Il y a des années, lorsque le premier iPhone est sorti, les gens voulaient l’utiliser pour le travail ainsi que pour leurs usages personnels. La politique de sécurité de l’entreprise interdisait toutefois son utilisation en faveur de la gamme éprouvée, sécurisée et stable des produits Blackberry. Que faisaient les travailleurs ? Ils utilisaient leur iPhone à des fins professionnelles à l’insu du département de sécurité informatique de leur entreprise. C’était le cas pour les appareils, les logiciels et toute autre technologie qui facilitait leur travail, mais qui ne figurait pas sur la liste approuvée par l’entreprise. C’est ce qu’on appelle le « Shadow IT », l’utilisation d’outils technologiques non approuvés pour faire son travail. Aujourd’hui, nous avons le même problème, mais maintenant il s’appelle « Shadow AI ».
Qu’est-ce que Shadow AI ?
La plupart des organisations ont des politiques très strictes de protection des données. Cela s’ajoute aux protocoles de sécurité et aux pare-feu conçus pour garantir que les informations sensibles de l’entreprise ne soient visibles que par le personnel autorisé. C’est là que survient l’IA. Les patrons exigent que les équipes commencent à utiliser l’IA pour être plus efficaces et l’implémentent dans les produits et services de l’entreprise. Sauf qu’il y a un défi de taille. L’entreprise n’autorise pas l’accès au large éventail d’outils d’IA. Au mieux, la plupart des employés de l’entreprise ont accès au bot Copilot de Microsoft. Alors, que font les employés ? Ils transmettent leurs données sensibles de l’entreprise à ChatGPT et autres sur leurs ordinateurs portables personnels pour obtenir des réponses, gagner en productivité et efficacité dont ils ont besoin.
Adoption plus forte que l’automatisation.
Lors d’une conférence la semaine dernière, j’ai entendu Alexandre Kavinski de WPP Media Services discuter des défis de l’utilisation généralisée de l’IA au sein des organisations. Il a dit quelque chose que j’ai trouvé puissant. Pour obtenir le type d’efficacité stimulée par l’IA que les entreprises recherchent, l’astuce est de favoriser l’adoption par les employés plutôt que d’automatiser des outils banals. Il soutient que le pouvoir collectif de la base d’employés, amplifié avec des outils d’IA, sera plus productif, réactif et percutant que l’automatisation d’une série de tâches ennuyeuses avec des bots d’IA. Pour ce faire, les employés doivent disposer d’outils puissants alimentés par l’IA, ce qui n’est pas le cas actuellement.
Éviter Shadow AI et trouver des opportunités d’efficacité.
Les entreprises qui veulent éviter les pratiques d’IA cachée qui mettent l’entreprise en danger et, en même temps, donner à leurs employés les moyens d’être aussi efficaces que les nouveaux outils le permettent, doivent construire un nouveau type de collaboration. Si nous continuons à permettre à la sécurité informatique d’écrire toutes les règles par elle-même, nous risquons de laisser notre entreprise à la traîne par rapport aux autres dans cette nouvelle réalité. Au lieu de cela, nous voulons mettre en place un organe directeur qui combine la sécurité informatique, le droit, les ressources humaines et les opérations (à tout le moins).
Le rôle de cette organisation est d’identifier les possibilités d’efficacité alimentée par l’IA et de déterminer comment tester et expérimenter la technologie de manière sûre.
L’objectif ultime est de mettre en place des politiques qui mettent les meilleurs outils à la disposition de nos employés avec le moins de risques pour l’entreprise. Si nous parvenons à créer ces bacs à sable expérimentaux et à décider comment déployer nos apprentissages et nos outils d’une manière qui réponde aux objectifs juridiques, de sécurité, de développement professionnel et de performance, nous avons une chance de limiter l’impact du Shadow IT et de permettre à nos employés d’accroître la productivité plus rapidement.
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Quelles sont les compétences les plus recherchées ? i vous êtes en train de rechercher un nouvel emploi ou une promotion, vous vous demandez peut-être quelles compétences sont les plus demandées dans différents secteurs. Ne cherchez pas plus loin, car nous avons compilé les 3 principales compétences que les entreprises recherchent lors de l’embauche ou de la formation de professionnels.
Les compétences recherchées sont des compétences spécifiques que les organisations recherchent chez les professionnels. Ces compétences peuvent aller de fondamentales, c’est-à-dire des compétences non techniques, à des connaissances plus techniques telles que le développement de logiciels ou le marketing numérique.
En prenant le temps de comprendre ces compétences et la façon dont elles pourraient s’appliquer à votre rôle, vous serez mieux placé pour négocier votre salaire, suivre une formation professionnelle et faire progresser votre carrière. Plus important encore, à mesure que des innovations comme l’IA modifient continuellement les normes de l’industrie et la demande subséquente pour certaines compétences, savoir quels domaines appréhender (ou perfectionner) pour rester compétitif sur le marché mondial.
Les 3 principales compétences recherchées en 2025
#1 – Intelligence Artificielle / IA
Cela ne surprendra personne car les entreprises adoptent et intègrent l’intelligence artificielle dans leurs opérations quotidiennes. Les entreprises pionnières de l’intelligence artificielle, comme Alphabet, Apple, Microsoft et OpenAI, mettent constamment à jour leurs systèmes et ont besoin d’ingénieurs, de développeurs et de spécialistes des données talentueux pour garder une longueur d’avance. Les compétences associées à l’IA comprennent :
Génie logiciel
Développement de logiciels
Science des données
Cybersécurité
De plus, l’IA a changé la façon dont les entreprises détectent la fraude, les menaces de sécurité et les violations potentielles futures, ce qui a entraîné une demande accrue de professionnels ayant des compétences en cybersécurité. En tant que telle, la cybersécurité est aujourd’hui plus demandée que jamais avec l’essor des achats en ligne, du stockage de données et du travail à distance.
L’évolution quotidienne de la technologie et ses avancées signifie malheureusement plus de cyberattaques. Pour cette raison, de plus en plus d’entreprises en dehors de la finance et de la technologie recherchent des professionnels de la cybersécurité pour protéger les données personnelles. Comme le dit le nouvel adage, « les données personnelles sont le nouvel Eldorado ».
Avec autant de données qui circulent, il est impératif d’éloigner les pirates et d’empêcher les cybercriminels de s’approprier les données numériques. Savoir comment protéger la vie privée et les informations de vos clients aidera à établir la confiance et la crédibilité, mais cela peut être rendu plus difficile sans une compréhension avancée de la cybersécurité et de la façon dont l’IA utilise des données.
#2 – Marketing numérique
De nombreuses organisations consacrent davantage de ressources à la création d’une empreinte numérique. Avec la prochaine génération connectée en permanence, avoir une forte présence numérique contribue à l’image de marque et à l’établissement de l’unicité d’une organisation. C’est là que le marketing numérique entre en jeu. Le marketing numérique ne doit pas être sous-estimé, car il aide les entreprises à s’engager avec le bon public en fonction de leurs intérêts, de leurs comportements et de leur emplacement.
En tant que compétence, cela comprend les publicités en ligne qui utilisent différents formats tels que les abonnements par e-mail, les médias sociaux, les applications téléphoniques, ainsi que les outils d’analyse de données.
Lorsque les entreprises font la promotion de leurs produits via les médias sociaux, elles recherchent également des professionnels qui ont des compétences en montage vidéo, car les vidéos courtes comme celles que l’on trouve sur TikTok génèrent généralement un fort engagement. Cependant, le marketing numérique ne se limite pas aux notifications push et aux médias sociaux.
