Le 20 novembre 2026, PMI France lance la première édition d’Impulsion IA, un nouvel événement 100 % en ligne consacré à l’intelligence artificielle, à ses transformations, ses usages et ses impacts.
Ambition : Partager les connaissances, éclairer les enjeux, optimiser les usages
Vous êtes expert, praticien, chercheur, manager de projet, Business Analyste, PMO, consultant, leader, enseignant ou simplement porteur d’une expérience qui mérite d’être partagée : répondez à ce Call for Speakers.
Des interventions accessibles, concrètes et inspirantes autour de quatre grandes thématiques :
IA et Humain : psychologie, sociologie, biais, esprit critique, manipulation des opinions, confiance, humain augmenté…
IA et Données : choix et qualité des données, gouvernance, sécurisation, conformité, fiabilité…
IA et Métiers : nouveaux usages, évolution des compétences et des métiers, formation, marché du travail, risques et opportunités…
Cas d’usage, retours d’expérience, analyses, méthodes, bonnes pratiques, réussites mais aussi difficultés rencontrées : donner la parole à celles et ceux qui vivent, expérimentent et questionnent réellement ces transformations.
Une brève présentation du nouveau Agile Practice Guide
Votre guide de la pratique Agile moderne
Agile Practice Guide par PMI Agile Alliance : disponible en ligne.
Les projets actuels exigent adaptabilité, alignement et une focalisation sur la valeur. Or, les recherches montrent que la vision organisationnelle ne se traduit pas toujours dans les livrables au quotidien.
Que vous soyez en phase d’apprentissage de Agile, que vous prépariez une certification ou que vous aidiez les équipes à s’adapter au changement, ce guide offre des conseils pratiques pour apporter de la valeur dans vos environnements en évolution rapide.
Jamais les mots n’ont circulé aussi vite ni avec autant d’impact.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle générative transforme radicalement notre manière d’écrire, en offrant aux professionnels une fluidité et une créativité jusqu’alors inaccessibles.
Ce livre blanc vous invite à explorer comment ces outils puissants révolutionnent la communication écrite professionnelle : de la génération automatique de contenus à la stimulation de la créativité, en passant par les nouveaux enjeux éthiques et la nécessaire cohabitation entre l’humain et la machine.
L’IA ne remplace pas l’expertise humaine, elle la décuple.
Mais pour tirer pleinement parti de ses capacités, il faut apprendre à l’utiliser avec discernement, en maîtrisant ses limites et en intégrant de bonnes pratiques responsables.
Découvrez dans ces pages comment l’IA générative s’impose comme un levier de performance, un partenaire d’innovation et un moteur d’inspiration au service de vos écrits.
Vous y retrouverez également une interview exclusive d’ Anne-Laure Tenaillon, experte en marketing et communication, qui partage son expérience et ses conseils pour intégrer l’IA dans les pratiques professionnelles de manière éthique et efficace.
Ce standard fournit un cadre structuré pour une adoption responsable, éthique et efficace de l’IA dans le management de portefeuille, de programme et de projet.
Ce guide insiste sur la gouvernance, la qualité des données, l’éthique, et l’implication des parties prenantes.
En pratique, l’IA est utilisée pour automatiser, analyser, créer et améliorer divers processus du management de projet, programme et portefeuille de projets.
Avec l’IA, vous pouvez déjà…
Automatiser certaines de vos tâches routinières comme la planification, la saisie de données, et la génération de rapports.
Analyser des documents structurés comme non structurés et en produire des résumés pour améliorer la prise de décision.
Créer des comptes-rendus de réunion, des messages personnalisés, et transformer des rapports techniques en résumés exécutifs pour la direction.
Garantir la transparence et la compréhension des décisions automatisées grâce à L’IA explicable.
Que vous travaillez sur un projet CRM, ERP, numérisation, automation… votre expérience va permettre de mieux comprendre les pratiques actuelles et les nouvelles tendances.
Le questionnaire nécessite 5 à 10 minutes pour y répondre et vos réponses sont totalement anonymes : pas de nom, organisation, ni lien permettant de vous identifier.
Ce rapport présente une analyse des tendances et des pratiques en gestion de projet en 2026, avec un accent sur l’intégration de l’intelligence artificielle.
Téléchargez le rapport.
L’état actuel de la gestion de projet en 2026
Le management de projet évolue avec l’intégration croissante de l’intelligence artificielle, influençant les pratiques, les structures et la performance organisationnelle.
Adoption et impact de l’intelligence artificielle.
L’IA devient un levier clé pour améliorer la productivité, l’analyse de données et la qualité dans le management de projet.
74% des organisations utilisent des pratiques supportées par l’IA pour atteindre leurs objectifs.
82% prévoient un impact significatif de l’IA sur le management de projet d’ici 2030.
Les principales utilisations de l’IA incluent l’automatisation des tâches répétitives, l’amélioration de la productivité, et l’analyse de données pour insights.
Les organisations performantes exploitent davantage l’IA pour le monitoring en temps réel, la durabilité, et l’alignement des parties prenantes.
Les défis majeurs sont l’intégration dans les flux de travail (63%), la sécurité des données (52%), et le manque de compétences (51%).
Les organisations performantes utilisent davantage l’IA pour la qualité et la collaboration.
Rôle et évolution des PMOs.
Les PMO sont présents dans 79% des organisations.
58% des PMOs rapportent au comité exécutif.
13% externalisent leurs services, surtout les petites entreprises (24%).
Les PMOs dans les organisations performantes sont plus anciens (14 ans contre 6 ans) et plus engagés dans les pratiques agiles.
Les PMOs performants se concentrent sur le management de portefeuille, la gouvernance, et l’alignement stratégique.
Les principaux défis incluent le management des ressources (57%) et la résistance au changement (27%).
Les PMOs les plus performants ont une meilleure capacité à manager les pratiques agiles et à soutenir la stratégie.
Management de portefeuille de projets.
62% des organisations ont des pratiques de management de portefeuille, avec une majorité à l’échelle de l’entreprise.
78% des grandes entreprises, 70% des moyennes, et 62% des petites ont des pratiques PPM.
Les organisations avec PMO ont de meilleures pratiques (70%) que celles sans (62%).
La maturité moyenne en PPM est de 2,7 sur 5.
