La livraison hybride humain–IA n’est pas une option : une cheffe de produit en robotique explique pourquoi

Je suis passionnée par l’idée de relier l’exécution technique à un leadership éthique et stratégique — aider les équipes à livrer des produits à fort impact tout en promouvant une innovation responsable dans les technologies émergentes.

Les rituels de livraison concernent moins la supervision manuelle que l’interprétation, le jugement et l’orientation stratégique. L’IA agit comme copilote — assurant l’analyse et la reconnaissance de schémas — tandis que les humains portent la vision, l’éthique et la collaboration.

Share This Quote on:

• Share on Twitter
• Share on LinkedIn
• Share on Facebook

Kateryna Portmann

Senior Product Manager chez ANYbotics

You should also read

• Une formatrice en gestion de projet affirme que l’IA n’a d’intérêt dans les projets que si elle garantit un ROI mesurable

• Pourquoi la gestion de projet est un rôle fondamentalement entrepreneurial

• De junior à stratégique : comment les dirigeants aident les chefs de projet à passer au niveau supérieur

Comment l’IA transforme la gestion de produit et la livraison des projets

Mon rôle et mon approche de l’IA dans la livraison de projet évoluent considérablement. Les tâches autrefois manuelles ou centrées sur le suivi et la création de rapports sont de plus en plus automatisées, ce qui signifie que je consacre moins de temps à l’administratif, comme les mises à jour de statut, la coordination des tâches de base ou le suivi des KPI de routine.

En parallèle, je concentre davantage mon attention sur les domaines où le jugement humain et l’IA dans la planification stratégique créent le plus de valeur : définir la stratégie produit, intégrer l’IA de façon responsable dans les systèmes robotiques, anticiper les exigences réglementaires et éthiques, et guider des équipes pluridisciplinaires vers des solutions innovantes.

De façon plus générale, la livraison de projet exige désormais une attention renforcée à l’aide à la décision par l’IA, à l’éthique de l’IA et à une planification adaptive. Les équipes doivent itérer plus rapidement, exploiter les analyses pilotées par l’IA pour hiérarchiser les priorités, et répondre de manière proactive à un environnement technologique et réglementaire en constante évolution. Mon rôle évolue, passant de la gestion primaire de tâches à l’orchestration d’innovations responsables et à la garantie que les initiatives IA apportent une réelle valeur sans sacrifier la sécurité, la conformité ou la confiance.

Pourquoi les systèmes « humain dans la boucle » sont essentiels à la livraison de projets pilotés par l’IA

Au début, je m’attendais à ce que l’IA automatise surtout les tâches de routine — comme le suivi de la progression des projets ou la génération de rapports — mais ce que j’ai constaté, c’est qu’elle excelle surtout à déceler des schémas, à anticiper les risques et à mettre en lumière des informations qui favorisent de meilleures décisions.

Par exemple, dans le projet Sandbox AI, les outils IA ne nous ont pas seulement aidés à analyser les données plus rapidement — ils ont aussi révélé des risques subtils de conformité et d’exploitation qui auraient pu nous échapper autrement. Cela nous a poussés à repenser la structuration des flux de travail, les priorisations et l’implication des parties prenantes.

De façon générale, les aspects de la livraison les plus pertinents pour un appui sont ceux qui sont intensifs en données, répétitifs ou prédictifs via l’automatisation des tâches projet par l’IA. Cela signifie :

• Suivi des progrès et rapports : L'IA peut automatiquement consolider les mises à jour de plusieurs équipes, mettre en évidence les goulets d'étranglement et générer des tableaux de bord en temps réel.
• Identification des risques et planification de scénarios : Les modèles d'apprentissage automatique participent à la gestion des risques par l'IA. Ils peuvent analyser les données du projet pour prédire d'éventuels retards, des conflits de ressources ou des risques de conformité avant qu'ils ne se matérialisent.
• Priorisation et allocation des ressources : L’IA dans la gestion des ressources peut suggérer la séquence optimale des tâches ou la réaffectation des ressources sur la base des données historiques et des contraintes du projet.