Si le site Web est lent, difficile à naviguer ou mal formaté, les gens le quitteront rapidement. Dans le paysage numérique actuel, le développement Web est la nouvelle poignée de main – il donne une forte première impression. Parce que le marketing numérique est une question de présence, d’engagement et de fidélisation à la marque, il est important d’avoir un site Web propre et efficace.
Pour suivre correctement les performances d’un site Web ou la fréquence à laquelle les notifications « push » se transforment en revenus, envisagez d’en apprendre davantage sur les outils de traitement des données tels que :
Optimisation des moteurs de recherche (SEO) et amélioration de la visibilité du contenu généré par l’IA
Bases de données relationnelles comme le langage SQL (Structured Query Language)
Langage de programmation comme Python
Le marketing numérique permet un apprentissage technique approfondi ainsi qu’une liberté créative illimitée. Ainsi, que vous préfériez l’aspect données du marketing ou leur côté créatif, comprendre ce qu’il faut pour avoir une forte présence en ligne aidera non seulement l’organisation à se développer, mais aussi votre carrière.
#3 – Management de projet
Les managers de projet créent des échéanciers clairs, managent les ressources et aident à empêcher les projets de devenir incontrôlables, c’est pourquoi cette compétence est constamment demandée. Les organisations aiment leurs managers de projet. Après tout, ils et elles permettent d’économiser des ressources et d’améliorer le délai d’exécution des projets. Les compétences liées au management de projet incluent :
Éducation financière pour mieux comprendre les prévisions et les budgets.
Communication (en particulier dans le cadre du travail à distance).
Résolution créative de problèmes.
Pour celles et ceux qui s’investissent pleinement dans le domaine du management de projet, vous avez probablement rencontré la terminologie Agile et les moyens de rester flexibles au milieu de multiples éléments mobiles. Pour cette raison, le fait d’avoir une base solide de compétences telles que le leadership, l’intelligence émotionnelle et la communication vous distinguera en tant que manager de projet.
Avoir un modèle Excel utilisant un code couleur n’est pas suffisant en 2025, surtout avec l’essor de l’IA. Pour vraiment exceller dans le management de projet, les entreprises recherchent des personnes créatives et collaboratives qui peuvent activement dépasser les objectifs et les attentes.
Cela est particulièrement vrai pour les managers de projet qui recherchent des postes de leadership. Non seulement vous devrez faire preuve d’adaptabilité, mais vous devrez également identifier les opportunités d’innovation, de rationalisation des processus et de collaboration entre les équipes ou les fonctions.
C’est une chose de planifier un projet, mais lorsque les choses tournent mal, dans quelle mesure pouvez-vous vous adapter, communiquer le changement et trouver un moyen d’optimiser, voire d’améliorer, le résultat ?
Bien qu’elle soit distincte du management de projet, de nombreux professionnels se retrouvent à s’améliorer dans la gestion du changement, également connue sous le nom de « côté humain du management de projet ». Cette discipline se concentre sur la facilité et l’efficacité avec lesquelles les équipes peuvent réaliser une transition et s’adapter.
Alors que le management de projet vise à respecter les délais et le budget, la gestion du changement vise à assurer l’adoption et la mise en œuvre. Ensemble, ces deux disciplines permettent aux organisations de générer de la valeur de manière efficace et cohérente.
Comment ces compétences vont-elles faire progresser votre carrière ?
La réponse à cette question dépend en grande partie de votre secteur d’activité, de vos objectifs de carrière et de l’évolution globale du marché du travail. Cependant, certaines compétences largement applicables sont très demandées dans de nombreux secteurs, tandis que d’autres sont plus spécifiques à l’industrie et peuvent vous aider à vous démarquer dans votre domaine.
En nous appuyant sur les trois compétences principales ci-dessus, nous avons compilé une liste de compétences connexes.
Compétences connexes largement applicables
Analyse et interprétation des données
La capacité d’analyser et d’interpréter les données pour prendre des décisions business est essentielle dans des secteurs tels que la finance, le marketing, la santé, et beaucoup d’autres.
Cloud Computing
Une expertise dans les plateformes cloud telles que AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud est très recherchée au fur et à mesure que de plus en plus d’entreprises migrent leurs opérations vers le cloud.
Cybersécurité
Avec l’augmentation des menaces numériques, les compétences en matière de sécurité de l’information, d’hetical hacking* et de protection des données sont très demandées.
*L’Ethical hacking est une démarche de sécurité informatique. Elle consiste pour une société à employer une personne ou une entreprise spécialisée afin de tester l’efficacité de son système de défense.
Intelligence artificielle et apprentissage automatique
La compréhension des applications, des algorithmes et des outils d’Intelligence Artificielle et de Machine Learning est précieuse pour les rôles technologiques, la recherche ou les postes axés sur l’automatisation.
Visualisation des données
Des compétences telles que Tableau ou Power BI pour créer des représentations visuelles claires et percutantes des tendances des données aident à communiquer efficacement les informations.
Réflexion stratégique
Une planification et une prise de décision à long terme qui s’alignent sur les objectifs de l’entreprise peuvent vous permettre d’accéder rapidement à des postes de leadership.
Leadership d’équipe
Le développement de l’intelligence émotionnelle, des techniques de résolution de conflits et des stratégies de motivation peut vous positionner comme un manager ou un responsable d’équipe efficace.
Compétences en communication
Des compétences efficaces en communication verbale et écrite sont cruciales dans pratiquement tous les emplois de collaboration, de présentations et de relations avec les clients.
Intelligence émotionnelle
La capacité de comprendre, de gérer et d’influencer les émotions est importante pour les rôles de leadership, le travail d’équipe et les relations avec les clients.
Adaptabilité et flexibilité
La capacité à s’adapter rapidement aux nouvelles technologies, aux changements du marché et à l’évolution des rôles est cruciale pour la réussite professionnelle à long terme.
Littératie financière
Comprendre les états financiers, la budgétisation et les prévisions est crucial pour les managers, les entrepreneurs et les professionnels qui cherchent à accéder à des rôles de leadership.
Développement commercial
La connaissance des ventes, des partenariats et de l’expansion du marché peut vous aider à accéder à des rôles de développement commercial de niveau supérieur.
Compétences spécifiques à l’industrie
Domaine de la santé
Les compétences en codage médical, en télémédecine et en systèmes informatiques de santé sont très recherchées dans le secteur de la santé qui est en rapide évolution.
Finance
La connaissance des technologies financières (FinTech), de la blockchain et des compétences en management des risques ou en analyse des investissements peuvent booster votre carrière.
Ingénierie
Des compétences en fabrication avancée, en robotique et une maîtrise de la CAO (conception assistée par ordinateur) sont essentielles pour les rôles d’ingénierie modernes.
Agilité d’apprentissage
La volonté et la capacité d’apprendre rapidement de nouvelles compétences et de s’améliorer continuellement sont de plus en plus importantes dans un monde où les industries et les technologies évoluent constamment.
Comment puis-je développer des compétences recherchées ?
Vous pouvez contacter la communauté de formation de l’APMG et la plateforme YouTube de l’APMG pour accéder à un large éventail de ressources.
De plus, vous devriez rejoindre des groupes professionnels et assister à des conférences pour rester à jour sur les dernières tendances. En rejoignant des groupes ou en participant à des webinaires, vous pouvez réseauter avec des professionnels partageant les mêmes centres d’intérêt et qui peuvent avoir un cheminement de carrière similaire au vôtre. Le réseautage est une compétence précieuse en soi et en sachant comment établir des liens avec les bonnes personnes, vous serez en mesure de stimuler et de tirer parti de votre vie professionnelle et d’avoir encore plus de succès qu’auparavant.