Les pratiques clés incluent la gouvernance, le suivi, et la planification.
L’utilisation de l’IA pour la sélection et la priorisation ne s’est pas encore généralisée mais est plus fréquente chez les plus performantes.
Le défi principal est la mentalité silo des unités d’affaires (53%).
Management des talents et comportement des leaders.
Les leaders performants affichent une intégrité très élevée et encouragent la formation.
79% des organisations offrent une formation en management de projet, surtout l’agilité et les fondamentaux.
Les organisations performantes proposent plus de formations en management du changement et en gestion de programme.
Les défis principaux sont le management des ressources et le manque de compétences.
Les leaders sont plus engagés dans le développement des compétences et la promotion d’un état d’esprit de croissance.
Les membres d’équipes performantes adoptent davantage une mentalité de croissance et ont une meilleure expérience en management de projets.
Management de projet externalisée et le Project Management as a Service (PMaaS).
Près d’un quart des organisations externalisent le management de projet, surtout les petites entreprises.
Les pratiques PMaaS incluent le management de la performance et l’administration de projet.
La majorité des organisations n’utilisent pas intensément ces services, mais celles qui le font se concentrent sur le management de performance et la documentation.
Performance organisationnelle.
Les organisations performantes réalisent de meilleurs scores dans la livraison de valeur, l’alignement stratégique, et la satisfaction des clients.
Le management efficace des ressources est un point faible.
Les organisations performantes ont une meilleure capacité à aligner les projets à la stratégie et à manager le changement.
La taille de l’organisation n’affecte pas significativement la performance globale.
Les industries manufacturières ont une performance légèrement inférieure comparée à d’autres secteurs.
Les organisations avec PMO ont une légère avance.
Sans réelle surprise.
Les organisations performantes adoptent plus largement l’IA, ont des PMOs plus matures, et investissent dans la formation et le développement des compétences pour améliorer leur management de projet et leur performance globale.
partagez ce billet avec vos amis, collègues et relations professionnelles
Ce que le chef de projet fait naturellement reste, pour l’instant, irremplaçable.
L’intelligence artificielle excelle dans l’analyse et l’automatisation, mais elle bute sur l’essentiel : lire une salle, sentir une tension, adapter sa posture. Ce que le chef de projet fait naturellement reste, pour l’instant, irremplaçable.
CE QUE LES CHIFFRES DISENT. ET CE QU’ILS RÉVÈLENT.
Le PMI, dans son rapport Pulse of the Profession® — The Essential Role of Communications (2013), révèle que pour chaque milliard de dollars investi dans un projet, 135 millions sont à risque, et que 56% de cette somme est mise en danger par une communication inefficace. La communication est citée comme premier facteur d’échec dans un tiers des projets.
Mais la communication inefficace n’est pas une cause. C’est un symptôme. On communique mal parce qu’on n’a pas perçu ce que l’autre attendait vraiment. Parce qu’on n’a pas su lire le contexte. Parce qu’on n’a pas senti le bon moment. Derrière chaque échec de communication, il y a un déficit de perception, une incapacité à lire ce qui se joue réellement dans la salle.
Le PMI le confirme d’ailleurs autrement dans son Pulse of the Profession® 2025 : les professionnels dotés d’un fort business acumen ; cette capacité à percevoir les enjeux humains et stratégiques de leur environnement, obtiennent 27% de taux d’échec en moins que leurs pairs.
C’est ce que j’appelle le ressenti. Cette perception contextuelle qui mêle lecture de l’environnement, expérience accumulée et intelligence émotionnelle. La capacité à percevoir, formaliser, analyser et détecter ce que les outils ne voient pas.
Une conviction que McKinsey partage d’ailleurs dans un registre adjacent : dans son étude « The Irrational Side of Change Management » (Aiken & Keller, 2009), l’institut constate qu’une transformation sur trois seulement réussit, et que les principales causes d’échec sont humaines et comportementales, non techniques. Le projet et la transformation partagent le même talon d’Achille.
Et c’est précisément là que l’IA bute.
CE QUE L’IA APPORTE. ET C’EST CONSIDÉRABLE.
Soyons clairs : l’IA transforme profondément le métier de chef de projet. Et c’est une très bonne nouvelle.
Elle devient d’abord un assistant opérationnel de premier ordre : rédaction de comptes rendus, génération de plannings, synthèse de réunions, production de rapports. Des tâches chronophages qui consommaient une énergie précieuse sont aujourd’hui déléguées à des outils comme Notion AI, Asana, ClickUp AI ou Microsoft Copilot.
Elle permet ensuite l’automatisation des processus projet : workflows intelligents, alertes automatiques de retard, relances, priorisation des tâches. Des outils no-code comme Zapier ou Make rendent ces automatisations accessibles sans compétence technique particulière.
Elle ouvre enfin la voie à une IA prédictive en gestion de portefeuille : simulations de scénarios, scoring de risque, détection anticipée des dérives. Autant de capacités qui enrichissent la prise de décision et permettent d’agir avant que les problèmes ne se matérialisent.
Le résultat de tout cela est significatif : une charge cognitive considérablement allégée. Le chef de projet passe moins de temps à produire, documenter, relancer. Il récupère de l’espace mental. Du temps de cerveau disponible.
MAIS PEUT-ELLE RESSENTIR ?
Car une fois que l’IA a généré le planning, synthétisé la réunion et détecté le risque de dérive, qui va percevoir que l’équipe est à bout ? Qui va sentir que le client, derrière ses validations successives, n’est plus vraiment engagé ? Qui va détecter la tension silencieuse entre deux parties prenantes avant qu’elle ne devienne un blocage ?
L’IA traite des données. Elle identifie des patterns. Elle prédit à partir de l’historique. Mais elle ne ressent pas. Elle ne perçoit pas le non-dit dans un silence. Elle ne capte pas l’hésitation dans une voix. Elle ne comprend pas que ce projet, dans ce contexte précis, avec ces personnes-là, a besoin d’être abordé différemment.
L’IA agentique pousse pourtant cette logique plus loin : il est aujourd’hui possible de créer des agents — un agent sponsor, un agent responsable qualité, un agent responsable juridique, … — que l’on paramètre soi-même et auxquels on soumet des éléments pour obtenir des retours anticipés. On pourrait presque dire que ces agents « ressentent », qu’ils occupent un rôle, qu’ils réagissent, qu’ils challengent.
