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

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

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

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

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

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

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

Humains versus Machines : Chacun sert son propre objectif

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Développements clefs dans l’espace du management de projet

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anticiper les biais, préjudices et erreur humaine

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

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

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

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

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

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

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

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