Partenaire de DantotsuPM, visitez le site pour toutes les formations certifiantes proposées. En particuliers celles sur Prince2 et AgilePM.
Demandez conseil à des professionnels de votre domaine qui peuvent vous aider à comprendre quelles compétences sont les plus précieuses pour votre cheminement de carrière. Il n’est pas rare de trouver un mentor ou un coach au sein de votre propre organisation pour vous aider dans votre développement professionnel, mais vous pouvez également envisager un coaching et une consultation externes pour une assistance impartiale.
Bien qu’il puisse être difficile de changer de carrière ou d’obtenir cette promotion tant attendue, rester à jour sur les compétences recherchées augmentera vos options. La maîtrise de plusieurs compétences augmente en effet vos chances d’être embauché, promu ou d’être reconnu et de conserver votre emploi.
Certifications et cours proposés par APMG International : L’obtention de certifications pertinentes pour votre domaine (par exemple, Agilité, Gestion de projet, Gestion des services informatiques, Développement durable, Six Sigma, etc.) peut démontrer une expertise et vous aider à rester à l’affût des tendances de l’industrie.
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Cette nouvelle législation européenne évalue l’Intelligence Artificielle du point de vue du risque, affirmant que l’IA à très haut risque pourrait nuire à la société. Il est question ici d’équilibre homme-machine, d’adoption organisationnelle, et de comment vous y préparer.
EU AI Act on Change Initiatives: How to Include the New Legislation par Melanie Franklin
Je sais que la législation n’est jamais un sujet passionnant, mais… cette fois-ci, je pense que la position très dure de l’Union européenne sur la façon dont l’Intelligence Artificielle est utilisée dans le monde du travail pourrait être utile.
D’après mon expérience des nouvelles législations, les dirigeants s’inquiètent de la conformité, alors en expliquant en quoi ce dont je veux leur parler garantit que nous respectons les exigences des dernières règles augmente les chances qu’ils me rencontrent !
Pour commencer, jetons un coup d’œil rapide à cette nouvelle législation :
Elle évalue l’IA du point de vue du risque, affirmant que l’IA à très haut risque qui pourrait nuire à la société, y compris le scoring social*, qui peut être biaisé et envahir notre vie privée, est interdite.
*Ce « score social » désigne un système qui calcule une note à un individu en fonction de son comportement dans son cadre personnel ou professionnel.
Pour d’autres IAs, il existe des règles strictes sur la documentation et les tests de l’IA, de sorte que la façon dont elle a été développée et son fonctionnement soient clairs pour tout le monde.
Le personnel doit être formé au fonctionnement de l’IA afin qu’il puisse repérer quand elle ne fonctionne pas comme prévu, et il doit être capable d’expliquer aux autres quand l’IA a été utilisée et comment les décisions ont été prises.
Cela signifie que tout le monde a un rôle à jouer dans l’IA – l’IA n’est pas seulement quelque chose que le service informatique achète ou développe. Le déploiement nécessite une compréhension approfondie des personnes touchées, des responsables et des connaissances nécessaires.
Je travaille sur les impacts de l’IA sur l’avenir du travail depuis quelques années, et j’ai même publié cette politique de gouvernance del’IA sur mon site Web il y a 18 mois.
Législation de l’UE sur l’IA et initiatives de changement.
Il y a deux impacts importants de l’IA que j’intègre dans la portée des initiatives de changement :
S’assurer que l’état futur tient compte de l’équilibre du travail entre l’homme et la machine.
Développer des structures organisationnelles qui incluent l’utilisation de l’IA en standard.
J’ai remarqué lors de mes récents ateliers pour les cadres supérieurs que le fait de souligner la nécessité de ces réponses génère du respect pour le processus de changement. En étant bien informé des dernières exigences législatives, je m’assure que les changements que nous mettons en place sont « à l’épreuve du temps ». Participer à des activités de changement ajoute une plus grande clarté à leur vision de l’avenir et réduit les erreurs et les échecs possibles.
1. S’assurer que l’état futur tient compte de l’équilibre du travail entre l’homme et la machine.
Même à ce stade précoce de l’utilisation de l’IA, beaucoup d’entre nous se tournent vers des outils comme ChatGPT et Claude.ai pour accélérer les tâches régulières. La création de rapports, de présentations et d’autres communications est très courante. L’examen et la synthèse de grands volumes de données et d’informations sont faciles et rapides. Le développement de nouveaux processus en utilisant les meilleures pratiques à partir de toutes les données de l’outil d’IA augmente la qualité de notre façon de faire.
Ce sont des exemples d’IA générative : Une IA qui crée du contenu pour nous.
L’IA agentique* prend plus de responsabilités, en identifiant les prochaines étapes et en développant de nouvelles actions pour nous donner des informations que nous n’avions pas demandées, mais qui sont pertinentes et utiles.
*L’IA agentique désigne les systèmes d’intelligence artificielle conçus pour agir de manière autonome, prendre des décisions et entreprendre des actions pour atteindre des objectifs spécifiques, indépendamment de toute surveillance humaine continue.
Lors de mes sessions avec les dirigeants, j’insiste sur le fait que l’IA ouvre de nombreuses nouvelles possibilités sur la façon dont nous pouvons réaliser leur vision. Cela signifie qu’ils doivent être plus clairs sur ce qu’ils veulent et pourquoi ils le veulent. Les descriptions générales de nouvelles capacités ne suffisent pas pour l’IA. Si nous laissons les choses ouvertes à l’interprétation, nous ne pouvons pas critiquer lorsque l’IA intervient et propose des améliorations basées sur nos idées.
Cela signifie que je passe beaucoup plus de temps à demander à ces dirigeants de décrire plus en détail ce dont ils ont besoin. Je leur donne des catégories d’informations à compléter pour assurer une réponse complète. Par exemple, j’utilise une technique d’impact avec plus de 50 cartes de catégorie parmi lesquelles ils choisissent. Le simple fait de choisir la carte déclenche des idées et les aide à spécifier davantage d’exigences. J’utilise d’autres techniques de « cascade » comme celle bien connue des 5 pourquoi pour construire une idée initiale, couche après couche jusqu’à ce qu’elle soit beaucoup mieux définie.
2. Développer des structures organisationnelles qui incluent l’utilisation de l’IA comme norme.
J’en ai créé plusieurs, où il y a 2 versions d’un membre de l’équipe : Son moi humain et son moi IA.
Je répartis leurs responsabilités actuelles entre les 2 versions, en utilisant des critères qui correspondent à leurs qualités.
Par exemple, les humains se voient attribuer des tâches d’empathie et d’établissement de relations, avec les clients, les fournisseurs, d’autres équipes qui favorisent la connexion, la co-conception et le partage d’informations.
Leur version IA d’eux-mêmes se voit attribuer toutes les tâches d’analyse et de traitement reproductibles qui peuvent être réalisées via des prompts ou de simples commandes.
Nous expliquons ensuite comment la perte de ces tâches répétitives peut être comblée par des activités à plus forte valeur ajoutée, de nouvelles compréhensions et de nouvelles idées, des expériences pour développer davantage de produits et de services, utiliser le temps pour se connecter avec plus de personnes, élargir la clientèle et créer des relations plus profondes avec les clients existants qui génèrent plus de ventes.
Les prochaines étapes.