Mais la nuance est fondamentale : ces agents, c’est nous qui les créons. C’est nous qui définissons leur profil, leur niveau d’exigence, leur sensibilité aux enjeux du projet. Ils sont le reflet de ce que nous connaissons des parties prenantes réelles. L’agent ne ressent pas. Il simule ce que nous avons été capables de modéliser. Et cette modélisation repose entièrement sur notre propre ressenti.
Ce ressenti — cette intelligence contextuelle qui est au fond l’essence du métier — reste profondément humain.
LE CHEF DE PROJET AUGMENTÉ.
L’IA peut libérer le chef de projet. Mais ce potentiel ne se réalise pas seul. Utilisée avec discernement, bien intégrée dans l’organisation et portée par une vraie adhésion des équipes, elle devient un levier puissant. Dans le cas contraire, elle génère autant de complexité qu’elle en réduit.
Le chef de projet augmenté par l’IA n’est pas celui qui maîtrise le mieux les outils. C’est celui qui, délesté des tâches que la machine peut gérer, consacre toute son attention et toute son intelligence à ce que la machine ne sait pas faire.
Son ressenti.
Sources : PMI, Pulse of the Profession®, The Essential Role of Communications, 2013 — PMI, Pulse of the Profession®, 2025 — McKinsey Quarterly, « The Irrational Side of Change Management », Aiken & Keller, 2009.
“PMI”, the PMI logo, “PMP”, “PMBOK” and “Project Management Institute” are registered marks of Project Management Institute, Inc.
POUR ALLER PLUS LOIN
Cet article est le deuxième d’une série de quatre « De la méthode à l’impact », consacrée à ce que la gestion de projet est vraiment, au-delà des certifications et des frameworks. Les prochains épisodes aborderont la place de l’intelligence artificielle dans notre métier, le PMBOK à l’épreuve de la fonction publique, et comment toutes ces expériences m’ont amenée à construire mon propre système de gestion de projet sur Notion.
Résumé : Les certifications vous donnent une structure et une façon de penser, mais sur le terrain, c’est votre intelligence émotionnelle et votre acuité contextuelle qui font la différence entre un projet livré et un projet réussi. Publié sur DantotsuPM le 27 mai 2026.
Pharmacienne de formation, passée par la recherche sur le cancer et les neurosciences, Yasmine Makhloufi a construit un parcours multi-sectoriel — des laboratoires de recherche au secteur public, en passant par l’entrepreneuriat et le monde privé. Formée au PMBOK et passionnée d’innovation numérique, elle a développé un système de gestion de projet sur Notion qui s’inspire des grands frameworks sans en être prisonnier.
Notre partenaire Lefebvre Dalloz Compétences propose des formations professionnelles continues pour mieux manager et piloter tous les changements.
partagez ce billet avec vos amis, collègues et relations professionnelles
L’outil ne devrait jamais remplacer le jugement. L’IA est un copilote, pas le pilote.
Un manager m’a partagé récemment une anecdote qui m’a frappé.
Son organisation venait de lancer un chantier de transformation important. Avant le comité de direction, il a passé trente minutes à interroger son outil d’IA sur les arbitrages à faire. Puis il est entré en réunion, a présenté ses conclusions — et pris sa décision. Sans avoir consulté son équipe. Sans avoir sollicité un seul regard terrain.
Ce n’est pas un cas isolé. Dans de nombreuses organisations, c’est devenu un réflexe.
Ce que la recherche révèle — et qui devrait nous alerter
En juin 2025, des chercheurs du MIT Media Lab ont publié une étude qui a fait beaucoup parler. Kosmyna et al. ont équipé 54 étudiants de casques EEG* pour mesurer leur activité cérébrale pendant qu’ils rédigeaient des essais : seuls, avec un moteur de recherche, ou avec ChatGPT.
Résultat : les participants utilisant l’IA affichaient jusqu’à 55 % d’engagement cognitif en moins que ceux travaillant sans outil. Pire : ils se souvenaient peu de leur propre travail. La tâche était accomplie. La pensée, elle, ne s’était pas vraiment déclenchée.
« La tâche était exécutée, et vous pourriez dire qu’elle était efficace », commente Nataliya Kosmyna. « Mais vous n’avez fondamentalement rien intégré dans vos réseaux de mémoire. »
*Casque EEG : Les casques électroencéphalogramme (EEG) sont des outils utilisés dans la recherche en neurosciences qui permettent aux chercheurs d’étudier le fonctionnement et la dynamique du cerveau en temps réel.
Maintenant transposez cela à un comité de direction.
Le paradoxe de la confiance bien intentionnée
Les managers qui délèguent leurs arbitrages stratégiques à l’IA ne le font pas par paresse. Ils le font souvent parce que l’IA paraît objective. Elle n’a pas d’agenda. Elle ne se souvient pas qu’on lui a dit non lors du dernier comité. Et surtout : elle répond vite.
Mais c’est précisément là le problème.
Vasconcelos et al. (2023), dans une étude publiée par l’ACM, documentent ce qu’ils appellent la surconfiance envers l’IA (overreliance) : les décideurs acceptent fréquemment les recommandations des systèmes automatisés même quand celles-ci sont incorrectes — et même quand leur propre expertise leur permettrait de faire mieux. Ce n’est pas un défaut de caractère. C’est une réponse cognitive naturelle face à un outil qui réduit l’effort de décision.
Ce que ça coûte vraiment aux équipes
Les conséquences ne se mesurent pas seulement en qualité de décision. Elles se mesurent en confiance, en engagement, en culture d’équipe.
Selon le rapport State of the Global Workplace de Gallup (2025), l’engagement des managers a chuté de 30 % à 27 % en un an — la plus forte baisse enregistrée. 70 % de l’engagement d’une équipe dépend directement de son manager. Et pourtant, seulement 12 % des employés dans des organisations ayant déployé l’IA estiment que celle-ci a réellement transformé leur façon de travailler.