L’implémentation consiste généralement à intégrer des analyses de projets pilotées par l’IA dans des outils de gestion de projet tels que Jira, Asana, ou des systèmes internes personnalisés. Pour la modélisation prédictive, nous pouvons utiliser des pipelines de machine learning allégés qui traitent les données historiques de projets et s’améliorent continuellement grâce à de nouveaux apports.

Cependant, le jugement humain reste indispensable dans plusieurs domaines :

• Prise de décision éthique et réglementaire : Déterminer ce qui est autorisé, responsable et conforme à l’IA en conformité et aux valeurs générales de l’organisation.
• Communication et négociation avec les parties prenantes : L’IA dans la gestion des parties prenantes peut suggérer des arguments, mais les échanges nuancés et la recherche de consensus nécessitent empathie et capacité de persuasion.
• Planification stratégique et innovation : Les humains doivent interpréter les analyses de l'IA dans leur contexte, trancher entre différentes options et définir la vision à long terme.

En résumé, le jugement humain demeure nécessaire. Il est crucial. L’intelligence artificielle dans la gestion de projet constitue un puissant démultiplicateur d’efficacité et de capacité d’analyse, mais elle offre le meilleur potentiel lorsque les humains gardent la main sur les décisions complexes, stratégiques et axées sur la valeur.

le conseil de kateryna

Le jugement humain demeure nécessaire. Il est crucial. L’IA constitue un puissant levier pour l’efficacité et la compréhension, mais elle est optimale lorsque les humains conservent la maîtrise des décisions complexes, stratégiques et orientées vers la valeur.

Pourquoi les systèmes de livraison légers ne fonctionnent pas toujours

Il est important de noter que, dans le matériel et la robotique, s’éloigner des méthodes traditionnelles de gestion de projet n’est pas toujours simple — les systèmes physiques présentent de longs délais, de fortes dépendances et des contraintes de sécurité ou de conformité qui imposent une planification minutieuse. La flexibilité itérative y est plus limitée que dans les projets purement logiciels.

Cela dit, dans des initiatives comme Women in Robotics, nous avons pu expérimenter des approches plus légères et agiles. Par exemple, nous utilisons Slack — et ses fonctionnalités IA — pour une coordination rapide entre bénévoles et participants. Cela nous permet d’itérer les programmes, de recueillir des retours et d’ajuster les initiatives bien plus rapidement qu’avec une approche de planification descendante traditionnelle.

Ainsi, même si les projets matériels imposent souvent des processus structurés, les systèmes légers peuvent s’épanouir dans des initiatives communautaires ou transverses, ouvrant la voie à une adaptation plus rapide, à un engagement accru et à une amélioration continue.

Un exemple concret de systèmes modernes de livraison gérant la complexité

Voici un bon exemple d’application de l’IA à la livraison de projet. Avec le projet Sandbox AI, nous avons évolué dans un environnement extrêmement complexe impliquant de multiples parties prenantes, des contraintes réglementaires et des systèmes IA de pointe. Le projet visait à explorer des déploiements d’IA sûrs, conformes et innovants dans le secteur public, nécessitant d’équilibrer rapidité d’exécution, gouvernance et éthique.

Mise en place et approche :

• Nous avons constitué une équipe centrale interdisciplinaire composée d’ingénieurs, d’experts en politiques publiques, de conseillers juridiques et d’éthiciens spécialisés en IA.
• Nous avons utilisé des systèmes de livraison agiles, en nous appuyant sur Jira pour la planification des sprints, Confluence pour la documentation, et Miro pour les ateliers collaboratifs de conception.
• Des outils pilotés par l’IA ont été intégrés pour l’analyse des risques et la simulation de scénarios, nous permettant de modéliser les résultats avant le déploiement de processus IA dans le monde réel.