Si vous souhaitez développer vos compétences en IA, rejoignez la plateforme ChangeabilityPro où vous pouvez accéder à de nombreuses nouvelles techniques, y compris les techniques d’impact et de cascade que j’ai mentionnées plus tôt.
Bientôt sur la plateforme ChangeabilityPro, une nouvelle master class intitulée « Using AI to make change happen ».
Faites appel à Melanie pour organiser une démonstration et parler de vos aspirations professionnelles et de vos besoins de développement.
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La loi européenne sur l’IA n’est plus un jalon futur. Elle façonne la manière dont les projets doivent être menés aujourd’hui.
La réalité brutale
Soyons honnêtes.
La plupart des organisations en France annoncent fièrement leur « transformation IA », mais lorsque l’on mesure leurs capacités réelles, 80 % d’entre elles sont bloquées au niveau 0-1 — elles expérimentent sans impact — tout en croyant qu’elles sont à la pointe.
C’est de l’« IA-washing » dans sa forme la plus pure : Compter les licences, pas les résultats. Les flux de travail sont les mêmes qu’en 2019. Le PMO attend toujours les rapports, les risques liés aux projets sont toujours mis à jour tous les trimestres et les silos continuent d’étouffer l’innovation.
DantotsuPM a déjà mis en garde contre cette pratique, qui est désormais urgente : peindre l’adoption de l’IA sur votre organigramme existant (j’appelle cela « mettre du rouge à lèvres sur un cochon ») ne vous mènera pas à la transformation. Nous devons construire l’infrastructure humaine qui rendra l’IA réelle. Et cela signifie créer des rôles qui n’existent pas encore dans la plupart des organisations.
Ce qui n’est pas (encore) dans votre organigramme
1. Évaluateurs de maîtrise de l’IA
Définition : Il ne s’agit pas de formateurs, mais de testeurs. Ils mesurent la capacité d’exécution réelle par rapport à des mouvements d’IA spécifiques à un rôle. Votre analyste des risques peut-elle compresser une semaine d’analyse en une journée grâce à l’IA ?
Pourquoi cela manque ? La plupart des PMO partent du principe que « formation terminée » équivaut à « maîtrise ». Ce n’est pas le cas.
Exemple PMI : Avant d’adopter un assistant de planification IA, évaluez si les coordinateurs de projet peuvent réduire le temps de préparation des réunions de 50 % tout en maintenant la qualité.
Gain rapide : Testez un audit d’une heure basé sur les mouvements pour une équipe de projet et partagez les résultats lors de la prochaine réunion du comité de pilotage.
2. Architectes de la transformation des mouvements
Définition : Dirigeants qui repensent l’ensemble des flux de travail de bout en bout, au lieu de se contenter d’ajouter l’IA à une étape.
Pourquoi cela manque ? Les rôles traditionnels d’amélioration des processus ne pensent pas encore en termes de modèles natifs de l’IA.
Exemple PMI : Repensez la gestion des risques en passant de mises à jour trimestrielles à une surveillance et une atténuation continues basées sur l’IA.
Gain rapide : Identifiez un flux de travail à forte friction dans votre portefeuille et mettez au défi une petite équipe de le repenser à l’aide de l’IA. Présentez une carte « avant/après » dans un délai de 30 jours.
3. Responsables de l’éthique et de la conformité de l’IA
Définition : Gardiens d’une utilisation responsable de l’IA, conformément aux exigences de transparence, de risque et de gouvernance de la loi européenne sur l’IA.
Pourquoi cela manque ? La conformité est souvent cloisonnée dans le domaine juridique, trop tard pour influencer la conception des projets.
Exemple PMI : Intégrer un responsable de l’éthique et de la conformité de l’IA au sein de l’équipe centrale du projet afin de garantir que la sélection des fournisseurs utilisant l’IA répond aux exigences de la loi européenne sur l’IA d’août 2025.
Gain rapide : Ajouter la « conformité de l’IA » comme point permanent à l’ordre du jour des réunions d’examen des risques à partir de ce trimestre.
4. Orchestrateurs interfonctionnels de l’IA
Définition : Personnes qui font le lien entre les silos, en reliant les outils et les données d’IA entre l’ingénierie, les finances, les achats et le PMO.
Pourquoi est-ce important ? Les PMO traditionnels manquent de rôles alliant à la fois des compétences techniques et une autorité inter-domaines.
Exemple PMI : Automatiser le flux entre une demande de modification de projet, l’analyse de l’impact sur le budget et la révision de l’échéancier en quelques heures, plutôt qu’en plusieurs jours ou semaines.
Gain rapide : Cartographiez un processus interdépartemental et identifiez 3 à 4 points à automatiser pour transfert vers l’IA .
5. Suppresseurs d’obstacles à l’innovation
Définition : Spécialistes chargés de démanteler les cultures du « non par défaut » dans les services informatiques, financiers ou RH qui freinent les progrès de l’IA.
Pourquoi cela manque ? Personne n’a pour mission de supprimer les obstacles internes, alors que c’est la première raison pour laquelle les projets d’IA sont bloqués.
Exemple PMI : Partenariat avec le service informatique pour remplacer un examen de sécurité de 6 semaines par un sprint d’évaluation des outils d’IA de 48 heures.
Gain rapide :Organiser un atelier avec les responsables financiers et informatiques afin de définir une procédure d’approbation accélérée pour les projets pilotes d’IA.
La loi européenne sur l’IA n’est pas une échéance lointaine, elle est déjà en vigueur.
À compter d’août 2025, ses cadres de gouvernance, de transparence et de sanctions seront en vigueur pour les systèmes d’IA à usage général. Cela signifie que les projets en cours aujourd’hui fonctionnent déjà dans un environnement réglementé, qu’ils en soient conscients ou non.
Probabilité : 100 % — les règles sont en vigueur.
Impact : Immédiat — les projets utilisant une IA non conforme sont soumis à un contrôle réglementaire dès maintenant, et non l’année prochaine.
Atténuation : Intégrez sans délai des responsables de l’éthique et de la conformité de l’IA, des architectes de la transformation du mouvement et des évaluateurs de la maîtrise de l’IA dans vos projets en cours.
Pour les organisations françaises, cela change la donne : Il ne s’agit plus de « se préparer à la conformité », mais de « prouver sa conformité ». Chaque décision, chaque workflow et chaque choix de fournisseur basé sur l’IA doit désormais résister à un examen réglementaire. Si vous n’êtes pas prêt, vous êtes déjà en retard.
Aujourd’hui, être en avance sur la concurrence signifie démontrer que votre infrastructure humaine en matière d’IA est conforme, vérifiable et prête à être inspectée, dès maintenant et non dans un avenir hypothétique.
Prochaines étapes pratiques pour les dirigeants PPM
Réalisez une évaluation basée sur le mouvement – Testez un projet en cours pour déterminer son niveau de compétence (0 à 4) et partagez les résultats avec le comité de pilotage.
Créez une carte thermique des compétences – Visualisez les lacunes dans l’ensemble du portefeuille et visez un niveau 3 dans les rôles critiques.
Mesurez la transformation, pas l’adoption – Comptez les workflows repensés, les cycles de décision raccourcis, les risques atténués plus rapidement, pas les licences.
Formez un groupe de leadership pour le changement IA – Interfonctionnel, axé sur les rôles, chargé de concevoir votre infrastructure humaine IA en 90 jours.
J’ai travaillé avec des organisations à travers l’Europe et le Golfe pour définir et intégrer ces rôles, mener les premiers audits basés sur le mouvement et les intégrer dans la gouvernance PMO existante.