« Lorsque les managers sur-utilisent l’IA pour le travail collaboratif, la perception des collaborateurs envers leur manager diminue. »
Les équipes distinguent instinctivement ce qui vient d’un humain de ce qui vient d’un outil. Et elles ne valorisent pas les deux de la même façon.
Reprenez le volant
La bonne nouvelle, c’est que la solution ne demande pas de renoncer à l’IA. Elle demande de clarifier qui fait quoi.
Kolbjørnsrud (2024), dans la California Management Review, propose un cadre éclairant : l’IA excèle à traiter des données et identifier des patterns, l’humain apporte le jugement contextuel, le raisonnement éthique et la capacité à naviguer l’ambiguïté. Les deux sont complémentaires — à condition que l’humain reste aux commandes. Le PMI formule la même chose dans son rapport First Movers’ Advantage (2024) : l’IA est un outil d’augmentation, pas de substitution.
Quelques gestes simples pour rétablir l’équilibre :
Consultez votre équipe avant l’IA pour tout arbitrage à fort impact humain ou stratégique.
Utilisez l’IA pour préparer les options, construire les scénarios, synthétiser — pas pour trancher.
Posez explicitement la question : « Qu’est-ce que l’IA ne peut pas savoir ici ? »
Rendez le processus décisionnel visible : qui a été consulté, comment, et pourquoi.
L’IA n’est pas le problème. L’abdication l’est.
L’IA ne vous a jamais demandé de lui confier vos arbitrages. Vous le lui avez accordé, progressivement, confortablement, sans vous en rendre compte.
Je pense souvent à cette distinction simple : un copilote vous aide à naviguer. Il signale les turbulences, analyse les conditions, suggère une altitude. Mais il ne pose pas l’avion à votre place. Pas parce qu’il en serait incapable — mais parce que vous êtes le commandant de bord. Et l’équipage, les passagers, la mission : ils comptent sur vous.
La vraie question n’est pas « faut-il utiliser l’IA ? » — la réponse est oui, absolument.
La vraie question est : « qui décide — et qui assume ? »
« L’humain a toujours sa place. Non pas malgré l’IA. Grâce à elle — à condition de rester aux commandes. »
Et vous — avez-vous observé ce glissement dans votre organisation ? Comment maintenez-vous l’intelligence collective de votre équipe face à la tentation de l’IA comme oracle décisionnel ?
Sources
Kosmyna, N. et al. (2025). Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task. MIT Media Lab. arXiv:2506.08872
Vasconcelos, H. et al. (2023). Explanations Can Reduce Overreliance on AI Systems During Decision-Making. ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems
(2025). State of the Global Workplace: 2025 Report. Gallup Press
Kolbjørnsrud, V. (2024). Designing the Intelligent Organization: Six Principles for Human-AI Collaboration. California Management Review, 66(2), 44–64
Niederhoffer, K. (2025). Cité dans : AI is taking over managers’ busywork. Fortune, décembre 2025
Project Management Institute. (2024). First Movers’ Advantage: The Immediate Benefits of Adopting Generative AI For Project Management. PMI
À propos de l’auteur
Alex Gilles Loumedjinon
Alex Gilles LOUMEDJINON, PMP, PSM, est conseiller en gestion de projet chez Abna Service Conseil et membre du conseil d’administration du PMI Lévis-Québec.
Fort de plus de onze ans d’expérience en gestion de projet, dont neuf années exercées en Afrique et deux ans au Canada, il détient une expertise reconnue en technologies de l’information et en entrepreneuriat.
Contributeur au PMI Infinity, il accompagne les professionnels dans une adoption équilibrée des technologies émergentes afin de renforcer leur expertise et la maturité décisionnelle de leurs équipes projet.
partagez ce billet avec vos amis, collègues et relations professionnelles
La majeure partie du micro-management n’est pas un problème de contrôle : c’est un échec de clarté déguisé.
Stop Telling Professionals How to Do Their Job — Commander’s Intent at Work par Stefan Wolpers
Cet article présente l’Intention du Commandant : un modèle de briefing en cinq parties qui remplace les instructions prescriptives par un objectif commun, des contraintes strictes et une marge d’adaptation.
On n’embauche pas des gens intelligents pour leur dire quoi faire.
Dans des environnements complexes, la performance dépend moins d’instructions détaillées que d’une intention claire, de contraintes strictes et d’espace d’adaptation.
Vous avez engagé des gens intelligents. Ensuite, vous leur avez écrit un scénario.
Le Sprint Backlog est rempli de tâches décomposées à l’heure près. Les critères d’acceptation ressemblent à des instructions pour assembler les meubles. Le Daily Scrum devient un rituel de reporting pour des personnes extérieures à l’équipe. L’organisation, la seule chose qui rend le travail de connaissance productif, disparaît avant même que le Sprint ne commence.
La plupart des praticiens Agile reconnaissent cela comme du micro-management. Moins comprennent pourquoi cela arrive.
Le vrai problème n’est pas le contrôle.
Le micro-management peut être un délire de pouvoir, mais la plupart du temps, c’est un échec de clarté déguisé en contrôle.
Les managers prescrivent des méthodes et des résultats parce qu’ils ne font pas confiance à ce que l’intention soit suffisamment comprise. Les gens du produit surspécifient parce qu’ils craignent que le résultat réel soit ambigu. La personne qui donne les instructions ne parvient pas à exprimer ce que signifie « bien », alors elle dicte les étapes à la place.
Cette approche n’est pas un défaut de caractère. C’est une défaillance systémique : une tentative de fabriquer la certitude en verrouillant une méthode dans des conditions où le résultat lui-même reste incertain. Dans des environnements complexes, cette approche échoue de manière prévisible. La méthode commence à se dégrader dès que les conditions changent, et dans les travaux complexes, elles restent rarement immuables.
Communiquez l’état final souhaité, ses contraintes et le but de la mission. Puis faites confiance aux personnes qui font le travail pour déterminer comment y parvenir, s’adaptant au changement des conditions.
Cette approche ne vise pas à militariser le travail. C’est plutôt l’inverse : décentralisez l’exécution parce que le centre ne dispose jamais d’assez d’informations dans des conditions complexes.
Et ce n’est pas du théâtre d’autonomisation. L’Intention du Commandant est très précise là où elle compte et relâchée là où elle doit l’être. La différence avec le micro-management n’est pas moins de leadership, mais un leadership différent : une réflexion plus intense au départ, une communication plus claire et une retenue délibérée sur la méthode.