Exécution :

• Nous avons commencé par de petits prototypes pour tester les cadres de conformité et d’éthique, en itérant chaque semaine selon les performances techniques et les retours des régulateurs.
• Des sessions régulières de revue avec les parties prenantes ont permis d’assurer une adéquation avec les normes de gouvernance, tandis que l’analytique IA permettait d’identifier les risques potentiels de conformité en amont.

Résultats :

• Évaluation de la préparation pour l’ISO 42001
• Les enseignements tirés ont directement alimenté le livre blanc AI House Davos 2025, dans lequel nous avons synthétisé onze éléments clés de la gouvernance à l’intention de l’ensemble du secteur.

Ce projet a montré comment des systèmes de livraison modernes et des outils assistés par l’IA peuvent gérer la complexité, accélérer les cycles d’itération et garantir conformité éthique et réglementaire — même dans des environnements très incertains. Il a renforcé la valeur d’associer des pratiques de gestion structurées aux analyses générées par l’IA pour réussir à piloter des projets exigeants.

Une pile technologique qui amplifie la collaboration et réduit les frictions

Je suis actuellement en congé maternité, je n’ai donc pas été impliquée au quotidien dans la livraison des projets ces derniers mois — et l’IA évolue si rapidement qu’il serait inexact de prétendre maîtriser toutes les tout dernières décisions en matière d’outils chez ANYbotics.

Cela dit, grâce à mon engagement auprès de Women in Robotics, je reste informée des tendances en matière de livraison et de collaboration de projets. Dans ce contexte, la pile technologique gravite souvent autour d’outils de collaboration et de partage des connaissances :

• Slack pour la communication et la coordination : Cet outil collaboratif doté d’IA permet aux équipes mondiales de rester connectées et de réduire la surcharge e-mail. J’utilise l’IA intégrée de Slack pour résumer de longues discussions et des canaux, particulièrement utile quand je rejoins des conversations en cours ou que je synchronise avec des équipes dispersées. Je m’en sers aussi pour rédiger rapidement des réponses ou reformuler des messages afin de les clarifier. L’effet principal est un changement de contexte plus rapide et une communication plus homogène au sein de l’équipe.
• Figma pour la collaboration visuelle, en particulier pour les ateliers, sessions de brainstorming et co-conception : Grâce aux fonctionnalités IA de Figma, je génère des variations initiales d’interface, explore des options de mise en page et documente automatiquement des éléments de design. Cela accélère l’idéation en phase amont et me permet de partager des axes visuels avec les parties prenantes bien plus tôt dans le processus. Les variantes générées par IA ne sont cependant pas définitives : elles servent à démarrer la réflexion et à raccourcir le temps d’itération.
• Notion pour la documentation, le suivi des initiatives et la diffusion des informations à tous les membres : Notion IA fait partie de mon quotidien. J’utilise cet assistant IA pour la gestion de tâches afin de rédiger la documentation projet, les comptes-rendus de réunions, résumer des dossiers de recherche volumineux ou des entretiens, transformer des brainstormings bruts en plans structurés ou actions, et réécrire du contenu avec différents tons selon l’audience. Le principal bénéfice : un gain de temps considérable — transformer des informations non structurées en éléments clairs et partageables ne prend plus qu’une fraction du temps d’avant.

Au fil de l’année écoulée, j’ai remarqué que les équipes misent davantage sur des outils favorisant la collaboration asynchrone et la transparence, à mesure que le travail hybride devient la norme. Les outils comme Notion se sont avérés précieux, car ils permettent à chacun d’apporter sa contribution et de consulter les travaux quel que soit le fuseau horaire. À l’inverse, certains anciens outils de suivi de tâches, trop rigides ou en silos, sont relégués au second plan car ils ne soutiennent pas des flux de travail flexibles ou une itération rapide.

Globalement, mon constat est que les logiciels d’automatisation des processus réussissent lorsqu’ils amplifient la collaboration, réduisent les frictions et permettent aux équipes de se concentrer sur l’impact plutôt que sur le processus : c’est un principe que je continue de défendre.

