Ce document explore l’évolution de l’agilité organisationnelle face aux défis modernes, en mettant l’accent sur la culture, la gouvernance, la technologie et l’inclusion.
L’évolution de l’agilité face aux défis modernes est inévitable et nécessaire.
La question n’est pas si, mais comment et vers quoi l’agilité doit se transformer.En effet, l’agilité doit évoluer pour répondre aux disruptions continues, aux rapides évolutions technologiques et aux risques interconnectés.
Une approche participative a été mise en œuvre pour travailler sur ces problématiques complexes.
Grace à plus de 720 praticiens qui ont participé à 17 ateliers mondiaux pour identifier des défis réels, 11 thèmes ont été identifiés, illustrant des tensions systémiques entre autonomie des équipes et systèmes organisationnels.
Des défis sont liés à la culture, la gouvernance et la structure des organisations.
La résistance au changement provient de schémas récurrents de pouvoir, contrôle et responsabilité. La gouvernance doit favoriser l’apprentissage et l’adaptation plutôt que la simple conformité.
Les praticiens cherchent à intégrer l’IA de manière responsable tout en maintenant la responsabilité humaine.
La diversité et l’inclusion influencent la dynamique d’équipe, la sécurité psychologique et la crédibilité. L’hybridation des approches est favorisée.
L’agilité d’équipe seule ne suffit pas, il faut connecter équipes, leaders et systèmes.
Rien ne changera si les systèmes organisationnels eux-mêmes ne changent pas.
Décidez mieux, gagnez du temps et maintenez la dimension humaine.
Le livre
Jean-Claude Bartnicki, Matthieu Jardin, Grégoire Maréchal présentent dans ce livre, de manière approfondie, les outils utilisés à chaque étape du projet, de l’initiation à la clôture.
Il y est décrit ce que l’IA change (et ce qu’elle ne change pas) en matière de planification pilotage, communication, gestion des risques, contrôle budgétaire.
De nombreux exemples permettent de passer de la théorie à la pratique.
Objectifs :
→ mieux décider
→ gagner du temps
→ garder la dimension humaine (arbitrer, expliquer, mobiliser, innover)
Cet ouvrage s’adresse aux chefs de projet qui recherchent des solutions efficaces et concrètes.
Chef de projet : vous êtes peut-être déjà « déployeur » au sens du règlement européen sur l’IA.
Imaginez un déploiement classique. Un projet CRM, un lot « modules complémentaires », et parmi eux un scoring de leads alimenté par apprentissage automatique, ou un assistant qui rédige les réponses clients. Pour le chef de projet, c’est un lot technique parmi d’autres : un périmètre, des tests, une recette, une mise en production.
Pour le règlement européen sur l’intelligence artificielle, ce même jalon est un acte juridique. Le jour de la mise en service, l’organisation devient « déployeur » d’un système d’IA, avec des obligations propres. Et personne ne l’a décidé explicitement : c’est arrivé dans le lot 3.
Fournisseur, déployeur : la distinction qui structure tout.
Le règlement (UE) 2024/1689 distingue deux rôles principaux. Le fournisseur conçoit ou fait développer le système et le met sur le marché : c’est l’éditeur de votre outil. Le déployeur, lui, utilise le système sous sa propre autorité dans le cadre de son activité : c’est votre organisation, dès que l’outil tourne pour de vrai.
La conséquence pratique est simple à retenir : vous n’avez pas besoin d’avoir construit quoi que ce soit pour avoir des obligations.
Intégrer, paramétrer et mettre en service suffit. Et comme l’IA arrive désormais embarquée dans les ERP, les CRM et les suites bureautiques, beaucoup d’organisations sont devenues déployeuses sans qu’aucune décision projet ne l’ait jamais formulé ainsi.
Ce que le règlement attend concrètement d’un déployeur.