Un briefing utile basé sur l’intention du commandant comporte 5 parties :
Résultat : À quoi ressemble « fait (done) » ?
But : Pourquoi cela est-il important maintenant ? Qu’est-ce qui est en jeu ?
Contraintes : Qu’est-ce qui est non négociable ?
Critères de réussite : Comment allons-nous mesurer ?
Déclencheurs d’escalade : Quels signaux devraient inciter à une conversation plutôt qu’à une décision unilatérale ?
Cette structure donne aux équipes suffisamment de contexte pour s’adapter intelligemment lorsque la réalité brise le plan.
CertYou est partenaire de DantotsuPM, allez voir toutes les certifications Agiles.
Pourquoi les équipes Agiles en ont besoin.
Scrum est conçu pour cette réalité : dans un travail complexe, l’adaptation dépend du jugement local. Le Product Owner apporte une clarté sur la valeur, les résultats souhaités et les priorités. Les développeurs décident comment transformer cette intention en un incrément fonctionnel. L’équipe Scrum s’autogère dans ces limites.
Le Scrum Guide 2020 a explicitement rendu cet engagement structurel : l’objectif de Sprint (Sprint Goal) est l’engagement pour le Sprint Backlog, et il « offre de la flexibilité quant au travail exact nécessaire pour l’atteindre ». Le Sprint Goal est l’analogue le plus proche du Commander’s Intent, mais il ne fonctionne que lorsque l’équipe comprend aussi son but, les contraintes qui l’entourent et l’espace pour s’adapter.
En supprimant cette compréhension, on obtient le Scrum Theater : une équipe qui exécute les tâches, attend l’approbation et livre exactement ce qui a été spécifié, même lorsque la réalité a déjà évolué.
Chaque coach expérimenté a vu cela se produire : une partie prenante importante dicte les détails de la mise en œuvre, et l’équipe cesse de réfléchir pour se concentrer sur être payée. La partie prenante n’a pas le contexte nécessaire pour prendre de bonnes décisions. Le même schéma se répète : l’intention floue est remplacée par une méthode prescriptive.
La même erreur, un nouvel outil.
La raison pour laquelle ce principe est important au-delà de Scrum est simple : il s’applique chaque fois que l’exécution se fait plus proche de la réalité que la planification.
Considérez combien de personnes interagissent avec les agents IA : des requêtes qui ressemblent à des tickets Jira infusés de Gherkin, avec des instructions étape par étape, un format de sortie fixe et chaque paragraphe dicté à l’avance.
Comparez 2 approches :
Prescriptif : « Rédigez un article de blog de 500 mots. Utilisez trois en-têtes. Commencez par une définition de l’agilité. Incluez une liste à puces de cinq avantages. Terminez par un appel à l’action. »
Basé sur l’intention : « J’ai besoin d’un billet qui mette au défi les Scrum Masters d’arrêter de confondre la conformité aux processus avec l’agilité réelle. Le public connaît le cadre. Le ton doit être direct et inconfortable. »
Le premier prompt est plus susceptible de produire un résultat générique. Le second est plus susceptible de produire quelque chose qui vaut la peine d’être lu. Cela ne signifie pas que la structure est mauvaise. Cela signifie que sur-spécifier une méthode devient contre-productif lorsque la tâche nécessite du jugement ou une adaptation.
Le schéma est le même dans les deux cas : lorsqu’un avis est requis, la clarté de l’intention combinée à la latitude dans l’exécution l’emportent sur un script trop spécifié.
La compétence d’intention du commandant.
Si vous travaillez avec Claude, vous pouvez mettre en pratique l’Intention du Commandant dès maintenant. J’ai créé une « Commander’s Intent skill » gratuite qui s’exécute comme une couche invisible de pré-exécution sur chaque tâche que vous envoyez.
Au lieu de vous demander d’écrire des instructions détaillées, il identifie quand votre intention est floue et pose les bonnes questions avant d’exécuter, tout comme le ferait un collègue avisé. Quand votre intention est déjà claire, il s’efface et produit le résultat. Téléchargez la Commander’s Intent skill et voyez la différence entre dicter la méthode et communiquer l’intention : Téléchargez le Claude Skills Pack .
Conclusion : L’intention du commandant est le modèle opérationnel.
La prochaine fois que vous rédigez un objectif de Sprint, demandez-vous :
Transmet-il l’intention, ou est-ce qu’il dicte la méthode ?
Dans les systèmes complexes, le leader qui dicte la méthode devient le goulot d’étranglement. Le leader qui clarifie l’intention crée les conditions pour l’adaptation.
1 L’intention du commandant est enracinée dans la tradition prussienne de l’Auftragstaktik (tactiques par type de mission) : les leaders communiquent leur objectif et l’état final désiré, tandis que les leaders subordonnés conservent la liberté d’exécution en fonction des circonstances.
partagez ce billet avec vos amis, collègues et relations professionnelles
Sur la base de nos recherches constantes des trois dernières années sur l’adoption de la GenAI/IA dans la discipline du management de projet, la réponse est clairement la seconde option.
En passant en revue nos recherches sur l’IA menées en 2023-2025, 6 tendances sont clairement visibles.
1. L’adoption s’accélère rapidement – mais elle reste inégale : nous voyons un groupe croissant de « pionniers », des professionnels utilisant l’IA de manière intensive, qui gagnent déjà un avantage mesurable en productivité, qualité et innovation.
2. La valeur évolue avec l’utilisation : plus les professionnels des projets appliquent l’IA à différentes tâches, pas seulement aux tâches basiques, plus l’impact sur les résultats est important.
3. L’IA ne consiste pas à remplacer les humains. Il s’agit d’augmentation. L’IA favorise la collaboration, la créativité et la prise de décision, mais le jugement humain, la confiance et la responsabilité restent essentiels.
4. Il existe un fossé clair entre les individus et les organisations. Les professionnels des projets adoptent l’IA plus rapidement que les organisations ne construisent la gouvernance, la stratégie et les systèmes qui les supportent.
5. L’IA agit comme un amplificateur. Elle renforce les équipes performantes, mais elle met aussi en lumière des collaborations faibles, des processus flous et ce que nous appelons parfois « un théâtre d’équipe ».