Si vous souhaitez savoir comment cela pourrait fonctionner dans votre portefeuille, de la mise à jour du registre des risques aux workflows de conformité, explorons cela ensemble. Souvent, le moyen le plus rapide de passer de la théorie à la pratique est de mener un projet pilote.
Nous pouvons continuer à polir la surface, mettre du rouge à lèvres sur un cochon, ou nous pouvons construire l’infrastructure humaine qui rendra la transformation de l’IA réelle.
La loi européenne sur l’IA n’est plus un jalon futur. Elle façonne la manière dont les projets doivent être menés aujourd’hui. Chaque workflow basé sur l’IA que vous fournissez est déjà soumis à la gouvernance, à la transparence et à la conformité.
Les chefs de projet français seront-ils les pionniers de cette transition tant qu’il est encore temps de prendre les devants ? Ou attendront-ils que leurs concurrents aient déjà établi la norme ?
Okka Fraile Ordóñez
Okka est la seule consultante en IA certifiée TÜV du GCC*, avec plus de 30 ans d’expérience dans la stratégie technologique d’entreprise. En tant que fondatrice de ClairityLab.ai, elle aide les entreprises réglementées à transformer la conformité à la loi européenne sur l’IA en un avantage concurrentiel, en mettant en place des cadres de gouvernance, en intégrant l’IA de manière transparente et en préparant les équipes à des opérations prêtes pour l’audit. Elle travaille directement avec les fondateurs et les équipes de direction afin de développer l’innovation sans risque réglementaire.
*Gulf Cooperation Council (GCC), political and economic alliance of six Middle Eastern countries: Saudi Arabia, Kuwait, the United Arab Emirates, Qatar, Bahrain, and Oman.
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La diversité dans les profils, les points de vue, les approches, les façons de penser est ce qui fait la richesse d’un collectif.
Quand je parle d’intelligence artificielle aux entreprises que j’accompagne, la conversation tourne très vite autour de la performance, de l’automatisation, de la productivité. Mais il y a un sujet que je trouve tout aussi stratégique — et souvent sous-estimé — : Celui de la diversité des équipes. Et je ne parle pas ici uniquement de parité ou de mixité sociale, mais de diversité dans les profils, les points de vue, les approches, les façons de penser. C’est ce qui fait la richesse d’un collectif. Et aujourd’hui, l’IA générative peut jouer un rôle concret et très pragmatique pour la renforcer.
La diversité : une richesse… parfois difficile à orchestrer.
Il faut être honnête : Dans la réalité de terrain des entreprises, les équipes projets sont souvent homogènes. Pas volontairement, bien sûr. Mais on recrute souvent des profils qu’on connaît, qu’on comprend, avec qui on partage un langage commun. Résultat : Quand il s’agit d’innover, de questionner l’existant ou d’imaginer de nouveaux usages, la discussion tourne parfois en rond. Chacun pense à peu près la même chose, au même moment, avec les mêmes angles morts.
Et c’est précisément là que l’IA générative devient un outil intéressant, non pas pour remplacer un être humain dans une équipe, mais pour apporter de nouveaux points de vue là où il en manque.
Simuler des regards différents pour ouvrir les perspectives.
Concrètement, chez MyAiFactory, j’ai mis en place pour plusieurs clients une démarche simple mais redoutablement efficace : Utiliser l’IA générative pour créer des personas simulés, c’est-à-dire des profils virtuels construits pour représenter des rôles, des visions du monde, des sensibilités différentes. L’idée n’est pas d’inventer des personnages caricaturaux, mais de modéliser des approches que l’équipe n’a pas spontanément.
Cela peut être un profil utilisateur radicalement éloigné du cœur de cible habituel, un “avocat du diable” qui viendrait poser les questions qu’on évite, ou encore une posture plus émotionnelle, plus intuitive, pour contrebalancer des logiques trop techniques.
Ce type de persona généré par IA est intégré dans les sessions de réflexion, les brainstormings ou les phases de test. On l’interroge comme un membre fictif de l’équipe, on l’utilise pour formuler des objections, proposer des pistes alternatives ou tester une idée à travers un autre prisme. Et ça fonctionne. Parce que ça stimule la discussion. Parce que ça casse l’automatisme du “on a toujours fait comme ça”.
Un exemple concret : Repenser une offre à travers d’autres prismes.
L’un des projets les plus intéressants que j’ai accompagnés récemment concernait une entreprise dans les services BtoB. L’équipe marketing souhaitait repenser son parcours client, mais toutes les personnes impliquées venaient du même univers, avec les mêmes repères. Il manquait une diversité d’usage, de ton, de posture.
Avec eux, j’ai utilisé l’IA générative pour créer trois profils virtuels : Une entrepreneure solo, très intuitive et débordée ; Un acheteur public expérimenté, très procédurier ; Et un jeune manager de transition, sensible à l’image et aux engagements RSE. Ces personas n’étaient pas là pour “faire joli”, ils ont participé, via des interactions IA, à des ateliers où chaque idée devait être confrontée à leur regard.
Le résultat a été très révélateur : Certaines propositions paraissaient claires pour l’équipe, mais devenaient floues ou peu crédibles dès qu’on les passait par le filtre d’un persona plus critique. D’autres pistes, au contraire, qui semblaient secondaires, ont émergé comme des solutions vraiment différenciantes.
Ce n’était pas un jeu. C’était une façon d’élargir la conversation, de sortir du cadre, sans avoir à mobiliser des panels entiers ou des mois d’études.
En deux semaines, l’entreprise a redéfini son message, simplifié son offre, et surtout, renforcé la cohérence de son parcours.
Une approche structurée… et humaine.
Évidemment, tout cela ne s’improvise pas. Ces “agents génératifs” ne sont pas des gadgets. Leur efficacité dépend de la manière dont ils sont construits, intégrés et animés. Ce que je propose, ce n’est pas un outil “magique”, mais une démarche encadrée, accessible et orientée résultats.
Cela commence toujours par un diagnostic de l’équipe en place : Quels sont les profils ? Quelles sont les zones de confort ? Où sont les angles morts ? Ensuite, on définit les personas IA, pas juste comme des fiches figées, mais comme de véritables interlocuteurs, capables d’interagir, de réagir, de challenger.
Le rôle du consultant (ou de la consultante en l’occurrence), c’est ensuite de guider les échanges, de canaliser les apports des personas pour qu’ils enrichissent le travail sans le détourner. Et, enfin, de traduire tout cela en actions concrètes, en recommandations, en décisions.
Je l’ai vu à plusieurs reprises : Des équipes parfois bloquées dans leur dynamique de réflexion retrouvent un vrai souffle dès qu’on introduit ces “voix extérieures” bien pilotées.
Et si l’IA aidait aussi à mieux recruter ?
Au-delà de l’usage projet, j’ai aussi expérimenté des scénarios où l’IA générative permet d’analyser la façon dont une entreprise communique, rédige ses offres d’emploi ou structure ses équipes. En générant des variantes de profils ou en simulant la réception d’une annonce par différents types de candidats, on met en lumière des biais parfois invisibles. Un vocabulaire trop technique, une posture trop exclusive, une image trop lisse : autant de signaux faibles qui peuvent freiner la diversité des candidatures sans que personne n’en ait conscience.
L’IA ne remplace pas un regard RH ou sociologique. Mais elle agit comme un miroir intelligent, qui permet de voir ce qu’on ne voit plus, et de prendre du recul sur sa propre organisation.