Pourquoi Figma est l’outil IA le plus sous-estimé pour une livraison collaborative

L’un des outils les plus chronophages et pourtant méconnus, c’est Figma. Je sais que je l’ai déjà évoqué plus haut, mais c’est vraiment un atout — surtout pour son tableau blanc collaboratif en temps réel et ses intégrations de modèles.

L'impact est considérable. Il permet aux équipes réparties de co-créer, de faire du brainstorming et d’itérer sur des idées de façon asynchrone ou synchrone, ce qui réduit drastiquement les échanges interminables habituellement nécessaires par email ou lors de longues réunions. Les équipes peuvent visualiser les flux de travail, cartographier les processus et suivre les décisions, le tout au même endroit, rendant ainsi les ateliers et séances de planification bien plus efficaces.

Un autre aspect sous-estimé est son intégration avec Slack, qui comble le fossé entre l’IA dans la planification de projet et l’exécution. Cette combinaison garantit que les décisions et les actions issues des séances collaboratives sont automatiquement intégrées dans le suivi des tâches, ce qui réduit les doublons d’efforts et accélère la mise en œuvre.

L’outil apporte clarté, alignement et accélère la prise de décision au sein des équipes distribuées, un avantage souvent sous-estimé tant qu’on n’a pas mené plusieurs projets collaboratifs à travers différentes régions.

Comment l'IA joue un rôle de copilote dans les rituels modernes de livraison

Avec l’intégration croissante de l’IA dans l’écosystème de livraison, nous repensons les rituels traditionnels afin de tirer parti des atouts de l’IA tout en gardant le jugement humain au centre.

• Aligner les équipes : Les outils permettent de faire ressortir des divergences ou des chevauchements de responsabilités, mais l’alignement repose toujours sur la discussion humaine et l’IA dans la prise de décision de projet.
• Valider le travail : L’IA accélère les tests et les simulations, signalant les erreurs ou les risques de non-conformité avant les revues manuelles. Par exemple, en robotique et avec l’IA dans le suivi de projet, la modélisation prédictive peut simuler des scénarios limites qui prendraient beaucoup plus de temps aux humains.
• Gérer l’exécution : Le suivi et le reporting routiniers peuvent désormais être automatisés, libérant du temps pour que l’équipe se concentre sur la résolution de problèmes, la stratégie et la gestion des parties prenantes. Les tableaux de bord mettent en évidence les risques ou les retards en temps réel, de sorte que les stand-ups et rétrospectives sont davantage centrés sur la prise de décision que sur le reporting.

Le changement majeur est que les rituels de livraison s’éloignent du contrôle manuel pour se concentrer sur l’interprétation, le jugement et l’orientation stratégique.

Conseil de Kateryna

L’un des outils les plus sous-estimés et qui permet de gagner un temps précieux est Figma — notamment pour son tableau blanc collaboratif en temps réel et ses intégrations de modèles.

Comment les workflows agents et les plateformes d'orchestration accompagnent la livraison complexe

Lorsque nous expérimentons des plateformes d’orchestration et des workflows agents, nous nous concentrons sur les domaines qui bénéficient le plus de la coordination et de la prévision, tels que :

• Priorisation des tâches et gestion des dépendances : Utilisation de l’IA dans la prévision de projet pour identifier les chaînes de travail critiques, anticiper les goulets d’étranglement et mieux allouer les ressources.
• Surveillance des risques et conformité : Automatiser la détection des problèmes potentiels de conformité ou de sécurité dans les projets de robotique et d’IA avant qu’ils n’impactent la livraison.
• Communication inter-équipes : Simplifier les mises à jour et mettre en lumière les désalignements pour que les équipes passent moins de temps à courir après les statuts.

Comme pour l’IA en général, nous avons constaté que les plateformes d’orchestration nécessitent encore une intervention humaine pour la prise de décision stratégique et les considérations éthiques. La technologie accélère la coordination et fournit des indications actionnables, mais ne remplace pas le jugement requis pour équilibrer les priorités, gérer les compromis ou engager efficacement les parties prenantes.