6. La véritable opportunité se trouve au niveau de l’entreprise. L’IA n’est pas seulement un outil de productivité ; elle est un levier pour l’agilité d’entreprise, aidant les organisations à réduire la complexité, améliorer la prise de décision et s’adapter plus rapidement.
En résumé, l’IA ne change pas seulement notre façon de manager les projets ; elle change notre manière de faire du business.
Elle redéfinit la manière dont les organisations créent de la valeur.
Qu’en pensez-vous et lequel des rapports du PMI sur ce sujet est votre préféré ?
Or, dans de nombreuses approches “AI-first”, cette logique est inversée.
Résultat : on cherche des usages… sans avoir clarifié les enjeux.
L’IA n’est pas une solution universelle.
Elle n’est pertinente que dans des contextes précis.
Sur le terrain, cela se traduit très concrètement.
Quelques situations fréquemment observées :
production de contenu automatisée sans stratégie éditoriale claire
→ volume élevé, mais faible impact réel
analyse de données automatisée sans compréhension métier
→ multiplication des insights, mais difficulté à prendre des décisions
automatisation de processus relationnels (support, commercial)
→ dégradation de l’expérience utilisateur
Dans ces cas, l’IA est bien présente. Mais la valeur, elle, est absente.
Pire : elle peut amplifier les inefficacités existantes.
Automatiser un processus mal conçu ne l’améliore pas.
Ça accélère simplement le problème.
2. Une confusion entre activité et valeur
Deuxième problème, plus profond : la manière dont les projets sont pilotés.
Dans beaucoup d’initiatives “AI-first”, on mesure :
le nombre d’outils
le volume produit
le nombre de tests
Ces indicateurs montrent une chose : de l’activité.
Mais pas de la valeur.
Quand l’indicateur devient l’objectif, il perd son sens.
On optimise alors ce qui est mesuré… pas ce qui compte.
Résultat :
plus de contenu, sans plus de revenus
plus d’automatisation, sans gain réel
plus d’analyse, sans meilleure décision
Or, la donnée — comme l’IA — n’a de valeur que si elle améliore la prise de décision.
Et c’est là que beaucoup d’organisations décrochent :
elles produisent plus… sans décider mieux.
Le problème n’est pas l’IA.
Le problème, c’est l’absence de cadre dans lequel on l’utilise.
Du point de vue du pilotage de projet, ces dérives ne sont pas anecdotiques.
Elles rendent les projets structurellement fragiles dès leur lancement.
Les conséquences sur le pilotage des projets
Concrètement, ces dérives se traduisent rapidement dans l’exécution des projets.
Un cadrage affaibli
Les projets démarrent sans objectif clair ni priorisation forte.
Une dispersion des efforts
Multiplication des initiatives, sans cohérence d’ensemble.
Ce phénomène correspond à ce que le Project Management Institute définit comme du “scope creep”…
Des indicateurs inadaptés
Difficulté à mesurer le succès réel du projet.
Une perte de lisibilité pour les décideurs
Beaucoup d’activité, peu de clarté sur les résultats.
Ce que font les projets IA qui réussissent
À l’inverse, les projets qui produisent un impact réel suivent une logique différente.
Ils ne sont pas “AI-first”.
Ils sont orientés valeur.
D’ailleurs, de nombreuses analyses, notamment chez McKinsey & Company, montrent que les transformations digitales échouent rarement par manque de technologie, mais par absence d’alignement avec les enjeux métier.
1. Ils partent d’un problème métier clair
Avant de parler d’IA, ils identifient :
une inefficacité
une friction
une décision à améliorer
2. Ils ciblent un cas d’usage précis
Plutôt que de multiplier les initiatives :
un périmètre limité
un objectif défini
un résultat attendu
3. Ils mesurent un impact concret
Les indicateurs sont directement liés à la performance :
amélioration d’un KPI
réduction de coût
gain de temps réel
4. Ils intègrent l’IA dans des processus existants
L’IA n’est pas un projet à part.
Elle s’inscrit dans des workflows métier déjà en place.
Conclusion
Le positionnement “AI-first” répond à une logique de communication compréhensible.
Mais appliqué sans cadre, il peut rapidement devenir un facteur de confusion dans les projets.
L’IA n’est pas une stratégie.
C’est un levier.
Et un levier mal utilisé ne crée pas de valeur, mais amplifie les erreurs.
Les organisations qui réussiront ne seront pas celles qui chercheront à être “AI-first”.
Ce seront celles qui sauront :
identifier les bons problèmes
structurer leurs priorités
piloter leurs projets avec rigueur
Et utiliser l’intelligence artificielle là où elle crée réellement de la valeur.
À retenir
Avant de lancer une initiative “AI-first”, une question simple doit être posée :
Quel problème concret cherchons-nous à résoudre ?
Si la réponse n’est pas claire, l’IA ne le sera pas non plus.
Paul Buchholz
Paul Buchholz
Paul Buchholz est consultant et formateur en data, marketing et intelligence artificielle.
Il accompagne les entreprises dans l’exploitation de leurs données afin d’améliorer la prise de décision et la performance marketing.
Il intervient également comme enseignant à SKEMA Business School sur des sujets liés à la data, à l’IA et à leurs applications concrètes en entreprise.
partagez ce billet avec vos amis, collègues et relations professionnelles
L’emballage du produit est vu pour la première fois par un nouveau client.
On a rarement une seconde chance de faire bonne impression.
Pour les entreprises de logiciels, cette première impression est l’interface utilisateur, puis l’expérience d’interagir réellement avec le logiciel. C’est une énorme opportunité (et une obligation, et un risque) auxquels les entreprises de logiciels sont confrontées – le produit , c’est la publicité.
Les IA génératives comme Claude et ChatGPT ont connu une croissance plus rapide que n’importe quel autre produit dans l’histoire du monde. Elles ont réussi cela malgré des noms de marque maladroits, des interfaces peu sophistiquées et de nombreux bugs. Pourtant, l’expérience est si remarquable que nous ne pouvons nous empêcher d’en parler, même si nous ne savons pas exactement quoi dire. En conséquence, comme les huit hommes dans une pièce sombre avec un éléphant, nos histoires sont toutes différentes.