La diversité n’est pas un concept, c’est une pratique
Ce que je retiens de toutes ces expériences, c’est que l’IA générative peut être un vrai levier de diversité, à condition de l’utiliser de manière rigoureuse, éthique, et en gardant toujours l’humain au cœur. Elle ne doit jamais se substituer à une démarche managériale ou à une volonté d’ouverture. Mais elle peut aider à poser les bonnes questions, à aller chercher les idées qu’on n’a pas eues, à mettre en lumière ce que notre culture d’entreprise nous empêche parfois de voir.
Et dans un monde où tout le monde parle d’innovation, ce sont souvent ces petites bascules dans la façon de réfléchir, de débattre, de tester, qui font la vraie différence.
Marie Jourdain, 48 ans, est une experte en intelligence artificielle appliquée, forte de plus de 25 ans d’expérience dans le numérique, l’informatique et le développement logiciel. Fondatrice de MyAiFactory, elle accompagne aujourd’hui les entreprises dans leur transformation technologique à travers des solutions IA concrètes, opérationnelles et responsables.
Basée à La Ciotat, elle est très engagée dans plusieurs réseaux d’affaires, aussi bien au niveau local qu’au niveau national, et contribue activement à la diffusion d’une culture numérique accessible et stratégique. Issue du monde du développement informatique, elle a évolué vers une vision globale de l’innovation, en fondant d’abord Alice’s World (communication digitale) puis Optimum Web (numérique durable), avant de lancer MyAiFactory, agence spécialisée en IA générative, analyse de données, automatisation, vision par ordinateur et conformité.
Elle est également formatrice en intelligence artificielle, avec une approche orientée résultats : Simplifier l’appropriation des outils IA pour les dirigeants, structurer des projets IA efficaces, outiller les équipes pour gagner en performance.
Son accompagnement se distingue par sa pédagogie, sa rigueur, et sa capacité à concevoir des solutions sur mesure, alignées sur les enjeux métiers et réglementaires des entreprises.
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Pour de nombreux chefs de projets, les forces au sommet de leur entreprise commencent à rendre obligatoire l’utilisation de l’Intelligence Artificielle dans leurs jobs :
Tout le monde veut utiliser l’IA pour tout (et n’importe quoi).
Vous êtes frustré par les priorités mouvantes de l’entreprise en matière d’IA.
De nombreux managers de projets naviguent silencieusement dans leurs sentiments mitigés face à la présence croissante de l’IA, mais la communauté des managers a peut-être besoin d’avoir un dialogue ouvert à ce sujet.
Comment pouvez-vous rester sain d’esprit face à la tâche ardue d’utiliser l’IA pour tout ?
La peur des licenciements restant élevée en raison des continuels plans de compression de personnel, il est tentant pour vous de vouloir faire profil bas et d’être très accommodant. Votre prudence est compréhensible, mais rester silencieux sur l’IA et hésiter quant à son utilisation, se retournera contre vous.
Aujourd’hui, plus que jamais, faire entendre votre voix pourrait être crucial pour éviter de devenir un dommage collatéral de la prochaine restructuration.
L’alternative ?
N’évitez pas les discussions sur l’IA, mais façonnez plutôt votre avenir avec connaissances et confiance.
#1 – Développez une voix forte en tant que manager de projets.
La meilleure façon de développer une voix forte sur les sujets de l’IA est de devenir un utilisateur de la technologie.
Vous familiariser avec ChatGPT est un excellent moyen d’acquérir de l’intuition sur la façon d’utiliser les modèles LLM (Large Language Models). Au-delà de l’IA générative, il existe également des modèles prédictifs qui font des projections basées sur des données historiques.
Bien que les modèles prédictifs tels que les réseaux neuronaux puissent sembler intimidants, vous n’avez pas besoin de compétences en développement logiciel pour développer votre intuition sur leurs capacités. Des outils interactifs existent qui vous permettent d’expérimenter divers algorithmes sans écrire une seule ligne de code.
Vous pouvez même télécharger vos propres ensembles de données pour tester des scénarios réels. Vous comprendrez qu’un point crucial de l’apprentissage automatique est que toutes les données doivent être converties en valeurs numériques pour que les algorithmes puissent les traiter. Presque tout peut être transformé en chiffres : Texte, images, catégories, métriques qualitatives, avancement du projet…
Quand vous aurez acquis une compréhension de la technologie de l’IA grâce à votre propre expérience de première main, vous pourrez commencer à tirer parti de ces connaissances pour éloigner votre organisation des initiatives d’IA malavisées.
#2 – Connaissez vos pouvoirs sur la décision de faire ou pas usage de l’IA.
Nous ne pouvons pas poursuivre ce projet ou le développement de cette fonctionnalité avec la richesse des algorithmes d’Intelligence Artificielle parce que nous n’avons pas les données pour prouver ses bénéfices.
Les données et surtout l’absence de données sont l’atout ultime pour décider quelles fonctionnalités d’un produit d’IA sont intéressantes à poursuivre.
En tant que manager de projet, vous devez découvrir et dénoncer les problèmes potentiels de disponibilité des données qui pourraient vous empêcher de produire des livrables projet réussis.
Pour un projet utilisant les algorithmes et approches de l’Intelligence Artificielle, le conseil traditionnel de commencer par un problème et trouver une solution ensuite n’est pas le meilleur. Pour l’IA, peut-être devriez-vous prendre l’approche inverse :
Quelles données sont disponibles et quels problèmes importants pourraient-elles aider à résoudre ?
Utilisez la disponibilité et la qualité des données comme point de départ, afin de plus facilement réorienter le projet et ses sponsors vers des résultats plus réalisables.
#3 – Si vous devez échouer, faites le rapidement.
Vous avez partagé avec votre comité de projet le risque indiquant qu’une stratégie d’IA spécifique pourrait échouer, mais votre direction souhaite toujours la poursuivre.
Faites pivoter votre approche avec agilité vers la découverte rapide des problèmes. Fournissez un jeu de données business à votre équipe de développement et demandez-leur de développer un produit minimum viable (MVP) utilisant la technologie. Vous pourriez être surpris et découvrir que la voie d’IA choisie en vaut la peine après tout.
Évitez les voies sans issue.
La ‘révolution’ de l’IA est là et, aussi irritant que cela puisse être de voir cette technologie vous être imposée, votre adaptation est essentielle.
Demandez-vous, puis posez ensuite aux autres ces quelques questions :
Avons-nous suffisamment de données fiables disponibles pour résoudre ce problème avec l’IA ?
Existe-t-il un moyen rapide de valider cette nouvelle approche ?
Existe-t-il une approche maîtrisée plus traditionnelle d’atteindre l’objectif business recherché ?
Avons-nous les compétences pour faire pivoter notre stratégie vers cette IA ou combien de ressources et de temps cela va-t-il nécessiter pour les acquérir ?
Les réponses à ces questions devraient vous à éviter d’entrer sans y avoir bien réfléchi dans une mode de l’IA comme réponse universelle à tous les problèmes.
Développez une voix forte de par vos connaissances et expérience dans ce domaine pour empêcher la technique ou la direction de dicter les décisions pour votre projet.
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Le point de départ de l’adoption de l’intelligence artificielle est la confiance !
L’intelligence artificielle a cette capacité remarquable à accélérer les prises de décision, à automatiser les tâches répétitives, à personnaliser les services et à révéler de nouveaux leviers de performance. Mais pour être pleinement adoptée, elle doit inspirer confiance. Et c’est là que tout commence.