Le niveau d’exigence dépend du niveau de risque du système. Deux obligations valent pour tous les usages : veiller à un usage éclairé de l’IA par les équipes, et respecter la transparence pour les contenus générés et les chatbots. Pour les systèmes à haut risque, le règlement va plus loin, et bonne nouvelle pour les chefs de projet : ces obligations ressemblent beaucoup à des livrables.
En langage projet :
Utiliser le système conformément à sa notice d’utilisation : la documentation éditeur devient une pièce de référence du projet, à collecter et à archiver.
Confier la supervision à des personnes compétentes : un rôle à nommer dans le RACI, avec la capacité réelle d’intervenir sur les sorties du système.
Veiller à la pertinence des données d’entrée quand le déployeur les maîtrise : un critère de recette de plus.
Surveiller le fonctionnement et signaler les incidents sérieux : la surveillance ne s’arrête pas à la garantie de bon fonctionnement technique.
Informer les personnes concernées lorsque le système les touche directement, salariés compris pour les usages RH.
Aucun de ces points n’exige un métier nouveau. Ce sont des exigences non fonctionnelles, du même ordre que la sécurité ou l’accessibilité : elles se planifient, s’assignent et se recettent. Et même quand le système n’est pas classé à haut risque, ces gestes restent la meilleure pratique disponible : ils coûtent peu pendant le projet et protègent longtemps après.
Le calendrier réel, sans dramatisation.
Depuisb, les pratiques interdites sont proscrites et chaque organisation doit veiller à un usage éclairé de l’IA par ses équipes. Depuis le 2 août 2026, les obligations de transparence s’appliquent : un chatbot en contact avec le public doit se signaler comme tel, et les contenus générés à caractère réaliste doivent être identifiables. Les obligations complètes pour les systèmes à haut risque listés en Annexe III s’appliqueront le 2 décembre 2027, après le report décidé à l’été 2026.
Ce délai sur le haut risque mérite une lecture d’ingénieur. Une documentation peut s’écrire tard. En revanche, la journalisation des décisions du système et la traçabilité de son fonctionnement se construisent avec le projet : une trace non enregistrée ne se recrée pas après coup. Si votre déploiement touche un domaine sensible, recrutement, notation, accès à des services essentiels, ces exigences se spécifient maintenant, dans le cahier des charges, pas en 2027.
Le réflexe à intégrer aux jalons
Vingt ans dans l’aéronautique m’ont appris une chose transposable ici : la conformité n’est pas une phase finale, c’est un attribut du livrable à chaque jalon. Personne ne certifie un avion à la fin ; chaque étape porte sa part de preuve.
Appliqué à un projet incluant de l’IA, cela tient en trois questions à poser à chaque revue :
Quel est notre rôle sur ce composant : fournisseur ou déployeur ?
Où se situe l’usage sur l’échelle de risque du règlement, et touche-t-il des personnes ?
Quelle échéance du calendrier le concerne, et qu’est-ce qui doit être conçu dès maintenant plutôt que rattrapé plus tard ?
Par où commencer lundi matin ?
Cinq gestes suffisent à mettre un projet du bon côté de la ligne, et aucun ne demande un budget :
Inscrire le composant IA à l’inventaire des systèmes de l’organisation, avec son éditeur et sa fonction.
Collecter la notice et la documentation de l’éditeur, et les verser au dossier projet.
Nommer la personne chargée de la supervision humaine, et lui en donner les moyens.
Poser par écrit à l’éditeur la question du marquage des contenus générés, et conserver sa réponse.
Informer les utilisateurs et les personnes concernées de la présence et du rôle de l’IA dans le processus.
Le chef de projet est sans doute la personne la mieux placée de l’organisation pour cette tâche : il tient déjà le planning, les livrables et les parties prenantes.
Le règlement européen sur l’IA n’ajoute pas un métier à son portefeuille. Il ajoute une colonne à des tableaux qu’il maîtrise déjà.