Que vous soyez chercheur d’emploi, freelance ou responsable marketing d’une entreprise bien financée, il y a des questions à résoudre avant de faire votre premier prospectus, votre CV ou votre très coûteuse publicité sur YouTube:
Qu’avons-nous l’intention de rappeler aux gens ?
Dans quel genre jouons-nous ?
Quel problème résolvons-nous ?
Quel problème notre existence cause-t-elle – pour les concurrents, pour les utilisateurs, pour les spectateurs… ?
Quelle est notre position sur le marché ? Est-ce un modèle auquel nous pouvons nous tenir, et un que nos concurrents ne peuvent pas approcher ?
Pourrons-nous raconter cette histoire, diffuser cette publicité, soutenir cette position pendant des années ?
Notre concurrent pourrait-il diffuser exactement la même publicité, ou disons-nous quelque chose que nous pouvons être seuls à posséder ?
À qui nous adressons-nous exactement – pas seulement la marque, mais cette publicité. Qui essayons-nous de joindre ?
Quel est le changement que nous cherchons à apporter ?
Quand les gens parlent de nous à leurs amis, que voulons-nous qu’ils disent ?
Quels repères culturels utilisons-nous pour faire avancer notre histoire ?
Où est la tension dans notre histoire, la partie qui la rend mémorable ?
La pub n’existe pas pour divertir vos fans. Elle est là pour provoquer un changement.
De grandes marques ont été créées avec des publicités ou des histoires basées sur ces questions. Maxwell House, le Mac, Marlboro, Prell, Betty Crocker, Avis, Volkswagen, Gap, Burger King…
Il ne s’agit pas d’avoir un slogan, il s’agit d’avoir une histoire résiliente et une base solide sur laquelle s’appuyer. Et ensuite raconter cette histoire d’une manière qui reste en mémoire, qui se répande et qui résonne.
Mon avis est que les entreprises d’IA, qui courent aussi vite qu’elles le peuvent côté technologie, ont plus d’argent que de vision pour raconter une histoire cohérente, mémorable et génératrice. Elles commencent à dépenser de l’argent, mais ne créent pas beaucoup de valeur.
Il n’est pas nécessaire d’être une grande entreprise pour bénéficier d’une position cohérente et puissante, soutenue par une histoire. Mais c’est un bon point de départ si vous voulez y arriver.
partagez ce billet avec vos amis, collègues et relations professionnelles
83 % des praticiens Agile utilisent l’IA, mais la plupart y consacrent au plus 10 % de temps car ils ne savent pas où elle se situe. Stefan Wolpers
Le rapport AI4Agile Practitioners 2026 inclut des analyses détaillées des réponses par rôle, taille d’organisation et niveau d’agilité. Vous y découvrirez une analyse qualitative complète des défis, préoccupations, réussites et priorités.
Cette enquête auprès de 289 praticiens Agile identifie les véritables obstacles à l’adoption et montre où l’Intelligence Artificielle crée une valeur sur laquelle vous pouvez agir.
Un livre blanc dédié à l’IA générative dans le quotidien professionnel de notre partenaire Lefebvre Dalloz Compétences
L’IA générative s’impose progressivement dans les pratiques professionnelles.
Pour en tirer un réel bénéfice, encore faut-il en comprendre les usages, les opportunités… et les limites.
Notre partenaire & publié ce livre blanc dédié à l’IA générative dans le quotidien professionnel. Il est riche d’interviews de professionnels qui partagent leurs retours d’expérience et leurs bonnes pratiques : Emeric PAGÈS, Yohann Valgrand et Evlampia (Eva) THOREAU.
Le contenu conçu pour vous aider à passer d’un intérêt théorique à des usages concrets et responsables.
Ce que vous allez découvrir :
Comment l’IA générative booste la productivité et la créativité.
Des exemples concrets d’utilisation dans les ressources humaines, dans la formation, dans le marketing…
Les techniques de prompt engineering pour des résultats pertinents.
Les témoignages d’experts et de professionnels déjà engagés dans cette transformation.
Les typographes n’aimaient pas l’imprimante laser. Les photographes de mariage détestent toujours l’iPhone. Et certains musiciens sont outrés que l’IA fasse désormais de la pop médiocre.
Un groupe d’auteurs estimés exige que les éditeurs refusent d’utiliser l’IA pour concevoir des couvertures de livres, enregistrer des livres audios ou réaliser diverses autres tâches.
Comme toujours, cela ne va pas très bien marcher.
Platon était convaincu que l’invention de l’écriture détruirait la mémoire, et je suis convaincu qu’il y avait des scribes qui pensaient que l’imprimerie de Gutenberg était la fin de la civilisation. Pourtant, tout autour de nous, il y a des écrivains qui utilisent des correcteurs orthographiques, des guitaristes qui utilisent des accordeurs électroniques et des photographes qui utilisent des appareils photo numériques.
La productivité l’emporte.
La productivité est axée sur les résultats. Lorsque nous créons plus de valeur en moins de temps, le consommateur en sort gagnant (c’est pourquoi on appelle cela « valeur »).
Ainsi, les gens n’ont pas de problème à conduire dans des rues pavées par des machines plutôt qu’à la main, ou à conduire au lieu de marcher. Ils mangent dans des restaurants chics qui ont des congélateurs et écrivent sur du papier avec un stylo, pas avec une plume.
Lefebvre Dalloz Compétences est partenaire de DantotsuPM, visitez leur site pour découvrir leurs offres de formation.
À mesure que l’IA s’étend, la véritable opportunité est de trouver un moyen d’utiliser l’effort humain pour créer davantage de valeur.
Lorsque nous apportons l’humanité dans le travail d’une manière que les autres demandent, le travail est honoré et valorisé.
L’ironie ici est riche : L’ère industrielle nous a endoctrinés et poussés à être moins humains, à être des rouages de la machine. L’école nous a conditionnés à demander si ce sujet figurerait dans l’examen (l’examen lui-même est un artefact du contrôle qualité), et les RH, les ressources humaines, ont été inventées pour rendre les usines plus efficaces.
Alors ça finit par arriver. Maintenant que nous avons un ordinateur infatigable prêt à faire les tâches pour lesquelles nous avons été formés pour être assez bons, c’est le travail humain qui compte.