Trop souvent, les utilisateurs — collaborateurs, clients ou même dirigeants — expriment une certaine réticence à l’égard de l’IA, non pas par peur du progrès, mais par manque de compréhension. Derrière cette technologie, perçue comme complexe ou opaque, se cache un enjeu fondamental : Celui de la lisibilité. Rendre les décisions de l’IA compréhensibles, c’est ouvrir la voie à une adoption durable. C’est précisément le rôle de ce qu’on appelle l’IA explicable.
Définir l’IA explicable : Au-delà de la transparence
L’IA explicable — ou XAI (eXplainable Artificial Intelligence) — regroupe l’ensemble des méthodes, outils et principes visant à rendre les décisions d’un système intelligent intelligibles pour un être humain. Il ne s’agit pas simplement d’afficher un résultat ou un score, mais de montrer comment et pourquoi ce résultat a été produit, en identifiant les critères, les données mobilisées, et les niveaux de certitude associés.
Par exemple, dans le cadre d’un refus de prêt, une IA explicable ne se contente pas d’indiquer une note insuffisante. Elle précise les éléments qui ont pesé dans l’analyse : Niveau de revenus, historique de remboursement, situation professionnelle, etc. Ce niveau de clarté permet non seulement de comprendre la décision, mais aussi, si nécessaire, de la contester ou la corriger.
Ce principe de redevabilité devient essentiel à mesure que l’IA s’infiltre dans des secteurs sensibles comme les ressources humaines, la finance, la santé ou le service client.
Sortir de la logique de la boîte noire.
Il est courant d’entendre que l’IA fonctionne comme une « boîte noire » : des données entrent, une décision sort, sans que l’on puisse entrevoir les mécanismes internes.
Cette opacité est en partie liée à certains modèles, notamment ceux issus du deep learning, qui traitent des volumes massifs d’information à travers des couches d’apprentissage automatique difficilement interprétables.
Cependant, cette complexité technique ne doit jamais être une excuse pour exclure l’explication. Car ce que l’utilisateur attend avant tout, c’est de savoir s’il peut se fier à l’outil qu’il utilise. L’IA ne peut pas prétendre remplacer l’humain si elle n’est pas capable de dialoguer avec lui.
Une approche structurelle, pas une option.
Chez MyAiFactory, chaque déploiement d’intelligence artificielle repose d’abord sur une phase d’audit stratégique. Il ne s’agit pas seulement d’identifier des cas d’usage pertinents, mais également d’évaluer la maturité numérique, les attentes et les seuils de tolérance au changement des équipes concernées.
Dans cette démarche, l’IA explicable n’est pas perçue comme une “option” ou un “plus” : Elle constitue un pilier de l’intégration.
Cela suppose :
D’orienter le choix des modèles vers des systèmes interprétables lorsque cela est possible,
de documenter les données et les processus décisionnels,
d’intégrer des interfaces d’explication accessibles directement par les utilisateurs,
et surtout, de mettre en place une culture de l’explication et du retour d’expérience.
Car une IA qu’on ne peut pas interroger est une IA que l’on contourne, ou pire, que l’on subit.
Cas pratique : Restaurer la confiance dans un outil rejeté.
L’un des projets les plus emblématiques de ces dernières années a été mené auprès d’une entreprise de services souhaitant automatiser la priorisation des tickets clients. L’objectif était clair : Permettre aux équipes de traiter en priorité les demandes les plus urgentes ou les plus sensibles.
Le premier prototype s’est avéré très performant… sur le papier. Mais sur le terrain, il a été rejeté par les équipes. Le classement proposé semblait arbitraire. Aucune indication ne leur permettait de comprendre pourquoi tel ticket passait en priorité ou pourquoi tel autre était déclassé. Résultat : Perte de confiance, retour au tri manuel.
Après analyse, nous avons réintégré des éléments d’explication visibles directement dans l’interface : Mots-clés déclencheurs, segment client concerné, historique d’insatisfaction, etc. Les utilisateurs ont également été associés à un système de notation des suggestions IA, permettant de faire évoluer le modèle au fil des retours.
En deux semaines, l’outil est passé du statut de projet bloqué à celui de référence métier. La seule différence : Il avait appris à se rendre compréhensible.
Ce que permet l’IA explicable, concrètement.
Au-delà de ce cas précis, une IA explicable apporte des bénéfices à plusieurs niveaux :
Renforcement de la confiance des utilisateurs internes comme des clients finaux.
Adoption plus rapide des outils IA grâce à une meilleure appropriation.
Détection plus efficace des biais et des erreurs dans les décisions automatisées.
Respect renforcé des obligations réglementaires (RGPD, AI Act, principes d’équité, etc.).
Amélioration continue des modèles par un dialogue constant avec les usagers.
Dans les entreprises, cela se traduit par des outils mieux utilisés, des décisions mieux acceptées, et une transformation numérique plus fluide.
Une culture à faire émerger
Mettre en œuvre une IA explicable ne relève pas uniquement d’un choix technique. C’est une culture d’entreprise à faire grandir.
Il s’agit de :
Former les équipes à la lecture et à l’interprétation des résultats IA.
Créer des environnements où l’on peut questionner les systèmes sans crainte.
Impliquer les collaborateurs dans la co-construction des outils.
Favoriser les retours terrains et les boucles d’amélioration continue.
Les organisations qui réussiront leur transition vers l’intelligence artificielle ne seront pas nécessairement celles qui disposent des modèles les plus sophistiqués. Ce seront celles qui auront su rendre leurs technologies intelligentes… et humaines.
Pour favoriser l’adoption de l’IA explicable en entreprise
Pour encourager l’appropriation de ces principes, plusieurs actions concrètes peuvent être engagées :
Intégrer l’explicabilité dans les cahiers des charges dès la phase de conception des projets IA.
Privilégier, lorsque cela est pertinent, des algorithmes plus simples et interprétables plutôt que des modèles complexes sans lisibilité.
Prévoir des sessions de sensibilisation auprès des décideurs et des équipes opérationnelles.
S’appuyer sur des outils d’explication comme LIME ou SHAP, intégrés directement dans les interfaces utilisateurs.
Valoriser les retours d’usage et mettre en place un suivi de la compréhension et de l’adhésion au fil du temps.
Ce type de démarche demande du temps, mais c’est aussi ce qui garantit une IA utile, comprise et durable.
En conclusion
L’IA explicable n’est pas un luxe technologique. C’est une condition de légitimité, une preuve de maturité et un levier d’efficacité.
Une IA que l’on comprend, que l’on peut interroger, qui laisse une trace de ses décisions, est une IA qui respecte ceux qui l’utilisent.
Pour les entreprises, c’est aussi une opportunité formidable : celle de replacer la technologie au service de l’humain. Car c’est bien là l’objectif : créer une intelligence artificielle digne de confiance, non pas pour remplacer, mais pour accompagner, éclairer, renforcer.
Marie Jourdain, 48 ans, est une experte en intelligence artificielle appliquée, forte de plus de 25 ans d’expérience dans le numérique, l’informatique et le développement logiciel. Fondatrice de MyAiFactory, elle accompagne aujourd’hui les entreprises dans leur transformation technologique à travers des solutions IA concrètes, opérationnelles et responsables.
Basée à La Ciotat, elle est très engagée dans plusieurs réseaux d’affaires, aussi bien au niveau local qu’au niveau national, et contribue activement à la diffusion d’une culture numérique accessible et stratégique. Issue du monde du développement informatique, elle a évolué vers une vision globale de l’innovation, en fondant d’abord Alice’s World (communication digitale) puis Optimum Web (numérique durable), avant de lancer MyAiFactory, agence spécialisée en IA générative, analyse de données, automatisation, vision par ordinateur et conformité.