Jeremy Couchet
Jeremy Couchet a passé vingt ans dans la maintenance aéronautique, un secteur où la conformité fait partie du travail quotidien.
Il est le fondateur de Complyla, qui accompagne les PME européennes et les cabinets de protection des données dans leur mise en conformité avec le règlement européen sur l’intelligence artificielle.
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Avec près de 1 300 répondants, soit plus de 75 % de participation supplémentaire par rapport à la première édition, le Baromètre PMI France 2026 confirme sa vocation : offrir un état des lieux objectif des pratiques de gestion de projet en France et mettre en lumière les évolutions qui transforment notre profession.
Cette nouvelle édition fait ressortir plusieurs enseignements majeurs.
L’hybridation des méthodes s’impose durablement. Les organisations ne raisonnent plus en opposition entre prédictif et agile. Elles privilégient désormais des approches pragmatiques, adaptées au contexte, combinant les meilleures pratiques de chaque méthode. Cette capacité d’adaptation apparaît aujourd’hui comme un facteur de performance plus important que le choix d’un cadre méthodologique unique.
L’intelligence artificielle poursuit sa progression. Son adoption s’accélère dans les activités de pilotage, d’analyse ou de reporting. Si son niveau d’intégration reste encore très variable selon les organisations, elle devient progressivement un véritable levier de performance. Pour autant, le baromètre rappelle que les compétences humaines demeurent irremplaçables : leadership, communication, intelligence collective, prise de décision et gestion des parties prenantes restent au cœur de la réussite des projets.
Les organisations gagnent en maturité, même si des marges de progression subsistent. Les entreprises les plus structurées obtiennent de meilleurs résultats et développent davantage leurs propres méthodes et outils. La capitalisation des retours d’expérience demeure cependant un axe d’amélioration important.
Le baromètre confirme également que la formation continue et les certifications constituent des leviers essentiels pour accompagner les transformations actuelles et renforcer la performance des professionnels des projets.
Enfin, cette édition met en évidence une intégration progressive des enjeux de durabilité et de responsabilité sociétale dans le pilotage des projets, illustrant l’évolution du rôle du chef de projet vers un créateur de valeur durable pour les organisations et leurs parties prenantes.
Le rapport complet est disponible
Le Baromètre 2026 est disponible gratuitement pour les membres du PMI France.
Une synthèse gratuite est également disponible sur le site PMI France.
Retour d’expérience terrain sur l’IA comme outil de structuration, pas de remplacement.
Le jour où j’ai compris que je construisais sans fondations
Pendant 25 ans, j’ai vendu. Du terrain, du face-à-face, du concret. Puis à 45 ans, le Premier virage avec une reconversion dans l’informatique, BAC pro en poche. Licenciement économique, trois ans plus tard. Deuxième virage : la formation professionnelle d’adultes. Diplômée à 48 ans.
Me voilà dans un monde où tout passe par le contenu en ligne. LinkedIn, newsletters, posts, vidéos. Et moi, je débarque avec 25 ans de vente terrain et zéro système éditorial.
Mon premier réflexe a été celui de beaucoup d’indépendants : construire à vue. Un post quand l’inspiration vient, un silence quand elle ne vient pas. C’est comme monter un mur sans plan : on pose des briques au hasard, ça tient un moment, puis ça s’effondre.
Le problème n’était pas le manque d’idées. C’était le manque de fondations.
L’IA n’est pas un rédacteur. C’est un architecte.
Quand j’ai commencé à utiliser l’IA, je suis tombée dans le piège classique : lui demander d’écrire à ma place. Le résultat ? Propre, fluide, et creux. Du contenu hors-sol. Ça ne me ressemblait pas. Ça ne ressemblait à personne.
Le déclic est venu quand j’ai changé de posture. J’ai arrêté de lui demander de produire. Je lui ai demandé de structurer. De poser l’ossature des plans avant de monter les murs.