Au cours des 150 années qui ont suivi l’arrivée de la photographie, les emplois de la plupart des peintres ont disparu. Si vous avez besoin d’un moyen de vous souvenir du visage de quelqu’un, prenez une photo. Mais en même temps, la profession de peintre original et novateur a connu une croissance remarquable. Il s’avère qu’il existe un marché pour des peintures puissantes, mémorables et inefficaces.
Les systèmes sont puissants et persistants. Souvent, ils évoluent pour servir ceux qui tirent de la valeur de ces systèmes.
Il est facile d’imaginer que nous avons notre mot à dire sur la question de savoir si l’IA prendra en charge les éléments fondamentaux de notre travail en tant que radiologues, écrivains ou musiciens. Nous ne l’avons pas.
Ce que nous avons, c’est l’autonomie sur la façon dont nous allons prospérer dans un monde où le travail humain est en train d’être redéfini.
Soit vous travaillez pour une IA, soit l’IA travaille pour vous.
partagez ce billet avec vos amis, collègues et relations professionnelles
Un PMO solide permet d’exécuter votre stratégie, et les données précédemment collectées montrent que les organisations disposant de PMOs atteignent une agilité d’entreprise accrue. En effet, les PMOs sont mieux placés pour servir de ponts et de relais de la stratégie.
Cependant, alors que les dirigeants du PMO privilégient des domaines d’intervention spécifiques et des activités centrales, les dirigeants exécutifs peuvent avoir des attentes différentes.
Ce que j’aime dans ce rapport, c’est qu’il montre clairement comment combler les écarts et exploiter le potentiel d’un lien plus fort entre les PMOs et les leaders décisionnels.
Voici 5 domaines à aborder pour faire ressortir votre PMO et permettre un impact accru et une meilleure livraison de valeur.
Alignement stratégique
Les cadres supérieurs classent l’alignement stratégique comme leur attente #1 vis-à-vis des PMOs, alors que les PMOs consacrent plus d’efforts aux mécanismes de livraison. Pour combler cet écart, ancrez explicitement les portefeuilles de projets aux priorités stratégiques et réexaminez-les fréquemment. Cessez d’approuver des projets sans mandat stratégique clair, et donnez aux leaders des PMOs les moyens de remettre en question ce qui est financé, pas seulement la manière dont c’est réalisé. Faites venir les PMOs dans la discussion pour façonner le portefeuille, pas seulement l’exécuter.
Réalisation de la valeur et des bénéfices
Bien que la livraison dans les délais et le budget soient des enjeux majeurs, les cadres supérieurs souhaitent également connaître les résultats des projets sur le business, tels le chiffre d’affaires, l’efficacité, la résilience et l’impact client. Définissez la valeur dès le départ et suivez-la au-delà de la mise en service du projet. Modernisez les rapports de PMO pour vous concentrer sur les résultats commerciaux.
Le focus client est attendu mais pas toujours opérationnel
Cet écart montre que, bien que la gestion de la relation client soit une priorité pour les cadres supérieurs, elle figure à peine dans le top dix des priorités des PMOs. Les services PMOs doivent être conçus en fonction des besoins de leurs clients, et n’oubliez pas : il n’existe pas de solution universelle. La première question pour les PMOs est : qui est votre client ?
Les PMO ont du mal avec le « piège » des processus
Beaucoup de PMO définissent encore le succès par la conformité et la qualité des rapports, et non par la valeur qu’ils apportent. Pour combler ce manque, reformulez le PMO comme un prestataire de services plutôt qu’un agent de renforcement de l’application des processus et appliquez une pensée « progrès plutôt processus ».
L’adoption des données, de l’analytique et de l’IA accusent un retard par rapport aux attentes
Les dirigeants s’attendent à ce que les PMOs prennent la tête dans la prise de décision basée sur les données, mais l’allocation des ressources ne correspond pas à cette ambition. Investissez dans l’analytique, la prévision et les analyses prédictives, et développez la capacité du PMO à traduire les données en préparation de décisions pour les dirigeants, ces étapes vous seront très utiles.
Il existe de très nombreuses certifications qui vous permettent d’approfondir et étendre vos connaissances et d’être davantage reconnu professionnellement.
Intelligence Artificielle dans les projets, Projets de construction, Management du changement, management des risques, extension du Scrum Guide, nouvel examen de business analysis…
Partenaire de DantotsuPM, CERTyou est le spécialiste des formations certifiantes dont PMP® et bien d’autres.
Voici plusieurs billets publiés en 2025 sur les classiques comme les plus récentes formations et certifications dans le domaine des projets.
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.
partagez ce billet avec vos amis, collègues et relations professionnelles
Ce cours d’introduction gratuit fournit un aperçu de haut niveau de la méthodologie CPMAI, le cadre de travail pour l’IA qui domine l’industrie pour la gestion et l’exécution réussies de projets d’IA.
Découvrez comment CPMAI soutient la réussite des projets d’IA en intégrant les meilleures pratiques, les méthodologies Agile et les approches centrées sur les données.
Que vous soyez novice en management de projet en IA ou que vous cherchiez à en apprendre davantage sur la certification CPMAI, ce cours vous donne les connaissances de base pour commencer.
PMI is a registered mark of Project Management Institute, Inc.
Partenaire de DantotsuPM, CERTyou est le spécialiste des formations certifiantes dont PMP® et PMI-RMP®.
partagez ce billet avec vos amis, collègues et relations professionnelles
Les plus grandes entreprises de construction au monde utilisent l’IA pour transformer le management de projet.
Ce cours de trois heures, gratuit pour tous les membres du PMI®, vous donne un aperçu de l’IA en action par le biais d’entretiens, de visites de sites dans des organisations de construction renommées et de ressources d’apprentissage présentant des applications pratiques et qui ont fait leurs preuves.
Explorez les principes fondamentaux de l’IA dans la construction, des concepts de base aux applications du monde réel. Découvrez comment les meilleurs experts du secteur utilisent l’IA pour la planification, l’optimisation des appels d’offres, l’identification des risques, la gestion des leçons apprises, etc., tout en augmentant le succès, la sécurité, l’efficacité, la vitesse et la qualité.