  Cela se résonne beaucoup comme le vieux management de projet alors que je pensais que je devais être Agile !

En réalité, aucun de ces produits ou processus ne doit être pénible ou bureaucratique. Il s’agit seulement d’exécuter des contrôles suffisants pour s’assurer que les bonnes choses soient faites, à des coûts abordables et qu’elles apportent de la valeur à un client.

La GVM “Gouvernance Viable Minimale” sera peut-peut être REINE  prochainement mais elle doit beaucoup au vieux PRINCE.

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Une pensée finale, Agile sans aucune gouvernance est tout bonnement fragile.

80/20

Petit rappel vidéo sur le principe des 80-20 ou principe de Pareto et comment bien l’utiliser ?

Le principe de Pareto, aussi appelé loi de Pareto, principe des 80-20 ou encore loi des 80-20, est un phénomène empirique constaté dans certains domaines : environ 80 % des effets sont le produit de 20 % des causes.

En théorie des probabilités, la loi de Pareto, d’après Vilfredo Pareto, permet notamment de donner une base théorique à ce « principe des 80-20 ».

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Voici une liste rapide d’exemples de manifestation de cette « loi », sur combien de ces exemples vous retrouvez-vous ?

  • 20% de mon temps produit 80% de mes meilleurs livrables .
  • 20% de mon sommeil produit 80% de mon repos et de ma récupération.
  • 20% de notre équipe projet produisent 80% de sa production.
  • 20% de mes parties prenantes exigent 80% de mon attention.
  • 20% des besoins et exigences des clients consomment 80% de l’effort.
  • 20% de mon temps de réflexion produisent 80% de mes idées intéressantes.
  • 20% de mon temps en famille créent 80% de notre intimité familiale.
  • 20% de mes tâches devraient certainement être faites par moi et je doute des autres 80%.
  • 20% des problèmes nécessiteront 80% des efforts.
  • 20% de mon temps produiront 80% de la solution.

Si vous êtes d’accord sur ce 80-20, Comment démultiplier ces 20% pour être plus efficace ?

La réponse me semble être: Avec beaucoup de discipline !

Typiquement, nos listes de tâches sont habituellement de simples listes… même si souvent, nous nous efforçons de les prioriser.

Mais même priorisées, quand nous les examinons de plus près à travers la lentille du 80-20, il s’avère que notre priorisation n’est pas toujours basée sur comment obtenir le meilleur résultat à moindre effort. Faites l’exercice avec votre « to do » liste actuelle.

Pour aller plus loin, visionnez cette enregistrement de Christian Hohmann sur le sujet.

Christan s’efforce d’y répondre à 3 questions fondamentales dont la dernière « Quels pièges éviter ? » qui vous aideront à réussir cet exercice.

Prêt à vous y essayer ?

Et si dorénavant, nous priorisions nos listes en nous basant sur  « qu’est-ce qui va nous permettre de produire le plus à moindre effort ? »

Laissons le reste de côté (ou déléguons-le) et observons les résultats…

Simple à dire… pas si facile à faire ! Essayons !

Incrémental ou itératif, est-ce la même chose dans les projets ? par Henny Portman

Pendant les formations qu’il délivre, Henny Portman a remarqué que souvent les élèves confondent les mots itératif et incrémental: il nous donne les clés pour les distinguer et les utiliser plus efficacement en fonction des projets.

Grâce à ces petites vidéos, Henny nous fait mieux comprendre la relation entre le développement progressif et itératif.

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Il commence par une comparaison entre une approche prédictive, en cascade / waterfall, et une approche agile pour construire une application de paiement en ligne

Dans un second temps, Henny positionne waterfall et agile dans une matrice incrémental versus itératif et montre ce qui se passe dans chaque quadrant.

Pour finir, Henny explique produit minimal viable (MVP) et produit minimal commercialisable (MMP) et montre comment ils s’inscrivent dans les différentes approches et cartographie.

Pour aller plus loin, lisez cet article en anglais sur PM World Journal : pmwj92-Apr2020-Portman-are-incremental-and-iterative-the-same

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Et si vous appliquiez le « Magic Quadrant » du Gartner à votre priorisation de portefeuille de projets #PPM ?

Dans cette brève vidéo Christian HohMann explique comment lire les si célèbres quadrants du Gartner

Magic Quadrants est une méthode d’analyse et d’évaluation du Gartner pour indiquer la position relative d’entreprises technologiques dans une matrice 2×2.

Vous pouvez bien sûr vous en servir pour positionner vos projets au sein de votre portefeuille de projets.

Les 2 axes restent valables : Capacité à exécuter et Complétude de la vision de chaque projet. Vous pouvez éventuellement compléter par un second quadrant qui mettrait en perspective votre capacité à réussir le projet par rapport aux bénéfices attendus de chaque projet. Ces quadrants devront régulièrement être mis à jour en fonction des avancées des projets, des nouvelles opportunités et des changements dans votre envrionnement.

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Le cône d’incertitude peut changer votre manière de parler et de présenter vos estimations de projet

Le cône d’incertitude est la forme géométrique que donne la représentation graphique de l’exactitude des estimations par rapport à l’avancement du projet.

Il incarne l’idée que les estimations faites au début d’un projet seront limitées dans leur exactitude et quand vous travaillez à réduire l’incertitude dans le projet, les estimations peuvent devenir plus précises au fil du projet. Au cours du projet, le concept, les exigences et la conception vont s’étoffer pour donner une bien meilleure idée de la faisabilité, des délais et des coûts du projet.

En observant le cône d’incertitude, vous pouvez aisément comprendre et montrer à vos clients pourquoi vos estimations initiales de projet ne seront pas exactes, et comment vous pouvez les améliorer avec eux.

Vous pouvez également utiliser le cône d’incertitude pour donner un pourcentage estimé de leur exactitude en fonction du temps et défendre vos estimations si elles sont remises en question à une date ultérieure.

En donnant une limite inférieure et supérieure à votre estimation, vous pouvez clairement communiquer l’incertitude inhérente à l’estimation. Si la personne qui reçoit l’estimation n’est pas satisfaite de la précision de la fourchette donnée, vous pouvez utiliser cela pour demander davantage de temps ou de ressources pour éliminer une partie de l’ambiguïté et fournir une fourchette d’estimations plus resserrée.

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Selon ma propre expérience Agile/Scrum, quand l’histoire utilisateur, la User Story, devient éligible à entrer dans une session de sprint planning c’est qu’on l’a déjà suffisamment analysée pour pouvoir donner une estimation relativement fiable. Nous nous trouvons entre les exigences détaillées et le design détaillé du cône d’incertitude.

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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
relisez ce billet
  • 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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