Concrètement, l’IA m’aide à couler les fondations : organiser mes idées en une ligne éditoriale cohérente. Elle m’aide à dresser la charpente : transformer un sujet vague en un squelette de publication avec une accroche, un développement et un appel à l’action. Elle vérifie que chaque contenu s’inscrit dans un plan d’ensemble, pas dans un empilement d’efforts isolés. Et elle m’aide à tenir le rythme de chantier sans que la production de contenu devienne un second métier.
L’IA ne décide rien. C’est moi qui dessine le plan. Elle m’aide à le bâtir. Elle organise mes idées.
Ce que je vois sur le terrain
J’accompagne des consultants, des coachs, des formateurs. Des profils entre 30 et 60 ans, souvent brillants dans leur domaine, mais qui perdent un temps fou sur la visibilité.
Trois chantiers ratés reviennent systématiquement.
1. Construire sans plan. Une de mes clientes, consultante Qualiopi, avait des dizaines de sujets en tête mais aucune méthode pour les prioriser. Résultat : elle passait ses dimanches soir à chercher quoi publier le lundi. En une session de travail avec l’IA, on a posé les fondations : ses piliers d’expertise, une architecture de contenu sur quatre semaines, chaque idée déclinée en accroche, développement et conclusion. L’IA n’a pas écrit ses posts. Elle a dessiné le plan.
2. Poser des briques qui ne mènent nulle part. Un coach en reconversion publiait régulièrement, bon engagement, mais zéro prospect. Ses posts étaient de belles briques posées dans le vide, sans mur porteur derrière. En utilisant l’IA pour cartographier son tunnel (contenu de découverte, contenu de confiance, contenu de conversion), chaque publication est devenue une marche vers un objectif. En six semaines, ses premiers rendez-vous qualifiés sont arrivés.
3. Avoir peur que la maison ne ressemble à rien. C’est la crainte la plus répandue : « Si j’utilise l’IA, ça ne sera plus moi. » Comme si on confiait les clés de sa maison à un inconnu. Une formatrice refusait tout outil d’aide à la rédaction pour cette raison. Le jour où je lui ai montré comment configurer l’IA pour qu’elle respecte son vocabulaire, ses valeurs, son rythme de phrases, elle a relu le premier brouillon et m’a dit : « C’est exactement ce que j’aurais écrit, en deux fois moins de temps. » L’IA n’avait pas remplacé sa voix. Elle avait servi de miroir structurant, pas de fantôme rédacteur.
La vraie question, c’est « qui tient le plan ? »
Les indépendants que j’accompagne ne se demandent plus si l’IA est utile. La question qui les bloque, c’est : « Comment garder la main ? »
C’est une question de gestion de projet. Ni plus, ni moins.
Intégrer l’IA dans sa production de contenu, c’est un chantier. Il faut définir le périmètre (qu’est-ce que l’IA fait, qu’est-ce que je fais). Poser les critères de qualité (mon ton, mes valeurs, mon vocabulaire). Planifier un rythme soutenable, parce que deux publications par semaine pendant un an battront toujours cinq posts par semaine pendant un mois. Et mesurer les résultats : est-ce que mon contenu atteint les bonnes personnes et génère les bonnes conversations ?
Ce cadrage de projet, c’est le ciment qui manque. La plupart des indépendants ont l’outil. Ils n’ont pas le mode d’emploi chantier.
Ce que 25 ans de vente m’ont appris sur l’IA
Mon parcours cabossé m’a donné un avantage inattendu. La vente terrain m’a appris trois choses qui se transposent directement.
#1 – Écouter le terrain avant de sortir les outils. Avant de demander quoi que ce soit à l’IA, il faut avoir écouté son marché, identifié les vrais problèmes de ses clients, clarifié son positionnement. L’IA amplifie ce qu’on lui donne. Du flou en entrée, du flou en sortie. On ne pose pas de carrelage avant d’avoir vérifié que la dalle est droite.