Elle est également formatrice en intelligence artificielle, avec une approche orientée résultats : Simplifier l’appropriation des outils IA pour les dirigeants, structurer des projets IA efficaces, outiller les équipes pour gagner en performance.
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The State of the PMO 2025 a été conçu pour vous aider à comprendre les meilleures pratiques actuelles ainsi que les tendances qui permettront d’améliorer l’impact stratégique de votre PMO et le succès de votre entreprise.
En partageant leurs expériences, les répondants aident leurs organisations à comparer leur PMO à celui des autres et à élaborer une analyse de rentabilité pour renforcer leur PMO.
L’enquête couvre aussi la taille, la portée et la complexité du PMO, ses types d’activités et son rôle.
Après un focus sur qui sont les membres du PMO et quels types de formation ils et elles reçoivent, il leur a été demandé :
Votre PMO est-il utilisé en tant que service ?
Utilisez-vous l’intelligence artificielle dans vos activités de PMO ?
Enfin, les praticiens font un retour sincère sur la performance globale de leur PMO et indiquent quelles activités sont prioritaires pour les 24 prochains mois.
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Autrefois fantasme de science-fiction, l’Intelligence Artificielle est maintenant un outil bien réel qui témoigne des avancées technologiques de l’ère numérique.
Lisez l’article.
Sa croissance a été fulgurante depuis ses premiers balbutiements, à tel point qu’elle fait désormais partie intégrante de notre quotidien.
C’est donc sans surprise que l’IA se développe dans le monde professionnel, notamment dans le cadre du management des risques avec de nombreuses fonctionnalités.
Logiciels de gestion des risques, en particulier de cybersécurité ;
Assistants virtuels ;
Simulateurs et outils de modélisation ;
Analyse prédictive ;
Automates en data intelligence pour collecter et analyser des données ;
Tableaux de bord interactifs…
Mais les technologies et outils de l’Intelligence Artificielle présentent aussi des risques à prendre en compte.
La puissance de l’IA ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans sa capacité à transformer les organisations.
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Les organisations qui réussissent le mieux ne se contentent pas de déployer de nouveaux outils « IA », elles adoptent l’Intelligence Artificielle comme catalyseur de changement.
Les professionnels du projet savent déjà qu’ils doivent maîtriser les outils d’IA. Mais ce n’est que le début car l’IA a le potentiel de révolutionner la façon dont le travail de projet est effectué, d’améliorer les résultats et de viser des niveaux d’efficacité encore plus élevés.
Pour rester pertinentes, les organisations doivent également mener les transformations de l’IA, à l’échelle des équipes, des fonctions et des entreprises entières.
Ce guide est conçu pour les PMOs (Project Management Office) , les TMO (Transformation Management Office) et les professionnels du management de projet qui sont conducteurs de ce véritable changement.
Pour les PMOs, ils peuvent avec l’IA étendre leur influence, devenant des moteurs stratégiques de l’innovation et des transformations dans l’entreprise. Les informations collectées par le big data et analysées par l’IA permettront aux PMO d’anticiper les risques, d’optimiser l’allocation des ressources et de prendre des décisions basées sur ces données.
Pour les TMOs, il s’agit de mener l’exploration pour promouvoir l’adoption de l’IA par les équipes et s’assurer que les initiatives d’IA s’alignent sur des objectifs de transformation plus larges et permettent de briser les silos.
Des idées pour la gouvernance, l’implication de toutes les parties prenantes, le management des risques et la conduite du changement.
Des stratégies pour faire évoluer l’IA de manière responsable.
Il ne s’agit pas seulement d’outils.
Il vous faut répondre à des questions essentielles :
Comment l’IA s’intégrera-t-elle aux flux de travail existants ?
Quelles structures de gouvernance devez-vous mettre en place ?
Comment améliorerez-vous les compétences des équipes ?
Comment mesurerez-vous le succès de l’IA ?
L’avenir appartient à ceux qui adoptent l’IA et l’utilisent pour mener la transformation. Passez à l’action.
Ce qu’en dit Stéphane Derouin, fondateur du tout premier chapitre PMI en France il y a 30 ans :
J’ai la conviction que le VMO (Value Management Office) peut, au même titre qu’un TMO (Transformation Management Office), être un véhicule privilégié de la diffusion et de l’utilisation de l’IA pour nos métiers du projet.
“PMI”, the PMI logo and “Project Management Institute” are registered marks of Project Management Institute, Inc.
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L’intégration de technologies avancées telles que l’analyse prédictive et l’IA dans le management de projet est devenue impérative dans notre monde axé sur les données.
Dans le livre blanc The Role of Predictive Analytics in Sustainability, GPM explique comment le management de projet durable peut être amélioré grâce à l’application des derniers développements en matière d’IA.
L’intégration de technologies avancées telles que l’analyse prédictive et l’IA dans le management de projet est devenue impérative dans notre monde axé sur les données.
En particulier, avec l’analyse prédictive.
Ce livre blanc explore le potentiel de transformation de l’analyse prédictive, en mettant l’accent sur son rôle essentiel dans la promotion de la durabilité dans le management de projet.
En effet, c’est en optimisant la consommation d’énergie, en prévoyant les impacts environnementaux et en analysant les données sociales, que les organisations peuvent franchir des étapes importantes dans leurs efforts de durabilité.
De plus, l’intégration de l’analyse prédictive dans le processus de livraison du projet offre une meilleure prise de décision, une meilleure gestion des risques et une optimisation plus efficace des ressources, autant d’éléments cruciaux pour le succès à long terme.
Jusqu’au 31 mars, le Project Management Institute® offre gratuitement la formation en anglais de 5 heures « 𝑷𝒓𝒂𝒄𝒕𝒊𝒄𝒂𝒍 𝑨𝒑𝒑𝒍𝒊𝒄𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒐𝒇 𝑮𝒆𝒏𝒆𝒓𝒂𝒕𝒊𝒗𝒆 𝑨𝑰 𝒇𝒐𝒓 𝑷𝒓𝒐𝒋𝒆𝒄𝒕 𝑴𝒂𝒏𝒂𝒈𝒆𝒓𝒔 » (Application pratique de l’IA générative pour les managers de projet).
Inscrivez-vous rapidement.
Combinez stratégiquement des outils d’IA, comprenez les techniques de questionnement et implémentez l’automatisation dans vos flux de travail.
Bonjour, j’ai préparé pour vous ces pointeurs vers les billets que les lectrices et lecteurs ont le plus appréciés lors de l’année 2024. Je profite de ce message pour vous souhaiter de belles découvertes et rencontres en 2025 ! Très sincèrement, Michel.
Il y a des années, lorsque le premier iPhone est sorti, les gens voulaient l’utiliser pour le travail ainsi que pour leurs usages personnels. La politique de sécurité de l’entreprise interdisait toutefois son utilisation en faveur de la gamme éprouvée, sécurisée et stable des produits Blackberry. Que faisaient les travailleurs ? Ils utilisaient leur iPhone à des fins professionnelles à l’insu du département de sécurité informatique de leur entreprise. C’était le cas pour les appareils, les logiciels et toute autre technologie qui facilitait leur travail, mais qui ne figurait pas sur la liste approuvée par l’entreprise. C’est ce qu’on appelle le « Shadow IT », l’utilisation d’outils technologiques non approuvés pour faire son travail. Aujourd’hui, nous avons le même problème, mais maintenant il s’appelle « Shadow AI ».
DantotsuPM.com 