Pourquoi l’éthique, l’inclusion et la diversité doivent façonner la livraison de projets pilotée par l’IA

À l’avenir, je pense que l’éthique, l’inclusion et la diversité deviendront essentielles dans notre définition de la réussite.

L’IA et la robotique peuvent accélérer la livraison et la prise de décision, mais sans une réelle attention aux cadres éthiques et à la diversité des points de vue, les projets risquent de renforcer les biais ou de provoquer des effets indésirables non anticipés.

Concrètement, cela signifie que nous devons intégrer l’éthique et l’inclusivité à chaque étape de la livraison — de la définition du périmètre à la conception des systèmes, jusqu’à l’itération sur les retours — en les traitant comme des catalyseurs d’innovation plutôt que comme des contraintes.

Les équipes qui intègrent ces principes dès le début construiront non seulement de meilleurs produits, mais elles favoriseront aussi la confiance, l’adaptabilité et la résilience sur le long terme.

Comment l’IA permet aux équipes de passer de processus rigides à une livraison adaptative

La gestion de projet va évoluer, passant du simple suivi des tâches à une orchestration stratégique, l’IA jouant le rôle de copilote en temps réel. Au cours des cinq prochaines années, je m’attends à ce que l’IA n’automatise pas seulement les rapports ou les mises à jour des tâches, mais prédise activement les risques, recommande les priorités et suggère même des compromis, en s’appuyant sur les données de projets antérieurs, la disponibilité des ressources et les signaux du marché.

Les équipes délaisseront les diagrammes de Gantt rigides et la documentation lourde au profit de flux de travail légers et adaptatifs où les humains se concentrent sur les activités à forte valeur ajoutée : définir la stratégie, interpréter les analyses provenant de l’IA, prendre des décisions éthiques et favoriser la collaboration. En somme, l’IA réalisera l’analyse du « ce qui pourrait arriver », tandis que les chefs de produit décideront de ce qui doit arriver.

Je prévois également que l’alignement transversal et la prise de décision vont s’accélérer, car l’IA pourra simuler en temps réel les résultats de différentes approches de livraison, permettant ainsi aux équipes d’itérer plus vite et d’innover de manière responsable sans compromettre la conformité ou la qualité.

En définitive, la réussite d’un projet dépendra de la capacité des humains et de l’IA à collaborer efficacement, et non du respect rigoureux de procédures prédéfinies.

Le conseil de Kateryna

Mon rôle évolue d’une simple gestion des tâches à l’orchestration de l’innovation de façon responsable, en veillant à ce que les initiatives IA créent une réelle valeur sans compromettre la sécurité, la conformité ou la confiance.

Comment les responsables produit peuvent adopter l’IA sans perdre le jugement humain

Mon conseil aux responsables livraison confrontés à ce moment de changement est de considérer l’IA comme un partenaire, non comme un substitut, tout en mettant l’éthique et la diversité au cœur de chaque décision. Utilisez l’IA pour automatiser les tâches répétitives et identifier des enseignements, mais veillez à ce que les humains pilotent la stratégie, les considérations éthiques et des prises de décision inclusives.

Encouragez également la diversité des équipes et des points de vue : les projets réussissent lorsque différentes expériences et perspectives sont prises en compte, notamment dans l’IA et la robotique où les biais ou angles morts peuvent entraîner des conséquences concrètes.

Enfin, investissez dans la capacité de votre équipe à travailler de manière responsable avec l’IA, en combinant compétences techniques, conscience éthique et résolution collaborative des problèmes. Les dirigeants qui équilibrent innovation, inclusivité et intégrité seront ceux qui généreront un impact significatif et durable.

Suivez le mouvement

Vous pouvez suivre le travail de Kateryna Portmann sur LinkedIn. Et ne manquez pas son initiative, Women in Robotics !

D’autres interviews d'experts seront prochainement publiées sur The Digital Project Manager.