#2 – Le système bat l’improvisation. Toujours. En vente, les meilleurs résultats viennent d’un processus répété et affiné, pas d’un coup d’éclat. La création de contenu fonctionne pareil. Un système éditorial simple, tenu dans la durée, produit plus qu’un effort intense mais irrégulier. C’est la régularité du chantier qui fait la maison, pas la vitesse.
#3 – L’humain reste le maître d’ouvrage. En vente, on n’a jamais vendu un produit. On a résolu un problème humain. Le contenu, c’est pareil. L’IA peut structurer, accélérer, organiser. Mais le vécu, l’empathie, la compréhension de ce que traverse votre client, ça ne se sous-traite pas. L’humain décide. L’IA exécute.
En résumé
L’IA ne remplace pas l’expertise d’un indépendant. Elle lui donne une structure pour la rendre visible, régulière et stratégique. Le vrai projet n’est pas d’adopter l’IA. C’est de dessiner le plan dans lequel elle travaille pour vous, sans jamais parler à votre place.
Pour les managers de projets qui lisent ces lignes : vous avez déjà les compétences pour cela. Cadrer un périmètre, gérer des ressources, piloter un livrable, c’est votre quotidien. Appliquez-le à votre contenu, et l’IA deviendra votre meilleur allié opérationnel.
À propos de l’auteure
Aurélie Maunie
Aurélie Maunie est la fondatrice de LudoMaIA. Après 25 ans dans la vente et le management commercial, elle se reconvertit à 45 ans dans l’informatique et obtient son BAC pro. Après un énième rebondissement suite à un licenciement économique trois ans après, elle obtient son diplôme de Formatrice Professionnelle d’Adultes à 48 ans. Aujourd’hui, elle accompagne les entrepreneurs indépendants à structurer leur création de contenu LinkedIn avec l’IA comme copilote, en respectant l’ADN de chacun. Sa conviction : l’humain décide, l’IA exécute.
La Gouvernance de l’Invisible à l’ère de l’IA : Pourquoi l’intelligence artificielle a besoin d’un architecte des systèmes humains pour piloter les projets complexes
Dans la course effrénée à l’automatisation et à l’intelligence artificielle, les entreprises et les maîtres d’ouvrage commettent souvent une erreur fondamentale : ils pensent qu’ajouter de la puissance technologique ou des tableaux de bord automatisés suffit à garantir la performance. C’est l’illusion du matériel brut.
En ingénierie des réseaux, vous pouvez acquérir les serveurs les plus performants, déployer les câbles de fibre optique les plus rapides et multiplier les équipements de dernière génération ; si les protocoles de communication ne sont pas rigoureusement configurés, si les pare-feu de sécurité ne sont pas en place et si un administrateur expert ne pilote pas les flux, votre réseau s’effondre à la moindre surcharge, s’expose aux pires failles et finit par s’asphyxier.
Sur le terrain des grands projets complexes et des environnements industriels, c’est exactement la même chose. L’IA et l’automatisation sont de formidables accélérateurs d’exécution, mais sans Gouvernance de l’Invisible, elles ne font qu’industrialiser le chaos.
1. Le piège de l’infrastructure : Avoir les meilleurs équipements sans les protocoles.
Lorsque l’on déploie des outils de pointe ou des budgets colossaux dans un grand projet, on introduit une vitesse et un volume de données inédits. C’est la puissance de calcul brute (le hardware).
Pourtant, sur le terrain, de nombreux programmes structurants continuent de s’effondrer. Pourquoi ? Parce que les outils numériques génèrent des rapports, mais ils ne gèrent pas les jeux d’influence, les non-dits politiques et les défaillances comportementales.
En architecture réseau, un nœud mal configuré crée instantanément un goulot d’étranglement qui paralyse tout le flux. Dans l’organisation, le manque d’intégrité et de protocoles relationnels sains produit le même effet : une latence et une corruption systémique chronique.
2. L’illusion de l’autonomie algorithmique et le rôle du grand contrôleur.
Vouloir confier le pilotage global d’une structure à des outils automatisés en évacuant la gouvernance humaine est une aberration. L’algorithme calcule, prédit et exécute, mais il n’a ni éthique, ni conscience, ni capacité à briser les réseaux d’opacité.
Un réseau informatique ne s’auto-administre pas sans des passerelles de sécurité strictes et un administrateur pour définir les règles de routage. De même, l’organisation a besoin d’un pare-feu souverain face à la technophilie aveugle ou aux dérives de gestion.
L’humain doit impérativement rester le grand contrôleur et l’architecte de ce système vivant.
3. Étude de cas réel : Le gouffre de la route nationale et l’art du compromis stratégique.
Prenons un cas concret et critique de projet d’infrastructure : la construction d’une route nationale reliant deux métropoles, dotée d’un budget de 400 milliards.
Le constat de terrain : Le projet accuse une consommation budgétaire massive de 87 % (pour 12 échéances sur 14 engagées), alors que l’avancement physique réel des travaux stagne à 37 %. Les acteurs en présence réclament de nouveaux fonds pour terminer, prisonniers d’intérêts croisés, de réseaux opaques et de cahiers des charges non honorés.
La posture de médiation du manager catalyseur : Face à un tel blocage, l’architecte des systèmes humains ne joue pas les donneurs de leçons. Il ne nie ni les faits, ni les réclamations des différentes parties prenantes. Il descend dans l’arène de l’invisible pour cartographier la réalité : Qui tire les ficelles ? Quels sont les intérêts inavoués ? Quelles sont les revendications légitimes ou cachées de chacun ?
Le levier du compromis et de la co-construction : Son rôle n’est pas de tout bloquer par dogmatisme, mais d’instaurer une médiation active. Il sait que pour faire avancer le chantier, il faut accepter des compromis structurés afin que chaque partie trouve son compte dans l’atteinte de l’objectif final. Il aligne les intérêts particuliers sur la vision commune : si le projet échoue, tout le monde perd ; s’il aboutit par des compensations intelligentes et des règles de gouvernance assainies, la valeur est partagée et l’infrastructure voit le jour.
Pour piloter cette transition sans tout briser, il s’appuie sur des indicateurs précis :
La mesure par l’Indice du Climat Social (ICS) : L’ICS devient le thermomètre de la transformation. Il permet de reconnaître et de valider que les efforts déployés servent le bien collectif, rassurant les équipes et les partenaires sur le fait que le changement est profitable à tous.
Le mariage de la technologie et de l’humain : En associant les outils de suivi modernes à cette gouvernance relationnelle, il s’assure que chaque acteur devient témoin et artisan d’une performance enfin concrète.
Conclusion : Quand l’IA, l’humain et la gouvernance font corps pour la performance durable.
L’avènement de la technologie et de l’IA ne signe pas le remplacement du management ; il exige au contraire de purifier l’organisation pour faire émerger ce manager catalyseur.
En combinant la puissance d’exécution technologique et la maîtrise de « Lagouvernance de l’Invisible», l’entreprise ou l’État ne subit plus la complexité : il la négocie, l’organise et la maîtrise. Tout comme un réseau informatique nécessite des protocoles stricts au-delà de ses équipements, la performance durable d’une organisation repose sur l’humain — qui, par la médiation, le compromis et la force d’une vision partagée, garantit que la technique sert l’intérêt général.
Strategy & Growth Manager | Expert en redressement organisationnel et pilotage de projets complexes.
Spécialiste de « la gouvernance de l’invisible » et fondateur de l’écosystème SANS SOUCIS (+1 400 leaders).
Je fédère les énergies pour transformer la complexité organisationnelle en leviers de performance et piloter en toute sérénité la réussite de vos projets complexes.
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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
L’évolution de l’agilité face aux défis modernes est inévitable et nécessaire.
